是的，可以将实时视频流摄取到向量数据库中，但该过程需要仔细设计，以处理实时数据处理和存储。核心思想是从视频帧中提取有意义的特征（向量），并将它们存储在针对相似性搜索优化的数据库中。例如，可以使用计算机视觉模型处理每个视频帧，以生成对象、场景或动作的嵌入（数字表示），然后将其编入向量数据库的索引。这使得诸如实时对象检测、内容审核或基于相似性的检索之类的应用程序成为可能。
要实现此目的，首先需要一个管道，该管道可以处理到达的视频帧。一种常见的方法是使用诸如 Apache Kafka 或 AWS Kinesis 之类的流式传输框架来处理传入的视频数据。每个帧都通过预训练的机器学习模型（例如，用于图像特征的 ResNet 或用于对象检测的 YOLO）以生成向量。然后，将这些向量连同诸如时间戳或边界框之类的元数据一起发送到向量数据库。诸如 Milvus、Pinecone 或 Weaviate 之类的工具可以实时地摄取此数据，前提是系统已针对低延迟写入进行了优化。但是，性能取决于帧速率、模型复杂性和数据库可伸缩性等因素。例如，使用轻量级模型处理每秒 30 帧可能有效，但是较重的模型可能需要并行化或硬件加速（例如，GPU）才能跟上。
这种设置的使用案例包括实时监视系统，该系统通过将实时视频嵌入与预定义的模式进行比较来标记异常活动。另一个示例是实时体育分析，其中将球员的动作转换为向量并与历史数据进行匹配以检测策略。开发人员通常会使用 OpenCV 或 FFmpeg 进行帧提取，使用 PyTorch/TensorFlow 进行嵌入生成，以及使用具有实时功能的向量数据库。挑战包括处理数据一致性（例如，丢帧），管理高容量流的存储成本以及确保低延迟查询。建议在全面部署之前先使用缩小的原型（例如，处理 5 FPS 流）进行测试，以尽早发现瓶颈。