Recall
微软推出的Windows AI功能，通过持续截图并由AI索引用户屏幕内容来实现上下文感知，因隐私安全争议被设为默认关闭
核心事实
时间轴 (近 90 天)
召回率定义为在返回的 Top-K 结果中，真正属于真实最近邻集合的比例。
IDP评分不应只报告一个指标，至少应同时给出Precision、Recall和F1，并说明空白、NULL、复选框和不可读值的计数规则。
一个端到端测试断言模型回答必须包含字面字符串“Ledger freeze ends Friday”，结果在四次运行中以四种方式失败（小写、Markdown加粗、不可见窄不换行空格、改写为“ends on Friday”），而数据每次都是正确的。
基准测试中图检索的两个硬零分是因为评分器要求精确措辞而模型做了改写；README记录了每一处失分。
在复跑验证中，图检索再次胜出，得分为25.0对19.251。
在30个问题、五个类别的基准测试中，图检索得分为24.667分，扁平RAG得分为19.251分。
断开FalkorDB后，Recall产品退化为诚实的“我不知道”，没有静默降级。
作者通过在一次审批中途杀掉后端进程验证了审批的持久化：执行器从FalkorDB读取已批准的提案，流程从中断处恢复。
Recall将审批动作建模为图中的一个节点，审批状态持久化在FalkorDB中，执行器从图数据库读取已批准的提案，而非依赖进程内存，从而实现审批的原子性和可恢复性。
当用户要求彻底遗忘某条事实时，Recall会执行遗忘操作并签发一份擦除回执，记录被删除事实的标识、删除时间及操作者，但回执本身不包含事实内容。
还有 24 条时间轴事件
全部知识事实 (20)
微软 Recall 是 2024 年随 Copilot+ PC 发布的功能，通过每隔数秒对屏幕截图并利用本地 AI 模型建立语义索引，让用户可以用自然语言回溯屏幕上出现过的内容
65%已验证2024年微软推出的Recall功能因持续截屏并用AI索引用户活动引发隐私争议被迫延期
65%已验证安全研究人员发现 Recall 将截图以未加密的 SQLite 数据库形式存储在本地，引发隐私争议，微软随后将其改为需用户主动启用并增加 Windows Hello 验证、加密和敏感内容过滤
65%已验证微软 Recall 功能在2024年发布时因默认开启屏幕截图连续记录功能而遭遇强烈反弹，被迫改为默认关闭的可选功能并延迟发布
65%待验证召回率定义为在返回的 Top-K 结果中，真正属于真实最近邻集合的比例。
50%待验证IDP评分不应只报告一个指标，至少应同时给出Precision、Recall和F1，并说明空白、NULL、复选框和不可读值的计数规则。
50%待验证断开FalkorDB后，Recall产品退化为诚实的“我不知道”，没有静默降级。
50%待验证在30个问题、五个类别的基准测试中，图检索得分为24.667分，扁平RAG得分为19.251分。
50%待验证开发者Anshu在三天内构建了开源项目Recall。
50%待验证Recall使用图数据库FalkorDB承载公司知识的因果关系，并将事件、PR、提交、ADR、服务、人员、团队、聊天消息建模为节点，用带标签的边连接，支持Cypher查询。
50%待验证Recall的核心规则是：如果模型无法引用某个节点，就不能说出对应结论。
50%待验证Recall为每个人建立独立的记忆图，运行在同一个FalkorDB实例中。
50%待验证Recall采用版本化记忆：新事实将旧事实标记为superseded，旧事实仍保留在图中，过去被版本化但从不被重写。
50%待验证当用户要求彻底遗忘某条事实时，Recall会执行遗忘操作并签发一份擦除回执，记录被删除事实的标识、删除时间及操作者，但回执本身不包含事实内容。
50%待验证Recall将审批动作建模为图中的一个节点，审批状态持久化在FalkorDB中，执行器从图数据库读取已批准的提案，而非依赖进程内存，从而实现审批的原子性和可恢复性。
50%待验证作者提炼的七条原则包括：每个结论需要引用；记忆按人划分作用域；过去被版本化而非重写，删除要签发回执；Agent提议、人类处置；图是基础而非功能，断开后产品应诚实停止；展示失分，隐藏零分的基准是营销，记录零分的基准才是证据；不要断言LLM的散文，断言结构化数据。
50%待验证基准测试中图检索的两个硬零分是因为评分器要求精确措辞而模型做了改写；README记录了每一处失分。
50%待验证在复跑验证中，图检索再次胜出，得分为25.0对19.251。
50%待验证在RAG场景中，Recall通常优先于Precision，因为漏掉一份关键证据往往直接导致答案错误，而多召回几份无关文档只是增加上下文噪声和Token成本。
50%待验证微软Recall是Windows 11中的一项系统级功能，定期截取屏幕快照并建立本地索引，允许用户用自然语言搜索过去的活动。
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