DigUp
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 |
|---|---|---|
| 找旧情绪板照片 | 索引设计库；描述场景 | 768 维视觉近邻 |
| 客户批注 PDF 某页 | PDF 页嵌入 | 打开到批注页 |
| 流程录屏 | 视频瞬间 + 音频 | 跳到界面状态附近 |
| 导出与 Figma 命名混乱 | 跨文件夹按含义搜 | 编辑用 Figma；查找用 DigUp |
分步清单
- 安装 DigUp；索引 Exports / References / Specs（本地副本）。
- 完成首次 EmbeddingGemma 2（约 865 MB）。
- 按视觉搜（「海滩上的狗」）或 Mac 截图文字。
- Win/Linux 仅 CPU 时大图库索引更慢（README）。
- 相关：多模态指南 + 对比 Spotlight。
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…