ChatFiles

上传多个文档，直接对话提问，秒级获取答案。

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。

开源 unknown 对话助手

访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗

GitHub 星标 ★ 3337

维护状态低维护

是否开源是

定价模式 unknown

项目数据

分类对话助手

开发团队guangzhengli

所属国家

官网地址

GitHubhttps://github.com/guangzhengli/ChatFiles

定价模式unknown

价格说明开源项目，需自行部署，定价信息未提供

访问状态

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★ 3337

30天Star增速

HF 下载量

上线时间2023-03-28 00:00:00

最近更新2026-09-18 00:00:00

维护状态低维护

中文支持

访问方式

移动端支持

综合评分

收录时间2026-08-09

浏览次数3

使用教程

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`

如何确认成功

浏览器打开 http://localhost:3000 页面能正常加载，即可上传文件发起对话。

常见问题

Q：环境变量具体要填哪些？

A：README 指向仓库内 doc/env-vars.md，请按该文档逐项配置；Vercel 部署按钮提示至少需要 NEXT_PUBLIC_CHAT_FILES_UPLOAD_PATH、SUPABASE_SERVICE_ROLE_KEY、SUPABASE_URL。

Q：部署到 Vercel 时上传路径怎么写？

A：README 特别提醒 NEXT_PUBLIC_CHAT_FILES_UPLOAD_PATH 的值必须为 /tmp，否则文件上传会失败。

Q：没有向量数据库能直接问答吗？

A：不能。需要先按 doc/vectordb/supabase.md 在 Supabase 上创建向量库，文件才会被向量化并支持语义检索。

Q：如何本地运行且不受限制？

A：按 README 的 'How to run locally without limited' 流程：克隆仓库、在根目录创建 .env、按 doc/env-vars.md 配置变量，然后访问 http://localhost:3000。

注意事项

README 未给出完整的 .env 变量清单，实际配置需查阅 doc/env-vars.md。
Vercel 一键部署时上传目录固定为 /tmp，本地则按自身环境设置。
项目基于 LangchainJS 与 Chatbot-ui 二次开发，仅支持 GPT-3.5 对话与文件问答。

核心亮点

支持多文件同时上传，批量处理文档，提升效率
基于向量检索，回答内容有据可依，减少幻觉
部署简单，一条命令即可启动，适合快速体验

不足之处

文档格式支持有限，主要针对文本类文件
文档/社区待观察

适用场景

个人知识库问答，快速查找本地文档内容
团队内部资料检索，替代传统关键词搜索
教育场景中，学生与教材或讲义进行互动问答

替代项目

ChatPDF、quivr、privateGPT

项目介绍

ChatFiles 是对话助手领域的开源项目，由 guangzhengli 开发，2023 年首次发布。

在全站 13,090 个收录项目中，它的 GitHub 星标数（3,337）位列前 30%，在对话助手分类的 907 个项目里位列前 8%。

项目已超过三个月没有代码更新，维护节奏明显放缓，最近一次代码更新于 2026-09-18。需自行部署，定价信息未提供。

它主要面向的使用场景是：个人知识库问答，快速查找本地文档内容。同类可对比的替代方案包括 ChatPDF、quivr、privateGPT。

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