Eine Videobibliothek im Terabyte-Bereich in Sekunden durchsuchen — lokal.
Ist Ihr Archiv erst einmal indiziert, kombiniert ClipCatalog Tag-Suche, Wortsuche in Transkripten, natürlichsprachliche Beschreibungssuche, Gesichtsfilter und Metadaten-Filter zu einem einzigen Abfragepfad über die gesamte Bibliothek. Reduzieren Sie Tausende Clips mit wenigen Klicks auf Dutzende.
Keine Minutenabrechnung. Kein Abonnement. Eine einmalige 99-$-Lizenz, mit der jedes Ihrer Videos auf jedem Laufwerk durchsuchbar wird.
Das „Irgendwo da drin ist es“-Problem
Jenseits weniger Terabyte reicht selbst eine gute Ordnerstruktur nicht mehr. Sie wissen, dass die Aufnahme existiert, aber nicht auf welchem Laufwerk, in welchem Reise-Ordner, in welchem Interview, in welchem Take. Ohne bibliotheksweite Suche scrollen Sie. Mit ClipCatalog fragen Sie ab — und der richtige Clip ist in Sekunden da.
Ohne bibliotheksweite Suche
- Sie wissen, dass die Aufnahme existiert, aber nicht auf welchem Laufwerk oder in welchem Jahres-Ordner
- Die Preise von Cloud-SaaS skalieren mit der Bibliotheksgröße — genau dann, wenn man Suche am dringendsten braucht
- Spezialtools indizieren entweder Tags oder Transkripte oder Gesichter — aber nicht alles zusammen
Mit ClipCatalog
- Eine Suchleiste deckt alle Ordner, alle Laufwerke und alle Jahre an Filmmaterial ab
- Kombinieren Sie Tag, gesprochenes Wort, Gesicht und Datumsbereich in einer einzigen Abfrage
- Gespeicherte Presets verwandeln wiederkehrende Mehrfach-Filter-Abfragen in Ein-Klick-Aufrufe
So funktioniert die bibliotheksweite Videosuche
Im Terabyte-Bereich müssen drei Dinge stimmen: Jeder Clip muss aus einer einzigen Suche erreichbar sein, jeder Retrieval-Modus muss denselben Index verwenden, und der Index muss Umstrukturierungen von Laufwerken überstehen. ClipCatalog erledigt alle drei lokal.
Videosuche →Auf jeden Ordner zeigen
Fügen Sie interne Laufwerke, externe SSDs, NAS-Freigaben und Archivplatten hinzu. ClipCatalog erfasst jedes davon pro Datenträger, sodass der Katalog Laufwerksverschiebungen, Umbenennungen und Trenn-/Wiederverbindungszyklen übersteht. Unterordner lassen sich ausschließen, wenn nur ein Teil eines Verzeichnisses indiziert werden soll.
Lokale KI baut den Index auf
Thumbnail-Extraktion, KI-Bilderkennung, Whisper-Transkription, Gesichtserkennung und Embeddings für die natürlichsprachliche Suche laufen auf Ihrer Hardware — DirectML oder Vulkan, wenn verfügbar, sonst CPU. Der erste Durchlauf ist ein einmaliger Aufwand; danach trifft jede Suche einen lokalen Index.
Mit gestapelten Filtern suchen
Kombinieren Sie Tag-, Transkript-, Gesichts-, Footage-Typ- und Metadaten-Filter in einer einzigen Abfrage. Jeder Filter engt die Trefferliste weiter ein — eine Bibliothek mit 10 000 Clips schrumpft in Sekunden auf eine Handvoll. Kombinationen, die Sie öfter brauchen, speichern Sie als Preset; die nächste Suche ist einen Klick entfernt.
Bibliotheksweite Suchen, die endlich einfach werden
Sechs Suchen, die zeigen, wie bibliotheksweite Recherche in der Praxis aussieht — von einem einzelnen visuellen Tag bis zu einem gespeicherten Preset, das vier Filter auf einmal verbindet. Jedes Beispiel setzt voraus, dass der Index schon steht; ab da ist die Abfrage der einfache Teil.
