DigUp
一款开源 Mac 桌面应用，基于本地运行的多模态嵌入模型实现语义搜索，支持跨文本、图像、音频、视频的自然语言检索，无需联网，完全本地运行
时间轴 (近 90 天)
DigUp 是一款开源的 Mac 语义搜索应用，基于 EmbeddingGemma 2 模型完全在本地运行
DigUp 能将文本、图像、音频和视频映射到同一个向量空间，实现跨媒介的语义检索
DigUp 将音频和视频切分为 30 秒窗口，每个镜头取一帧，再统一编码进向量空间
DigUp 使用 ggml-org 提供的 Q8_0 GGUF 量化模型，约 865 MB，仅需下载一次
DigUp 运行在支持 Metal 加速的 llama.cpp 之上，封装在原生 Swift 应用里，不依赖 Python 环境
DigUp 搜索时只加载约 250 MB 的文本编码器，在停止输入约 0.1 秒后返回结果
DigUp 的索引过程内存峰值控制在 2 GB 以内，索引完成后辅助进程会自动退出
DigUp 仅在下载模型和检查更新时联网，更新检查可手动关闭
DigUp 采用 MIT 许可证免费开源，经过签名和公证，面向 Apple Silicon 芯片、macOS 14 及以上系统
DigUp 的项目仓库地址为 GitHub ARahim3/DigUp
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全部知识事实 (11)
DigUp 是一款开源的 Mac 语义搜索应用，基于 EmbeddingGemma 2 模型完全在本地运行
50%待验证DigUp 能将文本、图像、音频和视频映射到同一个向量空间，实现跨媒介的语义检索
50%待验证DigUp 将音频和视频切分为 30 秒窗口，每个镜头取一帧，再统一编码进向量空间
50%待验证DigUp 使用 ggml-org 提供的 Q8_0 GGUF 量化模型，约 865 MB，仅需下载一次
50%待验证DigUp 运行在支持 Metal 加速的 llama.cpp 之上，封装在原生 Swift 应用里，不依赖 Python 环境
50%待验证DigUp 搜索时只加载约 250 MB 的文本编码器，在停止输入约 0.1 秒后返回结果
50%待验证DigUp 的索引过程内存峰值控制在 2 GB 以内，索引完成后辅助进程会自动退出
50%待验证DigUp 仅在下载模型和检查更新时联网，更新检查可手动关闭
50%待验证DigUp 采用 MIT 许可证免费开源，经过签名和公证，面向 Apple Silicon 芯片、macOS 14 及以上系统
50%待验证DigUp 的项目仓库地址为 GitHub ARahim3/DigUp
50%待验证文章中 DigUp 的数据与功能描述均来自开发者在 Reddit 的单一来源自述，实际检索准确率仍有待更多用户验证
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