文章总结： 本文为推广字节VikingAI搜索与SearchCLI的软文，通过案例展示如何利用Codex智能体在零代码情况下完成三千条短视频的数据导入、多模态索引配置与调优，快速搭建支持文搜、图搜及问答的视频搜索网站，重点凸显其开箱即用的视频理解与混合检索能力。 综合评分： 45 文章分类： 软文广告,产品介绍

不写一行代码，小 V 在 Codex 里搭起了视频搜索网站

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Viking AI 搜索 Viking AI 搜索

字节跳动技术团队

2026年8月5日 19:56 北京

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💡 一个想做“视频搜索网站”的开发者，靠 Viking AI 搜索 + SearchCLI，把视频数据上传、字段解析、索引配置全部丢给 Codex 里的 Agent 完成——没碰视频理解模型，没调向量索引，一条命令都没手写。

一、小 V 的难题：想做视频搜索，却卡在了”搭系统”这一步

小 V 最近在做一个视频方向的创业项目，手上攒了一大批短视频素材 —— 三千多条 mp4 短视频，横跨科技、自然、美食、运动、旅行、动物、时尚等十几个题材，每条都配了一张封面图，横屏竖屏、1080P 到 4K 混在一起。他想做的事情其实很朴素：搭一个视频搜索网站，让用户输入一句话，就能从这堆视频里找到最相关的那几条，最好还能顺带推荐相似内容、支持直接提问。

▲ 小 V 心里的理想成品：一个支持传统搜索、个性化推荐、对话式问答的短视频搜索网站。

想法很清晰，可真要落地，他很快就发现自己站在了一条又长又陡的链路面前。

视频不像文本，不能直接丢进搜索引擎就完事。要让视频“可被搜索”，他得先把每条视频做内容理解、抽取关键帧和语义信息；再纠结 Embedding 怎么选型、向量索引怎么建；文本、图片、视频三种模态还得融合到一起，不然“多模态搜索”就是句空话。往后还有召回策略、重排、推荐算法、问答接入大模型……每一个环节都是一块难啃的硬骨头，任意一个没搞定，整个网站就跑不起来。

更让他头疼的是数据本身太“素”了。他翻了翻自己的素材表，每条视频能用的信息少得可怜：一个 content_id、一句英文标题（还多半是Automated Solar Panel Production Line 32386606这种机器命名）、一个像technology、nature 这样宽泛到没法用的 genre,外加时长、分辨率、作者。没有标签、没有内容简介，更没人给每条视频写清楚“画面里到底有什么”。这意味着，只要用户搜的词没恰好落在那句英文标题里，传统的关键词匹配就直接歇菜——用户想搜“雪山日出的航拍”，而视频标题写的是 Drone Footage 8842,两者永远对不上。真正的答案藏在视频画面里,而不在这几个干巴巴的字段中。

他粗略估了一下工期：光是把视频数据接进来、跑通一版能用的索引，顺利的话也要搭进去大半个月；要是再算上推荐和问答，一个季度都未必打得住。而他真正想投入精力的，明明是网站的产品体验和内容运营，而不是在底层基础设施里反复折腾。

他要的“从来不是从零造一套搜推问系统”，而是一个开箱即用、天然懂视频的底座——数据接进去，搜索、推荐、问答就能直接用。

二、Viking AI 搜索 + SearchCLI：把“搭系统”变成“说需求”

直到小 V 遇到了这套组合：Viking AI 搜索，以及专为 Agent 打造的智能体工具 SearchCLI（Viking AI 搜索 CLI）。

Viking AI 搜索本身是一个开箱即用的智能搜索服务，把数据接进来，就能直接获得搜索、推荐、问答一体化的完整体验——三种能力天然打通，不用自己从零搭搜推系统，也不用分别对接多个服务。更关键的是，处理多模态数据、尤其是视频理解，正是 Viking 最大的优势所在，天生就是为“图文视频混合检索”这类场景准备的。

而 SearchCLI，就是把这套能力交到开发者和 Agent 手里的钥匙。它通过 IaC（Infrastructure as Code）范式，把数据入库、索引配置、搜推问策略调优这一系列复杂任务，整合成一组简洁命令，再配上内置的 Skills。于是在 Codex 里，Agent 瞬间变成了搜索工程专家和算法专家，而小 V 只需要在对话框里把需求讲清楚。

