视频搜索系统依赖于三个核心组成部分：视频处理和分析、索引和存储，以及带排序算法的搜索界面。首先，系统必须处理原始视频数据以提取有意义的信息。这包括元数据（如标题和时间戳）、视觉特征（对象或场景）和音频内容（语音或声音）。接下来，提取的数据被索引并存储为结构化格式，以便高效检索。最后，搜索界面允许用户查询系统，而排序算法则根据查询和索引数据优先显示最相关的结果。
第一个关键组成部分是视频处理和分析。这涉及将视频分解为可搜索的元素。例如，像 YOLO 或 OpenCV 这样的计算机视觉模型可以检测视频帧中的对象、人脸或场景。像 Whisper 或 Google 的语音转文本工具可以将口语对话转换为可搜索的文本转录。元数据提取工具可以从视频文件中提取标题、标签或上传日期。特征提取技术，例如使用卷积神经网络（CNN），可以生成视觉或音频内容的紧凑数值表示（嵌入）。这些步骤将原始视频转换为结构化数据，系统随后可以将其与用户查询进行匹配。
第二个组成部分是索引和存储。处理后的数据存储在针对快速检索优化的数据库中。文本元数据和转录通常使用 Elasticsearch 或 Apache Solr 等搜索引擎进行索引，这些搜索引擎处理关键字匹配和模糊搜索。视觉和音频嵌入存储在像 FAISS 或 Milvus 这样的向量数据库中，这使得相似性搜索成为可能（例如，查找视觉上相似场景的视频）。时间戳数据确保结果可以直接链接到视频中的特定时刻。为了可扩展性，分布式存储系统如 Hadoop 或基于云的解决方案（AWS S3）管理大型视频文件，而批处理或实时处理管道（使用像 Apache Spark 这样的工具）在新视频添加时保持索引更新。
第三个组成部分是搜索界面和排序系统。用户通过查询与系统交互，查询可以是文本、图像甚至视频片段。搜索引擎结合来自文本、视觉和音频索引的结果。例如，文本查询“猫弹钢琴”可能会匹配转录文本、对象标签和场景描述符。排序算法，例如用于文本的 BM25 或用于向量的余弦相似度，根据相关性对结果进行评分。像 Transformer 这样的机器学习模型可以通过理解上下文来优化排名（例如，在钢琴示例中优先考虑“猫”而不是“键盘”）。API 或 Web 界面随后显示带有预览、时间戳和相关性评分的结果，允许开发人员将系统集成到视频平台或监控工具等应用程序中。