GoldenRetriever.ai Public Beta
Do Your Bit Ltd. · 동영상
GoldenRetriever.ai Public Beta는 로컬 미디어 라이브러리를 정말로 조회할 수 있는 무언가로 바꿔주는 macOS 데스크톱 앱이다. Mac에 있는 동영상, 오디오, PDF, 슬라이드, 스크린샷, 문서를 색인한 뒤 파일 이름이 아니라 의미로 검색하게 해준다. 핵심은 여기서 "의미"가 문자 그대로라는 점이다. 받아쓰기만이 아니라 화면에 있는 것을 읽고 말해지는 것을 듣는다. 원본 파일은 디스크를 떠나지 않고, AI 작업은 자신의 Google Gemini API 키로 실행된다.
GoldenRetriever.ai Public Beta 소개
GoldenRetriever.ai Public Beta란
대부분의 검색 도구는 동영상과 오디오를 불투명한 덩어리로 취급한다. 완전히 무시하거나, 음성 인식을 한 번 돌리고 끝내는 식이다. GoldenRetriever.ai는 다른 길을 간다. 멀티모달 AI로 원본 미디어를 직접 이해한다. 화면의 슬라이드, 화이트보드 그림, 누군가의 목소리에 담긴 강조가 모두 임베딩되어 검색 가능해진다.
이 제품이 겨냥하는 대상은 녹화 자료에 파묻힌 사람들이다. 몇 년 치 영상을 가진 영상 제작자, 저장한 스크린샷을 쌓아둔 디자이너, 수백 개의 PDF를 가진 변호사, "어딘가에 저장한 건 기억나는데 무슨 이름을 붙였는지 전혀 모르겠다"며 파일이 가득한 폴더를 바라본 적 있는 사람이라면 누구나 해당한다.
가장 큰 제약은 플랫폼이다. macOS 14 이상에서만 돌아가고 Windows와 Linux는 아직 로드맵에 있다. 자신의 Gemini API 키도 필요하며, 그 Google 비용은 GoldenRetriever 구독과 별도로 청구된다. 앱은 공개 베타라 아직 다듬어지지 않은 부분이 있다.
시작하기
- 공식 사이트에서 베타 빌드를 내려받는다. macOS 14 이상에서 실행되고, 무료 등급은 신용카드가 필요 없다.
- 초기 설정에서 Google Gemini API 키를 붙여 넣는다. 임베딩과 AI 트래픽은 그 키로 Mac에서 Google로 곧바로 간다.
- 색인할 폴더를 앱에 지정한다. 동영상, 오디오, PDF, 슬라이드, 이미지 디렉터리도 포함한다.
- 첫 색인을 실행하게 둔다. 함께 제공되는 Qdrant 벡터 데이터베이스가 임베딩을 내 컴퓨터에 로컬로 저장한다.
- 평범한 한국어로 검색하거나 질문을 던진다. 답변은 출처 파일과 타임스탬프와 함께 돌아온다.
제품 정보
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추천 대상
이 도구가 가장 잘 맞는 사용자, 작업, 상황입니다.
사용자
- 영상 편집자와 영상 제작자
- 변호사와 연구자
- 디자이너와 제품 팀
작업
- 긴 녹화에서 한 장면 찾기
- 형식을 넘나드는 조사
- 검색 가능한 아카이브 만들기
활용 상황
- 한 대의 Mac에서 몇 년 치 개인 미디어를 관리하는 1인 창작자. 파일을 로컬에 두는 것이 클라우드 동기화보다 중요한 사람.
- 공유 프로젝트 자산을 가로질러 검색하고 싶지만 호스팅형 엔터프라이즈 플랫폼까지는 아직 이른 소규모 스튜디오와 팀.
- 프라이버시 제약이 있어 미디어를 제3자 서비스에 맡기기보다 로컬 벡터 색인과 자체 AI 청구를 선호하는 사람.
