ChatLab：AI驱动的开源本地化多平台聊天记录分析工具

一、ChatLab是什么

在社交沟通高度碎片化的当下，微信、QQ、Discord等不同平台的聊天记录分散存储，想要对过往对话进行复盘、统计、关键词检索或规律分析，往往面临格式不统一、数据量过大、手动分析效率低、隐私泄露风险等问题。ChatLab正是为解决这些痛点而生的开源本地化应用，它是一款集多平台解析、高性能计算、智能AI分析、数据可视化于一体的聊天记录分析工具，由hellodigua基于TypeScript开发，采用AGPL-3.0开源协议，完全免费供个人与团队使用。

ChatLab的核心定位是“本地优先，智能分析”：一方面，所有聊天记录、配置文件均存储在用户本地数据库，分析过程（除AI功能外）全程不联网，从根源上保障用户的隐私与数据安全，避免聊天记录上传至第三方服务器带来的泄露风险；另一方面，通过内置的AI Agent与灵活的SQL引擎，抹平不同社交平台的记录格式差异，实现对聊天数据的结构化拆解、多维度查询与智能化洞察，让普通用户也能轻松完成专业级的聊天记录分析。

作为一款跨平台应用，ChatLab基于Electron框架开发，可在Windows、Mac、Linux等主流操作系统上运行，无需复杂的环境配置，轻量化安装即可使用。其代码完全开源在GitHub，开发者可根据自身需求进行二次开发、功能拓展或适配更多社交平台，同时社区也支持用户提交Bug修复与功能建议，形成良性的开源生态。

简单来说，ChatLab就是一款为普通用户和开发者打造的、隐私安全的、智能的聊天记录“数据分析管家”，让分散、无序的聊天记录变成可查询、可统计、可分析的结构化数据，挖掘聊天记录背后的价值。

二、功能特色

ChatLab凭借“本地化、高性能、多平台、智能化”的核心优势，在众多聊天记录分析工具中形成了独特的竞争力，其功能特色覆盖数据解析、处理性能、隐私安全、智能分析、可视化展示等多个维度，且所有功能均围绕“实用、易用、安全”的原则设计，具体特色如下：

1. 多平台全覆盖，抹平格式差异

ChatLab内置专业的解析模块，已完成对微信、QQ、WhatsApp、Discord、Instagram等主流社交平台的聊天记录适配，能够自动识别不同平台的记录文件格式（如微信的加密文件、QQ的数据库文件、WhatsApp的备份文件等），通过数据抽象层将非结构化的聊天记录转换为统一的结构化数据（包含发送人、发送时间、消息内容、消息类型、群聊成员等核心字段）。

无论用户的聊天记录来自哪个平台，都能在ChatLab中实现统一的分析逻辑，无需用户手动处理格式转换问题。同时，项目开发计划中明确将支持iMessage、LINE、Telegram等更多平台，持续拓展多平台适配能力。

2. 极致高性能，支持海量数据处理

针对聊天记录数据量大、解析耗资源的痛点，ChatLab采用流式计算+多线程并行架构设计，从根本上解决了大文件解析的内存占用问题。该工具支持百万条级聊天记录、GB级日志文件的流畅处理，即使是数万条的群聊记录，也能在短时间内完成解析与导入，且解析过程中内存占用保持恒定，不会出现因数据量过大导致的应用卡顿、崩溃问题。

与传统的一次性加载解析方式不同，ChatLab的流式计算会将大文件拆分为多个小数据块，分批次进行解析与存储，多线程并行架构则会将解析、导入、查询等不同任务分配至不同的Worker线程，实现任务的并行处理，大幅提升整体操作效率。

3. 本地私有化，全方位保障隐私安全

隐私保护是ChatLab的核心设计原则，也是其与其他在线聊天记录分析工具的核心区别。该工具将所有聊天记录、配置文件、分析结果均存储在用户本地的数据库中，整个分析过程（包括数据解析、统计、查询、可视化等）全程本地化运行，不向任何第三方服务器上传用户的聊天数据。

仅当用户使用AI智能分析功能时，才会按需调用外部LLM服务（且支持用户配置私有LLM接口），调用过程中仅传输必要的分析指令与数据片段，不传输完整的聊天记录。同时，ChatLab提供本地数据库加密功能，用户可设置密码保护本地聊天数据，进一步提升隐私安全等级。

