服务案例开源开源
OpenBrain
收录你保存的短视频、帖子、链接和截图。OpenBrain 会读取它们、生成摘要，并让你用大白话把它们找回来。
结果
用大白话检索所有保存过的内容
问题
你保存的一切最后都进了一个再也不会去看的地方。书签、收藏的短视频、截图，全都是只写不读。
我构建了什么
在人们真正保存东西的地方做了收录入口（网页、Android 分享菜单和一个 Telegram 机器人），并构建了一条在入库时就读取每条内容的流水线：截图做 OCR，网页做抽取，然后生成摘要、标签和向量嵌入，从而可以按语义检索。
成效
你可以描述一个只记得半截的东西，然后真的把它找回来。可自托管，档案始终是你自己的。
工作原理
- 01
一条内容从网页、Android 分享菜单或 Telegram 机器人被保存：一个链接、一张截图、一条短视频、一个帖子。
- 02
在进来的时候读，而不是在取出的时候读：截图用 OCR，网页和帖子做抽取。
- 03
抽出的文字被摘要并向量化，因此这条内容可以按它讲了什么来找，而不是按文件名。
- 04
检索回应的是记了一半的描述，而不是要求你说出其中的原话。
AI 层
入库时做 OCR，用摘要和标签留下可读的记录，并用关键词加语义的混合检索，让一条内容既能按原话找到，也能按它讲了什么找到。把昂贵的阅读在写入时做一次，正是让读取时的检索变便宜的原因。
工程层
每次收录都会在处理前写入一份不可变日志，因此解析失败的条目也永远不会丢。围绕它的是一个向量库、AGPL-3.0 许可证，以及一套简单到让自托管切实可行而非纸上谈兵的部署形态。
关键技术决策
在入库时读，而不是在查询时读。
在写入时处理只贵这一次，之后每次检索都快。在取出时处理，意味着每次查询都要重付一遍 OCR 的钱。
考虑到人们会保存什么，就该自托管。
个人档案是最不该请人交给第三方的东西。自托管在这里是功能本身，不是一个部署选项。
技术构成
Next.jsVector DBLLMOCR