ARahim3/DigUp
Search your computer by what's in your files: photos, PDFs, documents, recordings, videos and code. On-device on Mac, Windows and Linux, built on Google DeepMind's EmbeddingGemma 2.
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ARahim3/DigUp
深度介绍
它是什么
DigUp 是一款本地优先的语义文件搜索工具，让你按「文件内容」而非文件名来检索照片、PDF、文档、录音、视频和代码。基于 Google DeepMind 的 EmbeddingGemma 2 构建，完全在设备端运行。
核心亮点
- 多模态语义搜索：跨越文本、图像、音视频统一索引，无需手动打标签
- 纯本地推理：基于 llama.cpp 运行嵌入模型，数据不出本机
- 三平台覆盖：Mac、Windows、Linux 全支持，Mac 端以菜单栏应用形态常驻
- MIT 开源：Swift + Tauri 混合栈，便于二次开发
为什么火
在隐私焦虑和本地 AI 浪潮交汇处，DigUp 精准切中「Spotlight 搜不到内容、云盘不敢上传」的痛点。EmbeddingGemma 2 的轻量化让消费级设备也能跑出可用的语义检索质量，3596 星是社区对「本地 RAG 式文件管理」的真实投票。
适合谁用
- 素材、论文、录屏堆积如山，却记不住文件名的创作者与研究者
- 对数据主权敏感、拒绝把私人文件交给云服务的用户
- 想研究端侧嵌入模型落地的开发者
快速上手
前往 GitHub Releases 下载对应平台安装包，首次启动会引导建立索引目录。索引完成后，直接输入自然语言描述（如「上周会议的白板照片」）即可命中目标文件。