최근 '옴니(Omni)'라는 새로운 macOS 앱이 등장하며 로컬 파일 검색 방식에 혁신을 예고했습니다. 이 앱은 사용자의 맥(Mac) 내에 저장된 다양한 형식의 파일을 인터넷 연결 없이 온디바이스(on-device)로 검색하는 기능을 제공합니다. 특히 텍스트, 코드, PDF, 이미지, 오디오, 비디오 등 모든 종류의 데이터를 하나의 공유된 벡터 공간에 임베딩(embedding)하여 파일명 기반이 아닌 '의미' 기반으로 검색할 수 있다는 점이 핵심입니다.
옴니는 애플 실리콘(Apple silicon) 맥의 GPU를 활용하며, jina-embeddings-v5-omni 모델을 MLX-Swift로 포팅하여 구동됩니다. 모델은 나노(Nano, 약 1.9GB)와 스몰(Small, 약 3.1GB) 두 가지 크기로 제공되며, 최초 1회 다운로드 후에는 네트워크 연결 없이 모든 인덱싱과 검색 작업을 수행합니다. 이는 '에어갭(airgapped)' 환경에서도 작동 가능함을 의미하며, 사용자의 문서, 다운로드, 데스크톱 등 지정된 폴더를 인덱싱하여 검색합니다. 모든 처리가 기기 내에서 이루어지므로 개인 정보 유출 우려 없이 안전하게 사용할 수 있습니다.
이러한 온디바이스 멀티모달 검색은 사용자에게 여러 중요한 이점을 제공합니다. 첫째, 클라우드 서버에 데이터를 전송할 필요가 없어 개인 정보 보호 및 보안이 강화됩니다. 둘째, 인터넷 연결 여부와 관계없이 언제든 검색이 가능하며, 네트워크 지연 없이 빠른 검색 속도를 경험할 수 있습니다. 셋째, 파일 형식에 구애받지 않고 내용의 '의미'를 파악하여 검색하므로, 기존의 파일명이나 키워드 검색으로는 찾기 어려웠던 정보까지 효율적으로 찾아낼 수 있습니다. 이는 특히 방대한 로컬 파일을 관리하는 전문가나 연구자들에게 매우 유용한 도구가 될 것으로 기대됩니다.