向量数据库通过高效地存储和检索视频内容的高维向量表示，从而实现视频系统中的实时搜索。视频生成大量数据，并且可以使用机器学习模型（如 CNN 或 Transformer）将每个帧或序列转换为向量。 这些向量以数字形式捕获语义特征（例如，对象、场景或运动模式）。 向量数据库使用 HNSW（分层可导航小世界）或 IVF（倒排文件索引）等算法对这些向量进行索引，从而实现快速相似性搜索。 当用户提交查询（例如，在实时视频流中搜索特定对象）时，系统会将查询转换为向量并在数据库中查找最接近的匹配项。 这样可以避免线性扫描每个帧，即使数据量达到 TB 级也能实现近乎即时的结果。
例如，考虑一个监控实时摄像机馈送的安全系统。 每个帧都由模型处理，该模型提取表示检测到的对象（例如，人的脸或车辆）的向量。 这些向量与时间戳和摄像机 ID 一起存储在数据库中。 在实时搜索特定面孔时，使用余弦相似度或欧几里得距离将查询向量与索引向量进行比较。 即使跨越数小时的镜头，数据库也会在几毫秒内返回匹配的帧。 诸如近似最近邻 (ANN) 搜索之类的技术平衡了速度和准确性，确保结果既快速又相关。 如果没有向量索引，此过程将需要计算成本高昂的暴力比较，从而使实时搜索变得不切实际。
向量数据库还集成了元数据过滤，这对于视频系统至关重要。 例如，用户可能会搜索“下午 2-3 点之间停车场的一辆红色汽车”。 向量数据库首先识别具有类似汽车向量的帧，然后应用元数据过滤器（时间和位置）来缩小结果范围。 这种组合减少了搜索空间并提高了精度。 此外，现代向量数据库支持动态更新，允许增量索引新的视频数据，而无需重建整个索引。 这对于需要连续数据摄取的实时流媒体或监控应用程序至关重要。 通过优化向量搜索和元数据处理，这些数据库能够实现可扩展的实时视频分析，以满足现代用例的需求，例如内容审核、事件检测或法医调查。