人工智能通过使系统比传统方法更有效地理解和处理视频内容，正在改进视频搜索和检索。人工智能技术不再仅仅依赖于标题或标签等元数据，而是直接分析视频中的视觉和听觉数据。例如，计算机视觉模型可以逐帧识别视频中的物体、场景或动作，而自然语言处理 (NLP) 模型则转录和解释口语或上下文对话。这使得搜索系统能够基于视频的实际内容对其进行索引，从而提高检索的准确性。用于图像识别的卷积神经网络 (CNN) 或用于语音转文本的基于 Transformer 的模型（例如 Whisper）是这方面的基础工具，可实现对视频数据的精细分析。
人工智能还提高了处理大规模视频数据集的效率。传统的基于手动标注或关键词的索引耗时且容易出错，特别是对于拥有数百万小时内容的平台。人工智能通过为视频生成详细注释来自动化此过程，例如检测特定事件（例如监控录像中的车祸）或按类型（例如体育新闻 vs. 新闻）对内容进行分类。例如，Google 的 Video AI API 或 AWS Rekognition 等云服务允许开发者集成预训练模型，这些模型可以自动提取元数据、将视频分割成场景或识别面部。这减少了手动工作量，并且可以随着数据量的增长进行扩展。此外，人工智能驱动的压缩和特征提取技术优化了存储和检索速度，这对于实时视频分析等应用至关重要。
最后，人工智能实现了更直观的搜索界面。开发者可以构建系统，让用户使用自然语言查询（例如，“找到有人打开门的片段”）甚至引用视觉示例（例如，上传图像以查找相似视频片段）进行搜索。多模态嵌入（将视频、音频和文本映射到共享向量空间的技术）允许跨模态检索，从而提高准确性。例如，开发者可以使用 CLIP（对比语言-图像预训练）来对齐视频帧与文本描述，从而实现结合视觉和文本上下文的搜索。这些进展在媒体存档等领域特别有用，这些领域精确检索历史片段至关重要，或需要有效定位特定教学内容的在线学习平台。通过利用人工智能，开发者可以创建更好地理解用户意图并更快提供相关结果的系统。