4. AI智能驱动，实现深度洞察分析

ChatLab集成了具备10+Function Calling工具的AI Agent，打造了智能化的聊天记录分析能力，让工具不仅能完成基础的统计，还能实现深度的智能洞察。AI Agent支持动态调度内置的分析工具，能够根据用户的自然语言指令，自动执行对应的分析操作，例如：

• “分析这个群聊近30天的活跃成员排行”

• “找出我和XX的聊天中提到‘旅行’的所有对话”

• “总结这个项目群聊的核心讨论内容与决策结果”

• “分析这个群聊的消息发送时间规律，找出活跃高峰”

同时，ChatLab支持用户自定义AI提示词、配置私有LLM接口（如本地部署的ChatGLM、Llama等），满足不同用户的AI分析需求，让AI分析能力更贴合个人与团队的使用场景。

5. 多维数据可视化，直观呈现分析结果

为了让用户更直观地理解聊天记录的分析结果，ChatLab内置了专业的响应式图表组件库，支持暗色/亮色模式切换，图表尺寸可自适应容器大小，提供多维度的数据可视化展示能力，核心可视化维度包括：

• 活跃度趋势：按日/周/月展示聊天记录的消息数量变化趋势，直观呈现聊天活跃程度；

• 成员排行：按发送消息数量、发言频率等维度，展示群聊成员的活跃度排行；

• 时间规律：分析消息发送的小时/日期规律，找出聊天的活跃高峰与低谷；

• 消息类型统计：统计文本、图片、语音、视频、文件等不同类型消息的占比；

• 关键词云：生成聊天记录中的核心关键词云，直观呈现聊天的核心讨论内容。

所有可视化图表均支持交互操作（如放大、缩小、数据筛选、导出），用户可根据需求筛选时间范围、成员对象，快速定位核心分析结果。

6. 灵活的SQL实验室，支持自定义查询

针对有一定技术基础的用户，ChatLab提供SQL实验室功能，允许用户通过编写SQL语句，对本地结构化的聊天数据进行自定义查询与分析。工具内置了常用的SQL查询模板（如查询特定人、特定时间的消息，统计特定关键词的出现次数等），用户可直接复用，也可根据自身需求编写个性化的SQL语句。

SQL实验室支持语法高亮、错误提示、查询结果实时展示，让技术用户能够充分挖掘本地聊天数据的价值，实现更精细化、个性化的分析需求。

7. 轻量化易操作，跨平台友好

ChatLab作为一款Electron应用，具备跨平台运行的优势，可在Windows 10+、MacOS 11+、Linux（Ubuntu 20.04+）等主流操作系统上安装使用，且安装包体积小，轻量化部署，无需依赖复杂的运行环境。

工具的前端界面基于Vue 3 + Nuxt UI + Tailwind CSS开发，采用极简的交互设计，功能模块划分清晰（导入记录、数据分析、AI实验室、SQL实验室、设置等），即使是零基础的普通用户，也能通过简单的“点击-选择-导入”操作完成聊天记录的解析与分析，无需专业的技术知识。

三、技术细节

ChatLab整体基于TypeScript开发，核心框架为Electron，采用主进程-渲染进程-Worker线程的分层架构设计，遵循“高内聚、低耦合”的开发原则，将应用拆分为多个功能模块，便于维护与二次开发。以下从技术栈总览、核心架构、关键模块设计、核心技术亮点四个方面，详细介绍ChatLab的技术细节。

3.1 技术栈总览

ChatLab的技术栈覆盖前端、后端、数据处理、可视化等多个维度，所有技术均选用开源、成熟、社区活跃的框架与工具，具体技术栈如下表所示：

3.2 核心架构设计

ChatLab采用分层架构设计，整体分为Electron主进程、Worker线程层、数据处理层、渲染进程（前端）四个核心层级，各层级之间职责明确，通过标准化的接口与通信机制实现数据交互，避免层级之间的耦合，具体架构设计如下：

