DigUp用谷歌新模型重做Mac搜索，可按视频画面和播客内容找文件

独立开发者 Abdur Rahim 开源的 DigUp，正在把 Mac 上的文件搜索从「记文件名」改成「按内容找」。如果用户只记得某段视频里出现过斑马，或某期播客谈过睡眠，DigUp 可以直接定位到对应内容。

可直接搜索视频画面、播客片段和文档内容

按照 BlockBeats 发布的快讯，DigUp 支持直接输入「视频里的斑马」，随后跳到斑马出现的镜头；搜索「聊到睡眠的地方」，则能定位到播客中的相关时间点。

除音视频外，这款工具也能搜索照片和 PDF，还可以直接打开合同中某条规定所在的页面。对传统文件搜索难以处理的内容级检索，DigUp 试图在本地给出结果。

采用 EmbeddingGemma 2，在 Mac 本地完成索引和搜索

DigUp 使用的是 Google DeepMind 于 10 月 6 日发布的 EmbeddingGemma 2。该模型可将文字、图片、声音和视频转换成能够相互比较的数字特征，因此一句文字描述也可以对应到相关画面或声音。

DigUp 会先为选定文件夹建立索引，搜索时也支持精确匹配发票号码、错误代码等内容。整个索引和搜索过程都在 Mac 本地完成，用户无需把私人文件上传到云端。

免费开源，目前仅支持苹果自研芯片 Mac

DigUp 目前免费开源，发布不到一周，GitHub Star 已超过 3000。

兼容性方面，这款工具暂时只支持搭载苹果自研芯片的 Mac，系统要求为 macOS 14 及以上。首次使用时，用户需要下载约 865 MB 的模型，并花时间完成索引建立。