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ARahim3

ARahim3/DigUp

EmbeddingGemma 2로 사진, PDF, 문서, 오디오, 동영상, 코드를 의미 기반으로 검색하는 로컬 데스크톱 앱

대체할 수 있는 제품:SpotlightGoogle Photos

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어떤 프로젝트인가요?

DigUp을 사용하면 파일에 담긴 내용을 설명해 컴퓨터의 파일을 검색할 수 있습니다. 색인할 폴더를 선택하면 사진, PDF, 문서, 오디오 녹음, 동영상과 선택적으로 소스 코드까지 읽어들입니다. “해변에 있는 개” 같은 검색어로 사진을 찾고, “수면에 대해 이야기하는 부분”을 검색해 팟캐스트의 해당 시점으로 이동하거나, “임대차 계약서의 반려동물 관련 조항”을 검색해 PDF의 해당 페이지를 열 수 있습니다.

Google DeepMind의 멀티모달 임베딩 모델 EmbeddingGemma 2를 기반으로 합니다. 이 모델은 텍스트, 이미지, 오디오, 동영상을 하나의 공유 벡터 공간에 배치합니다. 모델은 llama.cpp를 통해 로컬에서 실행되며, GPU를 사용할 수 있으면 활용합니다(macOS에서는 Metal, Windows와 Linux에서는 Vulkan). 송장 번호나 오류 코드처럼 정확히 일치해야 하는 문자열도 키워드로 검색해 순위에 반영합니다. 색인한 내용은 기기 밖으로 전송되지 않습니다. 네트워크 연결은 모델을 한 번 다운로드할 때와 파일 정보를 전송하지 않는 일일 업데이트 확인 때만 사용됩니다.

Mac 앱은 Swift와 SwiftUI로 작성되었으며, 파일 읽기와 스크린샷 OCR에 macOS 프레임워크를 사용합니다. Windows와 Linux 버전은 같은 검색 엔진을 공유하고 Tauri로 빌드됩니다. Windows와 Linux용 첫 릴리스는 베타로 표시되어 있습니다.

핵심 기능

  • 01이미지, PDF, 문서, 오디오, 동영상의 의미 기반 검색
  • 02일치하는 PDF 페이지, 오디오 시점 또는 동영상 장면으로 바로 이동
  • 03선택 사항인 코드 검색으로 편집기에서 일치하는 줄을 열기
  • 04llama.cpp를 사용해 기기에서 완전히 실행하며, 가능한 경우 GPU 가속 활용
  • 05송장 번호, 코드, 이름을 정확히 일치시키는 키워드 검색
  • 06macOS에서 사용 가능하며, Windows와 Linux 빌드는 베타 버전

활용 사례

  • 긴 녹음이나 동영상을 일일이 탐색하지 않고 원하는 부분 찾기
  • PDF와 스캔한 계약서가 가득한 폴더에서 조항이나 페이지 찾기
  • 파일 이름이 아니라 사진에 담긴 내용으로 개인 사진 검색
  • 함수의 동작을 설명해 자신의 코드베이스 검색

토픽

#semantic-search#embeddings#file-search#on-device#local-first#multimodal#llama-cpp#macos#embeddinggemma#linux

자주 묻는 질문

DigUp은(는) 무엇인가요?
EmbeddingGemma 2로 사진, PDF, 문서, 오디오, 동영상, 코드를 의미 기반으로 검색하는 로컬 데스크톱 앱 DigUp을 사용하면 파일에 담긴 내용을 설명해 컴퓨터의 파일을 검색할 수 있습니다. 색인할 폴더를 선택하면 사진, PDF, 문서, 오디오 녹음, 동영상과 선택적으로 소스 코드까지 읽어들입니다. “해변에 있는 개” 같은 검색어로 사진을 찾고, “수면에 대해 이야기하는 부분”을 검색해 팟캐스트의 해당 시점으로 이동하거나, “임대차 계약서의 반려동물 관련 조항”을 검색해 PDF의 해당 페이지를 열 수 있습니다.
DigUp은(는) 무료로 사용할 수 있나요? 라이선스는 무엇인가요?
DigUp은(는) MIT 라이선스의 오픈소스입니다. 상업용 제품에 사용하기 전에 라이선스 조건을 확인하세요.
DigUp은(는) 아직 유지보수되고 있나요?
활발히 유지보수 중. DigUp의 마지막 커밋은 2026년 10월 18일입니다.
DigUp은(는) 어디에 사용할 수 있나요?
긴 녹음이나 동영상을 일일이 탐색하지 않고 원하는 부분 찾기 PDF와 스캔한 계약서가 가득한 폴더에서 조항이나 페이지 찾기 파일 이름이 아니라 사진에 담긴 내용으로 개인 사진 검색 함수의 동작을 설명해 자신의 코드베이스 검색
DigUp은(는) 어디서 받을 수 있나요?
소스 코드와 설치 방법은 GitHub에 있습니다: https://github.com/ARahim3/DigUp

요약은 프로젝트 README를 바탕으로 AI가 작성했습니다. GitHub 통계는 매일 갱신됩니다.

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