ChatPDF 是搜索知识领域的开源项目，由 shibing624 开发，2023 年首次发布。
在全站 13,014 个收录项目中，它的 GitHub 星标数（859）位列前 30%，在搜索知识分类中处于中上游。
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 2026-09-23。本地部署，全部功能免费。
它主要面向的使用场景是：本地私有文档问答，如合同、论文阅读。同类可对比的替代方案包括 LangChain、LlamaIndex、Haystack。
ChatPDF
本地文档直接聊，无需联网，RAG 全流程原生实现。
ChatPDF 是一个面向本地大语言模型的 RAG（检索增强生成）工具，专注于让用户直接与 PDF、Word、TXT 等文档进行对话。它解决了本地模型缺乏外部知识、回答不准确的问题，通过纯原生实现 RAG 流程，集成 embedding 模型和 reranker 模型，提升检索精度。项目支持 GraphRAG，能够构建知识图谱以增强语义理解，且不依赖任何第三方 agent 库，架构轻量。核心能力包括文档解析、向量化存储、语义检索、重排序和生成回答，适合在本地环境离线运行，保护数据隐私。
开源
free
搜索知识
GitHub 星标
★ 859
维护状态
低维护
是否开源
是
定价模式
free
项目数据
分类搜索知识
开发团队shibing624
所属国家
定价模式free
价格说明开源项目，本地部署，全部功能免费
访问状态
是否开源是
开源协议Apache-2.0
主要语言Python
技术栈/模型chatdoc,chatpdf,graphrag,llm,local-rag,pdf,rag
GitHub 星标★ 859
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2023-04-17 00:00:00
最近更新2026-09-23 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0
使用教程
核心亮点
- 纯原生实现 RAG，无第三方 agent 依赖，环境更干净
- 支持 GraphRAG，能捕捉实体关系，回答更准确
- 集成 reranker 模型，检索结果相关性更高
不足之处
- 早期项目，文档和社区支持待观察
- 仅支持 PDF/doc/txt，格式覆盖有限
适用场景
- 本地私有文档问答，如合同、论文阅读
- 离线知识库构建，用于企业内部资料查询
- 教育场景，学生与教材 PDF 互动学习
替代项目
LangChain、LlamaIndex、Haystack
项目介绍
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