ChatLab：免费开源的本地聊天记录分析工具最新版

你是否想过，聊天记录里藏着无数未被挖掘的信息——比如和朋友的活跃度趋势、自己的作息时间规律、群聊里的核心话题脉络？但担心隐私泄露，不敢用云端工具分析；想自己整理，又被海量聊天记录和复杂格式难住？

今天给大家推荐一款宝藏工具——ChatLab，一款免费、开源、支持本地化部署的聊天记录分析应用。它靠AI Agent和灵活的SQL引擎，帮你自由拆解、查询、重构社交数据，更关键的是：所有数据都留在本地，隐私安全不打折。

开发者hellodigua明确表示：“我们拒绝将你的隐私上传云端，而是把强大的分析能力直接塞进你的电脑。” 不用妥协隐私，就能解锁聊天记录的隐藏价值，这才是真正实用的工具。

核心特性：5大优势，兼顾体验、隐私与功能

ChatLab的核心亮点的是“本地优先”，在此基础上，性能、智能度、兼容性拉满，无论是普通用户还是技术爱好者，都能轻松上手。

极致性能：百万条记录也丝滑

针对海量聊天记录分析场景，ChatLab采用流式计算与多线程并行架构，从根源上提升处理速度。哪怕你导入几十万、上百万条聊天记录，不管是加载数据、执行查询，还是生成分析报告，都能保持丝滑交互和快速响应，不会出现卡顿、卡死的情况，告别“等半天加载不出”的尴尬。

隐私守护：数据只留本地，安全感拉满

这是ChatLab最核心的优势——全链路本地处理。所有聊天记录、应用配置都会存储在你的本地数据库里，无论是数据导入、查询分析，还是统计汇总，全程都在你的电脑上完成，不会有任何数据上传到云端（AI功能除外，仅AI交互相关数据会按配置处理）。

对于注重隐私的用户来说，不用再担心聊天记录被云端抓取、泄露，哪怕是涉及工作机密、私人话题的聊天内容，也能放心分析。

智能AI Agent：深度挖掘聊天价值

ChatLab集成了10+ Function Calling工具，支持AI Agent动态调度，不只是简单统计数据，还能深度挖掘聊天记录里的隐藏信息。比如自动提取群聊核心话题、分析聊天语气趋势、识别高频互动关系，甚至帮你整理聊天中的待办事项、知识点汇总——相当于给你的聊天记录配了一个智能分析师。

多维可视化：数据趋势一目了然

复杂的数据不用自己解读，ChatLab提供多维度直观分析图表，涵盖活跃度趋势（比如你近3个月的聊天频率变化）、时间规律分布（比如你习惯在哪个时间段聊天）、成员排行（群聊里最活跃的人、互动最多的好友）等核心维度。图表清晰易懂，一键生成，还能按需导出，轻松get聊天数据背后的规律。

格式全兼容：任何聊天记录都能分析

不管你是微信、QQ、Telegram，还是其他社交平台的聊天记录，都能导入ChatLab分析。它通过强大的数据抽象层，自动抹平不同社交平台的格式差异，不用手动转换文件格式，哪怕是不同平台导出的零散记录，也能一键合并分析，兼容性拉满。

系统架构：技术党可看的硬核实力

ChatLab的稳定体验，离不开扎实的技术架构。整体分为三大核心模块，职责清晰、安全可控，技术爱好者可以深入了解，普通用户也能通过架构看出其稳定性和安全性：

1. Electron 主进程：应用的“大脑”

核心文件 electron/main/index.ts 负责统筹应用生命周期、窗口管理、自定义协议注册，确保应用启动、运行、关闭全程稳定；

electron/main/ipc/ 目录按功能拆分IPC模块（窗口、聊天、合并、AI、缓存），实现主进程与其他进程的数据交换，保证通信安全可控；

electron/main/ai/ 目录集成多家LLM（大语言模型），内置Agent管道、提示词拼装、Function Calling工具注册，支撑AI功能的高效运行。

2. Worker 与数据管线：数据处理的“引擎”

electron/main/worker/ 中的 workerManager 负责统筹Worker线程，避免单线程阻塞，提升处理效率；dbWorker 专门负责路由消息，保障数据流转顺畅；

worker/query/* 目录承担核心查询任务，包括活跃度分析、AI搜索、高级数据分析、SQL实验室等功能，满足不同场景的查询需求；

worker/import/streamImport.ts 提供流式导入功能，哪怕是GB级的聊天日志文件，也能在恒定内存下高效处理，不会占用过多电脑资源；

parser/ 目录采用“嗅探+解析”三层架构，自动识别不同平台聊天记录的格式，精准解析数据，为后续分析打下基础。

3. 渲染进程：可视化的“门面”

采用 Vue 3 + Nuxt UI + Tailwind CSS 技术栈，打造简洁美观、交互流畅的可视化页面，兼顾颜值与体验；

src/pages 目录存放各业务页面，比如数据分析页、SQL实验室、设置页等，功能分区清晰；src/components/analysis、src/components/charts 等目录提供可复用组件，保证页面风格统一、开发高效；

src/stores 通过 Pinia 管理会话、布局、AI提示词等状态，确保应用状态稳定；src/composables/useAIChat.ts 封装AI对话流程，简化AI功能的调用逻辑。

4. 预加载脚本：安全通信的“桥梁”

electron/preload/index.ts 脚本专门负责暴露 window.chatApi/mergeApi/aiApi/llmApi 等接口，实现渲染进程与主进程的安全通信，同时隔离无关权限，避免恶意调用，保障应用运行安全。

谁适合用ChatLab？

1. 注重隐私的用户：不想聊天记录上传云端，又想分析数据，ChatLab的本地处理模式完美契合需求；
2. 有数据分析需求的用户：想挖掘聊天记录中的活跃度、话题、时间规律等信息，不用懂复杂的数据分析工具，ChatLab的可视化功能就能满足；
3. 技术爱好者/开发者：开源、可本地化部署，支持SQL查询、AI Agent扩展，能自由探索功能、二次开发；
4. 多社交平台用户：同时用多个社交软件，聊天记录格式杂乱，ChatLab能自动兼容，一键合并分析。

作为一款免费开源的工具，ChatLab既兼顾了普通用户的易用性，又满足了技术用户的深度需求，更守住了隐私安全的底线。