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（冥想盆），它是指”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：
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”，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：
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 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 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：
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：
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。
