流媒体服务中的实时视频搜索面临着重大的技术挑战，主要原因在于需要在视频流传输过程中对其进行处理、索引和查询。第一个主要障碍是处理海量且高速涌入的视频数据。视频流会实时产生大量数据——例如，每秒 30 帧的 1080p 视频每秒大约需要处理 60 MB 数据。为了实现搜索，必须分析帧中的视觉或音频内容（例如物体、人脸或语音），这需要很高的计算能力。此外，延迟是关键：用户期望近乎即时的结果，但从直播流中提取元数据（例如场景描述、时间戳）而不延迟播放是一个平衡的难题。例如，体育直播可能需要实时检测特定比赛时刻，但增加处理步骤可能会引入延迟，从而影响观看体验。
另一个挑战是确保搜索结果的准确性和相关性。视频内容是非结构化的，因此识别有意义的时刻（例如“一场追车”或“一个角色的登场”）依赖于用于物体检测、语音转文本或人脸识别的机器学习模型。这些模型必须高效运行才能跟上流媒体速度。例如，一个分析直播新闻以查找特定主题提及的模型必须转录语音、检测关键词并给结果打上时间戳——所有这些都要在保持低错误率的同时进行。然而，权衡总是存在的：轻量级模型处理数据更快但牺牲了准确性，而更准确的模型可能会引入延迟。开发者经常面临是在预训练模型（部署更快）和自定义模型（准确性更高但需要更多训练/数据）之间做出选择的决定。
最后，可扩展性和基础设施成本构成了重大障碍。实时视频搜索需要分布式系统来并行处理帧、元数据存储和查询处理等任务。对于拥有数百万并发观众的平台（例如 Twitch 上的游戏直播），系统必须动态扩展以避免瓶颈。存储索引元数据以实现快速访问（例如在时序数据库中）增加了复杂性，因为查询通常涉及时间范围或上下文过滤。带宽是另一个问题：服务之间传输处理后的数据（例如从视频分析器到搜索 API）必须进行优化，以防止网络拥塞。开发者可以使用边缘计算在更靠近源头的地方处理数据，或采用压缩技术，但这些解决方案需要仔细调整，以免降低搜索质量或增加延迟。