Edit Mind：本地视频知识库

Edit Mind 可以对您的视频进行索引（包括转录、帧分析和多模态嵌入），并且您可以通过自然语言搜索视频或特定的视频场景。

开发状态：Edit Mind 目前处于 积极开发中，尚未达到生产就绪状态。 您可能会遇到功能不完整或偶尔出现的 bug。我们欢迎贡献者帮助我们实现 v1.0！

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注：（Edit Mind 这个名字来源于“Video Editor Mind”，因此它将成为未来编辑的第二大脑和得力助手）

本项目的赞助商

展示视频

点击观看 Edit Mind 核心功能的演示。

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为什么选择 Edit Mind？

• 可以通过语音、物体、人脸等关键词搜索视频。
• 完全在本地运行，保护用户隐私。
• 适用于任何安装了 Docker 的电脑或服务器。
• 利用 AI 提取丰富的元数据并实现语义搜索。

核心功能

• 视频索引与处理：后台服务会监控新上传的视频文件，并将其加入队列进行 AI 驱动的分析。
• AI 驱动的视频分析：提取诸如人脸识别、语音转录、物体与文本检测、场景分析等元数据。
• 基于向量的语义搜索：利用 ChromaDB 对视频内容实现强大的自然语言搜索能力。

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核心技术

领域	技术
Monorepo	pnpm workspaces
容器化	Docker、Docker Compose
Web 服务	React Router V7、TypeScript、Vite
后台任务服务	Node.js、Express.js、BullMQ
ML 服务	Python、PyAV、PyTorch、OpenAI Whisper、Google Gemini 或 Ollama（用于 NLP）
向量数据库	ChromaDB
关系型数据库	PostgreSQL（通过 Prisma ORM）

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快速开始

Edit Mind 使用 Docker Compose 在容器中运行所有服务。

设置视频

点击观看 Edit Mind 设置指南的演示。

前置条件

• 已安装并运行 Docker Desktop。
• 就这些！其余部分都在容器中运行。

1. 创建项目目录

mkdir edit-mind
cd edit-mind

2. 配置 Docker 文件共享

重要提示：在继续之前，请配置 Docker 以访问您的媒体文件夹。

macOS/Windows：

1. 打开 Docker Desktop
2. 转到 设置 → 资源 → 文件共享
3. 添加存储视频的路径（例如 /Users/yourusername/Videos）
4. 点击 应用并重启

Linux：文件共享通常默认启用。

3. 配置环境变量

Edit Mind 使用 两文件环境配置：

• .env - 您的个人配置（必填）
• .env.system - 系统默认值（必填）

步骤 3.1：创建您的个人配置

复制示例文件并进行自定义：

curl -L https://raw.githubusercontent.com/IliasHad/edit-mind/refs/heads/main/.env.example -o .env
curl -L https://raw.githubusercontent.com/IliasHad/edit-mind/refs/heads/main/.env.system.example -o .env.system
curl -L https://raw.githubusercontent.com/IliasHad/edit-mind/refs/heads/main/docker-compose.yml -o docker-compose.yml

如果您有 NVIDIA GPU，请使用 docker-compose.cuda.yml 文件代替：

curl -L https://raw.githubusercontent.com/IliasHad/edit-mind/refs/heads/main/docker-compose.cuda.yml -o docker-compose.yml

编辑 .env 文件并配置以下关键设置：

# 1. 设置您的视频文件夹路径（必填）
# 必须与您添加到 Docker 文件共享中的路径一致
HOST_MEDIA_PATH="/Users/yourusername/Videos"

# 2. 选择 AI 模型（任选其一）
# 选项 A：使用 Ollama（更私密，需下载模型）
USE_OLLAMA_MODEL="true"
OLLAMA_HOST="http://172.17.0.1"
OLLAMA_PORT="11434"
OLLAMA_MODEL="qwen2.5:7b-instruct"

# 请确保先使用以下命令启动 Ollama 服务器

# OLLAMA_HOST=0.0.0.0:11434 ollama serve
# 并且先拉取 Ollama 模型
# ollama pull qwen2.5:7b-instruct

# 选项 B：使用 Gemini API（需要 API 密钥）
USE_GEMINI="true"
GEMINI_API_KEY="来自 Google AI Studio 的您的 Gemini API 密钥"

# 3. 生成安全密钥（必填）
# 使用 openssl rand -base64 32 生成
ENCRYPTION_KEY="您的随机 32 字符 Base64 密钥"
# 使用 openssl rand -hex 32 生成
SESSION_SECRET="您的随机会话密钥"

快速生成密钥：

# 生成 ENCRYPTION_KEY
openssl rand -base64 32

# 生成 SESSION_SECRET
openssl rand -hex 32

4. 启动服务

只需一条命令即可启动所有服务：

docker compose up

5. 访问应用程序

当所有服务都启动并运行时（查看日志中的“ready”消息）：

• Web 应用程序：http://localhost:3745

如果您使用的是 Safari 浏览器，请访问 http://127.0.0.1:3745

6. 添加您的第一批视频

1. 打开网页应用 http://localhost:3745
2. 使用 admin@example.com 登录，密码为 admin
3. 进入网页应用的设置页面 http://localhost:3745/app/settings
4. 点击 “添加文件夹”
5. 从您的 HOST_MEDIA_PATH 位置选择一个文件夹
6. 进入该文件夹的详情页面，点击 “重新扫描”
7. 后台作业服务将自动开始处理您的视频，并持续监控新的视频文件事件。