Wer durchsucht eine Videobibliothek im Terabyte-Bereich?
Sechs typische Archivformen, bei denen sich bibliotheksweite Suche in dem Moment auszahlt, in dem Sie aufhören zu scrollen und anfangen abzufragen.
Rundfunk-Nachrichtenarchiv mit indiziertem Bestand aus mehreren Jahrzehnten
Rund 40 TB, 80 000 Clips, vier Newsroom-Schnittplätze, die täglich Material ziehen. Bricht eine Eilmeldung herein, lautet die Frage: „Was haben wir bereits über diese Person, diesen Ort, diesen Vorfall?“ Ein Gesichtsfilter + Einzelwort-Transkript-Suche + Datumsbereich beantwortet sie über zehn Jahre Berichterstattung in Sekunden.
Stock-Footage-Bibliothek mit rechtegeklärtem Katalog über Jahrzehnte
Hunderttausende Clips, jeder davon nach dem getaggt, was zu sehen ist. Käufer kommen mit sehr konkreten Briefings („Zeitlupen-Drohnenaufnahme einer Küste in der goldenen Stunde“). Eine natürlichsprachliche Beschreibungssuche auf Strict + Footage-Typ-Filter „scenic“ + Drohnen-Filter engt hunderttausende Clips in einer Abfrage auf eine lizenzierbare Shortlist ein.
Legal-E-Discovery über Vernehmungs-, Body-Cam- und Überwachungsmaterial
25 Terabyte Aufnahmen im E-Discovery: Vernehmungen, Body-Cam-Auszüge, Aufnahmen aus Nachbarschaftskameras. Die Gegenseite stellt eine Frage; das Team braucht jeden Clip, in dem ein bestimmter Begriff fällt — schnell und ohne versiegeltes Material an Dritte zu schicken. Einzelwort-Transkript-Suche über den gesamten Bestand, dann nach Datumsbereich und Gesicht des Sprechers eingrenzen.
Sport-Analyse über saisonübergreifende Spiel- und Trainings-Bibliotheken
Fünf Saisons mit kompletten Spielen aus Multi-Cam-Aufnahmen plus tägliches Trainingsmaterial summieren sich auf Dutzende Terabyte. Der Analyst braucht „jeden Konter, ausgelöst von Spieler X, in Spielen, die wir verloren haben“ — Gesichtsfilter + Tag-Suche für die Aktion + Metadatenfilter für Niederlagen reduzieren Jahre an Material in einer Abfrage zu einem fokussierten Studien-Reel.
Universitäres Medienlabor und wissenschaftliches Bildarchiv über ein Jahrzehnt
Achtzig Terabyte Experiment-Aufzeichnungen: Verhaltensstudien, Mikroskopaufnahmen, Feldarbeit, Zeitraffer-Setups. Für das nächste Paper braucht es vergleichbares Material aus älteren Studien — eine natürlichsprachliche Beschreibungssuche auf Balanced plus Datumsbereich-Filter holt jeden vergleichbaren Durchgang über das gesamte Jahrzehnt hervor, ohne dass eine Doktorandin zwei Wochen lang externe Laufwerke durchwühlt.
Post-Production-Archiv für abgeschlossene Kundenprojekte
Acht Jahre an abgeschlossenen Projekten, archiviert für den vertraglich vorgeschriebenen Aufbewahrungszeitraum — deutlich über 100 TB. Die Produzentin kommt zurück und fragt nach „dem Lifestyle-Reel aus der Frühjahrs-Kosmetikkampagne 2024“: Ein gespeichertes Preset, das Kunden-Tag + Projekt-Datumsbereich + dialogfreien Footage-Typ kombiniert, liefert in Sekunden das richtige Reel — auch wenn der Großteil des Archivs auf Cold-Storage-Laufwerken liegt.
