Rummage ищет файлы по смыслу на Windows и Android через EmbeddingGemma 2

⚡ Главное за 5 секунд - На GitHub выложили Rummage — локальный мультимодальный семантический поиск по файлам на базе EmbeddingGemma 2 от Google DeepMind. - Пользователь сам выбирает папки для поиска: документы, фото, скриншоты, аудиозаписи, видео, плюс режим поиска по картинке. - Ограничение по платформам — только Windows и Android; установка и настройка ведутся из репозитория CookSleep/Rummage. ### 🔍 Что обнаружено В репозитории CookSleep/Rummage опубликован инструмент локального семантического поиска по файлам, построенный на модели эмбеддингов EmbeddingGemma 2 от Google DeepMind. Заявленная поддержка — Windows и Android. Обработка идёт локально: файлы не отправляются в облако, поиск ограничен теми папками, которые пользователь указал сам. Логика работы строится вокруг описания содержимого, а не имени файла: достаточно одной фразы о том, что внутри, и Rummage ищет совпадения среди документов, фотографий, скриншотов, аудиозаписей и видео в выбранных каталогах. Отдельно заявлен режим поиска по изображению — «картинка по картинке». Технически это класс поиска на эмбеддингах: содержимое файлов переводится в векторное представление моделью EmbeddingGemma 2, а текстовый или визуальный запрос сопоставляется с ним по смысловой близости, а не по буквальному совпадению строк. ### 💡 Почему это важно EmbeddingGemma — открытое семейство моделей эмбеддингов Google DeepMind, и появление прикладных оболочек под него показывает, куда смещается локальный ИИ: не чат-боты, а утилитарные вещи вроде поиска по собственному диску, где приватность решается архитектурно, а не обещаниями. Для гика это альтернатива облачным «спроси у ИИ про свои файлы» и встроенному поиску ОС, который цепляется за имена и расширения. Зрелость проекта, лицензия и сроки появления стабильных сборок в источнике не указаны — судить пока можно только по описанию репозитория.