edit-mind

Edit Mind est une application locale pour construire une base de connaissances interrogeable à partir de fichiers vidéo stockés sur un ordinateur ou un serveur. Le README indique que le projet est en développement actif et n'est pas encore prêt pour la production. La version auto-hébergée est déployée avec Docker Compose, avec un fichier Compose CUDA optionnel pour les configurations GPU NVIDIA. La configuration utilise les fichiers .env et .env.system pour le dossier multimédia, le fournisseur NLP, les clés API, la clé de chiffrement et le secret de session. Un script d'installation basé sur curl est également fourni. Après s'être connecté à l'application web, avoir ajouté un dossier multimédia et exécuté une nouvelle analyse, un service en arrière-plan surveille les nouveaux fichiers vidéo et les met en file d'attente pour analyse. Les fonctionnalités d'analyse documentées incluent la transcription audio avec OpenAI Whisper, la reconnaissance faciale, la détection d'objets et de texte, l'analyse de scènes et l'embedding multimodal. ChromaDB alimente la recherche sémantique vectorielle, permettant des requêtes en langage naturel à travers les vidéos et des scènes spécifiques. PostgreSQL est utilisé via Prisma pour les données relationnelles de l'application. Le NLP peut être configuré avec des modèles locaux Ollama ou Google Gemini. La base de code est un monorepo pnpm utilisant React Router, TypeScript et Vite pour l'interface web ; Node.js, Express et BullMQ pour les tâches en arrière-plan ; et Python, PyAV et PyTorch pour les services d'apprentissage automatique. L'application web est exposée sur le port 3745. Une édition commerciale distincte pour macOS et Windows est annoncée avec une installation en un clic et une intégration avec DaVinci Resolve et Final Cut Pro, tandis que la version auto-hébergée basée sur Docker est présentée comme gratuite. Le README fait référence à une licence Edit Mind personnalisée plutôt qu'à une licence open-source standard.