一水 发自 凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI
天啦撸！回溯你在网上看过、做过的一切，也有免费软件可用了！
简单说，针对任何 “之前好像在哪看过”的电脑文件，只需输入相关搜索词，这个软件都能帮你一键轻松回忆了。
打开方式be like （没错，也有中文版）：
你品，你细品。这像不像《黑镜》中“你的全部历史”那一集，描述了一种人人都植入芯片、能随时读取过去记忆的未来生活。
更有意思的是，发明这个软件的朋友将其命名为 Pensieve（冥想盆），它是指”哈利波特中提取和回顾记忆的那个大水盆子”。
笑死，你别说还真贴切！事实上，这个项目大量借鉴了之前就很火的“记忆助手软件”Rewind和微软的Windows Recall功能。
但是，这两个emmm……Rewind要收费 （基础版12美元/月），微软的延期了。
所以， 既免费、又立即可用的Pensieve是真香了！
这不，代码更新后迅速登上了GitHub热榜~
记住并回忆电脑屏幕上的所有内容
我们先来看GitHub页面上Pensieve （原名为Memos）的官方介绍：
一个以隐私为中心的被动录制项目。它可以自动记录屏幕内容，构建智能索引，并提供方便的网页界面以检索历史记录。
是不是听起来还是有点抽象？
别急，我们马上拿Rewind和Windows Recall来一波回忆杀（doge）。
先说微软画了很久的大饼—— Windows Recall。这个功能是今年5月首次被提出的，当时微软计划将其作为Copilot + PC的一项旗舰功能推出。
当时主打，任何文件或网页浏览记录都可以用自然语言搜索，轻松回忆任何东西。
然而，由于安全方面的担忧，该功能的发布被一再推迟，且 至今仍未上线。
细数一下，微软最初计划于6月18日发布，但由于安全问题，到了时间点却未能按时上线。
后来微软对其进行了改进，加入了高级加密和Windows Hello认证，数据被保存在VBS安全区中，第三方应用和用户无法访问，而且截图将自动排除诸如密码和信用卡信息等敏感内容。
一番改造后，微软又计划在10月底开始测试新版本的Windows Recall。
直到今日，该功能仍未上线，微软还在改改改……
此外，对于“记忆助手” Rewind，虽然干得热火朝天，但奈何它是收费滴。
Rewind成立于2020年，主打通过AI技术捕捉和整理用户的全部生活内容。
具体功能和Windows Recall类似，也是帮助用户记录并回溯在手机或电脑上看过的所有信息。
不过除了走到“回忆起”这一步，Rewind走得更远了一点。
它还接入了GPT-4，能够对这些“记忆”进行更深一步的操作，使得用户可以通过提出问题、创建摘要等方式与系统进行交互。
而就在Rewind功能更加完备的过程中，它也收获了资本的青睐。
截至今年初，Rewind已经完成了两轮融资，共计2790万美元，估值约为3.5亿美元 （25.34亿人民币），而且两轮中都有OpenAI CEO Sam Altman和a16z的身影。
相比之下，根据项目作者的说法，Pensieve的最大特点在于：
允许用户完全控制自己的数据，避免将数据传输到不可信的数据中心。
具体而言，Pensieve拥有以下几个特点：
简单安装，只需通过pip安装依赖项即可开始；
所有数据均本地存储，允许完全本地操作和自主数据管理；
实现全文和向量搜索；
与Ollama （一个支持本地部署LLM的开源框架）集成，增强搜索能力；
支持Mac和Windows （Linux支持正在开发中）；
兼容任何OpenAI API模型 （例如，OpenAI、Azure OpenAI、vLLM等）；
允许用户选择和设置语言模型 （包括中文和英文）；
允许通过插件扩展功能；
下面重点介绍大家关心的几个问题。
第一，需要占用多少存储。
作者贴心预估了一下，每月按 20个工作日计算，产生的截图文件 约8GB。截图会进行去重，如果连续截图内容变化不大，那么只会保留一张截图。
SQLite数据库大小取决于索引的截图数量，10万张截图索引后约占用 2.2GB存储空间。
第二，关于功耗和硬件设备。
Pensieve默认需要两个计算密集型任务：1）一个是OCR任务，用于从截图提取文本；2）另一个是嵌入任务，用于提取语义信息和构建向量索引；
对于前者，作者使用CPU执行，并针对不同的操作系统优化以最小化CPU使用。
而对于后者，作者认为可以按照自己的设备进行选择：
NVIDIA GPU设备优先使用GPU；
苹果设备优先使用Metal GPU；
其他设备使用CPU；
当然，为了避免影响用户日常使用，Pensieve还采取了优化措施。
一方面，Pensieve能够根据用户的活动模式 动态调整索引构建的频率。也就是说，在用户使用电脑时，它会降低索引构建的优先级，以减少系统资源的占用。
另一方面，Pensieve在设计时 考虑了电池使用寿命，通过监控电池状态，当电池电量低于某个阈值时，会自动减少资源消耗，以延长电池使用时间。
第三，隐私安全如何保证。
Pensieve作者提出了4点措施来保证用户隐私，包括：
1、代码是完全开源且易于理解的Python代码，允许任何人审查以确保没有后门或恶意软件。
2、本地化数据存储。Pensieve将所有数据存储在用户的本地设备上，而不是上传到云端服务器。
3、易于卸载：Pensieve提供了简单的卸载过程，用户可以轻松地从系统中移除。
4、数据处理完全由用户控制。用户可以自由选择何时启动或停止记录，以及如何管理和查询自己的数据。
另外，作为一个独立项目，Pensieve所使用的机器学习模型 （包括VLM和嵌入模型）都允许由用户选择。
这就上手安装试试
概括而言，使用Pensieve大致包括以下几个步骤：
安装Pensieve
初始化pensieve配置文件和sqlite数据库
使用两行命令启动服务
打开浏览器并访问Web界面
BTW，Pensieve作者也贴心奉上了“食用指南”，简单概括如下：
1、选择适当的嵌入模型
由于Pensieve使用嵌入模型提取语义信息并构建向量索引，故选择合适的嵌入模型至关重要。
根据用户习惯的语言，作者提供了 中英两种模型。
2、使用Ollama进行视觉搜索
默认情况下，Pensieve仅启用OCR插件从截图提取文本并构建索引。然而，这种方法极大限制了没有文本的图像的搜索效果。
对此，我们需要一个与OpenAI API兼容的多模态图像理解服务，刚好Ollama可以胜任。
需要提醒的是，在启动VLM功能之前，对硬件有一定要求：
推荐配置：至少8GB VRAM的NVIDIA显卡或搭载M系列芯片的Mac；
CPU模式不推荐，因为它会导致系统严重卡顿；
3、全文索引
由于Pensieve默认情况下并非所有截图都会立即索引，因此，需要以下命令行，才能实现全文索引功能。
更多安装细节可参见原项目库，地址也给大家放上了~
GitHub：
https://github.com/arkohut/pensieve?tab=readme-ov-file
— 完—
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