AI Video Search Engine (AVSE)：基于AI的视频搜索引擎

随着视频内容的爆炸式增长，如何高效地从海量视频中检索出特定信息成为一个技术挑战。传统的基于关键词或元数据的搜索方式，往往难以精准定位视频中的具体片段和语义内容。AI Video Search Engine (AVSE) 项目正是针对这一痛点，尝试利用前沿的 AI 技术来提升视频搜索的效率和准确性。

核心内容

AVSE 的核心工作原理结合了视频转录与向量搜索技术。首先，系统对输入的视频进行自动语音识别（ASR），将音频内容转录为文本。随后，利用 AI 模型将转录文本转换为高维向量表示，即嵌入（Embeddings）。当用户提出一个自然语言问题时，系统同样将该问题转换为向量，并在向量数据库中进行相似度搜索，从而快速找到语义上最相关的视频片段。

在技术实现上，该项目采用了现代的开发栈以保障其高效、可扩展与易用性。其技术选型包括：

使用 Supabase 作为后端与数据库服务。
利用 Hasura 提供 GraphQL API 层。
通过 Fly 进行应用部署。
集成 JigsawStack 和 Vercel 等平台支持前端与无服务器功能。

价值与影响

AVSE 的价值在于它提供了一种更直观、更语义化的视频内容检索方式。用户无需记住精确的关键词或时间戳，通过描述性问题即可直达目标内容，这极大地提升了在长视频、教育资料、会议录像等场景下的信息获取效率。其基于向量的搜索方式也为未来结合多模态理解（如图像、音频特征）奠定了基础。作为一个开源项目，其技术栈选型也为开发者构建类似应用提供了参考。