Recherche de similitudes vidéo
Alimentez votre système de recherche de similarités vidéo avec la base de données vectorielles Zilliz Cloud (entièrement gérée par Milvus).
Video Similarity Search With Zilliz Cloud Vector Database
Discover videos resembling your video query with Zilliz Cloud-powered video search engines, proven beneficial for video surveillance, deduplication, recommendation, and beyond.
High-Performant Video Search with Unparalleled Precision
Experience a 10x performance boost on Zilliz Cloud with advanced indexing algorithms, ensuring millisecond-level latency. Benefit from unparalleled precision using hybrid vector search with scalar filtering and range search capability.
Efficiently Managing Your Spiking Video Search Data
Say goodbye to data size concerns with Zilliz Cloud. Experience horizontal and independent scaling for computing and storage, aligning with your budget and evolving needs.
Real-Time Responses for Optimized User Experience
Zilliz Cloud guarantees consistently up-to-date search results through real-time data insertion, deletion, and seamless data flows, significantly optimizing the user experience.
Always On, Always Reliable
Zilliz Cloud builds resilient video search systems, guaranteeing uninterrupted service reliability, even in unexpected events through multiple replicas, component isolation, and robust backup and sync capabilities.
Simple Start, Amplified Productivity
Deploy a large-scale similarity search service in minutes with user-friendly SDKs in multiple languages and streamlined data operations, ensuring an intuitive user experience.
Comment Zilliz Cloud permet la recherche de similitudes dans les vidéos
Un système de recherche de similarités vidéo alimenté par Zilliz fonctionne de la manière suivante :
- Les vidéos sont transformées en encastrements vectoriels à l'aide d'un modèle d'encastrement.
- Les vidéos sont intégrées et stockées dans le nuage Zilliz.
- Un utilisateur recherche des vidéos similaires à la sienne.
- La requête vidéo est transformée en encastrements vectoriels à l'aide d'un modèle d'encastrement.
- Les encastrements de la requête sont envoyés à Zilliz Cloud pour une recherche de similarité.
- Zilliz Cloud effectue des recherches ANN et extrait les cinq résultats les plus pertinents.
- Zilliz Cloud renvoie les Top-K résultats à l'utilisateur.
Histoires de Succès
Les leaders du secteur dans le monde entier utilisent Milvus ou Zilliz Cloud (Milvus entièrement géré) pour mener à bien leurs activités de recherche vidéo.
> 100M
embedding vector storage and searching
Seamlessly integration
with various internal systems and tech stacks
Enhanced real-time data retrieval
with reduced latency and increased system availability
Entertainment
How Milvus Transformed BIGO's Video Deduplication System for Optimal Throughput and User Experience
Lire maintenant<200ms
search response time with a high recall rate
>700 million
embedding vectors indexing and management
Significantly increased
query throughput without compromising performance
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