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로컬 파일 검색 도구 'DigUp' 공개: EmbeddingGemma 2 기반
Mac 환경에서 로컬 파일 내 텍스트, 이미지, 오디오를 GGUF 모델로 검색하는 오픈소스 앱. 로컬 LLM 활용 사례.
요약
Reddit의 r/LocalLLaMA에서 주목받는 DigUp은 Google DeepMind의 멀티모달 모델인 EmbeddingGemma 2를 로컬에서 구동하여 파일을 검색할 수 있는 무료 Mac 앱이다. 이 앱은 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오를 하나의 공간에 통합하여, 사용자가 기억하는 내용을 설명하면 정확한 타임스탬프나 페이지로 즉시 연결해 준다. 예를 들어 'zebra in a video'를 입력하면 영상 속 등장 시점을 찾고, 'the clause about pets in the lease'를 통해 PDF의 특정 문구 위치를 파악할 수 있다. 기술적으로는 llama.cpp와 Metal을 활용해 파이썬 없이 네이티브 Swift로 구현되었으며, 865MB 용량의 Q8_0 GGUF 모델을 사용한다. 검색 시 약 250MB의 텍스트 인코더만 로드하여 0.1초 수준의 빠른 검색 속도를 제공하며, 코드 검색 기능도 지원한다.
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원문 제목 Open-source Mac app that runs EmbeddingGemma 2 locally to search your files by what’s in them
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