ChatLab(聊天记录分析工具) v0.23.1 开源安装免费版

ChatLab 是一个免费、开源、本地化的，专注于分析各种聊天软件聊天记录的应用。通过 AI Agent 和灵活的 SQL 引擎，你可以自由地拆解、查询甚至重构你的社交数据。

软件特色

极致性能：使用流式计算与多线程并行架构，就算是百万条级别的聊天记录，依然拥有丝滑交互和响应。

保护隐私：聊天记录和配置都存在你的本地数据库，所有分析都在本地进行（AI 功能例外）。

智能 AI Agent：集成 10+ Function Calling 工具，支持动态调度，深度挖掘聊天记录中的更多有趣。

多维数据可视化：提供活跃度趋势、时间规律分布、成员排行等多个维度的直观分析图表。

格式标准化：通过强大的数据抽象层，抹平不同聊天软件的格式差异，任何聊天记录都能分析。

目前支持：WhatsApp、LINE、微信、QQ、Discord、Instagram和Telegram。接下来：iMessage、Messenger和KakaoTalk。

核心功能

🚀 专为大型历史构建：流解析和多工作者处理使导入和分析保持响应，即使在百万消息规模下。

🔒 默认为私密：你的聊天数据和设置保持本地。原始对话无需强制云上传。

🤖 能够实际操作数据的AI：代理+功能调用工作流程可以搜索、总结和分析带有上下文的聊天记录。

📊 丰富的洞察力可视化视图：一处查看趋势、时间模式、互动频率、排名等信息。

🧩 跨平台规范化：不同的导出格式被映射到统一模型中，以便你能够一致地分析它们。

系统架构

建筑原则

默认本地优先：未经明确选择，原始聊天数据、索引和设置会保留在设备上。
流式优先于缓冲：流优先解析和增量处理保持大容量导入的稳定和内存高效。
可组合智能：AI特征通过代理+工具调用组装，而非硬编码成一条模型路径。
模式优先演进：导入、查询、分析和可视化共享一个一致的数据模型，随着新功能可扩展。

运行时架构

主进程（控制平面）：处理生命周期和窗口。定义域范围IPC。核心AI、查询、NLP、导入和合并逻辑生命体在共享包中（， ， ）;和是薄的电子适配层。apps/desktop/main/index.tsapps/desktop/main/ipc/packages/corepackages/node-runtimepackages/toolsapps/desktop/main/ai/apps/desktop/main/i18n/
工作层（计算平面）：通过 执行导入、索引和查询任务，并将核心逻辑委派给 和 。apps/desktop/main/worker/workerManager@openchatlab/core@openchatlab/node-runtime
渲染层（交互平面）：Vue 3 + Nuxt UI + Tailwind CSS 硬盘管理、私聊、群聊和分析界面。 暴露了严格范围的API，以保障安全的进程边界。apps/desktop/preload/index.ts

数据管道

摄取：检测文件格式并发送到匹配的解析器模块。parser/
持久性：基于流的写入填充核心本地实体：会话、成员和消息。
索引：面向会话和时间的索引用于时间线导航和检索。
查询与分析：支持活动指标、交互分析、SQL实验室和AI辅助探索。worker/query/*
展示：渲染器将查询输出转化为图表、排名、时间线和对话分析流程。

可扩展性与可靠性

可插拔解析器架构：添加新的导入源主要是扩展，无需重新设计下游查询逻辑。parser/formats/*
完整+增量导入路径：并支持首次入职和持续更新。streamImport.tsincrementalImport.ts
模块化IPC边界：基于域的IPC分段减少跨层耦合并限制权限分布。
统一的 i18n 演进：主进程和渲染过程共享一个可随产品范围演进的 i18n 系统。

更新日志

0.23.1 Latest

新增 clb 短别名与端口预检引导，修复守护进程静默退出及暗色模式标题栏等多处问题。