1. Electron主进程：应用的“大脑”

主进程是ChatLab应用的核心入口，负责应用生命周期管理、窗口管理、IPC通信调度、AI能力集成、Worker线程管理、本地数据库管理等核心工作，是整个应用的“大脑”。主进程的核心代码位于electron/main/目录下，按功能拆分为多个模块化文件，核心模块包括：

• 入口模块：index.ts，负责应用的初始化、窗口创建、生命周期监听（如启动、关闭、最小化等）；

• IPC通信模块：ipc/，按功能拆分为窗口、聊天、AI、SQL等子模块，定义主进程与渲染进程之间的通信接口，保障通信的安全性与规范性；

• AI能力模块：ai/，集成多厂商LLM接口（如OpenAI、智谱AI、百度文心等），实现AI Agent的管道管理、提示词拼装、Function Calling工具注册与调度；

• Worker线程模块：worker/，负责Worker线程的创建、管理与销毁，将查询（活跃度、AI搜索、SQL实验室）、导入（流式导入）等耗时任务分配至Worker线程；

• 数据库模块：database/，封装SQLite数据库的操作接口，实现聊天数据的增删改查，同时封装活跃度趋势、成员统计等核心查询逻辑。

主进程不参与具体的UI渲染与耗时的数据处理任务，仅负责核心的调度与管理工作，确保应用的稳定性。

2. Worker线程层：耗时任务的“处理中心”

为了避免耗时的数据分析、数据导入任务阻塞主进程与渲染进程，导致应用卡顿，ChatLab专门设计了Worker线程层，将所有耗时的CPU密集型任务（如聊天记录解析、海量数据查询、SQL语句执行等）分配至独立的Worker线程中执行。

Worker线程层由主进程统一管理，主进程会根据任务类型（如导入任务、查询任务）创建对应的Worker线程，任务执行完成后，Worker线程会将结果通过IPC通信返回至主进程，再由主进程转发至渲染进程。同时，Worker线程支持多线程并行执行，多个耗时任务可同时进行，大幅提升应用的处理效率。

3. 数据处理层：聊天记录的“转换工厂”

数据处理层是ChatLab实现多平台解析的核心，负责将不同平台的非结构化聊天记录转换为统一的结构化数据，核心代码位于parser/目录下，采用嗅探+解析三层架构设计，具体分为三个核心环节：

• 格式嗅探：自动识别用户上传的聊天记录文件的平台类型与格式，确定对应的解析规则；

• 流式解析：将大文件拆分为多个小数据块，分批次进行解析，提取核心的聊天数据（发送人、发送时间、消息内容等）；

• 数据标准化：将解析后的原始数据转换为ChatLab定义的统一数据模型，抹平不同平台的格式差异，存储至本地SQLite数据库。

数据处理层支持大文件的流式处理，无需将整个文件加载至内存，确保解析过程中内存占用恒定。

4. 渲染进程（前端）：用户的“交互界面”

渲染进程是ChatLab的前端界面层，负责用户交互、数据展示、可视化渲染等工作，基于Vue 3 + Nuxt UI + Tailwind CSS开发，采用组件化的开发模式，将界面拆分为多个独立的组件（如分析组件、图表组件、导入组件、SQL实验室组件等），便于维护与复用。

渲染进程的核心特点包括：

• 状态管理：通过Pinia管理全局状态，如会话信息、布局设置、AI提示词、用户配置等，确保不同组件之间的状态同步；

• 通信隔离：通过预加载脚本electron/preload/index.ts暴露安全的IPC通信API，隔离渲染进程与主进程，避免渲染进程直接访问主进程的系统资源，提升应用的安全性；

• 响应式设计：前端界面与图表均支持响应式设计，可自适应不同的窗口尺寸，同时支持暗色/亮色模式切换，提升用户体验；

• 组件化复用：将常用的功能（如图表展示、数据筛选、按钮、输入框等）封装为通用组件，减少重复开发代码。

渲染进程不参与任何耗时的数据处理与业务逻辑，仅负责接收主进程传递的数据分析结果，并将其展示给用户，同时将用户的操作指令传递至主进程。

3.3 核心技术亮点

1. 基于抽象层的多平台适配方案

ChatLab通过数据抽象层实现了多平台的快速适配，该抽象层定义了统一的聊天数据模型（ChatMessage），包含所有社交平台聊天记录的核心字段：

// 简化的统一聊天数据模型
interface ChatMessage {
 id: string; // 唯一标识
 sender: string; // 发送人
 senderId: string; // 发送人ID
 receiveTime: number; // 接收时间（时间戳）
 content: string; // 消息内容
 messageType: 'text' | 'image' | 'voice' | 'video' | 'file'; // 消息类型
 groupId?: string; // 群聊ID（单聊为null）
 groupName?: string; // 群聊名称（单聊为null）
 isAt?: boolean; // 是否@他人
 attachment?: string; // 附件路径（图片/文件等）
}

