DigUp: локальний семантичний пошук для Mac на базі EmbeddingGemma 2
Відкритий застосунок DigUp використовує векторний пошук на базі EmbeddingGemma 2, щоб знаходити файли та їхній вміст на Mac без відправки даних.
DigUp: локальний семантичний пошук для Mac на базі EmbeddingGemma 2
На основі моделі EmbeddingGemma 2 від Google створили пошуковий застосунок для Mac, який працює значно краще за стандартний Spotlight в macOS.
Застосунок називається DigUp. Він уміє шукати не лише файли, а й їхній вміст: PDF, скріншоти, фото, подкасти та відео.
Усе завдяки пошуку за ембеддингами. Вам не потрібно знати точні слова. Достатньо приблизно описати, що ви шукаєте, і ШІ-модель знайде найбільш релевантний результат. Наприклад, запит «де вони говорять про сон» дозволить одразу перейти до потрібного моменту подкасту.
Сама модель невелика й має відкритий код. Вона працює локально на Mac, тому ваші файли нікуди не надсилаються.
Такий пошук можна впровадити майже скрізь, де зараз використовується локальний пошук.
Чому це важливо
АналітикаЦе приклад, як невеликі відкриті ШІ-моделі можуть робити локальний пошук семантичним і приватним: замість точних ключових слів користувач описує намір, а дані залишаються на пристрої.
Обговорити новину у спільноті
Діліться своїм досвідом та думками з ШІ-розробниками