説明
VideoVectorは、広範なビデオ、オーディオ、画像ライブラリを構造化されたメタデータとタイムスタンプ付きの文脈情報に変換するために設計された包括的なツールです。マルチモーダル埋め込みとMediaRAGワークフローをサポートし、効率的な検索と発見を可能にします。ユーザーは独自の抽出スキーマを定義でき、特定の分類法、コンプライアンスフィールド、または編集タグに合わせた出力をカスタマイズできます。
続きを読む
このプラットフォームは、API、SDK、エクスポート、Webhookを通じて下流システムとのシームレスな統合を促進します。自己サービスとエンタープライズの展開オプションを提供し、さまざまな規模と要件のチームに対応します。ユーザーはプレイグラウンドで無料トライアルを開始し、より大きなアーカイブやより複雑な統合のためにエンタープライズソリューションにスケールアップできます。
VideoVectorの価格モデルには、コア検索と処理ワークフローのための無料プラン、プロダクションに移行するチーム向けの月額49ドルのスタータープラン、より大きなクレジット配分と優先サポートのための月額149ドルのプロプランが含まれています。エンタープライズプランは、広範な統合とインフラニーズを持つ管理された展開のためのカスタム条件を提供します。
このツールは、メディア、スポーツ、セキュリティ、法律、保険、教育、ヘルスケア、産業運営などの業界に特に有益です。ユーザーは録音を意味のある瞬間に整理し、検索と発見、分析、監視、コンテンツ生成を促進します。VideoVectorは、GCP Vertex AI、AWS Bedrock、Azure AI、Hugging Faceなどのさまざまなモデルプロバイダーをサポートし、モデルの選択と展開に柔軟性を提供します。
- カテゴリーデータ可視化
- 料金モデルフリーミアム
- デプロイCloud, On-Prem, Private Cloud
- プラットフォームGCP, AWS, Azure, Hugging Face
VideoVectorの主要機能
カスタム抽出スキーマ
APIおよびSDK統合
自己サービスおよびエンタープライズ展開
無料プランあり
マルチモーダル埋め込み
タイムスタンプ付き文脈情報
MediaRAGワークフロー
さまざまなモデルプロバイダーのサポート
VideoVectorの使い方は?
定義: 抽出スキーマとフィールドを設定する
取り込み: ソースIDでメディアをインデックス化する
分析: セグメント結果のためにエンジンを実行する
配信: APIとWebhookを介して結果をエクスポートする
検索: セマンティック検索でインデックス化された結果をクエリする
VideoVectorの使用例
- メディア分析
- カスタムスキーマ設計
- 統合
- エンタープライズ展開
- マルチモーダル埋め込み






