Το DigUp επιχειρεί να αλλάξει έναν από τους πιο συνηθισμένους τρόπους με τους οποίους χρησιμοποιούμε τους υπολογιστές: την αναζήτηση αρχείων.
Η νέα δωρεάν εφαρμογή για Mac επιτρέπει στους χρήστες να εντοπίζουν φωτογραφίες, έγγραφα PDF, ηχογραφήσεις και βίντεο περιγράφοντας απλώς αυτό που αναζητούν, χωρίς να χρειάζεται να θυμούνται το όνομα ή τη θέση του αρχείου. Αξιοποιεί το νέο μοντέλο τεχνητής νοημοσύνης EmbeddingGemma 2 της Google DeepMind και, το σημαντικότερο, πραγματοποιεί την επεξεργασία τοπικά στον υπολογιστή, χωρίς να αποστέλλει το προσωπικό περιεχόμενο σε διακομιστές.
Η εφαρμογή κυκλοφόρησε στις 9 Οκτωβρίου 2026 και προσέλκυσε μεγαλύτερη προσοχή μετά την παρουσίασή της από τον επίσημο λογαριασμό Google Gemma στις 13 Οκτωβρίου. Δεν πρόκειται για προϊόν της Google ή της Apple, αλλά για ανεξάρτητο open-source project.
Η σημασία του ξεπερνά την ευκολία εύρεσης ενός χαμένου αρχείου, καθώς δείχνει πώς τα μικρότερα μοντέλα AI μπορούν να προσφέρουν προηγμένες λειτουργίες αναζήτησης χωρίς συνδρομές, σύνδεση σε υπηρεσίες cloud ή πρόσβαση τρίτων στα προσωπικά δεδομένα.
Η αναζήτηση αρχείων δεν χρειάζεται πλέον ονόματα
Η βασική ιδέα του DigUp είναι απλή: ο χρήστης περιγράφει αυτό που θυμάται και η εφαρμογή αναζητά το αντίστοιχο περιεχόμενο.
Για παράδειγμα, μπορεί να πληκτρολογήσει «ένας σκύλος κοντά στη θάλασσα» και να εντοπίσει μια φωτογραφία, ακόμη κι αν το αρχείο έχει ένα τυχαίο όνομα.
Αντίστοιχα, μια αναζήτηση για «το σημείο που συζητούν για τον ύπνο» μπορεί να εντοπίσει το σχετικό απόσπασμα μέσα σε μια πολύωρη ηχογράφηση.
Η εφαρμογή δεν περιορίζεται στην εύρεση του αρχείου. Μπορεί να μεταφέρει τον χρήστη στο συγκεκριμένο χρονικό σημείο ενός βίντεο ή μιας ηχογράφησης, αλλά και στη σχετική σελίδα ενός PDF.
Υποστηρίζει επίσης αναζήτηση μέσα σε screenshots, αξιοποιώντας την αναγνώριση κειμένου για την εύρεση συγκεκριμένων μηνυμάτων σφάλματος ή άλλων πληροφοριών.
Αυτό διαφοροποιεί το DigUp από τη συμβατική αναζήτηση, η οποία βασίζεται περισσότερο σε ονόματα, μεταδεδομένα και λέξεις που υπάρχουν αυτούσιες στα αρχεία.
Το EmbeddingGemma 2 είναι το τεχνολογικό κλειδί
Η εφαρμογή βασίζεται στο EmbeddingGemma 2, ένα μοντέλο 740 εκατομμυρίων παραμέτρων που παρουσίασε η Google DeepMind στις 6 Οκτωβρίου.
Σε αντίθεση με τα μεγάλα γλωσσικά μοντέλα που χρησιμοποιούνται για συνομιλίες και παραγωγή κειμένου, το EmbeddingGemma 2 έχει σχεδιαστεί κυρίως για την αναγνώριση σημασιολογικών σχέσεων μεταξύ διαφορετικών τύπων περιεχομένου.
Μετατρέπει κείμενο, εικόνες, ήχο και βίντεο σε αριθμητικές αναπαραστάσεις, γνωστές ως embeddings.
Αυτές τοποθετούνται σε έναν κοινό χώρο 768 διαστάσεων, επιτρέποντας στο σύστημα να αναγνωρίζει ότι μια φωτογραφία με σκύλο στην παραλία σχετίζεται με την αντίστοιχη περιγραφή, ακόμη κι αν δεν υπάρχουν σχετικές λέξεις στο όνομα της φωτογραφίας.
Το DigUp χρησιμοποιεί την τεχνολογία αυτή για να δημιουργεί ένα τοπικό ευρετήριο, συνδυάζοντας τη σημασιολογική αναζήτηση με την αναγνώριση συγκεκριμένων λέξεων.
Ο συνδυασμός έχει πρακτική αξία. Μια γενική περιγραφή χρειάζεται κατανόηση του περιεχομένου, ενώ ένας αριθμός τιμολογίου ή ένας κωδικός σφάλματος απαιτεί ακριβή αντιστοίχιση χαρακτήρων.
