KI-Medienanalyse
Automatische Metadaten-Extraktion, semantische Suche und KI-gestützte Workflows – alle Ergebnisse per API.
Die Herausforderung
Video- und Audioinhalte enthalten wertvolles Wissen, das manuell kaum erschließbar ist. Wer sprach wann worüber? Welche Themen tauchen auf? Welche Entitäten werden erwähnt? Ohne automatisierte Analyse bleiben diese Informationen verborgen.
Die Lösung
Streamdiver analysiert jedes hochgeladene Medium automatisch: Entitäten, Keywords, Sprecher, OCR-Text und mehr – alles als strukturierte Daten per API abrufbar. Semantische Suche und Chat (RAG) machen das Wissen sofort abfragbar. Flows automatisieren wiederkehrende Analyse-Aufgaben.
Vorteile
Strukturierte Daten aus Medien
Jedes Video, Audio und Dokument wird automatisch analysiert: Entitäten, Keywords, Sprecher, OCR-Text – alles als strukturierte Daten per API abrufbar.
Natürliche Sprachsuche
Volltextsuche und semantische Suche über alle Medieninhalte – finden Sie relevante Stellen in Sekunden statt Stunden.
Automatisierte Workflows
Flows API für automatisierte Zusammenfassungen, Berichte und Content-Generierung – parametrisierbar und per SSE streambar.
So funktioniert's
Ingest
Medien per API hochladen
KI-Analyse
Automatische Metadaten-Extraktion
Abfrage
Suche, Chat oder Flows nutzen
Export
Ergebnisse per API abrufen
Funktionen im Detail
KI-Analyse per API
Vollständiger programmatischer Zugriff auf alle KI-Analyseergebnisse – von Metadaten bis zu automatisierten Workflows.
Metadata-Extraktion
Entitäten, Keywords, Sprecher, OCR und Dokumenteninhalte als strukturierte Daten abrufen.
Volltextsuche & Semantic Search
Keyword-basierte und natürliche Sprachsuche über die gesamte Mediathek.
Chat & RAG
Natürliche Sprachfragen an Medieninhalte – Antworten mit Quellenangaben und Zeitstempeln.
Flows API
Parametrisierte KI-Workflows für Zusammenfassungen, Berichte und automatisierte Content-Generierung.
Transkript-Export
Transkripte mit Sprecherzuordnung als JSON, SRT, DOCX oder TXT exportieren.
Auto-Kapitel
KI segmentiert Videos automatisch in thematische Abschnitte – als Grundlage für Navigation, Suche und Empfehlungen.
Recommendation API
Kontextuell verwandte Inhalte auf Section-Ebene empfehlen – basierend auf Metadaten, Transkripten und Tags.
# 1. Erkannte Entitäten, Keywords und Sprecher abrufen
curl "https://api.streamdiver.com/v2/media/{assetId}/metadata?expand=entities,keywords,speakers" \
-H "Authorization: Bearer YOUR_TOKEN"
# 2. Semantische Suche über alle Medien
curl "https://api.streamdiver.com/v2/search/semantic?text=Welche%20Entscheidungen%20wurden%20getroffen" \
-H "Authorization: Bearer YOUR_TOKEN"
# 3. KI-gestützte Frage (RAG)
curl -X POST https://api.streamdiver.com/v2/chats \
-H "Authorization: Bearer YOUR_TOKEN" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"prompt": "Fasse die wichtigsten Punkte zusammen", "mediaIds": ["{assetId}"]}'
# 4. Flow ausführen (z.B. Meeting-Zusammenfassung)
curl -X POST https://api.streamdiver.com/v2/flows/{flowId}/runs \
-H "Authorization: Bearer YOUR_TOKEN" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Accept: text/event-stream" \
-d '{"mediaId": "{assetId}", "llmProvider": "streamdiver/nitrox", "params": {"language": "de"}}'Integrationsablauf
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