GoldenRetriever

Qu'est-ce que GoldenRetriever ?

GoldenRetriever est un outil de recherche alimenté par l'IA qui indexe la bibliothèque multimédia d'un utilisateur — vidéos, audio et autres fichiers — pour poser des questions en anglais courant et obtenir des réponses ancrées dans le contenu original. Il vise à rechercher par sens et contexte visuel/audio, pas seulement par transcriptions textuelles.

L'objectif principal est d'aider à trouver des moments spécifiques, décisions ou informations dans des enregistrements, présentations et documents généralement difficiles à rechercher avec une recherche par mots-clés conventionnelle. Le produit est proposé en bêta publique pour macOS.

Fonctionnalités principales

• Compréhension multimodale des médias originaux (vidéo et audio) pour que la recherche s'appuie sur ce qui est vu et entendu, pas seulement transcrit.
• Traitement du contexte visuel pour les diaporamas et présentations à l'écran, y compris démos et sessions style tableau blanc, où diagrammes et affichage comptent.
• Indexation axée audio utilisant le signal audio complet (pas seulement le texte transcrit), pour préserver emphase et contexte.
• Indexation étendue au-delà des médias : PDFs, documents Word, PowerPoints, images et texte brut — pour interroger médias et documents ensemble.
• Réponses aux questions avec sources et horodatages, et références incluant l'emplacement pertinent dans les médias (ex. : horodatages et numéros de slides).
• Contrôle local des fichiers : la page indique que vos fichiers « ne quittent jamais votre contrôle », signifiant que l'indexation/recherche respecte le contrôle utilisateur.

Comment utiliser GoldenRetriever

1. Téléchargez la bêta publique macOS et configurez-la pour indexer vos fichiers.
2. Ajoutez des sources à indexer, y compris votre Mac, disques externes et volumes partagés (comme décrit sur le site).
3. Lancez l'indexation pour les types de fichiers à rechercher (vidéos, audio, PDFs, documents, slides et images).
4. Posez des questions en anglais courant, puis examinez les réponses sourcées avec horodatages (et références de slides si applicable).

Cas d'usage

• Localiser un moment précis dans des archives vidéo longues : ex. un vidéaste de mariages cherchant « tous les plans de baiser de mariage des trois dernières années ».
• Trouver des détails absents des transcriptions : ex. un réalisateur/DIT cherchant « le plan de la voiture rouge à l'heure dorée », où le contexte visuel compte.
• Récupérer une documentation interne cachée dans des decks et enregistrements : ex. un lead ingénierie demandant « Qu'avons-nous décidé sur la migration auth lors du sync eng il y a trois semaines ? ».
• Soutenir la recherche qualitative et synthèse en s'ancrant sur les parties non textuelles des sessions : ex. un chercheur UX ou équipe cherchant le moment pertinent d'un entretien ou conversation.
• Croiser références légales, académiques ou opérationnelles sur de nombreux documents : ex. un avocat cherchant « la clause sur l'indemnisation dans 200 PDFs », ou un académique cherchant où un article mentionne une taille d'effet spécifique.

FAQ

• GoldenRetriever est-il un outil de recherche limité à la transcription ? Non. La page produit insiste sur le fait que GoldenRetriever « ne lit pas seulement la transcription » et utilise l'IA multimodale pour comprendre le contexte visuel et audio.

• Quels types de fichiers peuvent être indexés ? La page liste vidéos, audio, PDFs, documents Word, PowerPoints, images et texte brut, ainsi que « slides » et entrées style captures/scans.

• D'où peuvent provenir les fichiers indexés ? Il est indiqué que GoldenRetriever peut indexer votre Mac, disques externes et volumes partagés.

• GoldenRetriever fournit-il des preuves pour les réponses ? Oui. Les réponses sont décrites comme sourcées avec horodatages (et numéros de slides référencés dans les cas pertinents).

• Quelles plateformes sont prises en charge ? Le produit est présenté comme une bêta publique pour macOS sur le site.

Alternatives

• Recherche vidéo basée sur les transcriptions : Outils qui convertissent la vidéo en texte et recherchent dans les transcriptions. Ils peuvent être utiles lorsque l'information clé est entièrement capturée par les mots, mais risquent de manquer le sens porté par les visuels ou l'emphase audio.
• Outils de recherche dans des bases de connaissances locales : Applications de recherche de documents qui indexent les PDF et fichiers basés sur du texte. Ils couvrent bien les supports écrits, mais ne recherchent généralement pas les vidéos/audios par contexte visuel ou audio.
• Plateformes de gestion de médias avec étiquetage/métadonnées : Systèmes qui reposent sur un étiquetage manuel ou des métadonnées extraites. Ils aident à organiser de grandes bibliothèques, mais nécessitent généralement plus de configuration et ne répondent pas aux questions sur des moments spécifiques.
• Chat IA polyvalent avec récupération sur documents : Interfaces de chat qui récupèrent des extraits pertinents d'un corpus indexé. Selon l'indexation sous-jacente, elles se concentrent sur l'extraction de texte plutôt que sur la compréhension multimodale des médias originaux.