Η ιδιωτικότητα γίνεται βασικό χαρακτηριστικό
Το μεγαλύτερο πλεονέκτημα του DigUp είναι ότι τα αρχεία δεν χρειάζεται να μεταφορτωθούν σε κάποια διαδικτυακή υπηρεσία.
Σύμφωνα με τον δημιουργό του, η ανάλυση και η αναζήτηση πραγματοποιούνται εξ ολοκλήρου στο Mac, αξιοποιώντας τη GPU μέσω της τεχνολογίας Metal και του llama.cpp.
Τα αποτελέσματα αποθηκεύονται σε τοπική βάση SQLite, ενώ δεν απαιτείται δημιουργία λογαριασμού.
Η εφαρμογή συνδέεται στο διαδίκτυο για την αρχική λήψη του μοντέλου και για ελέγχους ενημερώσεων, οι οποίοι μπορούν να απενεργοποιηθούν.
Ο χρήστης επιλέγει επίσης ποιους φακέλους θα επιτρέψει να ευρετηριαστούν.
Η συγκεκριμένη προσέγγιση είναι ιδιαίτερα ενδιαφέρουσα για επαγγελματίες που διαχειρίζονται ευαίσθητα έγγραφα, ερευνητικό υλικό ή προσωπικές ηχογραφήσεις.
Ωστόσο, η δημοσίευση του πηγαίου κώδικα και η τοπική επεξεργασία δεν συνιστούν από μόνες τους ανεξάρτητη πιστοποίηση ασφαλείας.
Από την αναζήτηση εγγράφων μέχρι τον προγραμματισμό
Το DigUp προσφέρει και μια προαιρετική δυνατότητα για προγραμματιστές.
Με την ενεργοποίηση του code search, μπορεί να εντοπίζει συναρτήσεις βάσει της λειτουργίας τους, ακόμη κι αν ο χρήστης δεν θυμάται το όνομά τους.
Μια περιγραφή όπως «συνάρτηση που επαναλαμβάνει αποτυχημένα αιτήματα με αυξανόμενη καθυστέρηση» μπορεί να οδηγήσει στο σχετικό σημείο του κώδικα.
Η εφαρμογή ανοίγει τα αποτελέσματα απευθείας σε συμβατούς editors, όπως VS Code, Xcode και Cursor.
Επιπλέον, υποστηρίζει αναζήτηση μεταξύ διαφορετικών γλωσσών. Το μοντέλο της Google καλύπτει περισσότερες από 100 γλώσσες, επιτρέποντας θεωρητικά την αναζήτηση περιεχομένου ακόμη κι όταν το ερώτημα χρησιμοποιεί διαφορετική γλώσσα από το αρχείο.
Η αποτελεσματικότητα δεν είναι απαραίτητα ίδια σε όλες τις γλώσσες, ενώ δεν υπάρχουν ακόμη δημοσιευμένες ανεξάρτητες δοκιμές για την ακρίβεια της αναζήτησης στα ελληνικά.
Δωρεάν εφαρμογή με συγκεκριμένους περιορισμούς
Το DigUp διατίθεται δωρεάν, με άδεια MIT, για υπολογιστές Mac με επεξεργαστές Apple Silicon και macOS 14 ή νεότερο.
Η τελευταία διαθέσιμη έκδοση είναι η 0.6.1, που κυκλοφόρησε στις 12 Οκτωβρίου.
Η εφαρμογή κατεβάζει αρχικά περίπου 865MB δεδομένων του μοντέλου.
Στη συνέχεια, η πρώτη ευρετηρίαση μπορεί να απαιτήσει αρκετά λεπτά ή ακόμη και μία ώρα σε φακέλους με μεγάλο αριθμό αρχείων.
Για μεγάλα βίντεο, το DigUp αναλύει διαδοχικά καρέ και τμήματα ήχου, επομένως η ακρίβεια εντοπισμού ενός στιγμιότυπου εξαρτάται και από τη συχνότητα δειγματοληψίας.
Επιπλέον, δεν κατεβάζει αυτόματα αρχεία που βρίσκονται αποκλειστικά στο iCloud και δεν έχουν αποθηκευτεί τοπικά.
Πρόκειται για περιορισμούς που πρέπει να γνωρίζει όποιος περιμένει άμεση αναζήτηση σε ολόκληρη τη βιβλιοθήκη του υπολογιστή του.
Η πραγματική σημασία του DigUp, πάντως, βρίσκεται σε κάτι ευρύτερο.
Μέχρι πρόσφατα, οι προηγμένες λειτουργίες AI συνδέονταν σχεδόν αποκλειστικά με μεγάλες διαδικτυακές πλατφόρμες. Εφαρμογές όπως το DigUp δείχνουν ότι ένα μέρος αυτών των δυνατοτήτων μπορεί πλέον να εκτελείται απευθείας στις προσωπικές μας συσκευές.
Το επόμενο βήμα στην αναζήτηση αρχείων ίσως δεν είναι να θυμόμαστε καλύτερα πώς τα αποθηκεύσαμε, αλλά να διαθέτουμε συστήματα που κατανοούν τι περιέχουν, χωρίς να χρειάζεται να τα μοιραστούμε με κανέναν.
