包括 Milvus 和 Weaviate 在内的几个向量搜索平台可以支持基于视频的向量搜索，尽管它们的实现需要仔细设计。 这些平台主要用于处理高维向量，当与预处理步骤结合使用时，这使得它们适用于视频数据。 基于视频的搜索通常涉及将视频分解为帧或片段，提取特征（例如，使用 CNN 或 transformers），并将这些特征存储为向量。 然后，该平台索引这些向量以进行相似性搜索。 虽然这些工具都不是专门为仅视频而设计的，但它们的灵活性允许开发人员通过集成用于帧提取和特征生成的自定义管道来调整它们以用于视频用例。
Milvus 由于其可扩展性和对大规模向量运算的支持，是视频搜索的强大候选者。 它允许开发人员存储表示视频帧或剪辑的向量，并使用 IVF_FLAT 或 HNSW 等算法执行快速相似性搜索。 例如，视频推荐系统可以使用 Milvus 索引来自关键帧的嵌入，并检索视觉上相似的内容。 Milvus 还支持元数据过滤，允许开发人员将向量搜索与上下文数据（例如，时间戳或视频类别）相结合。 但是，Milvus 不处理视频预处理——开发人员必须在使用 OpenCV 或 PyTorch 等工具将数据摄取到数据库之前单独提取帧并生成向量。 它的分布式架构使其适用于需要跨 TB 视频数据进行实时搜索的应用程序。
Weaviate 提供类似的功能，但强调与机器学习模型的易于集成。 开发人员可以使用其模块通过预构建或自定义模型自动从视频帧生成向量。 例如，视频监控系统可以使用 Weaviate 索引来自运动检测算法的嵌入，并快速搜索相似的活动模式。 Weaviate 的混合搜索（结合向量和基于关键字的查询）还可以帮助按视觉内容和元数据（如位置或日期）过滤视频。 与 Milvus 一样，Weaviate 不直接处理原始视频； 开发人员必须设计一个管道，将视频分割成可管理的部分，并将它们转换为向量。 它的 RESTful API 和内置的模型支持简化了与现有视频处理工作流程的集成，使其易于没有深入基础设施专业知识的团队使用。
Qdrant 和 Elasticsearch 等其他平台也可以适应视频搜索。 Qdrant 对低延迟搜索的关注使其适用于实时视频分析等应用程序，在这些应用程序中，来自实时馈送的嵌入与实时索引的数据进行比较。 Elasticsearch 的向量搜索功能，加上其强大的文本和元数据处理能力，可以支持混合视频检索系统（例如，查找既匹配视觉模式又匹配口语关键字的剪辑）。 但是，所有这些平台都有相同的限制：它们要求开发人员在外部处理视频分割、特征提取和向量生成。 它们之间的选择通常取决于次要因素，如部署复杂性、可扩展性需求或现有基础设施兼容性。 对于视频特定的优化，通常需要将这些工具与专用的视频处理库（例如，FFmpeg）或云服务（例如，AWS Rekognition）配对。