默认从本地开始
检索、索引和本地 AI 能力优先在设备侧完成;是否使用第三方模型由用户主动选择。
Recalia
Local AI Personal Memory
把自己的资料,变成真正属于自己的 AI 记忆。
导入资料、搜索内容、向自己的知识库提问。Recalia 从本地优先出发,让个人资料真正变得可搜索、可理解、可回到来源。
当前没有公开商店下载地址,也不展示未经验证的评分、用户数量或效果数据。
检索、索引和本地 AI 能力优先在设备侧完成;是否使用第三方模型由用户主动选择。
PDF、Word、PPT、图片和文本进入同一个个人资料库,而不是散落在不同应用里。
搜索和问答以真实资料片段为依据,保留引用,方便回到原文核对。
本地模型、第三方模型和自定义 API 都按用户选择启用,不把联网能力伪装成本地处理。
From files to memory
Recalia 不要求用户等所有 AI 处理完成才开始搜索。基础解析与全文索引先让资料可用,Embedding、摘要和标签再在后台逐步增强。
把 PDF、Word、PPT、图片和文本加入资料库。
解析和全文索引完成后即可搜索,不必等待全部后台增强。
Embedding、摘要、标签和图像理解在后台逐步补齐。
混合检索选出证据,再由本地或用户选择的模型生成答案。
Product preview
下面使用的是现阶段 Recalia 设计预览图。为了保持品牌一致,已移除仍带旧名称的区域;它们用于说明产品方向,不作为商店最终截图或已发布功能承诺。
把 PDF、图片、网页和文本放进同一个可搜索资料库。
文件、照片、网页和粘贴文本都有明确入口。
问答结果保留来源,方便回到原文核对。
在资料详情里直接查看原文和文档位置。
Built around your knowledge
搜索、问答、长期资料库和本地 AI 是同一条链路,而不是四个彼此独立的功能。
全文与语义搜索结合,找到真正匹配的片段,并支持跨语言检索。
助手围绕当前资料或整个资料库检索证据,再生成带来源的回答。
摘要、标签、对话与资料范围持续保留,让后续查找和追问更自然。
使用本地模型时尽量保持设备侧处理;启用第三方模型时明确区分相应的数据边界。
You choose where AI runs
Recalia 不把“用了 AI”默认等同于“把资料发送到云端”。本地模型、第三方模型和自定义 API 是不同的数据路径,应由用户主动选择。
优先在设备上运行适合当前硬件的本地模型。
只有用户主动选择第三方模型时,才按相应服务的数据边界处理。
后续支持用户配置自己的模型服务和 API Key,并明确区分本地与联网调用。
Adaptive local AI
手机、平板和电脑的内存、散热与持续性能不同。Recalia 会按设备能力选择更合适的本地模型与运行策略,而不是为了参数更大牺牲可用性。
优先控制内存、延迟和发热。
设备条件允许时使用更强的本地能力。
利用更大的内存和持续性能处理复杂任务。
Launching soon
Recalia 正在准备首批版本。公开下载入口开放后,本页会同步更新真实商店链接。
产品状态最后更新:2026-09-17
邮箱和平台信息只用于 Recalia 测试与重要版本通知,不发送无关营销邮件。
邮箱、称呼、平台和使用场景仅用于 Recalia 测试资格与重要版本通知。
FAQ
还不可以。Recalia 正在准备首批正式版本,目前没有公开 App Store、Google Play、Mac App Store 或 Microsoft Store 下载地址。真实商店链接上线后会在本页更新。
产品采用本地优先设计,但不同功能的数据边界并不完全相同。本地检索和本地模型会尽量在设备侧完成;如果用户主动启用第三方模型、同步或其他联网能力,对应数据处理会在隐私政策和功能界面中明确说明。
当前产品方向覆盖 PDF、Word、PPT、图片和文本等常见资料类型。具体格式、大小限制和各平台差异以上线版本为准。
不会强制所有设备使用同一个模型。Recalia 会根据设备性能、内存和平台能力选择更合适的本地模型与运行策略,以平衡速度、发热、内存占用和回答质量。