针对不同的社交平台，开发人员仅需实现对应的解析器，将该平台的聊天记录转换为上述统一的数据模型，即可实现平台适配，无需修改后续的分析、查询、可视化逻辑。这种方案大幅降低了多平台适配的开发成本，为后续拓展更多平台奠定了基础。

2. 流式计算与多线程并行的高性能处理

ChatLab的流式计算基于Node.js的stream模块实现，将大文件解析为可读流，通过pipe方法将数据流传递至解析器，解析器分批次处理数据，每处理完一个数据块，就立即将其存储至本地数据库，无需等待整个文件解析完成。

同时，应用通过Node.js的worker_threads模块实现多线程并行，将解析、导入、查询等不同任务分配至不同的Worker线程，主进程通过消息传递的方式与Worker线程进行通信，实现任务的并行处理。这种设计让ChatLab在处理海量聊天记录时，既保证了处理速度，又控制了内存占用。

3. 安全的IPC通信机制

Electron的主进程拥有系统资源的完整访问权限，而渲染进程运行在浏览器环境中，若直接允许渲染进程访问主进程的资源，会带来严重的安全风险。ChatLab通过预加载脚本+模块化IPC通信的方式，实现了安全的进程通信：

1. 预加载脚本electron/preload/index.ts作为主进程与渲染进程的中间层，仅暴露经过安全验证的API给渲染进程，渲染进程只能通过这些API与主进程通信，无法直接访问主进程的系统资源；

2. IPC通信按功能拆分为多个模块化文件，每个模块仅处理特定类型的通信指令，便于权限控制与问题排查；

3. 所有IPC通信均添加参数校验，确保渲染进程传递的指令与参数符合规范，避免恶意指令攻击。

4. AI Agent与Function Calling的智能调度

ChatLab的AI Agent核心基于Function Calling技术实现，内置了10+常用的分析工具（如活跃度统计工具、关键词检索工具、成员排行工具、内容总结工具等），每个工具都定义了标准化的输入参数与输出格式。

当用户输入自然语言分析指令时，AI Agent会先将指令发送至LLM，LLM会对指令进行解析，判断需要调用的工具与对应的参数，然后将工具调用指令返回至AI Agent，AI Agent根据指令动态调度对应的工具，执行分析操作，最后将分析结果整理后返回给用户。

整个过程实现了AI对工具的自动调度，用户无需手动选择分析功能，仅通过自然语言即可完成复杂的数据分析，大幅提升了工具的易用性与智能化程度。同时，ChatLab支持用户自定义注册Function Calling工具，开发者可根据自身需求拓展AI Agent的工具库。

四、应用场景

ChatLab凭借多平台、本地化、高性能、智能化的核心能力，适用于个人、团队、社群运营者等不同用户群体，可覆盖个人复盘、团队沟通分析、社群运营、亲子沟通管理、工作记录整理等多种场景，充分挖掘聊天记录的价值，具体应用场景如下：

1. 个人聊天记录复盘与整理

对于个人用户而言，ChatLab可用于个人聊天记录的复盘、整理与检索。日常工作与生活中，我们会在微信、QQ等平台与他人沟通，产生大量的聊天记录，其中包含重要的工作安排、生活规划、朋友约定、知识分享等信息，想要在海量记录中找到某条特定的消息，往往需要花费大量时间翻找。

通过ChatLab，用户可将各平台的聊天记录导入本地，通过关键词检索、时间筛选、发送人筛选等功能，快速定位所需的聊天记录；同时，可通过AI总结功能，对与特定人的聊天记录进行内容总结，快速回顾沟通的核心内容；此外，还可通过可视化功能，分析自己的聊天时间规律，合理规划社交与工作时间。

