DigUp: поиск на Mac по содержимому PDF, фото, аудио и видео

Как повторить

1. Установите приложение через Homebrew (менеджер программ для macOS): brew install --cask arahim3/tap/digup. Другой способ: скачайте DigUp-0.6.1.dmg со страницы релиза и перетащите его в Applications.
2. При первом запуске DigUp один раз скачивает модель, около 865 МБ. Это отдельные части для текста и для картинок с аудио.
3. В настройках выберите папки для индексации, то есть для разбора их содержимого: документы, фото, подкасты, код.
4. Если индексация нагружает компьютер, ограничьте её по часам в Settings → Folders. По умолчанию это с часу ночи до семи утра, а поиск работает весь день.
5. Поиск по коду по умолчанию выключен. Включите его в настройках отдельно для каждой нужной папки.
6. Вызывайте поиск сочетанием ⇧⌘Space и пишите запрос обычной фразой. Например, «the clause about pets in the lease» открывает страницу договора с подсвеченным пунктом, а «where they talk about sleep» находит эпизод подкаста с таймкодом. Для поиска по коду начните запрос с code:, и результат откроется в редакторе на нужной строке.

Как проверить результат

Добавьте папку со смешанным содержимым: пару PDF, десяток фото и один подкаст. Наберите запрос без слов из имени файла, например «счёт за интернет» или «фото с собакой на пляже». Если нашлось нужное, всё работает. Если выдача пустая или случайная, посмотрите прогресс индексации в Settings и проверьте, что папка есть в списке.

Как это устроено

DigUp использует модель EmbeddingGemma 2 от Google DeepMind. Она переводит текст, картинки, звук и видео в наборы из 768 чисел, и эти наборы для всех форматов сопоставимы между собой. Запрос переводится так же, поэтому его можно сравнить с абзацем PDF, кадром видео или секундой подкаста по смыслу, даже если слова не совпадают.

Приложение запускает облегчённую 8-битную версию модели через llama.cpp (программу для запуска моделей на своём компьютере) на GPU Mac. Все расчёты идут на самом компьютере. В сеть DigUp выходит только чтобы скачать модель и проверить обновления, проверку обновлений можно отключить. Модель вышла в начале октября 2026 года, независимых замеров качества поиска почти нет, поэтому точность лучше оценивать на своих файлах.

Ссылки

• Релиз DigUp 0.6.1: страница загрузки DMG.
• Репозиторий ARahim3/DigUp: описание, установка и системные требования, лицензия MIT.
• EmbeddingGemma 2 на Hugging Face: карточка модели (740 млн параметров, лицензия Apache 2.0).

Источник: ARahim3, GitHub-релиз + пост в Telegram-канале @exploitex.