设计低延迟的视频搜索系统需要结合高效的索引、优化的存储和简化的查询处理。核心挑战在于在搜索大型视频数据集时平衡速度与准确性。为此，系统必须预处理视频内容以创建可搜索的元数据，使用可扩展的数据库，并最大限度地减少查询过程中的处理步骤。让我们将其分解为三个关键领域：索引、存储/检索和查询优化。
首先，高效的索引至关重要。视频被分割成更小的片段（例如 5 秒剪辑）或关键帧，以减少计算开销。使用轻量级计算机视觉模型分析每个片段，提取特征，例如对象检测（例如“汽车”、“行人”）或场景描述符（例如“户外”、“夜晚”）。这些特征以结构化格式存储为元数据，例如 JSON 或二进制嵌入。例如，一段城市街道视频可能被标记为“交通”、“行人”和“日落”。为了加快索引速度，Apache Spark 或无服务器函数 (AWS Lambda) 等并行处理框架可以将任务分配给多个工作节点。在数据摄入时进行索引确保查询期间无需处理原始视频。
接下来，优化的存储和检索是必不可少的。元数据和嵌入存储在为低延迟查找而优化的数据库中，例如 Elasticsearch（用于基于文本的标签）或 Milvus 等向量数据库（用于相似性搜索）。例如，搜索“红色汽车”会查询 Elasticsearch 以查找匹配的标签，而“查找相似视频”请求则会在 Milvus 中使用向量相似性。缓存经常访问的结果（使用 Redis 或 Memcached）可以减少重复计算。为了处理地理延迟，内容分发网络 (CDN) 将预渲染的缩略图或视频预览存储在离用户更近的地方。按区域或内容类型对数据库进行分片，通过减少每个节点的数据集大小，进一步提高了查询速度。
最后，查询处理必须最大限度地减少延迟。当用户提交搜索时，系统首先检查缓存中是否有预计算的结果。如果不可用，它将查询解析为结构化术语（例如，将“日落海滩”转换为 [“日落”，“海滩”]），并搜索索引的元数据。对于复杂查询，例如在视频中查找特定动作，帧级时间戳允许直接跳转到相关片段，而无需扫描整个文件。网络优化，例如使用 HTTP/2 实现更快的连接和压缩响应（例如 gzip），可以减少传输时间。边缘计算可以将缩略图生成等任务分载到更靠近用户的设备。例如，移动应用可以使用设备上的 ML 模型在将精炼的查询发送到后端之前过滤结果。总而言之，这些步骤确保即使对于大型数据集，响应也能在几毫秒内送达。