例如：用户想要找到半年前与朋友讨论旅行计划的聊天记录，只需在ChatLab中导入微信聊天记录，输入关键词“旅行计划”，即可快速检索出相关对话，无需手动翻找微信记录。

2. 团队沟通与项目协作分析

对于企业团队、项目组而言，ChatLab是团队沟通分析与项目协作复盘的实用工具。团队日常的项目沟通、任务安排、问题讨论大多在微信、Discord等群聊中进行，聊天记录中包含大量的项目决策、任务分配、问题解决过程等核心信息，通过ChatLab可实现对团队聊天记录的结构化分析：

• 分析团队群聊的活跃度趋势，判断团队的沟通积极性，及时发现协作沟通中的问题；

• 统计团队成员的发言频率与贡献度，了解各成员在项目沟通中的参与度；

• 通过AI总结功能，复盘项目群聊的核心讨论内容与决策结果，形成项目沟通总结，便于新成员快速了解项目进展；

• 检索群聊中的关键任务安排、问题解决方案，快速定位项目沟通中的核心信息，避免因聊天记录过多导致的信息遗漏。

同时，由于ChatLab采用本地化部署，团队的项目沟通记录不会上传至第三方服务器，有效保障了企业的商业信息安全。

3. 社群运营与粉丝管理

对于社群运营者、自媒体博主、电商运营等群体，ChatLab可用于社群聊天记录的分析与运营优化。运营者通常管理多个微信群、QQ群，想要了解社群的活跃程度、成员需求、核心讨论话题，往往需要花费大量时间手动查看群聊记录，效率极低。

通过ChatLab，运营者可将多个社群的聊天记录导入本地，实现多社群的统一分析：

• 分析各社群的活跃度趋势与时间规律，找出社群的活跃高峰，合理安排社群活动、福利发放的时间；

• 统计社群成员的活跃度排行，识别核心活跃成员与潜水成员，针对性地进行社群运营与维护；

• 生成社群聊天记录的关键词云，直观掌握社群成员的核心讨论话题，了解成员需求，优化社群运营方向与内容输出；

• 通过AI分析功能，总结社群中的常见问题与反馈，及时发现社群成员的需求与不满，快速做出运营调整；

• 检索社群中的广告、违规信息，快速定位社群中的违规行为，维护社群秩序。

ChatLab的智能化分析能力，让社群运营者能够从繁琐的手动查看工作中解放出来，实现数据驱动的社群运营。

4. 亲子沟通与上网行为管理

对于家长而言，ChatLab可用于孩子的聊天记录分析与亲子沟通管理（需在孩子知情并同意的前提下使用）。家长可通过ChatLab导入孩子的QQ、微信等平台的聊天记录，分析孩子的聊天对象、聊天内容、聊天时间规律：

• 了解孩子的社交圈与沟通内容，及时发现孩子的不良社交与不当言论，进行正确的引导；

• 分析孩子的聊天时间规律，了解孩子的上网聊天时长，合理规划孩子的学习与娱乐时间，避免沉迷网络；

• 检索孩子聊天记录中的学习相关内容，了解孩子的学习困惑与需求，及时提供帮助与辅导。

需要注意的是，家长在使用该功能时，需遵守相关法律法规，尊重孩子的隐私权，避免过度监控。

5. 开发者二次开发与定制化分析

对于开发者而言，ChatLab作为一款开源项目，提供了完整的代码与模块化的架构设计，可基于此进行二次开发与定制化分析。开发者可根据自身需求，对ChatLab进行功能拓展：

• 适配更多的社交平台，如Telegram、LINE等；

• 开发个性化的分析工具，集成至AI Agent的Function Calling工具库；

• 自定义数据可视化维度，实现更个性化的分析结果展示；

• 对接私有LLM模型，实现完全本地化的AI分析；

• 将ChatLab的解析模块、分析模块抽离，集成至其他应用中，实现聊天记录分析能力的复用。

ChatLab的AGPL-3.0开源协议，也为开发者的二次开发提供了法律保障。

五、使用方法

ChatLab的使用流程简单易懂，整体分为环境准备、项目启动/安装、聊天记录导入、数据分析、结果导出五个核心步骤，同时支持开发人员进行本地开发与二次开发，以下分别介绍普通用户使用方法与开发者本地开发方法，确保不同用户群体都能快速上手。

