开源工具 DigUp 基于 EmbeddingGemma 2 实现 Mac 本地跨模态搜索
Mac 找文件别死磕 Spotlight 了，DigUp 开源可用，说一句“视频里有斑马”就能跳到那一秒，PDF 也能直接翻到页码。
Mac 开源菜单栏工具 DigUp 基于 Google DeepMind 的 EmbeddingGemma 2 模型，把文字、图片、音频、视频统一转为 768 维向量，实现本地跨模态语义搜索。用户忘记文件名时，用自然语言描述记得的内容即可检索，例如“视频里出现过斑马”“播客里聊过睡眠”“合同里有一条关于宠物”。Mac 自带的 Spotlight 只能搜文件名、部分文档正文和元数据，这类描述式检索是它的盲区。DigUp 的特色是内部定位：搜视频直接跳到画面出现的具体秒数，搜播客跳到对应音频区间，搜 PDF 自动翻到具体页码，还能定位代码的具体行数。
兄弟们，这个牛P DigUp ：一款 Mac 开源菜单栏搜索工具 它基于基于 Google 多模态嵌入向量模型 EmbeddingGemma 2开发 你哪怕完全忘记了文件名，只要用自然语言描述你记得的画面、声音或内容，它不仅能帮你找到文件 还能直接带你跳到视频的具体秒数、音频的对应话题、PDF 的对应页码，甚至代码的具体行数... 大家的痛点：Mac 自带的 Spotlight 只能搜文件名、部分文档正文和元数据； 但如果你只记得“视频里出现过斑马”、“播客里聊过睡眠”、“合同里有一条关于宠物”或者“一段指数退避重试的代码”，原生搜索就无能为力了。 DigUp 的解决方式：基于 Google DeepMind 开源的多模态嵌入模型 EmbeddingGemma 2，把文字、图片、音频、视频全都转化为计算机可以比对的数学向量（768 维空间），实现真正的本地跨模态语义搜索。 最大特色：精准内部定位 找到视频会直接调用播放器跳到画面出现的时刻 搜播客直接跳到那句话的音频区间 搜 PDF 自动翻到具体条款页码。 Your browser does not support the video tag. 🔗 View on Twitter 💬 6 🔄 0 ❤️ 9 👀 2140 📊 8 ⚡