Was Sie im Terabyte-Bereich erwarten können
Große Bibliotheken belasten jeden Schritt einer Indexierungspipeline. ClipCatalog ist auf die Trade-offs ausgelegt, die im Terabyte-Bereich wirklich zählen — hier die ehrliche Version.
Der erste Index ist der größte Aufwand
Planen Sie den ersten Durchlauf bei einer Mehr-Terabyte-Bibliothek über Nacht oder ein Wochenende ein. Danach verarbeiten inkrementelle Syncs nur noch das Neue. Bei Bedarf anhalten und fortsetzen — der Fortschritt bleibt erhalten.
Hardware-Einstellungen geben Ihnen die Geschwindigkeit in die Hand
Wählen Sie die GPU für die Inhaltsanalyse, die GPU für Whisper-Transkription und das Gerät für die Gesichtserkennung getrennt voneinander. Mit dem integrierten Benchmark schlägt ClipCatalog die schnellste Konfiguration für Ihren Rechner vor.
Auch jenseits von 100 000 Clips bleiben Suchzeiten praktikabel
Der Index basiert auf einer lokalen Vektordatenbank und einem verschlüsselten SQLite-Katalog, der auf schnelle Lookups optimiert ist. Rechnen Sie damit, dass eine Einzel-Tag- oder Einzelwort-Abfrage in einer Bibliothek mit 20 000 Clips ihre ersten Ergebnisse in Sekunden liefert — und auch dann reaktionsfähig bleibt, wenn sich die Bibliothek verdoppelt.
Kombinierte Filter halten Ergebnislisten überschaubar
Eine Bibliothek mit 10 000 Clips muss Ihnen nicht 10 000 Treffer liefern. Stapeln Sie Tag-, Transkript-, Gesichts-, Footage-Typ- und Metadaten-Filter — jeder Filter engt die Menge weiter ein, sodass die Handvoll, die Sie wirklich brauchen, in Sekunden auftaucht.
Vier Retrieval-Modi, eine Bibliothek
Die Tag-Suche nutzt ein abzählbares KI-Vokabular; die Spoken-Word-Suche findet einzelne Wörter in Transkripten mit Match-All/Match-Any; die natürlichsprachliche Suche bewertet Clips anhand von Freitextbeschreibungen mit den Strengestufen „Entspannt", „Ausgewogen" und „Streng"; die Gesichtssuche filtert nach Personen, die aus erkannten Gesichtern geclustert wurden. Nutzen Sie den Modus, der zur Frage passt.
Vorerst nur Windows
ClipCatalog läuft unter Windows 10 und 11. Die App wählt den schnellsten verfügbaren Hardware-Pfad — DirectML, Vulkan, OpenCL oder CPU — Mac- und Linux-Builds sind aber kurzfristig nicht geplant.
Wie „Terabyte-Bereich“ in der Praxis aussieht
Konkrete Größenordnungen auf repräsentativer Hardware (aktuelle Vulkan-fähige GPU, NVMe-Datenträger für den Katalog). Ihre Werte verschieben sich mit Codec-Mix, Modellgröße und Storage-Geschwindigkeit — verstehen Sie diese Zahlen als Planungsrahmen, nicht als harte SLA.
Repräsentative Testbibliothek
≈24 TB Quellvideo, ≈3 000 Stunden, verteilt auf drei interne Laufwerke und eine NAS-Freigabe. Die folgenden Werte sind ein grobes Planungsmodell für eine Bibliothek dieser Form — Ihre tatsächlichen Zahlen verschieben sich je nach Codec-Mix, Hardware und aktivierten KI-Stufen.
Latenz bis zum ersten Treffer
Eine Einzel-Tag-Abfrage gegen den vollen 20 000-Clip-Index liefert auf dem Referenz-Setup die ersten Ergebnisse in 2-5 Sekunden. Jede zusätzliche Filterschicht kostet einen Bruchteil einer Sekunde; am langsamsten ist meist die natürlichsprachliche Vektorsuche.
