数据快照(2026-10-15)
| 事实 | 数值 | 来源 |
|---|---|---|
| 模型 | EmbeddingGemma 2 · 约 740M 参数 · 约 865 MB Q8(llama.cpp) | Google AI · DigUp README |
| 向量空间 | 共享 768 维多模态空间 | Google AI · DigUp README |
| Mac / Win·Linux | 0.6.1 · 0.7.0-beta.1 | GitHub Releases |
| Stars / forks | 约 3,768 / 254 | GitHub API |
痛点 → DigUp 流程 → 提示
| 痛点 | DigUp + EmbeddingGemma 2 做法 | 提示 |
|---|---|---|
| 哪个 runbook 覆盖退款边界? | 索引支持 PDF/md | 语义 + 关键词 |
| 用户描述错误界面的通话 | 音频窗 | 跳到描述附近 |
| 罕见设置面板截图 | 图像(+ Mac OCR) | 按面板内容找 |
| 坐席电脑隐私 | DigUp 本地优先 | 不对文件内容遥测(README) |
分步清单
- 安装 DigUp;按政策索引 Knowledge / Recordings。
- 完成 EmbeddingGemma 2(约 865 MB)。
- 用客户原话搜,不只内部编号。
- 粘贴回复前核对。
- 知识库仅云占位时见「索引为 0」指南。
为什么这里需要 EmbeddingGemma 2
Google 的 EmbeddingGemma 2(约 740M,统一 768 维多模态空间)正是 DigUp 经 llama.cpp 运行的模型(约 865 MB Q8 包)。一次查询可排序图片、PDF 页、音频窗、视频帧与可选代码——见本机多模态指南与模型页。digup.run 非 Google 官方。
下载与安装
- Mac DMG 0.6.1 · Mac 安装
- Windows 0.7.0-beta.1 · Windows 安装
- Linux .deb / AppImage · Linux 安装
- 常见问题 · 模型大小 / Use Files…