为视频库实现多模态搜索涉及结合多种数据类型——如视觉内容、音频、文本和元数据——以实现全面的搜索功能。目标是允许用户使用任何输入组合（例如，文本、图像或音频剪辑）进行查询，并检索相关的视频片段。这需要从每个模态中提取和索引特征，然后创建一个统一的搜索系统，对这些特征进行交叉引用。例如，像“查找有狗叫的场景”这样的查询可能会分析音频中的吠叫声、视觉中的狗检测以及字幕或元数据中的关键词。
第一步是处理和特征提取。视频被分割成帧、音频剪辑和文本组件（例如，字幕或语音转文本输出）。像 ResNet 或 CLIP 这样的计算机视觉模型可以将视觉内容编码成向量，而像 VGGish 或 Wav2Vec 这样的音频模型处理声音。文本可以使用像 BERT 这样的 Transformer 进行嵌入。元数据（时间戳、标题）存储为结构化数据。每个模态的特征都被单独索引——像 FAISS 这样的向量数据库或 Elasticsearch 处理嵌入，而关系数据库存储元数据。例如，显示海滩的帧可以存储为 512 维向量，并且口头提及的“海洋”一词会变成文本嵌入，并附带其时间戳。
接下来，查询处理和排序会结合跨模态的结果。用户的查询——例如，汽车的图像和文本“赛车场景”——被转换成与索引特征匹配的嵌入。系统对所有模态执行相似性搜索，然后使用诸如加权评分或交叉注意力机制等技术聚合结果。例如，与汽车图像具有高度视觉相似性并且字幕中提到“比赛”的视频片段的排名会更高。像 Apache Solr 这样的工具或自定义的 Python 框架可以协调这种融合。为了优化性能，首先按元数据进行预过滤（例如，首先按上传日期过滤视频）可以减少计算开销。
挑战包括同步（将音频/文本与视频帧对齐）和可伸缩性。处理数小时的视频需要高效的管道，通常使用 FFmpeg 进行批处理，并通过 PySpark 或 AWS Batch 进行并行化。可以通过在上传期间预计算嵌入来缓解延迟。评估也很关键：应该跟踪每个模态的 recall@k 或 precision@k 等指标，并将其组合起来。像 TensorFlow 用于模型训练、Milvus 用于向量搜索和 Whisper 用于语音转文本等开源工具提供了一个实用的起点。使用真实世界的查询（例如，在动作电影中搜索“爆炸”）进行测试有助于优化权重策略并提高准确性。