---
license: mit
task_categories:
- video-to-text
- feature-extraction
- text-to-image
tags:
- video-retrieval
- aic2026
- siglip2
- faiss
- vietnamese
size_categories:
- 1GB<n<10GB
---

# AIC-2026: 15-Video Pilot Dataset & Preprocessing Artifacts

Dataset phục vụ phát triển giao diện (UI) và tính năng truy vấn tìm kiếm (Search / Retrieval) cho cuộc thi AI Challenge 2026 (AIC-2026).

## 📁 Cấu trúc Dataset

```text
├── videos/                               # 15 video MP4 gốc (L21_V001 -> L21_V016)
│   ├── L21_V001.mp4
│   ├── ...
│   └── L21_V016.mp4
├── indexes/                              # Vector Index FAISS phục vụ visual search
│   ├── visual-sqfp16.faiss               # Index Scalar Quantizer FP16 (41,730 vectors, 81.8MB)
│   ├── visual-sqfp16-manifest.json
│   ├── visual-flat.faiss                 # Index Flat L2/InnerProduct (163.3MB)
│   └── visual-flat-manifest.json
├── canonical/                            # Metadata Store & Identity
│   ├── metadata.sqlite                   # SQLite database lưu trữ keyframes, shots, transcripts
│   └── dataset-identity.json
├── pilot-15v-canonical.tar.gz            # Full archive chứa 42,000+ ảnh keyframes đã trích xuất
└── query_KIS.csv                         # 53 Benchmark test queries (Known-Item Search)
```

## 🚀 Hướng dẫn Sử dụng

### 1. Tải Artifacts & Video về Local

```python
from huggingface_hub import snapshot_download

snapshot_download(
    repo_id="duyaaa/skibidi15",
    repo_type="dataset",
    local_dir="./data",
)
```

### 2. Cấu hình Môi trường cho Backend / API

Đặt các biến môi trường sau trong file `.env`:

```bash
AIC_DATA_DIR="./data"
AIC_V2_ARTIFACTS_DIR="./data/canonical"
AIC_DB_PATH="./data/canonical/metadata.sqlite"
AIC_V2_INDEX_MODE="sqfp16"
AIC_V2_INDEX_PATH="./data/indexes/visual-sqfp16.faiss"
AIC_V2_INDEX_MANIFEST="./data/indexes/visual-sqfp16-manifest.json"
AIC_V2_ENABLE_SERVE="true"
```

### 3. Chạy Backend Search API

```bash
uvicorn backend.main:app --host 0.0.0.0 --port 8000 --reload
```

- API Endpoint Tìm kiếm: `POST http://localhost:8000/api/v2/search`
- Swagger Docs: `http://localhost:8000/docs`

### 4. Đánh giá Benchmark 53 Query KIS

```bash
python scripts/run_eval_direct.py
```
- **Recall@1**: 56.6%
- **Recall@5**: 64.2%
- **Recall@20**: 84.9%
- **P50 Latency**: ~274 ms

---
*Created for AIC-2026 Pipeline Development.*