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omni-retrieval

★ 2 Apache-2.0 更新: 2026-06-08 GitHubで見る →

概要

omni-retrievalは、テキスト、画像、音声、動画といった多様なメディアタイプを完全にローカルかつエアギャップ環境で横断的に検索できるツールです。

一つのAIモデル(LCO-Embedding-Omni-3B)が全てのメディアデータを2048次元の単一ベクトル空間に埋め込み、CPUで動作するコンパクトな4ビットインデックス(turbovec)が高速な最近傍検索を実現します。

これにより、ユーザーは自然言語のクエリを入力するだけで、メタデータに依存せず、コンテンツに基づいて関連性の高いファイルを見つけ出すことができます。

約9GBのVRAMを使用するものの、高速な検索性能が特徴で、プライバシーを重視し、大量のマルチメディアファイルを効率的に検索・管理したいユーザーに適しています。

互換性・特徴

  • CLI
  • Python
  • GPU必須
  • ローカル実行

基本情報

ライセンスApache-2.0
Stars2
カテゴリマルチモーダル
アクティビティlow

GitHub: https://github.com/giannisanni/omni-retrieval