DigUp

DigUp は、Google DeepMind の EmbeddingGemma 2 で選択したローカルフォルダを索引化する MIT ライセンスのデスクトップ検索アプリです。ファイル名やキーワードだけではなく、自然言語の説明から写真、PDF のページ、録音、動画フレーム、スクリーンショット、ソースコードを見つけられます。macOS 版と、Windows/Linux 向け Beta パッケージを提供する継続開発中のプロジェクトです。

主な機能

• ローカルのマルチモーダル検索： 文書テキスト、画像、動画の一場面、音声を一つの問い合わせで探せます。請求書番号やエラー文字列などの完全一致も重視されます。
• 端末内での索引化： リポジトリによると、索引化した内容はコンピュータの外に出ません。ネットワークはモデル取得と更新確認だけに使われ、更新確認は無効化できます。
• 結果から作業へ： 対応アプリでは PDF を該当ページで、音声・動画を該当時刻で開き、コード結果は設定済みのエディタに渡せます。
• 任意のコード検索： コード索引は初期状態で無効です。公式の説明では git ignore、生成物、ベンダー、隠しファイル、鍵らしいファイルを除外します。

実用的な流れ

公式 Release から入れ、まず機密性の低い小さなフォルダを選んで初回索引を完了させます。画像の説明、文書の一節、正確な識別子という三種類の質問で試してください。コード検索は使い捨てのリポジトリで有効にし、対象ファイルとエディタへのジャンプを確認してから広げます。モデル部品の初回ダウンロードは約 865 MB と記載され、大きなライブラリの CPU 索引には時間がかかります。

制限と代替

意味検索はバックアップ、アクセス制御、通常のファイル検索の代わりではありません。大きな画像・動画ライブラリでは初回索引が長くなり、macOS 以外ではスクリーンショット文字認識に差があります。EmbeddingGemma は基盤モデルです。選択した資料群だけを扱うなら、ホスト型の NotebookLM も比較対象です。

始め方

公式インストール手順を確認し、対象 OS の Release を検証して、端末内で索引化してよいフォルダから始めてください。