小 V 决定就在自己熟悉的 Codex 里，让 Agent 带着 SearchCLI，把视频搜索网站的后端一次性搭起来。

三、在 Codex 里，把视频数据变成可搜索的服务

小 V 全程没有离开 Codex 的对话框。从装工具到索引建好，整个过程可以拆成清晰的四步，每一步他基本只需要“提需求 + 确认”，剩下的都交给 Agent 调用 SearchCLI 完成。

▲ Codex 里驱动 SearchCLI 的全过程：下载安装 → 导入数据 → 评测效果 → 搜索 & 对话策略配置

第一步：装好工具，完成授权

没有复杂的前置配置。小 V 做的第一件事，就是把安装指令直接发给 Codex 里的 Agent，让它自己把 SearchCLI 下载好、配置好。

复制这句话给 Agent：

“帮我下载并安装这个 CLI:https://github.com/volcengine/SearchCLI ，安装完成后执行 vs –help，告诉我是否运行成功。”

装好之后，只需要去火山引擎官网获取一组 AK/SK 作为鉴权凭据，按 Agent 的指示在终端输入，授权配置几乎不需要手动操作。鉴权成功、服务探测通过，这一步花了不到十分钟。小 V 没敲几行命令，基础环境就全部就绪了。

如何获取 AK/SK：

前往火山引擎 · Viking AI 搜索首月体验版（复制链接至浏览器打开：https://signin.volcengine.com/auth/login?redirectURI=https%3A%2F%2Fconsole.volcengine.com%2Fhome），注册火山账号即可获取 AK/SK 体验产品功能，首月仅需 9.9 元。

第二步：导入视频数据，让 Agent 帮你解析字段

环境准备好之后，就到了最核心的一步：把视频数据接进来。

小 V 的视频数据是一份 JSONL 文件（也可以用 CSV），每行是一条视频记录，按传统做法，他得自己写脚本遍历这几千条记录、逐个下载视频抽画面特征、再一条条调 API 上传——对想把精力放在产品上的他来说，这几乎是一道无法逾越的鸿沟。

但有了 SearchCLI，他根本不用碰复杂的上传接口。他直接把一份样例数据发给 codex 进行数据上传索引建立：

接下来 Agent 会用 SearchCLI 内置的三段式入库流程，把这堆凌乱数据变成可入库的结构化数据：

| | | | | — | — | — | | 阶段 | 命令 | Agent 在做什么 | | 准备源数据 | vs dataset import-url | 获取数据导入地址并上传 JSON、JSONL 或 CSV 文件，让云端读取原始记录，为后续结构推断做准备。 | | 推断并确认 Schema | vs dataset infer-schema vs dataset infer-result | 由云端根据样本推断候选 Schema，包括字段类型及可能承担的检索角色。Agent 再把结果翻译成容易理解的确认清单，例如哪些字段是标题、正文和标签，哪些 URL 字段对应视频或图片。 | | 创建并写入数据 | vs dataset create vs data write vs app attach-dataset | 按确认后的 Schema 创建多模态数据集，写入 3000 多条视频记录，并将数据集关联到应用。视频、封面和文本随后进入云端异步处理与索引构建流程，待状态就绪后即可验证搜索效果。 |

这里最省心的，是 Agent 会用”分步确认”的方式帮你解析字段，而不是甩给你一张让人头大的大表格：先确认数据集的基础信息（描述、字段类型、字段含义），再确认核心属性（标题、正文、标签、发布时间等），最后单独确认多模态内容字段——也就是哪个字段存视频、哪个字段存图片。视频和图片是决定后续处理方式的关键信息，单独拎出来确认，能有效避免“点一下确认了事、后面索引效果不达预期”。

面对三千多条视频数据，Agent 也不会莽撞地一次性全量上传。它会自动预判接口的并发限制，把数据切成若干批次（比如每批 500 条）分批写入，并加入平滑的休眠等待，避免触发限流。小 V 看着进度条一批批跑完，心里踏实：这堆 mp4，终于不再只是硬盘里一个杂乱的文件夹了。

整个处理过程也完全透明。想确认链路状态时，他只要问一句 Agent，就能看到数据处理进度——主数据按条处理、视频按时长处理、图片按张处理，哪条视频链接失效、哪张图无法访问，都会单独标出来，不影响其他数据正常入库。

第三步：配置索引，让视频真正“可被搜到”

