打一句話，秒找百萬小時片庫畫面
人工翻找母帶動輒半天？Kaster 用 VLM 語意搜尋與 Whisper 自動字幕，即使素材從沒打過標籤，也能精準定位，翻找工時直接從幾小時縮短到幾秒。
＊ 支援地端優先部署，原始影片免上雲、免搬遷
| 查詢 | 結果 | 信心度 |
|---|---|---|
| “戶外雨天畫面” | 14 個片段 | 92% |
| “市長受訪片段” | 6 個片段 | 88% |
| “夜間交通事故” | 3 個片段 | 71% |
用一句話，找到片庫裡的任何畫面
語意影片搜尋
過去，剪輯師只能一格一格倒帶、憑記憶硬找畫面，一找就是半天。現在 VLM（視覺語言模型）逐段理解畫面內容並建立語意索引，就算這支素材從沒被人工上過標籤、metadata 一片空白，只要打一句「找出所有戶外雨天的畫面」，一樣秒速找到對應片段，翻找母帶的工時直接變成幾秒鐘的搜尋。
Whisper AI 自動字幕與逐字稿
不用再叫人一句一句聽打核對。語音自動轉錄，生成可搜尋逐字稿與 SRT 字幕檔，上架平台要求的字幕與逐字稿當場就緒，交片速度更快。
地端優先索引
不必為了搬上雲端而把整座片庫搬家、轉檔、冒資安風險跑簽核。Edge Agent 直接對接既有 NAS 檔案結構，片庫留在原地不動，原始影片本身從未離開機房；只有語意提煉結果上雲，也不會被拿去訓練其他客戶或第三方的模型，資安與 IT 團隊不用為此提心吊膽。
人臉/場景輔助辨識
五維評分機制自動篩選素材、揪出重複與相似片段，讓原本按天算的母帶盤點與版權比對，縮短到按小時算。
誰在為「找畫面」這件事燒工時
新聞歷史畫面調閱
製作專題或回顧報導時，不必再靠記憶翻找哪一卷帶子拍過某位受訪者或某個場景，用一句話就能從歷年典藏中秒速調出對應片段。
版權與重複片段比對
五維評分機制自動揪出重複、相似或疑似侵權的片段，讓版權比對從逐支人工核對，縮短到批次自動篩選。
證據與內部知識庫查找
企業或政府機構需要從大量錄影中調閱特定事件畫面時，自然語言查詢取代人工逐格翻找，加快調閱與交付速度。
關於 AI 智慧影音檢索，你可能還想知道
Q1素材沒有事先打標籤或建立 metadata，也能被搜尋到嗎？
可以。VLM 語意索引是逐段理解畫面內容後建立的，不依賴人工事先標註的 metadata，即使素材完全沒有標籤，只要用自然語言描述畫面內容，一樣能被找到。
Q2原始影片需要上傳到雲端才能建立語意索引嗎？
不需要。Edge Agent 在地端直接對接既有 NAS 結構分析影片，僅將音軌摘要、關鍵影格與語意 Embedding（約占原始檔案 1–5%）上傳雲端，原始影片全程留在客戶機房。
Q3上雲的提煉物會不會被拿去訓練其他客戶或第三方的模型？
不會。提煉物僅用於為貴單位的片庫建立專屬檢索索引，不會被保留用於訓練與貴單位無關的模型，雲端暫存資料亦依生命週期規則自動刪除。
Q4搜尋結果的信心度是怎麼計算的？如果信心度偏低怎麼辦？
信心度反映 VLM 對畫面內容與查詢語句語意相符程度的判斷；信心度偏低時，通常代表查詢描述較模糊或畫面特徵不明顯，建議補充更具體的描述（例如加入場景、人物或動作細節）以提高比對精準度。
Q5Whisper 自動轉錄支援哪些語言？準確率如何？
支援多語言語音辨識，實際準確率會依錄音品質、口音與背景噪音而有差異，建議先透過 100 小時 POC 試算，以貴單位實際片庫素材驗證轉錄與搜尋準確率後，再決定正式導入規模。