バックエンドのAI処理システムの技術的詳細
EchoMemoのインテリジェント分析エンジンは、分散アーキテクチャを使用して設計されています：
- 非同期処理パイプラインユーザーがコンテンツを保存した後、システムは分析タスクを生成し、RabbitMQのキューに入れます。
- モジュール識別子テキスト要約生成、視覚的要素検出、音声テキスト化などの独立したサービスが含まれ、gRPCを介して通信する。
- インクリメンタル学習メカニズムインターネット流行語の認識を維持するために、新しいデータを使用してモデルを毎週オンラインで更新します。
典型的なコンテンツ解析プロセスは、ビデオキーフレーム抽出（1フレーム/秒）→画像分類（ResNet152）→ASR文字起こし→テキスト埋め込み（BERT）→特徴融合である。このシステムは、1日あたり20万件以上のコンテンツ分析リクエストを処理し、ピーク時のQPSは150で、サービスの安定性はAWSのEC2自動拡張グループによって保証されている。プライバシーの面では、すべての解析データはユーザー認証の下で実行され、元のメディアファイルは解析終了後直ちに削除される。
この答えは記事から得たものである。エコーメモ：AIを使ってソーシャルメディアのコンテンツを理解し検索するブックマークツールについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " EchoMemoのAI分析バックエンドがコンテンツの自動理解を可能にする
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