MineContext：火山引擎推出的开源主动式上下文感知 AI 助手
一、MineContext是什么？
MineContext是由火山引擎（volcengine）开发并开源的主动式上下文感知AI助手，旨在解决用户在信息爆炸时代面临的“上下文分散、关键信息难提取、创作时灵感断层”等问题。项目灵感源自沙盒游戏《Minecraft》（我的世界）——如同游戏中通过方块搭建世界，MineContext将用户的文档、截图、聊天记录、音视频片段等分散信息视为“信息方块”，支持用户对这些“方块”进行收集、整合、再创作，最终形成结构化的个人知识体系。
作为开源项目，MineContext的核心定位是“以用户为中心的上下文工程平台”，既不依赖单一数据源，也不强制绑定特定AI模型，而是通过模块化设计支持多模态数据处理与多后端扩展，同时坚持“隐私优先”原则，所有数据默认本地存储，从根本上保障用户信息安全。
二、功能特色
MineContext的功能围绕“上下文的全生命周期管理”展开，涵盖从信息收集到智能应用的完整流程，核心特色可概括为五大方面：
1. 轻松收集：多源多模态信息“无感知”入库
MineContext支持对分散在不同场景的上下文信息进行“低负担”收集，无需用户手动复制粘贴或格式转换，具体包括：
多数据源兼容：可自动捕获文档（PDF、Word、Markdown等）、屏幕截图（支持定时截图或手动触发）、网页内容（浏览器插件联动）、音视频（本地文件或实时录制片段）、聊天记录（支持微信、Teams等主流工具导出文件）等；
智能格式处理：对非结构化数据（如手写笔记照片、语音转文字）进行自动识别与结构化转换，例如将截图中的文字提取为可编辑文本，将语音内容转为带时间戳的文字记录；
轻量化管理：用户可通过“标签分类”“优先级标注”对收集的信息进行初步整理，系统会自动生成信息缩略图与摘要，避免用户陷入“整理即负担”的困境。
2. 主动交付：关键信息“找上门”
不同于传统工具“需用户主动搜索”的被动模式，MineContext能基于用户行为与时间维度，主动推送高价值信息，具体表现为：
周期性总结：每日/每周自动生成“上下文简报”，汇总期间收集的关键事件（如会议要点）、待办事项（从聊天记录或文档中提取）、知识碎片（如专业术语解释）；
场景化提醒：当用户打开特定应用（如Word、PPT）时，自动推送与当前任务相关的历史上下文（例如写报告时推送之前收集的同类报告框架）；
状态同步：若用户在多个设备登录（需手动开启跨设备同步，数据仍本地存储），系统会将某一设备的关键操作（如新增标签、标记重要信息）同步至其他设备的首页。
3. 智能重现：创作时“按需唤醒”相关上下文
在写作、策划、研究等创作场景中，MineContext能通过语义理解与相似性匹配，精准呈现相关信息，避免“想不起来”或“找半天”的问题：
实时联想：当用户输入文字（如在编辑器中写论文）时，系统会实时分析内容主题，从历史上下文中提取相关文献引用、数据案例、观点素材，以侧边栏形式展示；
多模态关联：支持跨类型信息联想，例如用户查看一张产品设计图时，系统会同步展示相关的设计说明文档、讨论记录中的修改建议，甚至是同类产品的截图对比；
无干扰呈现：所有推荐内容默认折叠，用户可通过点击展开详情，避免信息过载影响创作节奏。
4. 隐私优先：数据安全“自己掌控”
隐私保护是MineContext的核心设计原则，具体措施包括：
本地存储默认：所有收集的上下文数据（文本、图像、音视频）默认存储在用户设备本地（支持自定义存储路径），不强制上传云端；
端到端加密：若用户开启跨设备同步功能，数据传输过程采用端到端加密，仅用户可解密查看；
权限可控：用户可随时查看“数据访问日志”（记录哪些功能访问了哪些信息），并支持一键删除单条数据或批量清理历史记录。
5. 上下文工程架构：支持多模态数据全生命周期管理
MineContext的底层架构围绕“上下文工程”设计，可实现从数据捕获、处理、存储到消费的完整流程，并能生成六种“智能上下文”，满足不同场景需求：
| 智能上下文类型 | 定义 | 典型应用场景 |
|---|---|---|
| 实体上下文 | 从信息中提取的关键实体（人物、机构、术语等）及关系 | 论文写作时自动生成“术语对照表” |
| 时序上下文 | 按时间排序的事件序列（如会议记录、项目进度） | 项目复盘时生成“时间线回顾” |
| 关联上下文 | 语义或场景相关的信息集合（如同一主题的文档与截图） | 创作时的“素材联想库” |
| 任务上下文 | 从信息中提取的待办事项、截止日期等 | 日常办公的“智能待办清单” |
| 摘要上下文 | 长文本的精简总结（如文章摘要、视频关键帧） | 快速浏览文献或会议记录 |
| 多模态融合上下文 | 整合文本、图像、音频的复合信息（如带截图的会议纪要） | 产品方案汇报时的“多媒体素材包” |
