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