DigUp – пошуковик для macOS на базі EmbeddingGemma 2 від Google
DigUp – новий локальний пошуковик для macOS, що використовує модель EmbeddingGemma 2 від Google та шукає файли і їх вміст за ембеддінгами без відправки даних.
Чудове застосування моделі EmbeddingGemma 2 від Google.
Хтось на Reddit створив на її основі пошуковик для Mac, який працює значно краще стандартного пошуку Spotlight у macOS.
Називається DigUp. Додаток вміє шукати не лише файли, а й їх вміст: PDF, скріншоти, фотографії, подкасти та відео.
Все завдяки пошуку за ембеддінгами. Вам не потрібно знати точні слова. Достатньо приблизно описати, що ви шукаєте, і модель знайде найвідповідніший результат. Наприклад, запит «де вони говорять про сон» дозволить одразу перейти до потрібного моменту подкасту.
Сама модель невелика, з відкритим вихідним кодом. Вона працює локально на Mac, і ваші файли ніде не надсилаються.
Такий пошук можна реалізувати практично скрізь, де зараз використовується локальний пошук.
Коментарі
Дайджест щотижня
Найкраще про vibe coding, AI-агентів та open source — раз на тиждень, без спаму.
Схожі статті
Всі статтіInditex Tech: інструменти Teams MCP, iOS MCP Simulator, Weave.js, Cerbia
Технічна команда Inditex (Zara) опублікувала 40 відкритих репозиторіїв на GitHub, включаючи інструменти Teams MCP, iOS MCP Simulator, Weave.js та Cerbia для роботи з LLM‑пайплайнами.
RL_Envs_101: скіл для швидкого створення RL-середовищ у фреймворках
RL_Envs_101 допомагає створювати RL-середовища в OpenEnv, OpenReward, Verifiers, NemoGym тощо, з прикладами та установкою через npx.
Oh-my-codex: воркфлоу-шар для Codex зі скілами та станом
Oh-my-codex (OMX) додає до Codex сталий воркфлоу, канонічні скіли та постійний стан у .omx/: плани, логи, пам’ять і режими. MIT.