DigUp: локальный семантический поиск для Mac на базе EmbeddingGemma 2
Открытое приложение DigUp использует эмбеддинги EmbeddingGemma 2 для поиска файлов и их содержимого на Mac без отправки данных.
Классное применение модели EmbeddingGemma 2 от Google
На её основе создали поисковик для Mac, который работает гораздо лучше стандартного Spotlight в macOS.
Называется DigUp. Приложение умеет искать не только файлы, но и их содержимое: PDF, скриншоты, фотографии, подкасты и видео.
Всё благодаря поиску по эмбеддингам. Вам не нужно знать точные слова. Достаточно примерно описать, что вы ищете, и модель найдёт наиболее подходящий результат. Например, запрос «где они говорят о сне» позволит сразу перейти к нужному моменту подкаста.
Сама модель небольшая, с открытым исходным кодом. Она работает локально на Mac, и ваши файлы никуда не отправляются.
Такой поиск можно реализовать практически везде, где сейчас используется локальный поиск.
Почему это важно
АналитикаЭто пример того, как небольшие открытые модели могут сделать локальный поиск семантическим и приватным: вместо точных ключевых слов пользователь описывает намерение, а данные остаются на устройстве.
Обсудить в сообществе
Делитесь опытом и мыслями с ИИ-разработчиками