智能个人知识管理与回忆助手产品系统

核心理念： 传统的笔记软件（如印象笔记、Notion）擅长管理结构化的知识，但难以捕捉和关联那些零散、感性的个人记忆碎片（如一段对话、一张随手拍的照片、一首歌的触动）。本项目旨在打造一个 “以时间和关系为核心” 的个人数字记忆库。它不仅仅是一个存储工具，更是一个能帮助你主动发现记忆之间深层联系，并智能触发回忆的助手。

一句话简介： 一个能理解你生活上下文，将你的碎片化记忆（笔记、图片、链接、文档）通过时间线和智能图谱有机串联起来的私人知识库。

1.1 主窗口模块

• 布局管理器：可调整的侧边栏、主内容区、详情面板

• 主题系统：深色/浅色主题切换

• 响应式适配：不同屏幕尺寸的布局适配

1.2 视图渲染模块

• 时间线视图渲染器：卡片流式布局，时间轴绘制

• 知识图谱渲染器：基于力导向图的节点连线渲染

• 列表视图渲染器：文件管理器式列表展示

• 编辑器渲染器：Markdown实时预览

2. 数据管理模块 (Data Management Module)

2.1 存储引擎

• SQLite数据库层：表结构管理、SQL操作封装

• 文件存储管理器：附件文件的存储、索引、清理

• 数据迁移工具：版本升级时的数据结构迁移

2.2 数据模型

• 笔记实体：标题、内容、创建时间、修改时间等属性

• 标签系统：标签的增删改查、颜色管理

• 链接关系：笔记间的双向链接关系存储

• 元数据管理：文件类型、大小、预览图等

3. 内容捕获模块 (Content Capture Module)

3.1 输入处理子模块

• 全局快捷键监听器：系统级快捷键注册和响应

• 拖拽处理：文件拖拽识别和内容提取

• 粘贴板监控：剪贴板内容自动解析

3.2 内容解析器

• 文本解析器：纯文本、Markdown解析

• 媒体文件解析器：图片EXIF信息、音视频元数据提取

• 文档解析器：PDF文本提取、Office文档内容读取

• 网页内容提取器：URL元信息抓取、正文提取

4. 核心功能模块 (Core Features Module)

4.1 链接管理引擎

• 双向链接处理器：[[ ]]语法解析、链接自动更新

• 反向链接生成器：被引用关系的自动维护

• 断链检测器：检测并提示无效链接

4.2 时间线引擎

• 时间轴生成器：按时间粒度聚合内容

• 事件检测器：基于时间密度的自动事件分组

• 时间范围查询：快速定位特定时间段内容

4.3 知识图谱引擎

• 图数据库抽象层：基于SQLite的图关系存储

• 图谱布局算法：力导向图布局计算

• 关系挖掘器：基于内容的自动关系发现

5. 智能处理模块 (AI Module)

5.1 NLP处理子模块

• 文本嵌入器：本地运行的轻量级文本向量化

• 相似度计算器：向量相似度比较和排序

• 关键词提取器：自动标签建议生成

• 摘要生成器：内容自动摘要

5.2 智能推荐引擎

• 关联推荐器：基于内容相似度的相关笔记推荐

• 记忆重现行："历史上的今天"内容筛选

• 随机漫步算法：基于图遍历的随机内容发现

6. 搜索模块 (Search Module)

6.1 索引引擎

• 全文索引器：基于Tantivy的倒排索引构建

• 增量索引更新：内容变更时的索引实时更新

• 多字段索引：标题、内容、标签的分字段索引

6.2 查询处理器

• 关键词搜索：布尔查询、模糊匹配

• 高级搜索：按时间范围、标签、类型的过滤搜索

• 语义搜索：基于嵌入向量的相似内容搜索

7. 系统集成模块 (System Integration Module)

7.1 系统交互子模块

• 文件系统操作：本地文件读写、路径管理

• 系统托盘集成：托盘图标、快捷菜单

• 通知管理器：系统通知的发送和管理

7.2 外部服务集成

• 浏览器扩展通信：与Chrome/Firefox插件的消息传递

• 导入导出工具：Markdown文件批量导入导出

• 数据备份恢复：定期备份和灾难恢复

8. 配置与设置模块 (Configuration Module)

8.1 用户配置管理

• 偏好设置存储：主题、快捷键等用户配置持久化

• 应用状态管理：窗口大小、位置等界面状态记忆

• 数据路径配置：数据库和附件存储路径设置

8.2 性能监控

• 资源使用监控：内存、CPU使用情况跟踪

• 操作日志记录：用户操作和错误日志

• 性能优化器：数据库索引优化、缓存清理

核心价值主张（亮点）

1. 隐私至上：所有数据（包括AI处理）完全存储在用户本地设备，从根本上杜绝隐私泄露风险。

2. 智能关联：超越简单标签和分类，通过NLP和知识图谱自动发现内容间的深层语义、时间、结构关联。

3. 多维度回顾：提供时间线、知识图谱、随机漫步等多种视角，让“回忆”不再是简单的列表查找，而是一种探索和发现。

4. 高性能跨平台：采用现代技术栈（Tauri + Rust），实现接近原生应用的性能和小体积，同时支持三大桌面平台。

技术架构亮点

1. 前沿技术选型：

◦ 前端：Tauri (Rust + Web技术)，兼顾开发效率与执行性能，应用体积小巧。

◦ 数据：SQLite + Tantivy，单一文件数据库结合强大的本地全文搜索引擎，简洁高效。

◦ AI：本地化NLP模型（如Transformers.js），在设备上完成所有智能处理。

2. 创新的模块化设计：

◦ 八大功能模块（UI、数据、捕获、核心功能、AI、搜索、系统集成、配置）职责清晰，耦合度低，易于开发、测试和扩展。

主要技术难点与解决方案

1. 难点：海量本地数据的实时搜索与图谱渲染性能。

◦ 方案：使用Tantivy进行高效的增量索引；对知识图谱布局采用Web Worker异步计算、分层和增量更新算法。

2. 难点：本地AI模型的性能与精度平衡。

◦ 方案：实现模型管理器，根据任务需求（速度/精度）动态选择或按需加载不同规模的轻量级模型。

3. 难点：复杂状态（如双向链接）的实时同步与一致性维护。

◦ 方案：采用响应式数据流（如RxJS）管理状态变更，通过防抖、原子操作和统一事件管道确保数据一致性。

4. 难点：跨平台文件系统与系统集成的兼容性。

◦ 方案：深度依赖Tauri提供的跨平台API处理路径、文件操作和系统托盘，减少平台特定代码。