Rocus · 本地 AI 让收藏的网页自己长成知识图谱

产品简介

Rocus 是一款将你保存的网页、笔记与文件自动整理为「会生长的 AI 知识图谱」的协作式书签管理工具。它通过浏览器扩展一键收录网页，再由 WebGPU 加速的本地 AI 模型（Qwen2.5-0.5B 摘要 + MiniLM 384 维向量）自动聚类，让相似内容组成簇、相关主题画得更近，结构本身就把线索摊给你看。所有处理都可以在浏览器本地完成，云端之外不向任何外部服务器发送数据。

核心功能

1. AI 自动聚类：保存的网页通过语义向量自动归到相似簇，图中圆圈越大表示内容越多，相关主题自然被画得更近。
2. 本地 AI 推理：默认云端即用，也可在浏览器下载 300~700MB 模型切到 Local AI，模型完全运行在本地 GPU，零外发数据。
3. 一键收藏扩展：Chrome 浏览器扩展一点即可收入当前页面，附带的便签、文件上传都进入同一图谱，扩展还支持 xournal++ 等手写页整页共享。
4. 实时协作共享：每个相册可生成共享链接，对方无需注册即可查看；通过邮箱邀请后可多人同时编辑，每个条目旁彩色圆点标识是谁添的。
5. 按日历史回放：内置 History 视图，按日期浏览你过去保存的网页，可以「翻自己的浏览器日记」。
6. 语义搜索：搜索栏直接找簇或网页，匹配的是内容含义而非关键词命中。
7. Discover 相似发现：把任意簇展开，会基于 MiniLM 嵌入找出你未曾发现的相邻站点并浮出拓展节点。
8. 导入导出：一键把整张知识图谱（含嵌入向量）备份成 .rocus 文件，方便迁移到新设备。

特色优势

• 「可验证的隐私」是 Rocus 的最大卖点：默认 Cloud AI 即开即用，需要严控隐私时可一键切到 Local AI，模型权重完全跑在你自己 GPU 上。
• 图本身就是信息 — 形状由内容相似度决定，节点距离还原"主题亲疏"，比传统文件夹目录更接近人脑的联想记忆。
• 嵌入向量随数据一起备份，再导入时相似关系无缝恢复，迁移成本近乎为零。
• 自带 15+ 主题色（含 Girly Pop、Popped Out 80's 等个性化色板），偏好保存后可全局生效。

应用场景

1. 研究人员、研究生在阅读大量论文与博客时，把每篇参考资料一键收入，按主题聚类、按时间回看，构建自己的研究图谱。
2. 产品经理、设计师收集竞品与素材站，把分散的链接变成可被发现、可分享的视觉化资源库，方便团队复用。
3. 个人学习者用 Rocus 做长期阅读笔记、历史回放和主题复习，让 6 个月前看过的内容能通过语义快速找回。
4. 远程团队把相册共享作为轻量知识库，邀请成员共建同一图谱，避免"链接散落在群里"的常见困境。
5. 重视隐私的人把模型完全跑在本地，所有抓取的内容、嵌入向量都不出本机，IndexedDB 存储 + 离线可用。

适用人群

适合需要长期管理大量网页资源、并希望"按主题而非按时间或字母"组织的人：研究人员、产品与设计从业者、研究生、自学型工程师，以及对隐私敏感、不愿意把浏览行为同步到第三方的个人用户。

出品方

Rocus 由开发者 Othmanali02 维护，完整源代码以 MIT 协议开源在 GitHub（github.com/Othmanali02/Rocus），浏览器扩展仓库为 github.com/Othmanali02/rocus-extension。前端基于 Vue.js 3 + D3.js v7 + Tailwind CSS，AI 部分使用 MLC-AI 的 Web-LLM 与 Transformers.js。

更新动态

Rocus 主体仓库 2025-12 公开，主分支持续迭代 WebGPU 加速、嵌入模型与图谱布局；浏览器扩展同步在 Chrome / Edge / Firefox（实验性）/ Safari 18+ 上提供 Manifest V3 版本。15 颗星、MIT 开源、社区驱动维护，最近一次重要更新围绕 Cloud / Local 模式切换与共享相册协作优化。

官网链接

• 官网：https://rocus.io
• GitHub：https://github.com/Othmanali02/Rocus
• 扩展仓库：https://github.com/Othmanali02/rocus-extension