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：

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，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，微软的延期了。

所以，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——。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。

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”，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，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：

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，每月按计算，产生的截图文件。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：

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，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：

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：

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

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