DigUp

DigUp 是一款 MIT 许可的桌面搜索应用，用 Google DeepMind 的 EmbeddingGemma 2 为用户选定的本地文件夹建立索引。它不只依赖文件名和关键词，也能按自然语言描述查找照片、PDF 页面、录音、视频帧、截图或源代码。项目仍在持续维护，提供 macOS 正式版以及 Windows、Linux Beta 包。

核心能力

• 本地跨模态搜索： 一条查询可匹配文档文字、图片、视频片段或音频内容；发票号、报错信息等精确字词也会被加权。
• 数据留在设备： 仓库说明被索引的内容不会离开电脑；联网仅用于下载模型和检查更新，且更新检查可以关闭。
• 可直接定位结果： 在受支持的软件中，PDF 会打开到页码，音视频会跳到匹配时刻，代码结果可交给设置的编辑器。
• 可选的代码索引： 代码搜索默认关闭，并按官方说明排除 git 忽略、生成、第三方、隐藏及疑似密钥文件。

实际使用流程

从官方 Release 安装后，先选择一个不含敏感资料的小文件夹，等首次索引完成再评估结果。用三组问题测试：图片或场景描述、文档中的一句话、以及精确编号。代码搜索应先在可丢弃的仓库开启，并检查哪些文件被纳入、结果是否正确跳转到编辑器。项目文档显示模型组件首次下载约 865 MB；大型资料库在纯 CPU 设备上可能需要数小时。

限制与替代方案

语义检索不能替代备份、访问控制或传统文件检索。图像和视频很多时初始索引会较慢，macOS 之外的截图文字识别也有功能差异。EmbeddingGemma 是其底层模型词条；若只想分析主动上传的一组资料，可对比托管式的 NotebookLM。

开始使用

请阅读官方安装说明，核对适合系统的发布包，并从你愿意在本机建立索引的文件夹开始。