特别感谢

非常感谢 Reddit 上的 r/selfhosted 社区提供的大力支持、宝贵反馈和鼓励。

原始讨论： https://www.reddit.com/r/selfhosted/comments/1ogis3j/i_built_a_selfhosted_alternative_to_googles_video/

贡献

我们欢迎各种形式的贡献！请阅读 CONTRIBUTING.md 文件，了解我们的行为准则以及提交拉取请求的流程。

开发环境搭建

如果您想扩展应用功能或修复 bug，请按照以下步骤操作。

1. 克隆仓库

git clone https://github.com/iliashad/edit-mind
cd edit-mind

2. 设置开发环境

cp .env.system.example docker/.env.system
cp .env.example docker/.env.dev

3. 以开发模式启动 Docker 容器

pnpm install
cd docker 
docker-compose -f docker-compose.dev.yml up --build

社区分享

观看 Edit Mind 在 Twelve Labs 的演示（从 21 分 12 秒开始）

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许可证

本项目采用 Edit Mind 许可证授权——详情请参阅 LICENSE.md 文件。

Edit Mind 快速上手指南

Edit Mind 是一个本地视频知识库工具，支持对视频进行转录、帧分析和多模型嵌入索引。你可以使用自然语言搜索视频内容或特定场景。所有数据均在本地运行，保障隐私安全。

注意：本项目目前处于积极开发阶段，尚未达到生产就绪状态，可能存在功能不完整或偶发 Bug。

环境准备

系统要求

• 操作系统：macOS、Windows 或 Linux
• 必须安装并运行 Docker Desktop (包含 Docker Compose)
• 可选：NVIDIA GPU（用于加速 AI 推理，需配置 CUDA）

前置依赖

• Docker Desktop
• 若使用 Ollama 模型，需预先在宿主机安装并运行 Ollama 服务。

安装步骤

1. 创建项目目录

mkdir edit-mind
cd edit-mind

2. 配置 Docker 文件共享

重要：必须先让 Docker 能够访问你的视频存储文件夹。

• macOS/Windows:
  1. 打开 Docker Desktop。
  2. 进入 Settings → Resources → File Sharing。
  3. 添加存放视频的路径（例如：/Users/yourusername/Videos 或 D:\Videos）。
  4. 点击 Apply & Restart。
• Linux: 通常默认已启用，无需额外配置。

3. 下载配置文件

根据你的硬件情况选择下载对应的 docker-compose.yml。

通用版本 (CPU):

curl -L https://raw.githubusercontent.com/IliasHad/edit-mind/refs/heads/main/.env.example -o .env
curl -L https://raw.githubusercontent.com/IliasHad/edit-mind/refs/heads/main/.env.system.example -o .env.system
curl -L https://raw.githubusercontent.com/IliasHad/edit-mind/refs/heads/main/docker-compose.yml -o docker-compose.yml

NVIDIA GPU 版本:

curl -L https://raw.githubusercontent.com/IliasHad/edit-mind/refs/heads/main/.env.example -o .env
curl -L https://raw.githubusercontent.com/IliasHad/edit-mind/refs/heads/main/.env.system.example -o .env.system
curl -L https://raw.githubusercontent.com/IliasHad/edit-mind/refs/heads/main/docker-compose.cuda.yml -o docker-compose.yml

4. 编辑环境变量 (.env)

使用编辑器打开 .env 文件，配置以下关键项：

# 1. 设置视频文件夹路径 (必填)
# 必须与步骤 2 中添加到 Docker 文件共享的路径一致
HOST_MEDIA_PATH="/Users/yourusername/Videos"

# 2. 选择 AI 模型 (二选一)

# 选项 A: 使用 Ollama (推荐，更隐私，需提前下载模型)
USE_OLLAMA_MODEL="true"
OLLAMA_HOST="http://172.17.0.1"
OLLAMA_PORT="11434"
OLLAMA_MODEL="qwen2.5:7b-instruct"
# 注意：使用前需在宿主机运行: 
# OLLAMA_HOST=0.0.0.0:11434 ollama serve
# ollama pull qwen2.5:7b-instruct

# 选项 B: 使用 Google Gemini API (需 API Key)
# USE_GEMINI="true"
# GEMINI_API_KEY="your-gemini-api-key-from-google-ai-studio"

# 3. 生成安全密钥 (必填)
# 运行下方命令生成随机字符串并填入
ENCRYPTION_KEY="your-random-32-char-base64-key"
SESSION_SECRET="your-random-session-secret"

生成密钥命令参考：

# 生成 ENCRYPTION_KEY
openssl rand -base64 32

# 生成 SESSION_SECRET
openssl rand -hex 32

5. 启动服务

在项目根目录执行：

docker compose up

等待日志中出现 "ready" 相关提示，表示服务启动成功。

基本使用

1. 访问 Web 界面

打开浏览器访问：

• 常规浏览器：http://localhost:3745
• Safari 浏览器：http://127.0.0.1:3745

2. 登录系统

• 账号: admin@example.com
• 密码: admin

3. 添加并索引视频

1. 登录后，进入设置页面：http://localhost:3745/app/settings
2. 点击 "Add Folder"。
3. 选择你在 HOST_MEDIA_PATH 中配置的文件夹。
4. 进入该文件夹详情页，点击 "Rescan"。
5. 后台服务将自动开始处理视频（提取元数据、转录、分析等），并持续监控新文件。

4. 搜索视频

处理完成后，即可在主界面使用自然语言（如“穿红衣服的人”、“关于会议的讨论”）搜索视频片段。