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康泰纳仕基于AWS构建多模态视频发现系统
1 篇报道1 个报道来源3 天前更新
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SI 综述
2026年9月29日，AWS机器学习博客报道，康泰纳仕此前编辑团队依赖标题和描述手动查找视频素材，运营效率低下。为此，康泰纳仕基于Amazon Bedrock和Amazon OpenSearch Service构建了多模态视频发现系统。该系统采用TwelveLabs Marengo嵌入模型，对超过140,000个视频的转录、视觉和音频信号进行联合编码，支持基于意图的语义搜索。报道称，内容检索时间从250分钟缩短至2分钟以内。目前，该多模态视频发现系统已构建并完成效能提升，解决了手动查找效率低的痛点。
SI 根据报道生成 · 11 小时前更新
最新进展9月29日 23:55
康泰纳仕已构建多模态视频发现系统，视频检索时间从250分钟缩至2分钟内。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
9月29日
- AWS Machine Learning BlogCondé Nast 如何利用 Amazon Bedrock 构建多模态视频发现系统
Condé Nast 基于 Amazon Bedrock 和 Amazon OpenSearch Service 构建多模态视频发现系统，将内容检索时间从 250 分钟缩短至 2 分钟以内。该系统采用 TwelveLabs Marengo 嵌入模型，对超过 140,000 个视频的转录、视觉和音频信号进行联合编码，支持基于意图的语义搜索。此前编辑团队依赖标题和描述手动查找素材，导致运营效率低下。
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