三、技术细节
MineContext采用模块化、分层架构设计，各组件职责明确，可灵活扩展，核心技术架构与实现细节如下：
1. 整体架构
项目代码结构清晰，主要分为8大核心模块，各模块通过标准化接口通信，便于开发者二次开发或替换组件：
| 模块名称 | 核心功能 | 技术栈/工具依赖 |
|---|---|---|
| server/ | 提供API服务、WebSocket实时通信、静态资源管理 | FastAPI（后端框架）、Uvicorn（服务器） |
| managers/ | 协调各模块工作的业务逻辑层（如任务调度、事件响应） | 自定义状态机、异步任务队列（Celery） |
| context_capture/ | 上下文信息捕获模块 | 截图工具（mss）、OCR（Tesseract）、语音转文字（Whisper） |
| context_processing/ | 上下文处理流水线（清洗、分块、特征提取） | 文本分块（LangChain）、实体识别（spaCy）、向量生成（Sentence-BERT） |
| context_consumption/ | 上下文消费与生成（如总结、推荐） | 大语言模型接口（OpenAI、豆包等）、视觉语言模型（VLM） |
| storage/ | 数据存储层（支持多后端） | SQLite（轻量本地数据库）、ChromaDB（向量数据库）、文件系统（原始文件存储） |
| llm/ | 大语言模型集成层 | 统一API适配层（支持切换不同LLM提供商） |
| ui/ | 用户界面（桌面端） | Electron（跨平台桌面应用框架）、React（前端界面） |
2. 关键技术流程
以“用户收集一篇PDF文档并在写作时调用相关信息”为例，核心技术流程如下：
捕获阶段：context_capture模块通过文件监控或用户手动上传获取PDF，调用OCR工具提取文本（若PDF为扫描件）；
处理阶段：context_processing模块将文本分块（按章节或语义段落），通过llm模块调用嵌入模型生成向量，同时提取实体（如作者、关键词）和待办事项（如文档中的“需完成XX”）；
存储阶段：storage模块将原始PDF、分块文本、向量数据分别存储至文件系统、SQLite、ChromaDB，并建立关联索引；
消费阶段：当用户在ui端写作时，context_consumption模块通过WebSocket实时接收用户输入，调用llm模块分析语义，再通过storage模块的向量数据库检索相似分块，最终以关联上下文形式推送到界面。
3. 扩展性设计
MineContext支持多维度扩展，满足不同用户需求：
数据源扩展：context_capture模块提供标准化接口，开发者可通过编写插件支持新数据源（如Notion、Obsidian的API对接）；
存储后端扩展：storage模块支持自定义存储适配器，可替换为PostgreSQL（多用户场景）、Milvus（大规模向量存储）等；
模型扩展：llm模块支持接入本地大模型（如Llama 3），只需实现统一的模型调用接口即可替换默认模型。
四、应用场景
MineContext的功能特性使其适用于多种需要管理信息、辅助创作的场景，以下为典型应用案例：
1. 学术研究与论文写作
场景痛点：研究员需处理大量文献（PDF、会议记录），写作时难以及时调用相关理论或数据；
MineContext应用：
收集阶段：自动捕获下载的文献PDF，提取标题、摘要、关键词并生成实体上下文（如“作者A的研究方向”“术语B的定义”）；
处理阶段：对文献按“研究方法”“结论”等标签分类，生成关联上下文（如“同一主题的5篇对比文献”）；
创作阶段：写论文时，智能重现模块实时推送相关文献的引用片段、数据图表（多模态融合上下文），避免反复切换窗口查找。
2. 学生学习与复习
场景痛点：课堂笔记（手写、截图、录音）分散，复习时难以系统整合知识点；
MineContext应用：
收集阶段：通过手机拍照上传手写笔记（OCR转为文本），同步课堂录音（转文字并关联时间戳）；
主动交付：每周生成“学习简报”（摘要上下文），汇总当周重点知识点、未理解的术语（需标注）；
复习阶段：查看某一知识点时，智能重现相关的课堂截图、老师讲解录音片段（多模态融合上下文），强化记忆。
3. 职场办公与项目管理
场景痛点：会议记录、邮件往来、聊天中的待办事项易遗漏，项目复盘时难梳理时间线；
MineContext应用：
收集阶段：自动捕获会议录音（转文字）、聊天记录中的“任务分配”内容，提取待办事项（任务上下文）；
主动交付：每日推送“待办清单”，标注截止日期（从邮件或聊天记录中提取），同步关联的会议纪要片段；
项目复盘：生成时序上下文（按时间排序的项目关键事件），关联各阶段的文档、截图，快速梳理进度与问题。
