GoldenRetriever

Что такое GoldenRetriever?

GoldenRetriever — это инструмент поиска на базе ИИ, который индексирует медиатеку пользователя — видео, аудио и другие файлы, — чтобы вы могли задавать вопросы простыми словами и получать ответы, основанные на исходном контенте. Он ищет по смыслу и визуальному/аудио-контексту, а не только по текстовым транскриптам.

Основная цель — помочь находить конкретные моменты, решения или информацию внутри записей, презентаций и документов, которые сложно искать обычным поиском по ключевым словам. Продукт доступен как публичная бета для macOS.

Ключевые возможности

• Мультимодальное понимание исходных медиа (видео и аудио), чтобы поиск опирался на увиденное и услышанное, а не только на транскрипт.
• Обработка визуального контекста для слайд-дек и экранных презентаций, включая демо и сессии в стиле whiteboard, где важны диаграммы и отображаемое.
• Индексация с фокусом на аудио, использующая полный аудиосигнал (не только текст транскрипта), чтобы сохранить акценты и контекст.
• Широкая индексация файлов за пределами медиа: PDF, Word-документы, PowerPoint, изображения и простой текст — чтобы медиа и документы можно было искать вместе.
• Ответы на вопросы с источниками и таймкодами, включая ссылки на релевантные места в медиа (например, таймкоды и номера слайдов).
• Контроль локальных файлов: на странице указано, что ваши файлы «никогда не покидают вашего контроля», что подразумевает уважение к контролю пользователя при индексации и поиске.

Как использовать GoldenRetriever

1. Скачайте публичную бету для macOS и настройте её для индексации ваших файлов.
2. Добавьте источники для индексации, включая ваш Mac, внешние диски и общие тома (как описано на сайте).
3. Запустите индексацию для нужных типов файлов (видео, аудио, PDF, документы, слайды и изображения).
4. Задавайте вопросы простыми словами, затем просматривайте ответы с источниками, включая таймкоды (и ссылки на слайды, если применимо).

Примеры использования

• Найти конкретный момент в архивах длинных видео: например, свадебный видеограф ищет «каждый свадебный поцелуй за последние три года».
• Обнаружить детали, отсутствующие в транскриптах: например, кинематографист/DIT ищет «кадр с красной машиной на золотом часе», где важен визуальный контекст.
• Извлечь внутреннюю документацию из дек и записей: например, ведущий инженерии спрашивает «Что мы решили по миграции auth на eng sync три недели назад?».
• Поддержка качественных исследований и синтеза, опираясь на нетекстовые части сессий: например, UX-исследователь или команда ищет релевантный момент в интервью или разговоре.
• Кросс-поиск юридической, академической или операционной информации по множеству документов: например, юрист ищет «пункт об индульгировании в 200 PDF», или академик — упоминание конкретного размера эффекта в статье.

Часто задаваемые вопросы

• GoldenRetriever — это инструмент поиска только по транскриптам? Нет. На странице подчёркивается, что GoldenRetriever «не просто читает транскрипт» и использует мультимодальный ИИ для понимания визуального и аудио-контекста.

• Какие типы файлов можно индексировать? На странице указаны видео, аудио, PDF, Word-документы, PowerPoint, изображения и простой текст, а также «слайды» и входы вроде скриншотов/сканов.

• Откуда можно индексировать файлы? Указано, что GoldenRetriever индексирует ваш Mac, внешние диски и общие тома.

• Предоставляет ли GoldenRetriever доказательства для ответов? Да. Ответы описаны как подкреплённые источниками с таймкодами (и номерами слайдов в релевантных случаях).

• Какие платформы поддерживаются? Продукт представлен как публичная бета для macOS на сайте.

Альтернативы

• Поиск по видео на основе транскриптов: Инструменты, которые конвертируют видео в текст и ищут в транскриптах. Они полезны, когда ключевая информация полностью captured в словах, но могут упускать смысл, передаваемый визуалами или аудиоакцентами.
• Инструменты поиска по локальным базами знаний: Приложения для поиска в документах, индексирующие PDF и текстовые файлы. Они хорошо покрывают письменные материалы, но обычно не ищут видео/аудио по визуальному или аудиоконтексту.
• Платформы управления медиа с тегами/метаданными: Системы, полагающиеся на ручное тегирование или извлечённые метаданные. Они помогают организовывать большие библиотеки, но обычно требуют больше настройки и не отвечают на вопросы о конкретных моментах.
• Универсальные AI-чат-боты с поиском по документам: Чат-интерфейсы, извлекающие релевантные фрагменты из индексированного корпуса. В зависимости от индексации они могут фокусироваться на извлечении текста, а не на мультимодальном понимании оригинального медиа.