Plattenplatz des Katalogs
Thumbnails, KI-Tags, Transkripte, Gesichtsdaten und semantische Vektoren benötigen zusätzlichen Speicher neben Ihrem Quellvideo. Der Bildschirm Einstellungen → Speichernutzung zeigt den aktuellen Gesamtwert nach Kategorie in MB — messen Sie nach dem ersten Indexlauf Ihre tatsächliche Größe, statt mit einer Schätzung zu arbeiten.
Dauer des ersten Indexlaufs
Planen Sie für Multi-TB-Bibliotheken den ersten Lauf als Nacht- oder Wochenend-Hintergrundjob ein — die Indizierungsdauer hängt stark von Codec-Mix, GPU-Klasse und der Anzahl aktivierter KI-Stufen ab. Die Pipeline ist fortsetzbar und übersteht Neustarts und Laufwerkswechsel.
Aufwand für inkrementellen Sync
Nach dem ersten Lauf läuft nur noch das durch die KI-Pipeline, was neu hinzukommt oder sich geändert hat. Der bestehende Index wird nie neu aufgebaut. Ein täglicher Sync einer Arbeitsbibliothek ist meist innerhalb von Minuten „auf dem aktuellen Stand“, selbst wenn das Archiv insgesamt im Terabyte-Bereich liegt.
Die Wirtschaftlichkeit der Suche in einem 10-TB-Archiv
Cloud-Transkriptionsdienste rechnen typischerweise mit etwa 0,005-0,024 $ pro Audiominute ab. Über ein Multi-TB-Archiv mit hunderten Stunden Quellmaterial landet schon eine einzige Transkription im hohen drei- bis vierstelligen Bereich — und das vor Storage-Tier-Gebühren, Such-Lizenzen pro Nutzer oder Egress (Cloud-Egress liegt bei 0,05-0,09 $ pro GB, also weitere 500-900 $, falls Sie 10 TB wieder herunterladen wollen). Die Rechnung wächst mit der Bibliothek; je länger Sie bleiben, desto schlechter wird die Bilanz.
ClipCatalog liest auf den Laufwerken, die Sie ohnehin besitzen, indiziert lokal mit der GPU, die Sie haben, und legt alles in einer verschlüsselten SQLite-Datenbank auf Ihrem Rechner ab. 99 $ einmalig. Keine Bandbreite, kein Egress, kein Abonnement. Eine 50-TB- und eine 5-TB-Bibliothek kosten in der Lizenz dasselbe; der dominante Kostenfaktor ist die Storage-Hardware, die Sie bereits haben.
Sie vergleichen lokal-zuerst-Tools für große Archive? Im Roundup zu Privacy-first-Videoverwaltung sehen Sie, wie ClipCatalog bei Terabyte-Aufnahme, bibliotheksweiter Suche und Offline-Workflows abschneidet.
Durchsuchen einer großen Videobibliothek — FAQ
Wie groß darf eine Bibliothek mit ClipCatalog sein?
Es ist auf Mehr-Terabyte-Archive ausgelegt, die sich über mehrere Ordner, Laufwerke und Volumes erstrecken. Katalog-Datenbank, Vektorindex und Warteschlange sind skalierbar; die praktische Grenze auf einem modernen PC ist meist der Speicherplatz für Thumbnails und Embeddings, keine harte Video-Anzahl.
Wie lange dauert der erste Indexierungslauf bei einer Bibliothek im Terabyte-Bereich?
Das hängt stark von Hardware, Codec-Mix und davon ab, wie viele KI-Stufen Sie aktivieren. Mehr-TB-Bibliotheken profitieren meist davon, den ersten Durchlauf über Nacht oder ein Wochenende auf einem GPU-Rechner laufen zu lassen. Die Indizierung ist voll fortsetzbar.
Bleiben Suchanfragen schnell, wenn die Bibliothek wächst?
Ja — genau darauf ist die Architektur ausgelegt. Tag- und Transkript-Lookups nutzen indizierte Spalten im lokalen SQLite-Katalog; semantische und Gesichts-Abfragen einen lokalen Vektorindex. Beide sind so ausgelegt, dass sie auch bei wachsender Bibliothek schnell bleiben, sodass eine Bibliothek mit 50 000 Clips bei gleicher Abfrageform nur unwesentlich langsamer ist als eine mit 5 000.
