GoldenRetriever.ai Public Beta
GoldenRetriever.ai Public Beta est une application macOS axée sur la confidentialité qui indexe vos vidéos, audio, documents et images avec une véritable IA multimodale afin que vous puissiez rechercher par signification et poser des questions avec des réponses sourcées et des horodatages, pas seulement des transcriptions.
https://goldenretriever.ai/?utm_source=aipure&utm_medium=website&utm_campaign=launch&ref=producthunt
Informations sur le produit
Mis à jour:May 18, 2026
Qu'est-ce que GoldenRetriever.ai Public Beta
GoldenRetriever.ai Public Beta est un outil de recherche vidéo et audio (ainsi que de documents) alimenté par l'IA pour votre bibliothèque multimédia personnelle ou d'équipe sur macOS. Il transforme les fichiers "opaques" – réunions enregistrées, podcasts, conférences, démos, PDF, présentations, captures d'écran, scans, et plus encore – en une couche de connaissances consultable que vous pouvez interroger en langage naturel, renvoyant des résultats étayés par des preuves avec des horodatages précis (et des numéros de diapositives le cas échéant). Le produit est gratuit pour commencer (aucune carte de crédit requise), fonctionne sur macOS 14+, et met l'accent sur le contrôle de l'utilisateur : vos fichiers restent sous votre contrôle pendant que vous le connectez à votre propre infrastructure cloud pour le traitement.
Caractéristiques principales de GoldenRetriever.ai Public Beta
GoldenRetriever.ai Public Beta est une application macOS qui transforme votre bibliothèque multimédia locale (vidéos, audios, PDF, diapositives, documents, images, scans, captures d'écran) en une base de connaissances consultable et interrogeable par l'IA. Contrairement aux outils basés uniquement sur la transcription, elle utilise une véritable compréhension multimodale pour "voir" les images vidéo et "entendre" l'audio directement, renvoyant des réponses sourcées avec des horodatages. Elle indexe automatiquement les dossiers surveillés, stocke les embeddings dans une base de données vectorielle locale et exécute le traitement via votre propre projet Google Cloud afin que vos fichiers restent sous votre contrôle, avec la possibilité de choisir différents fournisseurs de LLM pour les questions-réponses.
Véritable recherche multimodale (pas seulement des transcriptions): Comprend le contexte visuel dans les vidéos (diapositives, démos, tableaux blancs) et le signal audio complet (ton/emphase), permettant une recherche sémantique au-delà de ce qu'une transcription capture.
Posez des questions en langage clair avec des horodatages sourcés: Vous permet d'interroger votre bibliothèque entière de manière conversationnelle et renvoie des réponses avec attribution de la source, y compris des horodatages exacts pour la vidéo/l'audio et des références de diapositives le cas échéant.
Surveillance et indexation automatiques des dossiers: Surveille les répertoires sélectionnés et indexe en continu les fichiers nouveaux/modifiés afin que votre base de connaissances reste à jour avec un minimum de travail manuel.
Traitement axé sur la confidentialité, avec votre propre cloud: Exécute le traitement de l'IA via votre propre projet Google Cloud ; les fichiers ne sont pas envoyés aux serveurs de GoldenRetriever, ce qui favorise un contrôle plus strict et une conception axée sur le RGPD.
Base de données vectorielle locale pour une récupération rapide: Stocke les embeddings/l'index de recherche localement (Qdrant sur l'appareil), améliorant la vitesse et conservant la couche de récupération sur votre machine.
Flexibilité du modèle pour les questions-réponses: Choisissez votre point de terminaison de modèle préféré pour répondre aux questions (par exemple, Gemini, OpenAI, Anthropic, Ollama ou des fournisseurs compatibles OpenAI) pour correspondre aux besoins de coût/performance.
Cas d'utilisation de GoldenRetriever.ai Public Beta
Présentation d'agence et montage de références: Recherchez dans les présentations passées, les QBR et les rétrospectives pour compiler rapidement des études de cas et des résultats, produisant des ébauches de documents sourcés avec des références de diapositives/horodatages.
Approbation client et résolution de litiges: Localisez le moment exact d'un appel où une partie prenante a approuvé la portée/le budget, avec des preuves horodatées de ce qui a été dit et de ce qui a été affiché à l'écran.
Recherche qualitative et analyse de groupes de discussion: Trouvez les moments d'hésitation, les changements de sentiment ou les réactions qui apparaissent dans le ton et le langage corporel – des informations souvent perdues dans les transcriptions – sur de nombreuses heures d'enregistrements.
Rappel des décisions d'ingénierie/opérations: Demandez "qu'avons-nous décidé à propos de X" dans les enregistrements de réunions et les documents pour récupérer le segment pertinent et les artefacts de support sans nettoyage manuel.
Découverte de documents juridiques et de conformité: Recherchez dans de grands ensembles de PDF des clauses (par exemple, indemnisation) et accédez aux emplacements sources exacts pour une révision et une vérification plus rapides.
Récupération d'actifs médias et créatifs: Pour les cinéastes/DIT et les équipes de contenu, trouvez des plans ou des scènes spécifiques par signification (par exemple, "voiture rouge à l'heure dorée" ou "baiser de mariage") sur des années de séquences.
Avantages
La compréhension multimodale améliore le rappel par rapport à la recherche basée uniquement sur la transcription (contexte visuel + nuance audio).
Position forte en matière de contrôle des données : index local plus traitement via votre propre projet GCP ; les fichiers restent sous votre contrôle.
