DigUp — Mac 메뉴 바에서 사진·PDF·녹음·영상·코드를 '뜻'으로 검색해요 (EmbeddingGemma 2, 완전 로컬)
구글 딥마인드의 EmbeddingGemma 2(7억 4천만 파라미터)를 써서, 파일 이름이 아니라 내용의 의미로 내 Mac 파일을 찾아 주는 무료 오픈소스 메뉴 바 앱이에요. 인터넷에 아무것도 보내지 않아요.
- DigUp은 Mac 메뉴 바에 사는 무료 오픈소스(MIT) 앱이에요. 구글 딥마인드가 2026년 10월 공개한 EmbeddingGemma 2(7억 4천만 파라미터, Apache 2.0)를 llama.cpp로 돌려서, 사진·PDF·문서·녹음·영상·코드를 의미(semantic) 검색해요.
- 검색어를 내 말로 쓰면 돼요. "해변에 있는 강아지"로 사진을 찾고, "잠에 대해 이야기하는 부분"으로 팟캐스트의 그 구간을 찾아요. 100개 이상 언어를 지원하고, 파일 이름·문서 텍스트·스크린샷 속 글자도 정확히 잡아요.
- 모든 처리가 Mac 안에서 끝나요. 모델을 처음 한 번(865MB) 내려받으면 인터넷을 쓰지 않아요. Apple Silicon, macOS 14 이상이 필요하고, GitHub 스타 2,200개, 라이선스는 MIT예요.
코드 검색 기능을 켜면 "retry a failed call with backoff"처럼 함수가 하는 일로 찾아요. llama.cpp 전체 색인이 약 20분·130MB 정도라고 README에 적혀 있어요. Zed, VS Code, Cursor, JetBrains 등에서 해당 줄로 바로 열려요.
촬영 소스가 수백 개인 폴더에서 "제품을 들고 있는 손"이나 "배경이 흰 스크린샷"처럼 묘사해서 바로 찾을 수 있어요. 영상은 해당 장면의 시점으로 열려요.
계약서 PDF에서 "반려동물 관련 조항"을 찾거나, 녹음 파일에서 "가격 이야기하는 부분"을 찾아 그 시점으로 바로 갈 수 있어요. 파일을 일일이 열어 보는 시간을 줄여 줘요.
1) Homebrew: brew install --cask arahim3/tap/digup (또는 GitHub Releases에서 DMG 다운로드) 2) 앱을 열면 모델(865MB)을 한 번 내려받고, 검색할 폴더를 고르기 3) 아무 앱에서 Shift+Cmd+Space → 찾고 싶은 내용을 내 말로 입력 4) 결과에서 Enter(열기) · Space(미리 보기) · Cmd+Enter(Finder에서 보기)
촬영 소스나 자료 파일이 많은 분이라면 설치해서 바로 써 볼 만한 도구예요. 로컬 전용이라 민감한 파일이 있어도 안심이고, MIT 라이선스라 부담도 없어요.
Mac 메뉴 바에서 사진·PDF·녹음·영상·코드를 내용의 의미로 검색하는 무료 오픈소스 앱 DigUp이 나왔어요. 구글 딥마인드가 2026년 10월에 공개한 멀티모달 임베딩 모델 EmbeddingGemma 2(7억 4천만 파라미터, Apache 2.0)를 llama.cpp(Metal)로 돌려서, 모든 처리를 Mac 안에서 끝내요.
어떻게 찾나요
아무 앱에서 Shift+Cmd+Space를 누르고, 찾고 싶은 내용을 내 말로 써요.
- "해변에 있는 강아지" → 해당 사진을 찾아요
- "잠에 대해 이야기하는 부분" → 팟캐스트의 그 시점으로 열어요
- "임대 계약서에서 반려동물 조항" → PDF의 해당 페이지를 보여 주고 글자를 표시해요
- 영어로 검색해도 벵골어·아랍어 등 100개 이상 언어로 쓴 메모를 찾아요 (반대도 돼요)
의미 검색과 함께 정확한 문자열(송장 번호, 에러 코드, 이름)도 파일 이름·문서 텍스트·스크린샷 속 글자에서 동시에 잡아요.
코드 검색
설정에서 코드 검색을 켜면 프로젝트 폴더를 색인해요. "retry a failed call with backoff"처럼 함수가 하는 일로 찾거나, 함수 이름을 그대로 쳐서 정의 위치로 갈 수 있어요. Zed, VS Code, Cursor, Xcode, JetBrains 등에서 해당 줄로 바로 열려요. README에 따르면 llama.cpp 전체를 색인하는 데 약 20분, 인덱스 130MB 정도예요.
읽는 파일과 개인정보
사진(HEIC, JPEG, PNG 등), PDF(스캔 포함, 파일당 최대 5,000페이지), 문서(txt, md, docx 등), 오디오(30초 겹침 구간으로 나눠 시점 표시), 영상(몇 초마다 프레임 + 오디오)을 읽어요. .ssh, 키 파일, 비밀번호 파일, 앱 번들, 캐시는 절대 읽지 않아요.
모델을 처음 한 번(865MB) 내려받으면 인터넷을 쓰지 않아요. 계정도, 텔레메트리도 없어요. 라이선스는 MIT예요.
설치
Homebrew: brew install --cask arahim3/tap/digup, 또는 GitHub Releases에서 DMG를 받아요. Apple Silicon Mac, macOS 14 이상이 필요해요. 처음 색인은 파일 수백 개면 몇 분, 큰 다운로드 폴더는 한 시간쯤 걸리고, 그 뒤에는 새 파일이 1~2초면 검색에 잡혀요.
GitHub 스타 2,200개, 포크 164개(10월 14일 기준)예요.
