Описание
VideoVector — это комплексный инструмент, предназначенный для преобразования обширных библиотек видео, аудио и изображений в структурированные метаданные и временные контекстуальные данные. Он поддерживает многомодальные встраивания и рабочие процессы MediaRAG, что позволяет эффективно осуществлять поиск и открытие. Пользователи могут определять свои собственные схемы извлечения, что позволяет получать индивидуальные результаты, соответствующие конкретным таксономиям, полям соблюдения или редакционным тегам.
Читать далее
Платформа обеспечивает бесшовную интеграцию с системами нижнего уровня через API, SDK, экспорт и вебхуки. Она предлагает как самообслуживание, так и варианты развертывания для предприятий, удовлетворяя потребности команд различного размера и требований. Пользователи могут начать с бесплатной пробной версии в песочнице и масштабироваться до корпоративных решений для больших архивов и более сложных интеграций.
Модель ценообразования VideoVector включает бесплатный уровень для основных рабочих процессов поиска и обработки, план Starter за 49 долларов в месяц для команд, переходящих к производству, и план Pro за 149 долларов в месяц для больших объемов кредитов и приоритетной поддержки. Корпоративные планы предлагают индивидуальные условия для управляемых развертываний с обширными потребностями в интеграции и инфраструктуре.
Инструмент особенно полезен для таких отраслей, как медиа, спорт, безопасность, юриспруденция, страхование, образование, здравоохранение и промышленная деятельность. Он позволяет пользователям организовывать записи в значимые моменты, облегчая поиск и открытие, анализ, мониторинг и генерацию контента. VideoVector поддерживает различных поставщиков моделей, включая GCP Vertex AI, AWS Bedrock, Azure AI и Hugging Face, предлагая гибкость в выборе и развертывании моделей.
- КатегорияДанные и аналитика
- Модель ценообразованияFreemium
- РазвёртываниеCloud, On-Prem, Private Cloud
- ПлатформыGCP, AWS, Azure, Hugging Face
Основные функции VideoVector
Пользовательские схемы извлечения
Интеграция API и SDK
Самообслуживание и корпоративное развертывание
Доступен бесплатный уровень
Многомодальные встраивания
Временные контекстуальные данные
Рабочие процессы MediaRAG
Поддержка различных поставщиков моделей
Как использовать VideoVector?
Определить: Установить схему извлечения и поля
Импортировать: Индексировать медиа с идентификацией источника
Анализировать: Выполнить движок для сегментированных результатов
Доставить: Экспортировать результаты через API и вебхуки
Поиск: Запрашивать индексированные результаты с помощью семантического поиска
Варианты использования VideoVector
- Анализ медиа
- Проектирование пользовательских схем
- Интеграция
- Корпоративное развертывание
- Многомодальные встраивания
