--- title: "DigUp naast Spotlight op Mac: ook Nederlands" date: 2026-10-13 author: "Redactie WatisAI.nl" featured_image: "https://watisai.nl/wp-content/uploads/2026/10/digup-zoeken-op-inhoud-mac-1.jpg" categories: - name: "AI nieuws" url: "/category/ai-nieuws.md" --- # DigUp naast Spotlight op Mac: ook Nederlands ![Illustratie: een man aan zijn bureau met stapels papier, een uitlegger opent een kastje waarin papier, een foto en geluid via drie trechters in één la uitkomen, met een open hangslot aan de zijkant; een oudere vrouw kijkt mee](https://watisai.nl/wp-content/uploads/2026/10/digup-zoeken-op-inhoud-mac.jpg)Illustratie: WatisAI.nlGoogle zette dinsdag [een gratis Mac-app in de etalage](https://x.com/googlegemma/status/2110044337849692644): DigUp, dat ook zoekt in wat er op je foto’s staat en in je opnames gezegd wordt. Spotlight op Mac zoekt op naam, tekst en metagegevens. De maker test zijn zoekresultaten alleen in het Engels, Bengaals en Arabisch. Wij bouwden de zoekmachine van DigUp uit de broncode en stelden hem 53 vragen, de helft in het Nederlands. 49 keer stond de juiste treffer bovenaan, tot op de goede pagina of het goede fragment. Er zat ook een minder fijne vondst bij. Een tekstbestandje met wachtwoorden in een gewone map leest DigUp gewoon mee. Zoek je op ‘wachtwoord netflix’, dan staat het wachtwoord in het voorbeeldtekstje onder het resultaat. ## Spotlight op Mac zoekt tekst, DigUp ook beeld en geluid Spotlight op Mac vindt bestanden op naam, op de tekst erin en op metagegevens. DigUp zoekt in die tekst op betekenis, en kijkt ook naar wat een foto laat zien en wat er in een opname gezegd wordt. Typ ‘zebra in a video’ en de clip opent op de seconde dat de zebra in beeld komt. Bij een pdf spring je naar de juiste pagina. Het zoekwerk doet [EmbeddingGemma 2](https://watisai.nl/embeddinggemma-2-lokaal-zoeken), het [zoekmodel van Google DeepMind](https://huggingface.co/google/embeddinggemma-2). Dat zet tekst, beeld en geluid om in getallenreeksen in één gedeelde ruimte. Een foto van een hond op het strand komt zo dicht bij de woorden ‘een hond op het strand’ te liggen. Het schrijft niets, zoals de [large language models](https://watisai.nl/large-language-models/) achter ChatGPT doen. Het rangschikt alleen. ![Donkere achtergrond met puntenwolken; de zoekvraag 'a dog barking on the beach' is met lijnen verbonden aan een foto van een hond op het strand, een videomoment en een geluidsgolf, elk met een score](https://watisai.nl/wp-content/uploads/2026/10/digup-vectorruimte-hond-strand.jpg)Uit de promovideo: één zoekvraag, drie soorten treffers in dezelfde ruimte. Beeld: [Google Gemma op X](https://x.com/googlegemma/status/2110044337849692644)De maker is Abdur Rahim, een losse ontwikkelaar. Hij zette de code op 8 oktober [op GitHub](https://github.com/ARahim3/DigUp) en [kondigde de app op 9 oktober aan op X](https://x.com/_ARahim_/status/2108649742217679257). Op 13 oktober om half acht ’s avonds stond de teller op 2.202 sterren en 3.054 downloads van de twee uitgaven samen. Een download is nog geen gebruiker: wie twee versies binnenhaalt, telt dubbel. Op X en Reddit is de toon overwegend lovend. De eerste grote duw kwam in de nacht van 10 op 11 oktober van [Xuan-Son Nguyen](https://x.com/ngxson/status/2109044337367540102), die [de ondersteuning voor dit model](https://github.com/ggml-org/llama.cpp/pull/30054) in llama.cpp bouwde, de software waarop DigUp het model draait: ‘Much better than MacOS’s default Spotlight’. Ruim 3.200 likes. Het Reddit-bericht in r/LocalLLaMA kreeg ruim 1.500 punten. Gebruiker [@hqmank](https://x.com/hqmank/status/2109521969993425270) houdt het eerlijk: ‘It’s a bit slower than Spotlight, but much better at finding what I need.’ DigUp is gratis en [open source](https://watisai.nl/open-source-vs-gesloten-ai) (MIT-licentie). Je hebt een Mac met Apple-chip en macOS 14 of nieuwer nodig. De app downloadt eenmalig 865 MB aan modelbestanden. Daarna gaat volgens de maker alleen nog een dagelijkse updatecheck online, en die kun je uitzetten. Soort bestandWat DigUp ermee doetFoto’s en screenshotsZoekt op wat erop staat; op de Mac ook op tekst in screenshotsPdf’sPer pagina; van lange pdf’s eerst de eerste 30 pagina’sWord, txt, md, rtf, odt, htmlPer stuk tekstOpnames en videoIn stukken van 30 seconden, plus een beeld per shot; springt naar het momentPages, Keynote, Excel, PowerPoint, EPUBLeest DigUp nietBestanden die alleen in iCloud staanDownloadt DigUp nietDat iCloud-bestanden zonder lokale kopie niet meegaan, staat in [de README](https://github.com/ARahim3/DigUp#what-it-reads). Dat Pages, Keynote, Excel, PowerPoint en EPUB niet gelezen worden, schreef Rahim in [een antwoord op Reddit](https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1x2eeds/opensource_mac_app_that_runs_embeddinggemma_2/pf4wr42/), op een gebruiker die vond dat tekst ‘mostly a miss’ was. ![Het zoekvenster van DigUp met de vraag 'zebra in a video'; bovenaan de video Masai Mara - day 2.mp4 op 0:42, rechts een beeld van zebra's op de savanne](https://watisai.nl/wp-content/uploads/2026/10/digup-zebra-video-moment.jpg)Zoeken op ‘zebra in a video’ opent de clip op 0:42. Beeld: [Google Gemma op X](https://x.com/googlegemma/status/2110044337849692644)Apple werkt zelf ook aan beter zoeken. In macOS 27 kreeg Search volgens [The Verge](https://www.theverge.com/tech/943695/apple-wwdc-2026-macos-27-macbook-mac-announcement-features) ‘a new infrastructure to index all content on your device’, en je kunt Siri AI-vragen in Spotlight typen. Alleen werkt Siri AI hier nog alleen in het Engels, zoals we bij de [Apple HomeView](https://watisai.nl/apple-homeview-niet-in-nederland/) uitlegden. ## 49 van 53 zoekvragen goed, ook in het Nederlands > The evals cover only English, Bengali and Arabic because those are the languages of the files DigUp was tested on, and Google notes that the model isn’t equally strong in every language. > > DigUp-README, [veelgestelde vragen](https://github.com/ARahim3/DigUp#faq) Nederlands is dus niet getest. Dat deden wij. Rahim zette op 11 oktober [een versie van de zoekmachine](https://github.com/ARahim3/DigUp/commit/a66aab9) in zijn code die ook op Linux bouwt. Die bouwden wij op onze eigen server, met hetzelfde 8-bit [modelbestand](https://huggingface.co/ggml-org/embeddinggemma-2-GGUF) dat de app downloadt. De controlegetallen van de bestanden kloppen met die in DigUps code. Het is dus DigUps eigen zoekcode, maar niet de Mac-app. Apple-tekstherkenning en de videochip van de Mac ontbraken. Alles draaide op de processor. De testmap: 13 documenten en pdf’s, waaronder afleiders als een boodschappenlijst, en verder een huurcontract, een loodgietersfactuur, notulen van een VvE, een brief over huurtoeslag en twee Engelstalige stukken. Daarnaast 8 foto’s van Wikimedia Commons, 2 nagemaakte screenshots, 3 spraakopnames ingesproken met een computerstem van ElevenLabs, en 