Об этом проекте

Edit Mind — это локальное приложение для создания поисковой базы знаний из видеофайлов, хранящихся на компьютере или сервере. В README указано, что проект находится в активной разработке и ещё не готов к промышленному использованию. Самостоятельно размещаемая версия разворачивается с помощью Docker Compose; для систем с графическими процессорами NVIDIA предусмотрен необязательный Compose-файл с поддержкой CUDA. Конфигурация использует файлы .env и .env.system для указания медиапапки, поставщика NLP, API-ключей, ключа шифрования и секрета сессии. Также предоставляется установочный скрипт на основе curl. После входа в веб-приложение, добавления медиапапки и запуска пересканирования фоновая служба отслеживает новые видеофайлы и ставит их в очередь на анализ. Задокументированные функции анализа включают аудиотранскрипцию с помощью OpenAI Whisper, распознавание лиц, обнаружение объектов и текста, анализ сцен и мультимодальные эмбеддинги. ChromaDB обеспечивает векторный семантический поиск, позволяя выполнять запросы на естественном языке по видео и отдельным сценам. PostgreSQL используется через Prisma для реляционных данных приложения. NLP можно настроить с локальными моделями Ollama или с Google Gemini. Кодовая база представляет собой монорепозиторий pnpm: веб-интерфейс использует React Router, TypeScript и Vite; фоновые задачи — Node.js, Express и BullMQ; сервисы машинного обучения — Python, PyAV и PyTorch. Веб-приложение доступно на порту 3745. Отдельно рекламируется коммерческое настольное издание для macOS и Windows с установкой в один клик и интеграцией с DaVinci Resolve и Final Cut Pro, тогда как версия для самостоятельного размещения на Docker представлена как бесплатная. В README упоминается собственная лицензия Edit Mind License вместо стандартной лицензии открытого исходного кода.