数据进来了，接下来是决定成败的问题：用户输入一句话,能不能真的搜到对的视频？

这正是 Viking 多模态能力发挥作用的地方。SearchCLI 内嵌了包含文本与视觉的多模态检索配置，索引即刻可用，小 V 不需要自己选 Embedding、不需要手动建向量索引。Agent 在配置索引时，会自动为不同模态铺好检索通路：

• 视频内容通过视频理解切片被索引，让每条视频的画面语义都变得可检索；
• 封面与关键帧图像走图片向量索引，支持以图搜视频；
• 文本字段同时进入全文检索（ES）与语义切片，兼顾精确匹配和语义理解。

这样一来，无论用户是打字搜（文本搜索），还是拿一张参考图来搜（图片搜索），都能命中相关视频——文本可以搜到视频里被理解出来的画面语义，图片也能匹配到视频的视觉内容。

搜索的策略还能一句话调节，Viking 的搜索策略提供“文本 – 视觉”权重配置，视觉权重代表文本搜索时对整体视觉元素的匹配程度。小 V 觉得默认结果偏文本了，就让 Agent 把视觉权重调高一点。

不用填表单、不用改代码，Agent 直接把优化建议转成配置、通过 CLI 完成线上策略热更新，改完即生效。

第四步：验证效果，顺手把网站搭出来

索引配好，小 V 心里还有个疑问：效果到底准不准？他让 Agent 用 SearchCLI 的评测能力跑了一个闭环——自动构造一批带不同意图的 Query 测试集（比如“雪山日出的航拍”“室内暖光的产品讲解”），批量跑基准测试、给出 Top-K 相关性得分，再根据结果给出调优建议、自动改配置、对比优化前后的效果。整套“测试 → 分析 → 调优 → 复测”的循环，他基本只是在旁边看着。

等效果稳定下来，搭网站反而成了最轻松的一步。Viking AI 搜索已经把搜索、语义推荐、多轮问答三个接口都准备好了，Agent 只需要基于这三个接口做一层前端封装，一个能用的视频搜索网站入口就出来了：首页按用户兴趣推荐视频，搜索框支持文搜和图搜，遇到不好用关键词描述的需求，还能直接用自然语言提问，由系统完成意图理解、召回、重排和答案生成，并标注参考了哪些视频来源。

小 V 最后的成品：一个支持传统搜索、个性化推荐、对话式问答的短视频搜索网站。

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四、为什么是 Viking：被低估的多模态视频理解能力

小 V 能这么轻松，底气来自 Viking AI 搜索在多模态、尤其是视频上的硬实力。它解决的，恰恰是自建视频搜索时最难啃的几块骨头。

| | | | — | — | | 自建视频搜索的痛点 | Viking 多模态数据集怎么解 | | 图文和视频各搭一套，无法混合搜推 | 一个多模态数据集即可同时容纳文本、图片、视频字段，同一条数据里的多种模态一起参与检索、推荐，真正做到图文视频混合搜推。 | | 视频“可被搜到”要自己做内容理解 | 内置视频理解切片与视频图像索引，视频画面的语义被自动抽取并索引，文搜、图搜都能命中视频内容。 | | 接入门槛高、数据结构过于“业务专用” | 提供商品 / 内容 / 长视频 / 通用多种题材模板，视频链接以字符串 URL 形式传入即可，新闻、短视频、社交媒体等不定长、默认含图文视频的数据都能低成本接入。 | | Embedding 选型、向量索引、策略调优都要专家 | 多模态检索配置开箱即用，搜索“文本-视觉”权重一句话可调，评测与调优通过 CLI 自动闭环，不需要算法专家数天排查。 |

换句话说，那些卡了开发者很久的脏活累活——视频理解、多模态融合、索引构建、策略调优——Viking 都在底层替你消化掉了，留给你的只是“把需求说清楚”这一件事。

五、立即体验：让你的视频数据“活”起来

如果你也在做视频搜索、内容平台、社交媒体、素材库或企业知识库，想把持续变化的图文视频数据变成可搜索、可推荐、可问答的真实体验，不妨现在就从 Viking AI 搜索和 SearchCLI 开始试一试。

就像小 V 那样，把需求讲清楚，剩下的交给 Codex 里的 Agent 和 SearchCLI ——Wake up the data you already have。

• Viking AI 搜索产品页：（复制链接至浏览器打开） https://www.volcengine.com/product/AI-Search-Rec

• SearchCLI GitHub 仓库：（复制链接至浏览器打开）

  https://github.com/volcengine/SearchCLI

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