Description
VideoVector est un outil complet conçu pour convertir d'importantes bibliothèques de vidéos, d'audios et d'images en métadonnées structurées et en intelligence contextuelle horodatée. Il prend en charge les embeddings multimodaux et les flux de travail MediaRAG, permettant une recherche et une découverte efficaces. Les utilisateurs peuvent définir leurs propres schémas d'extraction, permettant des résultats adaptés qui s'alignent sur des taxonomies spécifiques, des champs de conformité ou des balises éditoriales.
Lire la suite
La plateforme facilite l'intégration fluide avec les systèmes en aval via des API, des SDK, des exports et des webhooks. Elle propose des options de déploiement en libre-service et d'entreprise, s'adaptant à des équipes de différentes tailles et exigences. Les utilisateurs peuvent commencer par un essai gratuit dans le terrain de jeu et évoluer vers des solutions d'entreprise pour des archives plus importantes et des intégrations plus complexes.
Le modèle de tarification de VideoVector comprend un niveau gratuit pour les flux de recherche et de traitement de base, un plan Starter à 49 $ par mois pour les équipes en transition vers la production, et un plan Pro à 149 $ par mois pour des allocations de crédits plus importantes et un support prioritaire. Les plans d'entreprise offrent des conditions personnalisées pour des déploiements régulés avec des besoins d'intégration et d'infrastructure étendus.
L'outil est particulièrement bénéfique pour des secteurs tels que les médias, le sport, la sécurité, le juridique, l'assurance, l'éducation, la santé et les opérations industrielles. Il permet aux utilisateurs d'organiser les enregistrements en moments significatifs, facilitant la recherche et la découverte, l'analyse, la surveillance et la génération de contenu. VideoVector prend en charge divers fournisseurs de modèles, y compris GCP Vertex AI, AWS Bedrock, Azure AI et Hugging Face, offrant flexibilité dans le choix et le déploiement des modèles.
- CatégorieDonnées et analyse
- Modèle tarifaireFreemium
- DéploiementCloud, On-Prem, Private Cloud
- PlateformesGCP, AWS, Azure, Hugging Face
Fonctionnalités principales de VideoVector
Schémas d'extraction personnalisés
Intégration API et SDK
Déploiement en libre-service et d'entreprise
Niveau gratuit disponible
Embeddings multimodaux
Intelligence contextuelle horodatée
Flux de travail MediaRAG
Support pour divers fournisseurs de modèles
Comment utiliser VideoVector ?
Définir : Définir le schéma d'extraction et les champs
Ingest : Indexer les médias avec l'identité source
Analyser : Exécuter le moteur pour les résultats de segment
Livrer : Exporter les résultats via API et webhooks
Rechercher : Interroger les résultats indexés avec une recherche sémantique
Cas d'utilisation de VideoVector
- Analyse des Médias
- Conception de Schéma Personnalisé
- Intégration
- Déploiement d'Entreprise
- Embeddings Multimodaux
