多模态数据库如何处理视频类数据？

1. 关键帧提取与编码

视频被按关键帧（Keyframe）采样，每帧通过视觉-语言模型编码为高维向量；通过代表性关键帧而非整段视频流进行检索，可大幅降低计算与存储开销。

2. 音频转写与对齐

视频的音频轨经语音识别（ASR）模型转写为文本，并与对应时间段的画面、字幕建立对齐关系，使"用文字描述找视频片段"成为可能。

3. 时序摘要与混合索引

对于长视频，常用做法是先用轻量模型生成时段级文本摘要用于快速文本检索，同时保留关键帧向量作为视觉相似性的"锚点"，二者结合形成混合索引。

4. 跨模态视频检索

在统一向量空间下，用户可用自然语言（如"海边日落的人群"）检索到最相关的视频片段，系统返回片段及其所属视频的引用，实现片段级语义定位。