GoldenRetriever

GoldenRetriever란?

GoldenRetriever는 AI 기반 검색 도구로, 사용자의 미디어 라이브러리(동영상, 오디오, 기타 파일)를 인덱싱해 간단한 영어로 질문을 하면 원본 콘텐츠에 기반한 답변을 제공합니다. 텍스트 대본뿐 아니라 의미와 시각/오디오 맥락으로 검색을 목표로 합니다.

주요 목적은 일반 키워드 검색으로는 찾기 어려운 녹음, 프레젠테이션, 문서 속 특정 순간, 결정, 정보를 찾는 데 도움을 주는 것입니다. macOS 공개 베타로 제공됩니다.

주요 기능

• 원본 미디어(동영상·오디오)의 멀티모달 이해로, 대본 텍스트뿐 아니라 보이는·들리는 내용에 기반한 검색.
• 슬라이드 덱과 화면 프레젠테이션(데모, 화이트보드 세션 포함)의 시각 맥락 처리: 다이어그램과 표시된 내용이 중요한 경우.
• 전체 오디오 신호(대본 텍스트만이 아닌)를 활용한 오디오 중심 인덱싱: 강조와 맥락 보존.
• 미디어 외 광범위 파일 인덱싱: PDF, Word 문서, PowerPoint, 이미지, 일반 텍스트—미디어와 문서를 함께 쿼리 가능.
• 출처와 타임스탬프가 포함된 질문 답변: 미디어 내 관련 위치(예: 타임스탬프, 슬라이드 번호) 참조.
• 로컬 파일 제어 강조: 파일이 “사용자 제어 범위를 벗어나지 않음”으로, 인덱싱/검색이 사용자 제어를 존중하도록 설계.

GoldenRetriever 사용 방법

1. macOS 공개 베타를 다운로드해 파일 인덱싱 설정.
2. Mac, 외장 드라이브, 공유 볼륨 등 소스 추가(사이트 설명 참조).
3. 검색할 파일 유형(동영상, 오디오, PDF, 문서, 슬라이드, 이미지)에 대해 인덱싱 실행.
4. 간단한 영어로 질문하고, 타임스탬프(해당 시 슬라이드 참조) 포함 소스 답변 검토.

사용 사례

• 장편 동영상 아카이브에서 특정 순간 찾기: 예: 웨딩 비디오그래퍼가 “지난 3년간 모든 웨딩 키스 샷” 검색.
• 대본에 없을 수 있는 세부 사항 찾기: 예: 영화 제작자/DIT가 “골든 아워의 빨간 차 샷” 검색(시각 맥락 중요).
• 덱과 녹음 속 내부 문서 검색: 예: 엔지니어링 리드가 “3주 전 eng sync에서 auth migration 결정은?” 질문.
• 세션의 비텍스트 부분에 기반한 질적 연구·합성 지원: 예: UX 연구원이 인터뷰·대화 관련 순간 검색.
• 다수 문서 간 법률·학술·운영 정보 교차 참조: 예: 변호사가 “200개 PDF 간 면책 조항” 검색, 또는 학자가 논문 내 특정 효과 크기 언급 검색.

자주 묻는 질문

• GoldenRetriever는 대본만 검색하나요? 아니요. 제품 페이지에서 GoldenRetriever는 “대본만 읽지 않고” 시각·오디오 맥락을 이해하는 멀티모달 AI를 강조합니다.

• 어떤 파일 유형을 인덱싱하나요? 페이지에 동영상, 오디오, PDF, Word 문서, PowerPoint, 이미지, 일반 텍스트와 “슬라이드”, 스크린샷/스캔 입력이 나열됨.

• 파일은 어디서 인덱싱하나요? Mac, 외장 드라이브, 공유 볼륨에서 인덱싱 가능.

• 답변에 증거를 제공하나요? 네. 타임스탬프(관련 시 슬라이드 번호)로 소싱된 답변.

• 지원 플랫폼은? 사이트에서 macOS 공개 베타로 제시.

대안

• 대본 기반 비디오 검색: 비디오를 텍스트로 변환해 대본 내에서 검색하는 도구. 핵심 정보가 단어로 완전히 담길 때 유용하지만, 시각적 요소나 오디오 강조로 전달되는 의미를 놓칠 수 있음.
• 로컬 지식 베이스 검색 도구: PDF와 텍스트 기반 파일을 인덱싱하는 문서 검색 앱. 서면 자료는 잘 다루지만, 비디오/오디오는 시각적·오디오 맥락으로 검색하지 않음.
• 태깅/메타데이터 기반 미디어 관리 플랫폼: 수동 태깅이나 추출된 메타데이터에 의존하는 시스템. 대규모 라이브러리 정리에는 도움이 되지만, 설정이 더 필요하고 특정 순간에 대한 질문에 답하지 못함.
• 문서 검색을 통한 범용 AI 채팅: 인덱싱된 코퍼스에서 관련 스니펫을 검색하는 채팅 인터페이스. 인덱싱 방식에 따라 텍스트 추출에 치중해 원본 미디어의 멀티모달 이해를 놓칠 수 있음.