Edit Mind

Edit Mindは、書き起こし・フレーム解析・セマンティック埋め込みで動画ライブラリを索引化し、自然言語で検索できるローカルファーストの動画ナレッジベースです。Docker Compose対応の自己ホスト型です。

概要

Edit Mindは、個人または自己ホストの動画ライブラリを索引化するためのローカルファーストの動画ナレッジベースです。動画ファイルを書き起こし、フレーム解析、マルチモデル埋め込みで分析し、その後、自然言語でライブラリを検索できるようにします。

リポジトリでは、プライバシー保護のために完全にローカルで実行されるプロジェクトとして説明されており、サービスの起動にはDocker Composeが使用されます。現在は開発中で、まだ本番環境向けではないため、ソースでは不完全な機能や時折の不具合を想定するよう明記されています。

主な機能

自動動画索引化

バックグラウンドサービスが新しい動画ファイルを監視して分析パイプラインに送り込むため、追加したメディアを手動で再索引化しなくても処理できます。

マルチモーダル解析

分析パイプラインは、書き起こし、フレームレベルの信号、顔認識、オブジェクトとテキストの検出、シーン解析、マルチモデル埋め込みを抽出し、各動画により豊富なメタデータを作成します。

セマンティックなシーン検索

検索は自然言語クエリで動作し、動画全体または特定のシーンを対象にできるため、ファイル名ではなく意味から瞬間を見つけやすくなります。

ChromaDBによるベクトル検索

システムはベクトルベースの検索にChromaDBを使用し、索引化された動画ライブラリ全体にわたるセマンティックマッチングをサポートします。

Dockerファーストのセットアップ

このプロジェクトはDocker Composeによるコンテナ化デプロイ向けに作られており、READMEにはNVIDIA GPU環境向けの別のCUDA composeファイルも用意されています。

適用シーン

プライベートな個人向け動画アーカイブ
個人ユーザーはEdit Mindを動画フォルダに向け、ホスト型サービスにメディアを送信せずに検索可能なアーカイブを構築できます。
長時間録画内の特定の瞬間を見つける
大規模なライブラリを管理する人は、ファイル名やタイムスタンプを覚えていなくても、話された言葉、顔、オブジェクト、シーン内容から瞬間を検索できます。
自己ホストのメディア検索
インフラを自己ホストするチームや趣味のユーザーは、サーバー上のDockerでシステムを実行し、ワークフローを自分たちの環境内に保てます。
抽出された動画メタデータの確認
パイプラインがメディアをどのように解釈したかを確認したいユーザーは、書き起こしや視覚解析を含む索引化されたメタデータを参照して、抽出内容を確認できます。

Pros and Cons

Pros

完全にローカルで動作し、READMEではプライバシー保護のアプローチとして位置付けられています。
動画全体および特定のシーンに対して自然言語検索をサポートします。
書き起こし、顔認識、オブジェクトとテキストの検出、シーン解析を1つの索引化フローにまとめています。
Docker Composeで動作し、NVIDIA GPUユーザー向けの案内も含まれています。
自己ホスト版は無料と説明されています。

Cons

このプロジェクトは現在も開発中で、まだ本番環境向けではありません。
セットアップはDockerと設定済みのメディアフォルダに依存するため、ゼロコンフィグのアプリではありません。

FAQ

Edit Mindはどのようにデプロイされますか？

Edit MindはDocker Composeを使ってローカルで実行するよう設計されています。READMEでは、Dockerがインストールされた任意のコンピュータまたはサーバーで動作し、セットアップガイドではDocker Desktopと環境変数を使って設定することが案内されています。

Edit Mindは動画ライブラリをどのように扱いますか？

READMEでは、書き起こし、フレーム解析、顔認識、オブジェクトとテキストの検出、シーン解析、マルチモデル埋め込みによって動画を索引化すると説明されています。その後、ChromaDBを使って、動画全体または特定のシーンに対して自然言語検索を行えます。

Edit Mindは無料ですか？

リポジトリのREADMEでは、自己ホスト版は無料と記載されています。また、macOSとWindows向けのワンクリックインストールに対応した別の商用デスクトップアプリについても触れていますが、ここに示されているソースにはそのアプリの価格詳細は記載されていません。

始めるには何が必要ですか？

セットアップ欄では、Docker Desktop、Dockerと共有されたメディアフォルダ、そしてOllamaまたはGemini APIのようなモデル設定の選択が必要だと説明されています。また、NVIDIA GPUユーザーはdocker-compose.cuda.ymlを使用できるとも記載されています。

Edit Mindは本番運用に対応していますか？

READMEでは、このプロジェクトは現在も開発中で、まだ本番環境向けではなく、不完全な機能や時折の不具合があると説明されています。

Quick Facts

カテゴリ: 動画ナレッジベース
デプロイ: Docker Composeによる自己ホスト型
主なワークフロー: 動画を索引化し、その後自然言語で検索
主要技術: ChromaDB, PostgreSQL, React Router V7, Node.js, Python, Whisper
対応環境: Dockerを実行できる任意のコンピュータまたはサーバー
プロジェクトの状態: 開発中、本番環境向けではない

Edit Mindの代替品

qbrin

qbrinは、社内ナレッジを引用付き回答に変え、根拠がない場合は回答を控える企業向けAI検索・ガード付きエージェント基盤です。ソースに基づく応答、ポリシー制御、追跡可能なAI操作を必要とするチーム向け。

Goldfish

Goldfishは、Mac上の文脈を活用して返信、執筆、要約、作業継続を支援するmacOS向けAIメモリアプリです。メモリはMac内に保存され、あなたらしい文体で書けます。

Lasso

Lassoは、カタログ情報の拡充、仕入先ファイルの処理、商品コンテンツの生成、競合監視に使えるecommerce商品データプラットフォームです。REST API、SDK、MCP serverも搭載。

Struere

Struereは、スプレッドシートのデータをダッシュボード、アラート、自動化付きの構造化された業務ソフトへ変えるAIネイティブなプラットフォーム。手作業の表計算業務を置き換えたいチーム向け。

garden-md

garden-mdは、会議の文字起こしをローカルの社内Wikiに変換するオープンソースのNode.js CLIです。本文を保持したまま、文字起こし同士のエンティティをリンクして閲覧しやすいWikiを生成します。

Falconer

Falconerは、GitHub、Slack、Linearなどと同期し、社内ドキュメントを正確に保ち、検索しやすく最新化するAI搭載の会社の頭脳。エンジニアや横断チームのナレッジを集約し、共通の情報源から質問に答えます。