تحديات الأرشيف الضخم

واجهت الفرق التحريرية في مؤسسة كوندي نست، المالكة لعلامات إعلامية بارزة مثل فوغ وغلوبال وجي كيو وفانيتي فير ووايرد، تحديات تشغيلية كبيرة عند البحث في مكتبة تضم أكثر من 140 ألف مقطع فيديو. كان الاعتماد سابقاً يقتصر على العناوين والأوصاف النصية فقط، مما جعل عملية استرجاع المحتوى عملية شاقة تستغرق في المتوسط نحو 250 دقيقة لكل مهمة بحث واحدة نظراً لعدم قدرة أدوات البحث التقليدية على الولوج إلى داخل محتوى الفيديو نفسه، وهو ما أدى إلى ضياع وقت وجهد كبيرين. ويمكن الرجوع إلى AWS Machine Learning Blog للاطلاع على التفاصيل الأصلية للمصدر.

ولمعالجة هذا القصور الهيكلي، تعاونت الفرق مع مركز الابتكار للذكاء الاصطناعي التوليدي لتطوير حل مبتكر يتيح للفرق التحريرية استكشاف ومراجعة محتوى الفيديوهات بمرونة وسرعة فائقة، مما أدى في النهاية إلى خفض زمن إنجاز مهام البحث إلى أقل من دقيقتين فقط لكل عملية. ويمكن الرجوع إلى Artificial Intelligence للاطلاع على التفاصيل الأصلية للمصدر.

التحول نحو البحث الدلالي

تطلب تصميم النظام الجديد تجاوز مفهوم مطابقة الكلمات المفتاحية التقليدية إلى فهم القصد والنية الكامنة خلف استفسارات المحررين، حيث لا تبحث فرق التحرير عادة عن أسماء ملفات عشوائية، بل تطلب محتوى دلالياً مثل مقاطع يوجا للمبتدئين بخلفيات هادئة أو لحظات كواليس أسبوع الموضة. هذا المتطلب دفع الفريق نحو اعتماد تمثيلات المتجهات الدلالية التي تلتقي فيها الإشارات البصرية والصوتية والنصوص المستخرجة من الحوارات.

لتحقيق ذلك، تم دمج الحل التقني مع خدمات أمازون السحابية المتطورة، حيث جرى الاعتماد على نموذج TwelveLabs Marengo عبر خدمة أمازون بيدروك نظراً لقدرته الفريدة على دمج الأبعاد البصرية والصوتية والنصية بكفاءة عالية، مما يضمن دقة غير مسبوقة في تحديد اللحظات المطلوبة داخل الأرشيف الضخم.

بنية تقنية مستقلة وقابلة للتوسع

اعتمدت المعمارية التقنية للمشروع على فصل عمليات المعالجة الكثيفة لتوليد المتجهات عن عمليات تقديم نتائج البحث ذات زمن الاستجابة المنخفض. هذا الفصل أتاح للنظام القدرة على التوسع المستقل والمرن، خاصة أثناء المعالجة الأولية لأكثر من 140 ألف فيديو.

وجرى تخزين وفهرسة المتجهات الناشئة عبر نظام إدارة متطور يتيح البحث السريع عن الجيران الأقرب مع ميزات تصفية البيانات الوصفية، وهو ما توفره خدمة أمازون أوبن سيرش سيرفيس دون الحاجة لأن تتولى الشركة إدارة البنية التحتية الأساسية للتخزين والبحث المعقد بأنفسهم.

قدرات بحث متعددة الوسائط

أتاح الحل الجديد لفرق العمل التحريرية تفاعلاً غير مسبوق مع مكتبة الفيديوهات، متجاوزاً القيود القديمة بفضل ميزات متقدمة تشمل البحث القائم على النوايا الطبيعية، والفهم متعدد الوسائط الذي يغطي النصوص والصور والأصوات في وقت واحد، فضلاً عن إمكانية البحث باستخدام الصور المرجعية وإدارة الأخطاء الإملائية واستخراج طوابع زمنية دقيقة.

وبهذا الشكل المبتكر، استطاعت المنصة تلبية الاحتياجات التشغيلية المتسارعة للعلامات الإعلامية التابعة لكوندي نست، وتحويل الأرشيفات الخاملة إلى أصول رقمية سهلة الوصول ومتاحة بالكامل لخدمة الإنتاج الصحفي والإعلامي اليومي بأعلى كفاءة ممكنة.

المصادر

• AWS Machine Learning BlogHow Condé Nast built multimodal video discovery with Amazon Bedrock