파일이 컴퓨터 어딘가에 존재한다는 사실을 알지만 그 이름이 무엇인지 전혀 모르는 데서 오는 특별한 종류의 좌절감이 있습니다. 해당 스크린샷이 IMG_4837로 저장되었나요? 해당 조항이 포함된 PDF는 무엇입니까? 그리고 그 팟캐스트 녹음에서 기억할 가치가 있는 내용을 어디에서 언급했습니까? DigUp은 파일 이름 추측 게임을 끝내고 Mac 사용자가 대신 기억하는 내용을 설명하여 파일을 검색할 수 있도록 하려고 합니다. 무료 오픈 소스 앱은 Google의 EmbeddingGemma 2를 사용하여 개인 파일을 클라우드로 보내지 않고도 사진, 문서, PDF, 오디오 녹음 및 비디오를 검색합니다.
DigUp은 일상적인 설명을 파일 검색으로 바꿔줍니다.
macOS 14 이상을 실행하는 Apple Silicon Mac에서 사용할 수 있는 DigUp을 통해 사용자는 색인화할 폴더를 선택한 다음 자연어를 사용하여 검색할 수 있습니다. “물 근처에 있는 개”와 같은 검색어를 사용하면 관련 사진을 찾을 수 있고, “그들이 잠에 대해 이야기하는 곳”은 팟캐스트에서 적절한 순간으로 이동할 수 있습니다. 임대 계약의 조항을 검색하면 관련 PDF 페이지가 열릴 수 있고, “결제 거부 오류”와 같은 쿼리를 사용하면 해당 단어가 포함된 스크린샷을 찾을 수 있습니다.
게다가 선택적 코드 검색 기능이 활성화되면 코드를 검색할 수도 있으며, 호출된 내용이 아닌 해당 기능을 기반으로 함수를 찾을 수도 있습니다. 비결은 Google의 7억 4천만 매개변수 다중 모드 임베딩 모델인 EmbeddingGemma 2입니다. 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오를 완전히 별개의 검색 문제로 취급하는 대신 유사한 의미를 가진 콘텐츠를 일치시킬 수 있는 공유 공간에 매핑합니다.
DigUp은 또한 의미론적 검색과 정확한 단어 일치를 결합합니다. 이는 송장 번호나 오류 코드와 같은 특정 항목을 찾을 때 중요합니다. 이 앱은 대략 865MB 모델을 한 번 다운로드하고 로컬에서 검색을 실행합니다. 개발자는 색인화된 파일이 계정이나 원격 측정 없이 Mac에 남아 있다고 말합니다. 캐치? 특히 대규모 미디어 라이브러리를 처리할 때 초기 인덱싱에는 시간이 걸릴 수 있습니다.
DigUp은 혼자가 아니지만 접근 방식에는 몇 가지 트릭이 있습니다.
Apple의 Spotlight 및 기타 의미 검색 또는 로컬 지식 검색 앱과 같은 도구는 이미 사용자가 파일 이름에 전적으로 의존하지 않고도 정보를 찾는 데 도움을 주고 있습니다. 그러나 DigUp의 차이점은 녹화의 특정 순간으로 이동, 비디오 프레임 일치, 관련 PDF 페이지 열기 및 코드 검색을 포함하여 한 곳에서 여러 미디어 유형을 검색하는 데 중점을 둔다는 것입니다. 의미론적 일치와 정확한 단어 검색의 조합은 퍼지 설명과 정확한 쿼리의 균형을 맞추는 데도 도움이 됩니다. 클라우드 기반 AI 검색 서비스와 달리 DigUp은 현재 Apple Silicon이 필요하고 사용자가 색인화할 폴더를 선택해야 하지만 작업을 Mac에서 유지합니다.
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