4. 内容创作（自媒体、设计师）
场景痛点：素材（文案、图片、灵感片段）杂乱，创作时难快速组合；
MineContext应用：
收集阶段：保存网页灵感截图、随手写的文案草稿、音乐片段（作为氛围素材）；
处理阶段：对素材按“风格”“主题”分类，生成多模态融合上下文（如“治愈系文案+对应风格图片”）；
创作阶段：写脚本时，智能重现相关文案素材；设计配图时，推送关联的图片灵感与用户标注的“修改建议”（来自历史聊天记录）。
五、使用方法
MineContext支持Windows、macOS系统，使用流程分为“安装初始化”“基础操作”“高级设置”三部分，具体步骤如下：
1. 安装与初始化
| 操作步骤 | Windows系统 | macOS系统 |
|---|---|---|
| 下载应用 | 访问GitHub Releases页，选择对应Windows版本（.exe文件） | 下载macOS版本（.dmg文件），拖拽至应用程序文件夹 |
| 权限设置 | 双击安装，按提示授予文件访问权限 |
终端执行命令：sudo xattr -d com.apple.quarantine "/Applications/MineContext.app"（解除隔离） |
| 初始化配置 | 首次打开应用，进入“设置-API配置”，填写LLM API密钥（支持OpenAI、豆包等，本地模型可跳过） | 同Windows步骤，额外在“隐私与安全性”中允许应用访问文件和屏幕录制 |
2. 基础操作
收集上下文：
手动添加：点击首页“+”按钮，上传文件（文档、图片、音视频）或输入文本；
自动捕获：在“设置-捕获设置”中开启“屏幕定时截图”（每10分钟/自定义间隔）、“文档监控”（指定文件夹，新增文件自动导入）；
查看主动推送：首页“今日简报”板块展示每日总结与待办事项，点击条目可查看完整上下文；
智能重现辅助创作：打开内置编辑器（或关联外部编辑器，如Word），输入内容时，右侧“相关上下文”栏会自动更新推荐信息，点击可插入当前文档。
3. 高级设置
存储管理：在“设置-存储”中修改本地存储路径，或切换向量数据库（默认ChromaDB，可改为SQLite向量存储）；
模型切换：在“设置-LLM”中选择默认模型（如切换为豆包API），或配置本地模型路径（需提前下载并部署）；
标签与筛选：通过首页“标签云”快速筛选同类上下文，支持自定义标签（如“论文素材”“会议记录”）。
六、常见问题解答（FAQ）
MineContext的数据存储在哪里？是否会上传云端？
所有数据默认存储在用户设备本地（路径可在“设置-存储”中查看），除非用户手动开启“跨设备同步”，否则不会上传云端。跨设备同步时，数据采用端到端加密传输，仅用户可解密。
支持哪些文件格式？能否识别手写体或方言语音？
支持文档（PDF、Word、Markdown等）、图像（JPG、PNG等）、音视频（MP3、MP4等）；手写体识别依赖OCR工具（默认Tesseract，可替换为更高精度的模型），方言语音需在“设置-语音处理”中选择对应方言模型（如粤语、四川话）。
使用MineContext需要付费吗？LLM调用是否收费？
MineContext本身是开源免费软件，无使用费用；但调用第三方LLM（如OpenAI、豆包）时，需用户自行承担API调用费用（具体收费标准见对应服务商官网），也可使用免费开源本地模型（如Llama 3）。
能否与Notion、Obsidian等工具联动？
目前支持通过“导入文件”方式将Notion、Obsidian的导出文件（如Markdown）导入MineContext；开发者可通过编写插件实现API级联动（详见GitHub贡献指南）。
卸载应用后，数据会保留吗？如何备份数据？
卸载时默认保留本地数据（存储路径下的文件）；备份可通过“设置-存储-导出数据”功能，将所有上下文打包为zip文件，重装后通过“导入数据”恢复。
对设备配置有要求吗？低配置电脑能否流畅运行？
基础功能（文件管理、手动标签）对配置要求低（4GB内存即可）；若开启实时OCR、向量检索等功能，建议内存≥8GB，处理器为i5及以上（或同级别AMD处理器）。
七、相关链接
八、总结
MineContext是一款由火山引擎开源的主动式上下文感知AI助手，通过多模态数据收集、智能处理、主动推送与隐私优先的设计，解决了用户在信息管理与创作中的痛点。其模块化架构支持灵活扩展，适用于学术研究、学习复习、职场办公、内容创作等多种场景，既满足普通用户对信息整合的需求，也为开发者提供了二次开发的基础。作为一款本地优先的开源工具，MineContext在效率与隐私之间实现了平衡，是信息时代个人知识管理与创作辅助的实用选择。
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