클라우드 환경에서의 비디오 인텔리전스 구현 : TwelveLabs로 시작하는 AI 영상 분석 5부 – 비디오 임베딩을 위한 Vector DB 비교 | Amazon Web Services

이 시리즈는 TwelveLabs의 비디오 인텔리전스를 AWS 클라우드 환경에서 단계별로 활용하는 방법을 설명한다.

마지막 편은 4편에서 제시한 임베딩 전략을 실제 서비스에 적용할 때 반드시 답해야 하는 질문들을 다룬다.

임베딩은 Amazon Bedrock의 twelvelabs.marengo-embed-3-0-v1:0으로 시각(visual) 모달리티의 각 시간 단위 세그먼트에 대해 512차원 벡터를 생성한다; 짧은 클립은 2~7개 세그먼트, 장시간 영상은 수백~천 개 세그먼트를 생성한다.

테스트에는 다양한 규모의 비디오 10개(총 약 1GB)를 사용했고 총 벡터 수는 2,285개다.

네트워크는 동일 리전의 EC2에서 테스트했으며 OpenSearch Serverless와 S3 Vectors에 대해 Private DNS가 활성화된 VPC Endpoint를 구성했다.