为视频内容实现语义搜索需要分析视觉和听觉元素以理解上下文和含义。该过程通常需要使用机器学习模型将视频内容转换为可搜索的嵌入向量（数值表示），然后利用向量相似性将查询与相关内容匹配。与基于关键词的搜索不同，语义搜索侧重于上下文理解，这需要处理多模态数据（图像、音频、文本）并将其映射到共享的语义空间。
首先，处理视频以提取有意义的特征。对于视觉内容，使用预训练的卷积神经网络 (CNN)（如 ResNet）或视觉 Transformer (ViT) 为关键帧或均匀采样的帧生成嵌入向量。对于音频，使用自动语音识别 (ASR) 工具（如 Whisper）转录语音，并在需要时分析语气或情感。将这些与元数据（例如，标题、描述）结合，并通过像 CLIP 或自定义 Transformer 这样的多模态模型进行处理，为每个视频片段创建统一的嵌入向量。例如，一个 10 分钟的视频可以被分割成 30 秒的片段，每个片段由一个捕获视觉、对话和元数据的嵌入向量表示。这一步通常需要 PyTorch 或 TensorFlow 等工具进行模型推理，以及 OpenCV 等库进行帧提取。
接下来，将嵌入向量存储在针对相似性搜索优化的向量数据库中，例如 FAISS、Annoy 或 Milvus。这些数据库支持高效的最近邻查询，这对于实时性能至关重要。当用户提交查询（例如，“有趣的狗狗视频”）时，使用处理视频的相同模型将其转换为嵌入向量，然后与存储的嵌入向量进行比较以找到最接近的匹配。例如，如果查询嵌入向量与包含音频中玩耍动物和笑声的视频片段对齐，这些片段将作为结果呈现。为了提高准确性，可以在特定领域的数据上微调嵌入模型——如果你的内容侧重于动物，可以在宠物视频数据集上训练 CLIP。
最后，设计一个排序系统来确定结果的优先级。将相似性得分与用户参与度（观看次数、点赞数）或时效性等其他信号结合。例如，一个相似性得分很高但观看次数很少的视频片段，排名可能仍低于相关性稍低但更受欢迎的片段。可以使用 Elasticsearch 等框架来混合这些因素，或者实现自定义评分函数。使用实际查询进行测试并根据用户反馈进行迭代至关重要——例如，如果用户经常根据对话进行搜索，可以调整视觉与音频特征的权重。Jupyter Notebooks 或 MLflow 等工具可以帮助跟踪实验和模型性能。