DigUp: Mac-Menüleisten-App sucht Fotos, PDFs und Videos nach Bedeutung

Mac-App sucht Fotos, PDFs und Videos nach Bedeutung

DigUp ist eine kostenlose Open-Source-App unter MIT-Lizenz für die Mac-Menüleiste. Sie durchsucht Ordner, die der Nutzer auswählt, und nimmt Anfragen in natürlicher Sprache entgegen. Gefunden werden Fotos, PDFs, Dokumente, Aufnahmen und Videos. Quellcode wird nur indexiert, wenn der Nutzer das in den Einstellungen aktiviert. Ein Treffer öffnet direkt die passende PDF-Seite, den Videozeitpunkt, die Podcast-Minute oder die Codezeile.

Vorausgesetzt werden ein Mac mit Apple Silicon und macOS 14 oder neuer. Intel-Macs und ältere Systemversionen fallen heraus. Windows- und Linux-Versionen seien laut Projektseite „on the way“. Die erste öffentliche Version 0.6.0 erschien im Oktober 2026. Den Quellcode findet man unter ARahim3/DigUp. Installiert wird per Homebrew-Cask oder über ein DMG.

EmbeddingGemma 2 legt alle Medientypen in einen Vektorraum

Das Modell selbst ist nicht neu. Neu ist, wie DigUp es einsetzt. Grundlage ist EmbeddingGemma 2 von Google DeepMind, lizenziert unter Apache 2.0, mit 740 Millionen Parametern und Unterstützung für über 100 Sprachen. Das Modell bildet Text, Bilder, Video und Audio in einen gemeinsamen 768-dimensionalen Vektorraum ab. Damit kann eine Textanfrage ein Videobild und eine PDF-Seite in derselben Rangliste einordnen.

Das Modell ist modular aufgebaut. Ein Textmodell mit 270 Millionen Parametern bildet die Basis. Optional kommen ein Vision-Encoder mit 170 Millionen und ein Audio-Encoder mit 300 Millionen Parametern hinzu. Matryoshka-Embeddings erlauben gekürzte Vektoren mit 128, 256, 512 oder 768 Dimensionen.

DigUp ist eine native Swift-App. Den 8-Bit-Build des Modells lässt sie über llama.cpp auf der Metal-GPU laufen, und zwar in einem Hilfsprozess, der nach der Indexierung endet. Jedes Bild, jede PDF-Seite, jede Textpassage, jedes Videobild und jedes 30-Sekunden-Audiofenster wird als Vektor in einer SQLite-Datei gespeichert. Daneben liegt ein Stichwortindex. Die Suche verbindet Bedeutung mit exakter Zeichenfolgensuche. Rechnungsnummern oder Fehlercodes findet sie wörtlich und gewichtet sie höher.

Google bezeichnet das Modell als „best-in-class for its size“ und als führend unter Multimodal-Embeddern mit weniger als einer Milliarde Parametern. Gegenüber dem Vorgänger soll es bei Code-Aufgaben rund 14 Prozent besser abschneiden. Beides sind Herstellerangaben. Eine unabhängige Prüfung liegt nicht vor.

Lokalitätszusage, junge Version, fehlende Tests

Nach der Projektbeschreibung braucht DigUp das Netz zweimal. Der Modell-Download mit 865 MB erfolgt einmalig. Außerdem prüft die App täglich auf Updates, was sich abschalten lässt. Ein Konto gibt es nicht, Telemetrie auch nicht. Indexierte Inhalte verlassen den Mac demnach nicht. Andere Beschreibungen fassen das als „keine Cloud-Calls“ zusammen. Diese Kurzformel unterschlägt Download und Update-Prüfung. Eine unabhängige Netzwerkanalyse fehlt.

Die Version 0.6.1 zeigt, wie jung die App noch ist. Sie behebt Fehler aus der ersten Woche. Eingaben über Eingabemethoden für Koreanisch, Japanisch und Chinesisch funktionierten nicht richtig. Treffer verschwanden nach dem Tippen. Die Indexierung hielt bei Ordnernamen mit Akzenten oder CJK-Zeichen an. Hilfsprozesse liefen nach dem Beenden weiter. Eine einzelne PDF belegte zweistellige Gigabyte Speicher. Bei langen Dokumenten wuchs der Speicher um rund 30 KB pro Textabschnitt.

Auch bei den Sprachen gibt es Grenzen. Die Texterkennung über Apple Vision deckt etwa 25 Sprachen ab, die semantische Suche arbeitet mit über 100. Die Erstindexierung dauert laut Beschreibung „einige Minuten bis etwa eine Stunde“. Angaben zu Dateimenge oder Hardware fehlen. Unabhängige Tests zu Suchqualität, Geschwindigkeit und Akkuverbrauch gibt es bislang nicht. Wer sensible Bestände indexieren will, sollte Quellcode und Netzwerkverkehr selbst prüfen.