将历史视频档案批量处理到向量数据库中涉及三个主要阶段：预处理、特征提取和数据库导入。 首先，您需要将视频文件解码并分割成可管理的块。 例如，使用 FFmpeg 或 OpenCV 等工具将两个小时的视频分割成 10 分钟的片段或提取关键帧。 这一步确保处理的统一性并减少内存开销。 元数据（时间戳、分辨率等）应与视频片段一起记录和存储。 使用 Apache Beam 或 Python 的 multiprocessing 库等框架并行化此步骤可以加快处理速度，尤其是在处理大型档案时。
接下来，使用机器学习模型从视频数据中提取特征。 对于视觉内容，卷积神经网络 (CNN)，如 ResNet 或 Vision Transformers，可以从帧或片段生成嵌入。 对于音频，VGGish 或 Whisper 等模型可以处理配乐或口语文本。 例如，使用 PyTorch 或 TensorFlow，您可以在每个视频片段上运行预训练的模型以生成 512 维向量。 如果视频包含文本（字幕或 OCR 导出的文本），请将这些嵌入与 BERT 等文本编码器结合起来。 像 ONNX Runtime 或 NVIDIA Triton 这样的批量推理工具可以通过在 GPU 上同时处理多个片段来优化此步骤。
最后，将嵌入存储在针对相似性搜索优化的向量数据库中。 常用的选择包括 FAISS、Milvus 或 Pinecone。 通过将每个向量与其元数据（例如，视频 ID、时间戳）相关联来构建数据，以启用上下文查询。 例如，在为 10,000 个视频剪辑生成嵌入后，使用 FAISS 的 index.add() 方法分批加载它们，确保数据库已分片或分区以实现可扩展性。 实施管道以验证数据一致性——检查缺失的嵌入或不匹配的元数据。 导入后，数据库可以支持内容搜索（查找相似场景）或分类等任务。 定期更新管道以重新训练模型或根据档案的增长调整分块策略。