B-roll Assistant
Start projektu: listopad 2025 — obecnie
Rola: AI / Backend Engineer
Status: 🟢 Aktywny rozwój
Opis projektu
B-roll Assistant to inteligentny asystent AI, który automatycznie kataloguje materiały wideo i umożliwia ich natychmiastowe wyszukiwanie.
W newsroomach i środowiskach produkcji wideo czas jest kluczowy. Redaktorzy i montażyści muszą błyskawicznie znaleźć odpowiedni B-roll, często pod presją deadline'ów. W praktyce:
- materiały wideo są słabo opisane lub wcale,
- nazwy plików są niejednoznaczne,
- ręczne tagowanie jest kosztowne i nierealne,
- klasyczne wyszukiwanie po folderach nie skaluje się.
System:
- analizuje wideo bez ingerencji użytkownika,
- generuje snapshoty i opisy ujęć przy użyciu AI,
- łączy wyszukiwanie klasyczne z semantic search,
- uczy się na podstawie ocen redaktorów.
Dzięki temu redaktor nie musi wiedzieć jak nazwano plik — wystarczy opisać to, czego szuka.
Jak to działa
1. Smart Catalog Setup
- System adaptuje się do istniejącej struktury plików
- Nie wymaga ręcznego porządkowania materiałów
- Obsługuje duże archiwa B-roll
2. AI Shot Descriptions
- Automatyczne generowanie snapshotów (FFmpeg)
- Analiza wizualna ujęć (AI Vision)
- Opisy tekstowe dla każdego klipu: obiekty, sceny, kontekst, atmosfera
- Każdy klip otrzymuje bogaty opis semantyczny bez ręcznego tagowania
3. Dual Search & Continuous Learning
- Keyword search (szybkie, precyzyjne zapytania)
- Semantic search (wyszukiwanie po znaczeniu i koncepcjach)
Przykłady zapytań:
- "szkło"
- "przezroczysty pojemnik"
- "napięty wiec polityczny"
- "tłum nerwowo czekający"
System umożliwia ocenę wyników, co:
- poprawia trafność,
- dostosowuje ranking,
- zwiększa skuteczność wyszukiwania w czasie.
Architektura
B-roll Assistant to multimodalny pipeline:
- Video ingestion — analiza struktury plików, ekstrakcja klatek
- AI processing — vision → opis obrazu, tekst → embeddingi
- Search layer — klasyczne indeksy, wektorowa baza danych
- Feedback loop — oceny użytkowników, korekta rankingu wyników
Zaprojektowany pod wydajność i skalowanie w środowiskach medialnych.
Co zrobiłem
- Zaprojektowałem architekturę systemu do analizy B-roll
- Zaimplementowałem pipeline ekstrakcji klatek wideo
- Zintegrowałem AI Vision do analizy ujęć
- Stworzyłem system automatycznych opisów klipów
- Zbudowałem dual search engine (keyword + semantic)
- Wdrożyłem wyszukiwanie oparte o embeddingi
- Zaprojektowałem mechanizm feedbacku użytkowników
- Przygotowałem backend API i strukturę danych
- Opakowałem system w środowisko kontenerowe (Docker)
Umiejętności
- Python
- OpenAI (Vision + LLM)
- Embeddings
- Vector Database
- FastAPI
- PostgreSQL
- FFmpeg
- Docker
- Semantic Search
Rezultaty
- Odnalezienie właściwego B-roll w sekundy zamiast minut
- Brak potrzeby ręcznego tagowania materiałów
- Lepsze wykorzystanie istniejących archiwów wideo
- System, który uczy się razem z zespołem redakcyjnym
- Solidna baza pod: newsroomy, media houses, platformy contentowe
Zdjęcia
