Bevor wir uns mit der Lösung befassen, betrachten wir die spezifischen Herausforderungen, die mit der Videozusammenfassung einhergehen:
- Informationsflut: Die schiere Menge der verfügbaren Videos macht es zunehmend schwieriger, bestimmte Inhalte oder interessante Themen zu finden.
- Subjektivität bei der Zusammenfassung: Herkömmliche Ansätze zur Videozusammenfassung haben häufig mit Subjektivität zu kämpfen, was zu uneinheitlichen oder unzureichenden Zusammenfassungen führt.
- Lange Videos: Lange Videos stellen eine erhebliche Hürde für eine effiziente Informationsbeschaffung dar, da die Benutzer umfangreiches Filmmaterial nach relevanten Abschnitten durchforsten müssen.
- Inhaltliche Relevanz: Videos automatisch zu kürzen, ohne dabei die inhaltliche Relevanz und die Kernbotschaften zu beeinträchtigen, stellt eine erhebliche technische Hürde dar.
Wir haben diese Herausforderungen im Hinterkopf behalten und wollten eine Videozusammenfassung und intelligente Suche auf der Grundlage von generativer KI entwickeln – eine Lösung, die auf Sprachlernmodellen (Language Learning Models, LLMs) basiert und durch unsere Expertise in Cloud-Technologien gestärkt wird. Unser innovativer Ansatz rationalisiert nicht nur den Prozess der Videozusammenfassung, sondern revolutioniert auch die Art und Weise, wie Benutzer mit Videoinhalten interagieren. Indem wir die Möglichkeiten fortschrittlicher KI-Technologie nutzen und die Cloud-Funktionen von Virtusa einsetzen, bieten wir eine umfassende Suite an Funktionen, die Ihr Video-Browsing-Erlebnis verbessern werden.
Die GenAI-Lösung „Video Summarization and Smart Search“ von Virtusa begegnet diesen Herausforderungen direkt mit einer Reihe an Funktionen, die den Videokonsum und den Suchvorgang vereinfachen sollen:
LLM-gestützte Zusammenfassung
Unsere Lösung nutzt die Leistungsfähigkeit von LLMs, um prägnante und informative Zusammenfassungen von Videos zu erstellen, sodass es nicht mehr nötig ist, sich längere Inhalte vollständig anzusehen.
Intelligente Abfrageschnittstelle
Über unsere intelligente Abfrageschnittstelle können Benutzer Fragen zu Videoinhalten stellen und werden nahtlos zum genauen Zeitstempel im Video weitergeleitet, der ihre Frage beantwortet.
Automatische themenbasierte Videogenerierung
Unsere Lösung generiert automatisch kurze, nach Schlüsselthemen geordnete Videos, sodass Benutzer schnell auf relevante Informationen zugreifen können, ohne langes Filmmaterial durchforsten zu müssen.
Transkriptextraktion mit Zeitstempeln
Unser System extrahiert und verknüpft Videotranskripte automatisch mit Zeitstempeln und ermöglicht so einen effizienten Inhaltsabruf auf der Grundlage von Benutzerabfragen.
Auf Vektorähnlichkeit basierender Abruf von Blöcken
Wir rufen relevante Videoblöcke auf der Grundlage von Benutzerabfragen durch erweiterte Vektorähnlichkeitsalgorithmen ab und gewährleisten so einen genauen und zeitnahen Informationsabruf.
LLM-gestütztes Stitching
Unsere Lösung nutzt LLMs, um abgerufene Videoblöcke nahtlos zusammenzufügen und den Benutzern so zusammenhängende und informative Antworten auf ihre Fragen zu bieten.