2 nepbestanden met wachtwoorden. Samen 28 bestanden. Vooraf legden we per vraag vast welk bestand het goede antwoord was. SoortVraag in het NederlandsVraag in het EngelsDocumenten en pdf’s (11)10 bovenaan10 bovenaanFoto’s (8)7 bovenaan, 1 op plek 28 bovenaanScreenshots (2)2 bovenaan2 bovenaanSpraakopnames (4)4 bovenaan4 bovenaanExacte tekens (3, zonder taal)2 bovenaan; de derde stond in een screenshotzelfde vragenEen Nederlandse vraag vindt ook Engelse bestanden. ‘Schadeclaim na een aanrijding op een rotonde’ gaf bovenaan het Engelse claimformulier. Andersom vond ‘health insurance deductible’ het Nederlandse polisoverzicht met het eigen risico. Ook ‘betaling mislukt’ vond het juiste screenshot, puur op beeld, want tekstherkenning had onze versie niet. Waar ging het mis? ‘Hoe lang is de opzegtermijn’ zette wel het huurcontract bovenaan, maar met de verkeerde pagina. Dat telt bij ons als misser, in beide talen. Die laatste pagina had 184 tekens. DigUp behandelt een pdf-pagina met minder dan 200 tekens als plaatje ([minPageText in de code](https://github.com/ARahim3/DigUp/blob/f9b8106ffb8308b4f48b76149d270f7c2e6b4918/Sources/DigUpKit/Model.swift#L60)). Dat is slim voor scans, maar een korte laatste pagina van een contract vind je daardoor slechter terug. De regel geldt op de Mac net zo. De Nederlandse vraag ‘hond die over het strand rent’ zette de hondenfoto op plek 2, achter de huisdierenpagina uit het huurcontract. In het Engels stond de foto bovenaan. Een track-and-tracecode in een screenshot vond onze versie niet. Op de Mac leest Apple-tekstherkenning die code, dus die misser rekenen we DigUp niet aan. Bij een podcast van een minuut sprong DigUp naar 0:25. Het stuk over slecht slapen begint op 0:38. Geluid gaat er in stukken van 30 seconden in, dus je komt soms een stukje te vroeg uit. ![Het zoekvenster van DigUp met de vraag 'the clause about pets in the lease'; rechts pagina 4 van Lease - 14 Elm Street.pdf met de woorden pets en clause geel gemarkeerd](https://watisai.nl/wp-content/uploads/2026/10/digup-huurcontract-huisdieren-pagina.jpg)Een pdf-treffer: pagina 4, de woorden gemarkeerd. Beeld: [Google Gemma op X](https://x.com/googlegemma/status/2110044337849692644)## Lokaal is niet hetzelfde als afgeschermd > It never reads keys, certificates, password files, hidden folders like ~/.ssh, app bundles or caches. > > DigUp-README, [What it reads](https://github.com/ARahim3/DigUp#what-it-reads) Dat klopt voor sleutelbestanden en wachtwoordkluizen. Een gewoon tekstbestand met wachtwoorden valt er niet onder. In onze test las DigUp ‘wachtwoorden.txt’ mee. Zoeken op ‘wachtwoord netflix’ gaf dat bestand bovenaan, met het nepwachtwoord in het voorbeeldtekstje. De code laat zien waarom. Het filter dat bestanden overslaat waarvan de naam begint met ‘secret’, ‘credential’ of ‘.env’, draait alleen bij het zoeken in code ([Rules.swift](https://github.com/ARahim3/DigUp/blob/f9b8106ffb8308b4f48b76149d270f7c2e6b4918/Sources/DigUpKit/Rules.swift#L65-L95)). In gewone mappen draait het niet, dus ons ‘secret notes.txt’ kwam ook in de index. [Een Reddit-gebruiker](https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1x2eeds/opensource_mac_app_that_runs_embeddinggemma_2/pf1t6cd/) wees daar op 10 oktober al op, met een codecheck die hij door Codex had laten doen. In de code van 12 oktober is het nog zo. De index zelf is niet versleuteld. [Rahim zegt dat