클라우드 환경에서의 비디오 인텔리전스 구현: TwelveLabs로 시작하는 AI 영상 분석 4부 – TwelveLabs Marengo 3.0 임베딩 및 검색 전략과 구현 가이드

0을 중심으로 설명합니다. 비디오는 시각, 음성, 대화 내용 등 여러 모달리티가 복합된 데이터이며, 이를 효과적으로 검색하기 위한 멀티모달 검색의 중요성을 강조합니다.

0은 다양한 모달리티를 하나의 통합 벡터 공간으로 변환하여 텍스트나 이미지로 비디오를 검색하는 'any-to-any' 검색을 가능하게 합니다. 글에서는 멀티벡터 아키텍처의 과제와 함께 Fused Embeddings, Multi Vector Retrieval (Score-based, RRF), Intent based routing의 세 가지 비디오 임베딩 및 검색 전략을 소개하고, 시스템 구현 가이드를 제공합니다.

특히 Fused Embeddings 방식은 세 가지 모달리티 임베딩을 가중 합산하여 하나의 벡터로 통합하는 방법으로, 시각적 검색에 유리한 가중치 설정을 제안합니다. 가지 모달리티 임베딩을 가중 합산하여 하나의 벡터로 통합하는 방법으로, 시각적 검색에 유리한 가중치 설정을 제안합니다.