Kann ich Filterkombinationen speichern, damit ich sie nicht jedes Mal neu aufbauen muss?
Ja — gespeicherte Such-Presets sind ein erstklassiges Feature. Bündeln Sie Tag-Suche, Transkript-Wortfilter, Gesichtsfilter und Datumsbereich zu einem benannten Preset und führen Sie ihn dann mit einem Klick wieder aus. Presets bleiben sinnvoll, auch wenn die Bibliothek wächst.
Kann ich Tag-, Transkript-, Gesichts- und Metadaten-Filter wirklich in einer Suche kombinieren?
Ja. Filter aus den Kategorien Visual, Audio, Metadata, Location und Technical wirken alle auf dieselbe Ergebnisliste. Jeder schneidet Treffer ab, die seine Bedingung nicht erfüllen, sodass mehrere übereinander gelegte Filter eine fünfstellige Trefferzahl sehr schnell auf eine überschaubare Auswahl reduzieren.
Funktionen, die sich mit wachsender Bibliothek am stärksten auszahlen
Drei Funktionen wirken sich bei großen Bibliotheken überproportional aus: gespeicherte Presets, die wiederkehrende Abfragen auf einen Klick reduzieren; Footage-Typ-Klassifikation, die Dialog von Voiceover und Scenic trennt, bevor Sie überhaupt andere Filter anwenden; und eine einheitliche Suchleiste, die Tag, Transkript, Gesicht und Metadaten in einer einzigen Abfrage stapelt.
Videosuche
Gespeicherte Presets und die einheitliche Suchoberfläche, auf der Tag-, Transkript-, Gesichts- und Metadaten-Filter zu einer Abfrage zusammenfließen — die Arbeitsoberfläche, auf der bibliotheksweites Filtern tatsächlich stattfindet.
Erkannter Inhalt
Das automatisch erzeugte Tag-Vokabular ist so ausgelegt, dass es auch bei wachsender Bibliothek schnell bleibt — die Tag-Suche fühlt sich bei 100 000 Clips ähnlich an wie bei 10 000.
Transkriptsuche
Indizierte Spalten im lokalen SQLite-Katalog halten Einzelwort-Transkript-Lookups auch über hunderttausende Clips hinweg schnell. Match-All/Match-Any über mehrere Wörter funktioniert auf gleiche Weise.
Gesichtserkennung
Personen-Cluster überleben das Wachstum der Bibliothek: Neue Clips derselben Person hängen sich an das bestehende Cluster an, sodass das Finden aller Aufnahmen mit einer wiederkehrenden Person unabhängig von der Bibliotheksgröße eine Ein-Klick-Operation bleibt.
Relevante Vergleiche
Wenn Sie diesen Workflow mit anderen Tools vergleichen, starten Sie mit diesen direkten Gegenüberstellungen.
Verwandte problem-zentrierte Leitfäden
B-Roll nach Bildinhalt finden
Automatisch erzeugte visuelle Tags mit Match-All / Match-Any-Kombinationen — die natürliche Ergänzung zur bibliothekweiten kombinierten Suche.
Material auf Laufwerken und NAS organisieren
Sobald ein Archiv den Terabyte-Bereich erreicht, verteilt sich das Material fast immer auf mehrere Laufwerke und NAS-Freigaben. Der Begleit-Leitfaden zum Vereinheitlichen der Speicherebene.
Videos nach gesprochenen Wörtern durchsuchen
Einzelwortsuche im Transkript über ein lokal mit Whisper indiziertes Archiv — die wort-genaue Ergänzung zur bibliotheksweiten kombinierten Suche.
Eine Person in Ihrer Videobibliothek finden
Gesichtssuche über Ordner, Laufwerke und Jahre an Filmmaterial hinweg — der personenzentrierte Begleiter zur bibliotheksweiten kombinierten Suche.
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