ChatFiles

上传多个文档，直接对话提问，秒级获取答案。

开源 🏷️定价信息待确认 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署对话助手 🍴 复刻 460 🐛 待处理 18 👀 关注 21

GitHub ↗

GitHub 星标 ★ 3331

维护状态低维护

是否开源开源

定价模式 🏷️定价信息待确认

项目预览

项目数据

分类对话助手

开发团队guangzhengli

GitHubhttps://github.com/guangzhengli/ChatFiles

定价模式🏷️定价信息待确认

价格说明开源项目，需自行部署，定价信息未提供

访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署

是否开源是

开源协议MIT

主要语言TypeScript

技术栈/模型chatbot,chatfile,chatgpt,chatgpt-api,chatpdf

GitHub 星标★ 3331

上线时间2023-03-28 00:00:00

代码更新2024-12-17

仓库体积3.1 MB

本站数据更新2026-11-09

维护状态低维护

收录时间2026-08-09

浏览次数6

项目介绍

ChatFiles 是一个基于 GPT 和 Embedding 技术的文档对话机器人，支持同时上传多个文件（如 PDF、TXT 等），并针对文件内容进行问答。它解决了传统文档检索效率低、无法直接对话的问题，通过向量化索引和语义匹配，让用户能够以自然语言快速获取文档中的关键信息。核心能力包括多文件上传、内容解析、向量存储、相似度检索以及基于 ChatGPT 的生成式回答，界面简洁，部署简单，适合个人或小团队快速搭建私有知识库问答系统。

Star 增长趋势

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数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 3331

技术标签

chatbot chatgpt chatgpt-api

使用教程

ℹ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理，个别步骤可能需要按你的环境微调。

难度：入门约 10 分钟部署方式：本地安装 7 步

环境要求

Node.js 环境（需运行 npm install / npm run dev）
一个 Supabase 项目用于创建向量数据库（参考 doc/vectordb/supabase.md）
需在项目根目录准备 .env 文件并填写环境变量（参考 doc/env-vars.md）

安装与启动步骤

1克隆仓库

把 ChatFiles 源码下载到本地，README 第一步要求 clone 该仓库。
```
git clone https://github.com/guangzhengli/ChatFiles.git
cd ChatFiles
```
2创建 .env 文件

在项目根目录新建 .env 文件，所有环境变量都写在这里。
```
touch .env
```
3填写环境变量

按仓库 doc/env-vars.md 的说明逐项设置变量，至少包含 Supabase 与上传路径相关配置。
4初始化向量数据库

按 doc/vectordb/supabase.md 在 Supabase 上创建向量库，否则文件无法被索引检索。
5安装依赖

进入 chatfiles-ui 目录执行安装，README 使用 npm 管理依赖。
```
npm install
```
6启动本地服务

运行开发服务器，README 说明启动后用浏览器访问 3000 端口。
```
npm run dev
```
7浏览器访问

打开 http://localhost:3000 即可上传文件并与文档对话。

关键配置

配置项	必填	说明	示例
`NEXT_PUBLIC_CHAT_FILES_UPLOAD_PATH`	是	文件上传的临时目录，Vercel 部署时必须为 /tmp	`/tmp`
`SUPABASE_URL`	是	Supabase 项目地址，用于连接向量数据库	`https://xxxxxxxx.supabase.co`
`SUPABASE_SERVICE_ROLE_KEY`	是	Supabase 服务角色密钥，用于读写向量数据	`eyJhbGciOiJIUzI1NiIsInR5cCI6IkpXVCJ9.xxxx`
`OPENAI_API_KEY`	是	调用 GPT 与 Embedding 接口所需的密钥，请以 doc/env-vars.md 为准	`sk-xxxxxxxxxxxxxxxx`