Condé Nast 面临的主要问题是什么？
编辑团队在超过 14 万条视频库中人工搜索，平均每次内容发现耗时 250 分钟，且现有搜索工具无法识别视频内容，只能依赖标题和描述。
How Condé Nast built multimodal video discovery with Amazon Bedrock
（翻译）Condé Nast 如何利用 Amazon Bedrock 构建多模态视频发现
资讯摘要
Condé Nast's editorial teams spent an average of 250 minutes per task searching a library of more than 140,000 videos using only titles and descriptions. Working with the AWS Generative AI Innovation Center, they built a multimodal video discovery solution on Amazon Bedrock and Amazon OpenSearch Ser
AI 摘要
Condé Nast 编辑团队原先在超过 14 万条视频库中人工搜索，平均每次耗时 250 分钟。其与 AWS 生成式 AI 创新中心合作，基于 Amazon Bedrock 和 Amazon OpenSearch Service 构建多模态视频发现方案，采用 TwelveLabs Marengo 嵌入模型，实现意图语义搜索、多模态理解与图像查询。发现时间降至约 2 分钟，减少 99.2%，预计年节省约 80 万美元。
AI 问答
他们构建了怎样的解决方案？
与 AWS 生成式 AI 创新中心合作，基于 Amazon Bedrock 和 Amazon OpenSearch Service 构建多模态视频发现方案，采用 TwelveLabs Marengo 嵌入模型联合编码视觉、音频和转录信号。
取得了哪些成果？
内容发现时间从 250 分钟降至约 2 分钟，减少 99.2%；人工视频审查工作量减少超过 90%；预计每年节省约 80 万美元运营成本。
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