向量数据库VikingDB
向量数据库VikingDB
- 文档首页
向量数据库VikingDBViking 知识库知识库最佳实践【知识库】视频高光提取及检索解决方案
文档反馈
问问助手一、方案概述
1.1 背景
随着短视频平台崛起与长视频内容爆发，人工剪辑高光片段面临效率低（单小时视频需数小时编辑）、成本高（专业剪辑师人力成本）、标准不一（主观判断差异大）等痛点。基于多模态大模型的自动化高光提取技术，通过融合视觉、音频、文本语义理解能力，可实现高光片段的精准识别与智能剪辑，大幅提升内容生产效率。
1.2 适用场景
场景类型 | 核心需求 | 示例场景 |
|---|---|---|
体育赛事 | 识别进球、扑救、点球等精彩片段 | 足球比赛、冰壶比赛等 |
游戏赛事 | 识别击杀、反杀、连杀等精彩片段 | 电竞比赛、游戏直播等 |
内容创作 | 提取情绪高潮、关键转场 | Vlog、动画短片等 |
企业营销 | 截取产品亮点、用户反馈关键片段 | 产品演示视频、访谈录像等 |
教育培训 | 定位知识点讲解、案例分析片段 | 线上课程、讲座录像等 |
二、核心技术架构
2.1 架构图
2.2 方案优势
利用 Doubao 视觉理解大模型，基于连续画面、语音、语义综合特征，实现高光片段的精准识别。
开放灵活的剪辑策略配置，内置常用模版，并支持 prompt 调试。
支持多模态 embedding 和 rerank 模型，基于自然语言快速检索到目标高光切片。
三、应用案例
为直观呈现视频知识库的高光提取能力，本文选取 网球赛事 这一典型场景展开说明。以网球领域标杆平台 WTA 官网为例，其通过 MATCH HIGHLIGHTS（赛事精华）与 HOT SHOTS（高光镜头）两大板块，为用户提供轻量化、高价值的赛事内容。基于视频知识库，即可高效实现同款功能的落地应用。
3.1 创建知识库
务必创建【旗舰版】知识库，并在创建页面选择：数据类型【全模态知识库】，知识内容【音视频】；
点击视频切片规则的【编辑】按钮，选择【高光提取模版】，并进行 prompt 配置。
3.2 上传视频文件&查看处理结果
点击【导入文档】，支持三种导入方式：本地上传、从 TOS 中导入、通过公开下载链接导入。
文档处理完成后，点击【切片详情】即可查看高光片段。
3.3 prompt 调整
若对高光提取效果不满意，可通过编辑知识库，修改对应 prompt 配置并更新知识库，重新导入视频后，视频知识库将按照新的视频切片规则执行切片。
3.4 高光检索
视频处理完成后，可通过 知识检索 功能查找相关高光片段。建议开启重排模型以提升检索效果；也可启用阈值过滤，低于对应分数的结果将不被返回；若存在相关标签，还能通过标签过滤限定检索范围。