01
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모든 기록을
더 빠르게
찾을 수 있도록.
장면, 소리, 사물, 순간까지 -
이제 영상 속 원하는 정보를
자연어로 쉽게 찾을 수 있습니다.
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02
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수많은 영상,
더 가치 있는 콘텐츠로.
수백만 개의 클립에서 핵심 장면을 추출하거나
빠르게 릴스를 생성해 업무 속도를 높이세요.
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03
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방대한 영상에서
실질적인 인사이트까지
AI 기반 분석과 상황 이해를 통해
무엇이, 왜, 어떻게 일어났는지
명확하게 파악할 수 있습니다.
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활용 사례
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이제 자동차 산업도 영상 중심으로.
더 똑똑한 검색
자연어로 원하는 장면을 바로 탐색
태그 없이도 장면, 사물, 순간 찾기
타임스탬프 기반 사건 검출
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더 깊이 있는 해석
상세한 AI 기반 맥락 분석
패턴 인식 및 이상 탐지
자동 메타데이터 생성
효율적인 아카이브 및 데이터 관리
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더 정밀한 인사이트
맥락 기반 콘텐츠 분석
신뢰도 기반 보고서 제공
상세한 사건 리포트 자동화
안전과 운영 효율 향상에 필요한 데이터 확보
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OUR VALUE
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도입은 간편하게, 결과는 강력하게.
클라우드든 온프레미스든
원하는 환경에서 즉시 배포할 수 있습니다.
고객의 데이터로 모델을 쉽게 튜닝하고,
비즈니스에 딱 맞는 AI를 바로 활용하세요.
압도적인 정확도
영상에 최적화된 AI로 클라우드 기업 및 오픈소스 모델을 능가합니다.
페타바이트급
처리 스케일
거대한 영상 라이브러리도 끊김 없이 처리할 수 있는 강력한 인프라.
맞춤형 모델
당신의 데이터에 맞게, 도메인 특화 모델을 직접 학습시킬 수 있습니다.
어디서든
유연하게 배포
클라우드, 하이브리드 클라우드와 온프레미스까지. 필요한 곳에 안전하게 배포하세요.
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Python
Node
from twelvelabs import TwelveLabs import os client = TwelveLabs("<YOUR_API_KEY>") # Create new Index index = client.index.create( name="My First Index", engines=[ { "name": "marengo2.7", "options": ["visual", "audio"], }, ], ) # Create new Task on Index (Upload the video) video_path = os.path.join(os.path.dirname(__file__), "<YOUR_FILE_PATH>") task = client.task.create(index_id=index.id, file=video_path, language="en") # Wait for indexing to finish task.wait_for_done() # Search from your index query = "An artist climbing up the ladder that he painted." result = client.search.query(index.id, query, ["visual", "audio"]) print(result)
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from twelvelabs import TwelveLabs import os client = TwelveLabs("<YOUR_API_KEY>") # Create new Index index = client.index.create( name="My First Index", engines=[ { "name": "marengo2.7", "options": ["visual", "audio"], }, ], ) # Create new Task on Index (Upload the video) video_path = os.path.join(os.path.dirname(__file__), "<YOUR_FILE_PATH>") task = client.task.create(index_id=index.id, file=video_path, language="en") # Wait for indexing to finish task.wait_for_done() # Search from your index query = "An artist climbing up the ladder that he painted." result = client.search.query(index.id, query, ["visual", "audio"]) print(result)
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from twelvelabs import TwelveLabs import os client = TwelveLabs("<YOUR_API_KEY>") # Create new Index index = client.index.create( name="My First Index", engines=[ { "name": "marengo2.7", "options": ["visual", "audio"], }, ], ) # Create new Task on Index (Upload the video) video_path = os.path.join(os.path.dirname(__file__), "<YOUR_FILE_PATH>") task = client.task.create(index_id=index.id, file=video_path, language="en") # Wait for indexing to finish task.wait_for_done() # Search from your index query = "An artist climbing up the ladder that he painted." result = client.search.query(index.id, query, ["visual", "audio"]) print(result)
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