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龙图腾网获悉成都考拉悠然科技有限公司申请的专利基于大模型、Embedding及Rerank相结合的视频内容预分析方法、检索方法、系统及存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121053592B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-13发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511598175.1，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权基于大模型、Embedding及Rerank相结合的视频内容预分析方法、检索方法、系统及存储介质是由余国家;张永斌;刘美东;申恒涛;沈复民设计研发完成，并于2025-11-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大模型、Embedding及Rerank相结合的视频内容预分析方法、检索方法、系统及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于大模型、Embedding及Rerank相结合的视频内容预分析方法、检索方法、系统及存储介质，包括以下步骤：调用大模型对离线视频的视频内容进行内容描述和结构化分析；将输出的文字描述内容转换为向量，形成第一向量数据；将输出的结构化描述转换为结构化的格式，形成第一关键信息列表；将第一关键信息列表中的各个元素转换为向量，形成第二向量数据；将第一向量数据与第二向量数据存入到向量数据库，并建立第一向量数据与第二向量数据之间的关联。采用大模型与Embedding相结合对视频内容进行预分析，在后序的检索中不再需要依赖大模型，降低了对大模型token量的消耗，提高了视频检索的准确率，降低了响应时长。

本发明授权基于大模型、Embedding及Rerank相结合的视频内容预分析方法、检索方法、系统及存储介质在权利要求书中公布了：1.基于大模型、Embedding及Rerank相结合的视频内容检索方法，其特征在于，包括以下步骤： 调用大模型对离线视频的视频内容进行内容描述和结构化分析，分别输出对视频内容的一段文字描述内容和对视频内容的结构化描述； 采用Embedding模型将输出的文字描述内容转换为向量，形成第一向量数据； 将输出的结构化描述转换为结构化的格式，形成第一关键信息列表，第一关键信息列表由多个元素组成，表示为：[第一属性关键词，第二属性关键词，第三属性关键词，……]；所述第一属性关键词为表示目标的关键词，所述第二属性关键词为用于修饰目标的量词，所述第三属性关键词为用于修饰目标的形容词、副词； 采用Embedding模型将第一关键信息列表中的各个元素转换为向量，形成第二向量数据； 将第一向量数据与第二向量数据存入到向量数据库，并建立第一向量数据与第二向量数据之间的关联； 获取用户输入的检索描述内容，调用大模型对检索描述内容进行结构化描述； 采用Embedding模型将检索描述内容转换为向量，形成第三向量数据；采用第三向量数据在向量数据库中查询，检索出与第三向量数据的相似度满足要求的所有第一向量数据，形成第一结果集； 在向量数据库中获取与第一结果集中各个第一向量数据所关联的第二向量数据，形成第二结果集； 将结构化描述的检索描述内容转换为结构化的格式，形成与第一关键信息具有相同格式的第二关键信息列表，第二关键信息列表由多个元素组成，表示为：[第一属性关键词，第二属性关键词，第三属性关键词，……]； 采用Embedding模型将第二关键信息列表中的各个元素转换为向量，形成第四向量数据； 将第四向量数据中各个元素的向量分别与第二结果集中第二向量数据中各元素的向量进行相似度比较，获取各元素的相似度均满足要求的第二向量数据，并将获取的第二向量数据所对应的视频内容作为检索结果输出。

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