5.1 普通用户使用方法

普通用户可选择直接下载发布包或通过源码构建两种方式使用ChatLab，推荐优先选择下载发布包，操作更简单，无需配置开发环境。

方式一：下载官方发布包（推荐）

1. 打开ChatLab的GitHub仓库（https://github.com/hellodigua/ChatLab），进入Releases页面；

2. 根据自己的操作系统（Windows/Mac/Linux），下载对应的发布包（如Windows的.exe安装包、Mac的.dmg镜像包、Linux的.deb包）；

3. 下载完成后，按照常规软件的安装步骤进行安装，安装完成后，双击桌面快捷方式即可启动ChatLab。

方式二：通过源码构建

若官方发布包未适配你的操作系统，可通过源码手动构建，需提前准备开发环境：

1. 环境依赖

• Node.js：版本要求v20+（建议使用v20.10.0及以上）；

• 包管理器：推荐使用pnpm（也可使用npm/yarn，需对应调整命令）；

• 系统环境：支持Windows 10+、MacOS 11+、Ubuntu 20.04+等主流操作系统。

2. 源码拉取

打开终端/命令行，执行以下命令拉取ChatLab的源码至本地：

# 克隆GitHub仓库
git clone https://github.com/hellodigua/ChatLab.git

# 进入项目根目录
cd ChatLab

3. 安装依赖

执行以下命令安装项目的所有依赖包：

# 使用pnpm安装依赖（推荐）
pnpm install

# 若使用npm
npm install

# 若使用yarn
yarn install

4. 构建并启动应用

执行以下命令构建项目并启动ChatLab应用：

# 使用pnpm构建并启动
pnpm run build
pnpm run start

# 若使用npm
npm run build
npm run start

构建完成后，应用会自动启动，即可开始使用。

核心操作流程

无论通过哪种方式启动ChatLab，核心操作流程均一致，具体步骤如下：

1. 应用初始化：首次启动应用时，会引导用户完成基础配置（如本地数据库存储路径、是否开启加密等），配置完成后进入应用主界面；

2. 聊天记录导入：点击主界面的“导入记录”按钮，选择对应的社交平台，上传该平台的聊天记录文件（如微信的备份文件、QQ的数据库文件），应用会自动进行格式嗅探与流式解析，解析完成后自动将数据存储至本地数据库；

3. 选择分析对象：在左侧的会话列表中，选择需要分析的聊天会话（单聊/群聊）；

4. 进行数据分析：根据需求选择对应的分析功能（如“基础分析”查看活跃度趋势、成员排行；“AI实验室”输入自然语言指令进行智能分析；“SQL实验室”编写SQL语句进行自定义查询）；

5. 分析结果查看与导出：分析结果会以图表+表格的形式在主界面展示，点击图表/表格的“导出”按钮，可将分析结果导出为Excel、CSV、PNG（图表）等格式，便于后续查看与整理。

5.2 开发者本地开发方法

对于想要进行本地开发、二次开发的开发者，ChatLab提供了便捷的开发启动命令，支持热更新，修改代码后无需重新构建，应用会自动刷新，提升开发效率。

1. 环境准备

与源码构建的环境要求一致，需准备Node.js v20+、pnpm（推荐）。

2. 源码拉取与依赖安装

参考普通用户的源码拉取与依赖安装步骤，完成项目的克隆与依赖安装。

3. 启动开发服务器

执行以下命令启动开发服务器，开启热更新模式：

# 使用pnpm启动开发服务器（推荐）
pnpm run dev

# 若使用npm
npm run dev

启动成功后，Electron应用会自动打开，此时修改项目的任何代码（如前端组件、主进程逻辑、解析模块等），应用都会自动刷新，实时展示修改效果。

4. 开发注意事项

• ChatLab的代码按功能模块化拆分，开发时建议遵循项目的代码规范，避免修改核心架构；

• 若需要适配新的社交平台，只需在parser/目录下新增对应的解析器，并实现统一的聊天数据模型；

• 若需要新增AI Function Calling工具，只需在electron/main/ai/functions/目录下新增工具文件，并在electron/main/ai/agent.ts中完成工具注册；

