chatWeb

上传文档或网址，直接对话获取核心答案

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署 对话助手 🍴 复刻 136 🐛 待处理 7 👀 关注 18
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 916
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目，MIT许可证，完全免费，可自行部署使用。

项目预览

chatWeb 项目界面预览图
图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类对话助手
开发团队SkywalkerDarren
GitHubhttps://github.com/SkywalkerDarren/chatWeb
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目，MIT许可证，完全免费，可自行部署使用。
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Python
技术栈/模型ai,chatgpt,crawler,docx,embedding,faiss,gpt,gpt-35-turbo,news-extractor,newspaper,openai,pdf,pgvector,postgresql,vector-database
GitHub 星标★ 916
上线时间2023-03-09 00:00:00
代码更新2026-05-25
仓库体积105 KB
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1

项目介绍

chatWeb 是一个基于 Python 的开源对话助手，能够抓取网页、读取 PDF、DOCX、TXT 等文档，提取主要内容后，结合 OpenAI GPT 模型（如 gpt-35-turbo）和向量检索技术（FAISS、pgvector）进行问答或摘要。它解决了从非结构化文档和网页中快速获取关键信息的问题，核心能力包括网页爬取、多格式文档解析、内容提取、向量化存储和语义检索。用户上传文档或输入网址后，系统自动处理并支持基于内容的问答和要点总结，适合需要快速处理大量外部资料并交互式获取答案的场景。项目处于早期阶段，但架构清晰，集成了 PostgreSQL 和向量数据库，具备一定的可扩展性。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 916

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：进阶 约 30 分钟 部署方式：Docker 4 步

环境要求

  • PostgreSQL + pgvector
  • 模型 API 凭据

安装与启动步骤

  1. 1装 pgvector

    向量存储依赖 PostgreSQL 的 pgvector 扩展，需要先编译安装或直接用镜像。

    git clone --branch v0.4.0 https://github.com/pgvector/pgvector.git
cd pgvector && make install

  2. 2装应用依赖

    ChatWeb 本身是 Python 应用，按 requirements 装包。

  3. 3配模型

    摘要生成与问答都需要模型接口，嵌入模型用于建索引。

  4. 4喂文档

    支持网页、PDF、DOCX、TXT，抓取后自动切块入库并生成摘要。

如何确认成功

上传一份 PDF 后能就内容提问并得到带引用回答。

注意事项

  • make install 可能需要 sudo，且要确认 PostgreSQL 的 contrib 头文件已装。

核心亮点

  • 支持网页、PDF、DOCX、TXT 多格式，一键解析提取正文
  • 集成 FAISS 和 pgvector 双向量检索，问答准确度有保障
  • 基于 GPT 模型，回答自然流畅，并支持摘要生成

不足之处

  • 早期项目，文档和社区支持待观察
  • 依赖外部 OpenAI API，需自备密钥且可能产生费用

适用场景

  • 快速总结长文档或网页核心要点
  • 基于公司内部资料进行问答式知识检索
  • 研究资料收集后的智能问答与信息提取

替代项目

LangChain、LlamaIndex、quivr

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