DigUp — локальный поиск по смыслу в файлах на Mac

DigUp — бесплатное приложение для macOS, которое ищет не только по названию файла, но и по его содержанию. Вместо точного имени можно описать сцену на фотографии, нужный фрагмент разговора, страницу договора или функцию в проекте. Результат открывается в подходящем месте: на странице PDF, в строке кода или рядом с найденным моментом аудио и видео.

Что можно найти с помощью DigUp

Фотографии, документы и скриншоты

Приложение ищет изображения по тому, что на них показано: например, по запросу «собака на пляже». В снимках экрана учитывается и распознанный текст. PDF обрабатываются постранично, в том числе сканы; текстовые документы, Markdown, HTML и распространённые офисные форматы индексируются как текст. Для длинного PDF первые страницы становятся доступны раньше, а остальная часть добавляется по завершении основной индексации.

Аудиозаписи и видео

В аудио можно искать по смыслу сказанного, а в видео — по содержимому кадров и звуковой дорожке. Звук обрабатывается отрезками по 30 секунд, видеоряд анализируется по кадрам, выбранным с учётом смены сцен. Поэтому запрос вроде «где обсуждают сон» помогает перейти к подходящему фрагменту записи, а поиск «зебра в видео» — к нужному месту ролика.

Исходный код — в отдельном режиме

Поиск по коду нужно включить отдельно и выбрать папки проектов. Запрос можно сформулировать по назначению функции, даже если вы не помните её название: например, «повторить неудачный запрос с задержкой». DigUp индексирует исходники, блокноты и документацию проекта, но пропускает сгенерированные и игнорируемые Git-файлы, каталоги зависимостей и содержимое, похожее на ключи или пароли. Результаты открываются в выбранном редакторе, включая VS Code, Cursor, Xcode и IDE JetBrains.

Как работает поиск по смыслу

Одна модель для текста, изображений, аудио и видео

В основе DigUp — EmbeddingGemma 2, мультимодальная модель Google DeepMind. Она переводит запрос и содержимое разных типов файлов в сопоставимые числовые представления. Благодаря этому текстовое описание можно сравнить не только с текстом документа, но и со сценой на фотографии или кадром видео. DigUp запускает модель на Mac через llama.cpp и графический интерфейс Metal; для точных имён, номеров и кодов приложение также использует обычный поиск по словам.

Результат ведёт к нужной странице или моменту

Найденный PDF открывается на подходящей странице, видео и аудио — около совпавшего фрагмента, а код — на строке в редакторе. Фотографии можно просматривать в отдельном окне с сеткой результатов и фильтрами. DigUp дополняет Spotlight: стандартный поиск и семантический поиск можно использовать параллельно.

Файлы обрабатываются на компьютере

DigUp индексирует только выбранные пользователем папки, не загружает их содержимое в облако и не изменяет исходные файлы. Для работы не нужны учётная запись или телеметрия. Приложение выходит в интернет, чтобы один раз скачать модель и проверять обновления; ежедневную проверку обновлений можно отключить. Если файл хранится только в iCloud и ещё не загружен на Mac, DigUp его пропустит.

Установка и системные требования

Mac на Apple Silicon и macOS 14 или новее

DigUp бесплатен и распространяется с открытым исходным кодом по лицензии MIT. Приложение рассчитано на Mac с процессором Apple Silicon под управлением macOS 14 или новее. После установки нужно выбрать папки для поиска и дождаться загрузки модели объёмом около 865 МБ. Панель поиска открывается сочетанием ⇧⌘Space; его можно изменить в настройках.

Первичная индексация занимает время

Несколько сотен файлов приложение может обработать за несколько минут, а большая папка — например, «Загрузки» с видео и документами — может индексироваться около часа. После первой обработки новые файлы становятся доступны для поиска через несколько секунд. Поиск по исходному коду индексируется отдельно и включается только по желанию.

Ограничения, которые стоит учитывать

На момент публикации DigUp предназначен только для macOS; версии для Windows и Linux разработчик обозначил как планы. Модель поддерживает более ста языков, однако её качество неодинаково для всех языков, а собственные тесты разработчика охватывают лишь часть из них. Точное распознавание текста на скриншотах зависит от Apple Vision и доступно примерно для 25 языков. Для китайского, японского и тайского точный поиск отдельных слов ограничен особенностями разделения текста.

DigUp — не чат-бот: он не пересказывает содержимое файлов и не формирует ответы на их основе. Его задача — найти подходящий материал и открыть его в нужном контексте.

Проект и документация

Исходный код и описание модели

Скачать приложение и посмотреть исходный код можно в репозитории DigUp; установщик находится в разделе Releases. Подробнее о модели — в официальной карточке EmbeddingGemma 2. Ещё один пример применения модели для локального поиска по материалам — Google AI Edge Foresight.