• 开发过程中若遇到Electron启动异常，可尝试使用electron-fix修复：

 # 全局安装electron-fix
 npm install electron-fix -g

 # 修复并启动开发服务器
 electron-fix start

5.3 核心功能使用技巧

1. 快速检索聊天记录：在应用主界面的搜索框中，输入关键词+发送人/时间范围，可实现精准的聊天记录检索，例如：“旅行 张三 2024-01-01至2024-02-01”；

2. 自定义AI分析提示词：在“AI实验室”的设置中，可自定义AI提示词，让AI分析结果更贴合自己的需求，例如：“以简洁的语言总结以下聊天记录的核心内容，重点突出项目决策与任务安排”；

3. 配置私有LLM接口：在“设置-AI配置”中，可输入私有LLM的接口地址与API Key（如本地部署的ChatGLM、Llama），实现完全本地化的AI分析；

4. 批量导入聊天记录：支持选择多个聊天记录文件进行批量导入，应用会自动分批次进行解析，适合管理多个社群、多个平台聊天记录的用户；

5. 图表交互操作：所有可视化图表均可进行放大、缩小、数据筛选操作，点击图表中的数据点，可查看具体的数值详情。

六、常见问题解答

Q1：启动ChatLab时，出现“Node.js版本过低”的提示，该如何解决？

问题原因：ChatLab要求Node.js版本为v20+，当前系统安装的Node.js版本低于该要求，导致应用无法启动。
解决方案：

1. 卸载当前系统中的低版本Node.js；

2. 前往Node.js官方网站（https://nodejs.org/）下载v20.10.0及以上的LTS版本；

3. 安装完成后，打开终端/命令行，执行node -v验证版本是否符合要求；

4. 重新启动ChatLab即可。

Q2：导入微信/QQ聊天记录时，提示“文件格式不支持”或“导入失败”，该如何解决？

问题原因：主要包括以下3种情况：1. 上传的文件并非对应平台的聊天记录文件；2. 微信/QQ的聊天记录文件已加密，且未获取解密密钥；3. 聊天记录文件损坏。
解决方案：

1. 确认上传的文件为对应平台的原始聊天记录文件（如微信的备份文件为.bak格式，QQ的聊天记录存储在其安装目录的Users文件夹中）；

2. 对于微信的加密聊天记录文件，需在微信中完成备份解密，获取解密后的文件后再进行导入；

3. 检查聊天记录文件是否完整，若文件损坏，重新从社交平台导出/备份聊天记录；

4. 确认ChatLab已适配该平台的聊天记录格式，若未适配，可前往GitHub仓库提交Issue，等待官方更新。

Q3：使用pnpm install安装依赖时，出现“依赖安装失败”或“网络超时”的提示，该如何解决？

问题原因：主要是网络问题导致无法从npm官方源拉取依赖包，或部分依赖包下载失败。
解决方案：

1. 切换npm镜像源为淘宝源/清华源，提升依赖下载速度：

  # 切换为淘宝源
  pnpm config set registry https://registry.npmmirror.com/

2. 清除pnpm的缓存，重新安装依赖：

  # 清除缓存
  pnpm cache clean

  # 重新安装依赖
  pnpm install

3. 若仍出现网络超时，可尝试使用手机热点连接网络，重新执行安装命令。

Q4：启动开发服务器时，Electron应用无法打开，出现“白屏”或“卡顿”现象，该如何解决？

问题原因：主要包括以下2种情况：1. 开发环境的Electron版本与项目依赖的版本不一致；2. 项目的预加载脚本或IPC通信存在错误。
解决方案：

1. 使用electron-fix修复Electron环境问题：

  electron-fix start

2. 清除项目的构建缓存，重新启动开发服务器：

  # 清除缓存
  pnpm run clean

  # 重新启动开发服务器
  pnpm run dev

3. 打开浏览器的开发者工具（Ctrl+Shift+I），查看控制台的错误信息，根据错误提示修复对应的代码问题。

Q5：使用AI实验室进行智能分析时，出现“无响应”或“分析失败”的提示，该如何解决？

问题原因：主要包括以下3种情况：1. 网络问题导致无法连接LLM接口；2. LLM的API Key输入错误或已过期；3. 输入的自然语言指令不清晰，导致AI Agent无法解析。
解决方案：