주요 기능
동영상과 오디오의 멀티모달 이해
이 기능이 GoldenRetriever.ai를 받아쓰기 검색과 구분 짓는다. AI는 시각적 내용을 네이티브로 처리해, 소리 내어 말해진 적 없는 제품 데모나 화이트보드 그림까지 잡아낸다. 즉 무음 화면 공유만 가득한 화면 녹화도 우연히 얹힌 음성이 아니라 화면에 나타난 것으로 검색할 수 있다. 오디오는 완전한 신호로 임베딩되어, 텍스트 처리라면 평평해질 어조와 강조가 보존된다.
하이브리드 순위의 시맨틱 검색
파일 이름이 아니라 기억나는 내용을 적는다. 하이브리드 검색 엔진은 시맨틱 벡터와 BM25 키워드 순위를 섞어, 느슨한 설명도 정확한 구절도 내용에 대한 기억이 흐릿하고 불완전할 때 올바른 파일을 띄운다. 이름의 일부만 떠오르거나 내용에 대한 어렴풋한 인상만 있을 때 이 혼합이 힘을 낸다.
출처와 타임스탬프가 붙은 AI 질의응답
질문을 던지면 앱은 내 라이브러리를 근거로 답한다. 모든 답은 타임스탬프와 함께 출처 파일을 가리키므로, 주장을 믿는 대신 검증할 수 있다. 챗봇의 추측과 열어볼 수 있는 인용의 차이가 여기에 있다.
로컬 벡터 데이터베이스
임베딩과 검색 색인은 함께 제공되는 Qdrant 바이너리 안에서 Mac에 존재한다. 내 콘텐츠가 GoldenRetriever 서버로 복사되어 저장되는 일은 없다. 민감한 자료를 다룬다면 색인을 로컬에 두는 것이 클라우드 전용 도구에 대한 실질적 이점이다.
자신의 AI 키 사용
설정 때 Google Gemini API 키를 붙여 넣으면 AI 트래픽이 Mac에서 Google로 곧바로 간다. GoldenRetriever는 키를 보지 않고 청구서에 웃돈을 붙이지도 않는다. 이는 컴퓨팅 비용이 고정된 크레딧 묶음이 아니라 실제로 색인한 양에 따라 달라진다는 뜻이기도 하다.
유연한 질의응답 모델 선택
색인은 Gemini 임베딩이 맡지만, 질문 답변에는 Gemini, OpenAI, Anthropic, Ollama 또는 OpenAI 호환 엔드포인트로 바꿔 넣을 수 있다. 이미 한 제공자로 통일한 팀은 그대로 계속 쓸 수 있고, 로컬 Ollama 구성은 완전히 오프라인으로 유지된다.
자동 폴더 감시
디렉터리를 한 번 지정하면 앱은 새 파일을 지켜보다 도착하는 대로 색인한다. 다음 주에 추가한 녹화도 수동 재스캔 없이 잡힌다. 늘 녹화하는 사람에게는 재색인을 기억해야 하는 수고를 덜어준다.
장단점
장점
- 동영상과 오디오 내용을 직접 이해해, 화면 맥락과 어조가 받아쓰기에 묻히지 않고 살아남는다.
- 파일은 Mac에 남고 벡터 색인도 로컬에서 돌아, 프라이버시에 민감한 작업에 맞는다.
- 답변이 타임스탬프와 함께 출처를 밝혀, 근거를 빠르게 확인할 수 있다.
- 무료 등급도 최대 100개 파일까지 AI 전체 파이프라인을 아우르고, 신용카드가 필요 없다.
- 베타 가격은 평생 고정되고, 질의응답 모델도 직접 고를 수 있다.
단점
- macOS 14 이상만 지원한다. Windows와 Linux 사용자는 기다려야 하고 모바일 앱도 없다.
- 자신의 Gemini API 키가 필요하고 Google이 별도로 청구하므로, 실제 비용은 구독료만보다 높다.
- 공개 베타라 관리 기능, SSO, 저장 데이터 암호화는 아직 출시된 기능이 아니라 로드맵 항목이다.
자주 묻는 질문
기억나는 것을 적으면 앱은 정확한 이름 일치가 아니라 맞는 파일을 돌려준다. 몇 년 치 자료를 가로지르는 미디어 라이브러리 검색은 대개 폴더를 훑는 것보다 그 클립을 더 빨리 찾는다.
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