Il magazzino video batch (noto anche come magazzino video on demand) aiuta gli sviluppatori a:
- Importa i file video da Cloud Storage.
- Importa i metadati dei video.
- Analizza gli embedding dei contenuti video.
- Crea e implementa indici di ricerca per la ricerca video basata sull'IA.
Per utilizzare un Video Warehouse batch, devi seguire alcuni passaggi di base:
- Carica e analizza i video: crea asset video
corpus,upload, genera incorporamenti videoanalyzegli asset video. Inoltre, gli sviluppatori possono definiredata schemaeannotationsper arricchire i video con metadati supplementari. - Crea ed esegui il deployment di indici di ricerca: crea un
indexedeployl' indice in unindex endpointper la ricerca. Un indice di cui è stato eseguito il deployment viene gestito da un pool di risorse dedicato che si adatta alle dimensioni dell'indice. - Cercare, sfogliare e aggiornare i dati dell'indice: esegui ricerche semantiche
searchper partizioni video pertinenti su un indice di cui è stato eseguito il deployment con query di testo, immagini o criteri di filtro per i metadati delle annotazioni. Gli utenti possono anche sfogliare i contenuti del corpus o dell'indice tramiteListAssetseViewIndexedAssetsrispettivamente. Il data warehouse video batch offre due modi per aggiornare gli asset video nell'indice:- Aggiornamento incrementale: utilizza le API
IndexAssetoRemoveIndexAssetper aggiornare un video alla volta. Questo metodo comporta una maggiore latenza di aggiornamento, ma una maggiore velocità in termini di throughput. - Aggiornamento collettivo: utilizza l'API
UpdateIndexcon il parametroasset_filterper ricostruire completamente l'indice. Questo metodo è preferibile quando hai un numero elevato di video da aggiungere o rimuovere dall'indice.
- Aggiornamento incrementale: utilizza le API
Formati video supportati
I backend del magazzino supportano formati comuni come MP4, AVI, FLV, MKV, MOV, MXF, WMV e i formati decodificabili da FFmpeg.
Il frontend, che è solo a scopo dimostrativo, supporta MP4 e MKV.
Passaggi successivi
Inizia l'onboarding con il colab di prova.