DigUp 是一款免費的 Mac 應用程式，可在本地運行 Google DeepMind 的新版 EmbeddingGemma 2 模型，讓使用者透過描述記憶中的內容來搜尋自己的檔案。該模型將文字、圖片、音訊和影片整合在同一個空間中，支援多種搜尋場景：例如輸入「影片中的斑馬」可直接跳轉至該片段出現的時刻；輸入「他們談論睡眠的地方」可跳轉至 Podcast 的特定分鐘；輸入「租約中關於寵物的條款」會顯示 PDF 頁面並標記相關文字；輸入「海灘上的狗」可找到照片，且使用孟加拉語或阿拉伯語進行相同搜尋也能找到結果；若啟用程式碼搜尋功能，輸入 `code: retry with backoff` 可在編輯器中開啟對應函式。

技術實現方面，DigUp 使用 ggml-org 提供的 Q8_0 GGUF 模型（大小 865 MB，僅需下載一次），基於 llama.cpp 和 Metal 加速，並封裝在原生 Swift 應用程式中，無需 Python 環境。搜尋時僅載入文字編碼器（約 250 MB），在停止輸入後約 0.1 秒內顯示結果。索引過程的記憶體峰值低於 2 GB，處理完成後輔助程序會自動退出。音訊和影片無論長度如何，均以 30 秒為視窗並每個鏡頭抽取一幀進行處理。所有運算均在本地進行，僅在模型下載和可關閉的更新檢查時連線網路。

該軟體採用 MIT 授權，免費提供，要求硬體為 Apple Silicon，作業系統為 macOS 14 或更高版本。原始碼與已簽名及公證的下載連結位於 GitHub 倉庫：https://github.com/ARahim3/DigUp。

社群觀察

社群成員對該應用表現出興趣。用戶 mobilemike42 建議增加一個能讀取相同資料庫的命令列介面（CLI）。用戶 lakySK 讚賞該應用正是 Spotlight 應有的樣子，並表示期待試用。用戶 Few-Butterscotch8747 認為這很酷，並指出終於有人將嵌入模型用於其預期的搜尋用途。用戶 Pleasant_Lychee_6839 則簡短表示看起來不錯。