GoldenRetriever.ai Public Beta

Diese Funktion unterscheidet GoldenRetriever.ai von der Transkriptionssuche. Die KI verarbeitet visuelle Inhalte nativ und erfasst so eine Produktdemo oder ein Whiteboard-Diagramm, das nie laut gesagt wurde. Eine Bildschirmaufnahme voller stillem Bildschirm-Teilen bleibt dadurch nach dem durchsuchbar, was auf dem Bildschirm zu sehen war, und nicht nach dem, was versehentlich darüber gesagt wurde. Audio wird als vollständiges Signal eingebettet, was Ton und Betonung erhält, die ein reiner Textdurchlauf einebnen würde.

Sie beschreiben, woran Sie sich erinnern, nicht wie die Datei heißt. Die hybride Suchmaschine mischt semantische Vektoren mit BM25-Keyword-Ranking, sodass eine lockere Beschreibung und eine exakte Phrase beide die richtige Datei finden, selbst wenn Ihre Erinnerung an den Inhalt vage und unvollständig ist. Diese Mischung zählt, wenn Sie sich nur an einen Teil eines Namens oder eine grobe Vorstellung vom Inhalt erinnern.

Stellen Sie eine Frage, und die App antwortet mit Ihrer eigenen Bibliothek als Beleg. Jede Antwort verweist mit Zeitstempeln auf die Quelldateien, sodass Sie die Aussage prüfen können, statt ihr zu vertrauen. Das ist der Unterschied zwischen der Vermutung eines Chatbots und einem Zitat, das Sie öffnen können.

Einbettungen und Suchindex liegen auf Ihrem Mac in einem mitgelieferten Qdrant-Binary. Nichts von Ihrem Inhalt wird zur Speicherung auf GoldenRetrievers Server kopiert. Wer mit sensiblen Unterlagen arbeitet, hat mit dem lokalen Index einen echten Vorteil gegenüber reinen Cloud-Tools.

Sie fügen während der Einrichtung einen Google-Gemini-API-Schlüssel ein, und der KI-Verkehr geht direkt von Ihrem Mac zu Google. GoldenRetriever sieht den Schlüssel nicht und schlägt nichts auf die Rechnung auf. Das heißt auch: Ihre Rechenkosten skalieren mit dem, was Sie tatsächlich indexieren, nicht mit einem festen Guthabenpaket.

Gemini-Einbettungen übernehmen die Indexierung, für die Beantwortung von Fragen können Sie aber auf Gemini, OpenAI, Anthropic, Ollama oder jeden OpenAI-kompatiblen Endpunkt wechseln. Teams, die sich schon auf einen Anbieter festgelegt haben, können ihn weiter nutzen, und lokale Ollama-Setups bleiben komplett offline.

Sobald Sie die App auf ein Verzeichnis richten, beobachtet sie neue Dateien und indexiert sie, wenn sie eintreffen. Aufnahmen, die nächste Woche hinzukommen, werden ohne manuellen Neuscan erfasst. Wer ständig aufnimmt, spart sich damit die Pflicht, ans Neuindexieren zu denken.