Les réponses sourcées avec des horodatages rendent les résultats vérifiables et faciles à retrouver dans les médias longs.
Large couverture de formats (vidéo, audio, PDF, diapositives, images, documents) avec recherche sémantique sur tous.
Inconvénients
Bêta publique uniquement macOS (Windows/Linux pas encore disponible).
Nécessite une clé API Gemini et utilise votre propre facturation GCP pour les coûts de traitement.
Le niveau gratuit est limité (par exemple, jusqu'à 100 fichiers et un nombre limité de conversations/historiques enregistrés).
Certaines fonctionnalités avancées pour les équipes/entreprises sont listées comme "à venir" (par exemple, SSO, garantie de résidence dans l'UE).
Comment utiliser GoldenRetriever.ai Public Beta
1) Vérifier les exigences et installer: Utilisez un Mac exécutant macOS 14 ou une version ultérieure. Téléchargez et installez GoldenRetriever (Public Beta) depuis https://goldenretriever.ai/ et ouvrez l'application.
2) Préparer votre Google Cloud (Apportez votre propre Cloud): GoldenRetriever exécute le traitement via votre propre projet Google Cloud (vos fichiers ne vont pas aux serveurs de GoldenRetriever). Créez ou choisissez un projet Google Cloud dans la console Google Cloud et assurez-vous que la facturation est activée pour ce projet.
3) Obtenir une clé API Gemini: Générez une clé API Gemini dans les outils d'IA de Google pour votre projet Google Cloud (le plan gratuit nécessite une clé API Gemini). Copiez la clé pour l'utiliser dans GoldenRetriever.
4) Connecter GoldenRetriever à vos identifiants cloud: Dans les paramètres/l'intégration de GoldenRetriever, fournissez la clé API Gemini et dirigez l'application vers votre projet Google Cloud afin qu'elle puisse exécuter le pipeline d'IA et facturer les coûts GCP directement sur votre compte Google.
5) Choisir ce qu'il faut indexer (pointer vers des dossiers): Sélectionnez les répertoires que vous souhaitez que GoldenRetriever surveille (par exemple, vos dossiers Mac, disques externes, volumes partagés). C'est là que résident vos vidéos, audio, PDF, présentations, captures d'écran, scans et documents.
6) Commencer à indexer votre bibliothèque: Laissez GoldenRetriever scanner et indexer les dossiers sélectionnés. Il traitera les formats pris en charge (vidéos, audio, PDF, documents, diapositives, images et texte) et construira une base de connaissances locale sur votre machine.
7) Attendre la fin du traitement initial: Le temps d'indexation dépend de la taille de la bibliothèque. GoldenRetriever utilise l'IA multimodale pour comprendre la vidéo visuellement et l'audio nativement (pas seulement les transcriptions) et stocke les embeddings/l'index de recherche localement (alimenté par une base de données vectorielle Qdrant locale).
8) Rechercher par signification (recherche sémantique): Utilisez la barre de recherche pour trouver du contenu par son sujet (synonymes/intention), pas seulement par des mots-clés exacts. Exemples de requêtes : "Trouver la prise de vue de la voiture rouge à l'heure dorée." ou "Trouver la clause sur l'indemnisation dans 200 PDF."
9) Poser des questions à votre bibliothèque (Q&A IA): Posez des questions en langage naturel sur tous les fichiers indexés. GoldenRetriever renvoie des réponses sourcées et, pour la vidéo/audio, inclut des horodatages afin que vous puissiez sauter au moment exact.
10) Ouvrir les sources et sauter aux horodatages: À partir d'une réponse, ouvrez le(s) fichier(s) cité(s) et naviguez directement vers l'horodatage référencé (pour la vidéo/audio) ou l'emplacement (par exemple, diapositive/page) pour vérifier le contexte.
11) Utiliser les conversations et l'historique enregistrés (des limites s'appliquent au plan gratuit): Enregistrez et revisitez les conversations IA au besoin. Avec le plan gratuit, vous pouvez enregistrer jusqu'à 5 conversations IA et accéder à 7 jours d'historique de recherche.
12) Maintenir votre index à jour avec la surveillance automatique des dossiers: Laissez la surveillance des dossiers activée afin que les fichiers nouveaux/modifiés soient indexés automatiquement en temps réel, gardant votre base de connaissances à jour sans rescan manuel.
13) (Facultatif) Choisir votre point de terminaison de modèle Q&A préféré: Si disponible dans votre build/paramètres, sélectionnez le fournisseur de modèle pour le Q&A (Gemini, OpenAI, Anthropic, Ollama, ou tout point de terminaison compatible OpenAI).
14) (Facultatif) Mettre à niveau les plans à mesure que votre bibliothèque grandit: Si vous dépassez les limites gratuites (100 fichiers) ou avez besoin de formats/fonctionnalités supplémentaires, mettez à niveau lorsque les plans Pro/Business sont disponibles. Les abonnés bêta bénéficient d'un prix de membre fondateur ; l'abonnement GoldenRetriever est distinct de vos coûts Google Cloud.
FAQ de GoldenRetriever.ai Public Beta
GoldenRetriever est une application macOS (bêta publique) qui indexe vos vidéos, audios, PDF, documents, diapositives et images afin que vous puissiez les rechercher par signification et poser des questions en langage courant, en obtenant des réponses sourcées avec des horodatages pour la vidéo et l'audio.
Vidéo de GoldenRetriever.ai Public Beta
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