Deskripsi
VideoVector adalah alat komprehensif yang dirancang untuk mengonversi perpustakaan video, audio, dan gambar yang luas menjadi metadata terstruktur dan intelijen kontekstual bertimestamp. Ini mendukung embedding multimodal dan alur kerja MediaRAG, memungkinkan pencarian dan penemuan yang efisien. Pengguna dapat mendefinisikan skema ekstraksi mereka sendiri, memungkinkan keluaran yang disesuaikan yang sesuai dengan taksonomi tertentu, bidang kepatuhan, atau tag editorial.
Baca Selengkapnya
Platform ini memfasilitasi integrasi yang mulus dengan sistem hilir melalui API, SDK, ekspor, dan webhook. Ini menawarkan opsi penyebaran mandiri dan perusahaan, memenuhi kebutuhan tim dengan ukuran dan persyaratan yang berbeda. Pengguna dapat memulai dengan uji coba gratis di playground dan meningkatkan ke solusi perusahaan untuk arsip yang lebih besar dan integrasi yang lebih kompleks.
Model harga VideoVector mencakup tingkat gratis untuk alur kerja pencarian dan pemrosesan inti, rencana Starter seharga $49 per bulan untuk tim yang beralih ke produksi, dan rencana Pro seharga $149 per bulan untuk alokasi kredit yang lebih besar dan dukungan prioritas. Rencana perusahaan menawarkan ketentuan kustom untuk penyebaran yang diatur dengan kebutuhan integrasi dan infrastruktur yang luas.
Alat ini sangat bermanfaat bagi industri seperti media, olahraga, keamanan, hukum, asuransi, pendidikan, kesehatan, dan operasi industri. Ini memungkinkan pengguna untuk mengorganisir rekaman menjadi momen yang bermakna, memfasilitasi pencarian dan penemuan, analisis, pemantauan, dan pembuatan konten. VideoVector mendukung berbagai penyedia model, termasuk GCP Vertex AI, AWS Bedrock, Azure AI, dan Hugging Face, menawarkan fleksibilitas dalam pilihan model dan penyebaran.
- KategoriVisualisasi Data
- Model HargaFreemium
- PenerapanCloud, On-Prem, Private Cloud
- PlatformGCP, AWS, Azure, Hugging Face
Fitur Inti VideoVector
Skema ekstraksi kustom
Integrasi API dan SDK
Penyebaran mandiri dan perusahaan
Tingkat gratis tersedia
Embedding multimodal
Intelijen kontekstual bertimestamp
Alur kerja MediaRAG
Dukungan untuk berbagai penyedia model
Cara menggunakan VideoVector?
Tentukan: Atur skema ekstraksi dan bidang
Masukkan: Indeks media dengan identitas sumber
Analisis: Jalankan mesin untuk hasil segmen
Kirim: Ekspor hasil melalui API dan webhook
Cari: Kuery hasil yang diindeks dengan pencarian semantik
Kasus Penggunaan VideoVector
- Analisis Media
- Desain Skema Kustom
- Integrasi
- Penyebaran Perusahaan
- Embedding Multimodal
