Новый проект
anshupriyan/Local-Recall
Локальный прототип для захвата экрана, распознавания текста и семантического поиска по истории с помощью SQLite, векторных эмбеддингов и LLM без облака.
- Stars
- ★ 17
- Forks
- ⑂ 0
- Язык
- Python
- Статус
- В канале 1 янв. 1 г.
AI-разбор
Local Recall — ранний прототип для локального сохранения и поиска истории экрана в Windows 10/11. Программа делает снимки каждые 5 секунд через mss, сравнивает их perceptual hash с предыдущим кадром и пропускает статичные изображения. Фоновый обработчик использует WinRT OCR Engine для извлечения текста, затем sentence-transformers и модель all-MiniLM-L6-v2 создают 384-мерные эмбеддинги. Метаданные и векторы хранятся в SQLite, а расширение sqlite-vec выполняет локальный KNN-поиск. Для диалоговых ответов проект подключается к локальному серверу LM Studio с OpenAI-совместимым API и поддерживает интерфейсы CLI и Flask Web Explorer. Подтверждённое ограничение — зависимость от Windows OCR и ранний статус разработки, из-за которого схемы базы данных, API и рабочие процессы могут измениться.
Разработчики Python, специалисты по локальному AI и RAG, исследователи приватных систем поиска, а также пользователи Windows, которым нужен офлайн-доступ к истории экрана без облачной обработки.
Что внутри
- Захват экранных снимков через mss с настраиваемым интервалом
- Удаление повторяющихся кадров по perceptual hash с использованием imagehash и Pillow
- Фоновое распознавание текста через Windows.Media.Ocr
- Создание 384-мерных эмбеддингов с sentence-transformers и all-MiniLM-L6-v2
- Хранение метаданных и векторов в SQLite с расширением sqlite-vec
- Семантический поиск, диалоговый CLI и локальный Flask-интерфейс с предпросмотром снимков
Где применять
- Поиск ранее просмотренной веб-страницы, документа или видео по смысловому описанию
- Восстановление контекста работы с приложениями на компьютере Windows
- Локальные вопросы к истории экрана без передачи снимков и текста в облачные сервисы
- Исследование автономных RAG-систем, OCR и векторного поиска на Python
- Создание персональной офлайн-базы визуального рабочего контекста для разработчика или аналитика
Темы