1. 检查网络连接是否正常，确保能够访问LLM服务商的官方网站（如OpenAI、智谱AI）；

2. 进入“设置-AI配置”，检查API Key是否输入正确，若已过期，前往LLM服务商的平台重新获取；

3. 优化自然语言指令，使其更清晰、具体，例如将“分析这个群聊”改为“分析这个群聊近30天的活跃成员排行”；

4. 若配置了私有LLM接口，检查接口地址是否正确，私有LLM模型是否正常启动。

Q6：ChatLab运行过程中，出现“内存占用过高”或“应用卡顿”的现象，该如何解决？

问题原因：主要包括以下2种情况：1. 同时导入多个超大的聊天记录文件，导致Worker线程压力过大；2. 应用的缓存文件过多，占用大量系统资源。
解决方案：

1. 避免同时导入多个超大的聊天记录文件，改为分批次导入，每导入完成一个文件，等待一段时间后再导入下一个；

2. 进入“设置-通用设置”，点击“清除缓存”，删除应用的缓存文件；

3. 关闭其他不必要的应用程序，释放系统内存，为ChatLab提供足够的运行资源；

4. 若使用的是低配电脑，建议关闭应用的暗色模式与部分可视化效果，提升运行速度。

Q7：如何将ChatLab的分析结果导出为Excel/CSV格式？

解决方案：

1. 完成数据分析后，在分析结果的图表/表格下方，找到“导出”按钮；

2. 点击“导出”按钮，在弹出的菜单中选择需要导出的格式（Excel/CSV/PNG）；

3. 选择导出文件的存储路径，点击“保存”即可。

Q8：ChatLab是否支持将多个社群的聊天记录进行合并分析？

解决方案：
支持。ChatLab支持将多个不同平台、不同社群的聊天记录导入本地数据库，在分析时，可通过“多会话选择”功能，选择需要合并分析的多个社群/单聊会话，应用会自动将多个会话的聊天数据进行合并，实现统一的分析与可视化。

Q9：如何修改ChatLab的本地数据库存储路径？

解决方案：

1. 打开ChatLab应用，进入“设置-通用设置”；

2. 在“数据库存储路径”选项中，点击“修改”按钮；

3. 选择新的存储路径（建议选择剩余空间较大的磁盘分区）；

4. 点击“保存”，应用会自动将本地数据库迁移至新的路径，迁移完成后重启应用即可。

Q10：作为开发者，如何为ChatLab新增一个AI Function Calling工具？

解决方案：

1. 在项目的electron/main/ai/functions/目录下，新增一个工具文件（如customAnalysis.ts）；

2. 定义工具的名称、描述、输入参数、执行逻辑，并实现工具的核心功能；

3. 在electron/main/ai/agent.ts文件中，导入新增的工具，并在functions数组中完成工具注册；

4. 重启开发服务器，即可在AI实验室中使用新增的工具。

七、相关链接

1. GitHub源码仓库：https://github.com/hellodigua/ChatLab

八、总结

ChatLab是一款由hellodigua开发的免费开源、本地化部署的聊天记录分析应用，基于Electron+TypeScript技术栈构建，以隐私安全为核心前提，通过流式计算+多线程并行架构实现了多平台聊天记录的高性能解析与处理，同时集成AI Agent与Function Calling能力，结合多维数据可视化功能，让普通用户与团队能够轻松完成聊天记录的结构化分析、智能洞察与数据可视化。该工具已适配微信、QQ、WhatsApp等主流社交平台，支持百万条级聊天记录的流畅处理，所有数据均存储在本地，有效保障了用户的隐私安全，适用于个人复盘、团队沟通分析、社群运营、开发者二次开发等多种场景。ChatLab的模块化架构设计与开源特性，不仅让工具具备良好的易用性与可拓展性，也为开源社区贡献了一款实用的本地化数据分析工具，其“本地优先、智能分析”的设计理念，也为同类工具的开发提供了有价值的参考，是一款兼顾实用性、安全性与智能化的轻量化本地聊天记录分析工具，能够真正解决用户在聊天记录分析过程中遇到的格式不统一、效率低、隐私泄露等核心痛点，充分挖掘聊天记录背后的价值。