zelf](https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1x2eeds/opensource_mac_app_that_runs_embeddinggemma_2/pf4hr1n/): hij staat in je eigen gebruikersmap, en met FileVault aan kan iemand met alleen je schijf er niets mee. Maar het blijft, in zijn woorden, ‘one consolidated copy’. Alles wat je laat indexeren, in één databasebestand, met leesbare stukjes tekst erin. DigUp laat goed zien wat een klein lokaal model voor gewone gebruikers kan, en het werkt ook in het Nederlands. Maar ‘niets verlaat je Mac’ is een andere belofte dan ‘niemand kan erbij’. Op onze uitleg over [wat is ai](https://watisai.nl/) zeggen we het steeds: kijk naar de hele route, niet alleen naar het model. Ons stuk over [AI en privacy](https://watisai.nl/ai-en-privacy) gaat over de cloud. Hier zit het risico in je eigen mappen. ## Onze testmap was netter dan jouw Downloads Eerlijk is eerlijk: onze test pleit makkelijker voor DigUp dan je eigen Mac zal doen. 25 vraagparen op bestanden die we zelf maakten, met duidelijke onderwerpen en een heldere computerstem. Echte mappen zijn rommeliger, met halve notities en wazige foto’s. Gebruikers zeggen dat ook. De Japanse ontwikkelaar [@taiyop](https://x.com/taiyop/status/2109451172683878533) vindt DigUp licht en handig, maar schrijft dat sommige woorden wel en andere niet werken bij zoeken op trefwoord. Dat wijt hij aan het model zelf. In [hetzelfde Reddit-antwoord](https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1x2eeds/opensource_mac_app_that_runs_embeddinggemma_2/pf4wr42/) noemt Rahim nog een valkuil: een map met een .git- of requirements.txt-bestand telt als codeproject. Daarvan neemt DigUp alleen de screenshots mee. En de Mac-app zelf hebben we niet getest. Snelheid en accu zeggen we dus niets over. Op GitHub staan meldingen over [MacBook Airs die warm worden](https://github.com/ARahim3/DigUp/issues/36) bij de eerste indexronde en over [pdf-metadata die het indexeren laat crashen](https://github.com/ARahim3/DigUp/issues/41). Onze 28 bestanden kostten 38 seconden op de processor van onze server. Op een Mac met videochip ligt dat anders. Het lijkt op wat [Muse Glimmer van Meta](https://watisai.nl/meta-muse-glimmer-open-model) doet: AI die je op je eigen laptop draait. Alleen schrijft Muse Glimmer tekst, en DigUp zoekt alleen. ## Begin met één map zonder wachtwoorden erin Wil je het proberen? Download de DMG van [de releasepagina](https://github.com/ARahim3/DigUp/releases) of installeer met Homebrew: `brew install --cask arahim3/tap/digup`. Kies daarna één map, niet je hele thuismap. Een grote Downloads-map kan volgens de README een uur kosten bij de eerste ronde. Kijk vooraf of in die map een notitie of screenshot met wachtwoorden of pincodes staat. Sluit die uit; in de instellingen van DigUp kun je mappen en bestandstypen overslaan. Staat FileVault nog uit, zet het dan aan via Systeeminstellingen, Privacy en beveiliging. Stel daarna tien vragen waarvan je het antwoord al weet. Dat is de proef die we bij [EmbeddingGemma 2](https://watisai.nl/embeddinggemma-2-lokaal-zoeken) al voorstelden, nu met een app die het zoekwerk doet. ## Windows en Linux komen, gaat het filter mee? Rahim schrijft op X en Reddit dat hij aan versies voor Windows en Linux werkt. De Linux-zoekmachine staat al in zijn code; die gebruikten wij. Het geheimenfilter bestaat ook al, het draait alleen op één plek. Een volgende versie die het ook op gewone mappen toepast, maakt van ‘never reads password files’ een belofte die klopt.