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 |
|---|---|---|
| 他们哪段提到预算？ | 音频 30 秒窗 | 跳到引语附近 |
| 抗议标语的 B-roll | 视频帧嵌入 | 按画面找 |
| 公开资料 PDF 里的针 | PDF 页含义 + 关键词 | 打开到页 |
| 线人/来源隐私 | DigUp 本地优先 | 无账号；谨慎选择文件夹 |
分步清单
- 安装 DigUp；本机索引采访/调研（先下载云占位）。
- 完成约 865 MB EmbeddingGemma 2。
- 按话题搜口述内容；发稿前在播放器核对引语。
- 数小时媒体用夜间索引。
- 网络阻挡时见 FAQ 模型大小 / Use Files。
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…