如果说互联网是有记忆的，那么微信、QQ的聊天框，就是我们每个人最大的“外挂硬盘”。

在做社群、运营或内容分析时，很多人都会遇到一个共同的痛点：聊天记录很多，但几乎无法利用。

请闭上眼回想一下： 你手机里是不是躺着几十个几百人的大群？是不是每天都有成千上万条消息划过，除了让你电量焦虑，好像什么都没留下？

很多时候，我们守着一座金矿，却在要饭。因为这些聊天记录是非结构化的、碎片化的、庞杂的。

直到最近，我在 GitHub 上挖到了一个堪称“社群核武”的开源项目 — ChatLab。

它是一个挺有意思的 AI Agent 项目，定位也非常明确：一款本地化运行的 AI 聊天记录分析器。

只需要把导出的聊天记录丢进去，它就可以帮你结构化、分析、深挖聊天内容。

支持国内外主流的即时通讯工具，而且还能统一成一个标准格式。

核心功能

• 极致性能：使用流式计算与多线程并行架构，就算是百万条级别的聊天记录，依然拥有丝滑交互和响应。
• 保护隐私：聊天记录和配置都存在你的本地数据库，所有分析都在本地进行（AI 功能例外）。
• 智能 AI Agent：集成 10+ Function Calling 工具，支持动态调度，深度挖掘聊天记录中的更多有趣。
• 多维数据可视化：提供活跃度趋势、时间规律分布、成员排行等多个维度的直观分析图表。
• 格式标准化：通过强大的数据抽象层，抹平不同社交平台的格式差异，任何聊天记录都能分析。

如何使用？

ChatLab 专注于对已导出数据的分析（项目作者特别声明，不提供抓取数据的功能）

需要先使用官方功能或开源社区的第三方工具，将聊天记录导出后，再导入 ChatLab 进行分析。

完成导出后，只需在 ChatLab 的首页，将导出的数据文件直接拖入上传区域。等待 ChatLab 解析完成即可。

详细使用指南可参考：https://chatlab.fun/usage/how-to-export.html

不用自己统计，年度榜单自动生成。

查看群聊最火复读，找到经典的群言群语。

聊天记录查看器，回顾每一刻经典瞬间。

智能 AI Agent，让 AI 与聊天记录实时通灵。

表结构全开放，满足你各种奇怪的分析癖好，自由度 MAX。

群聊有的功能，私聊也都有。

支持灵活配置系统提示词。

模型配置自定义。

典型场景

大多集中在社群运营分析领域，该项目最为合适。

• • 群活跃度分析
• • KOL/核心用户识别
• • 热点话题捕捉
• • 用户画像初步分析
• • 聊天记录智能检索

如果你之前做 RAG、知识库、日志分析，对这类工具的价值会非常直观。

写在最后

在大模型时代，我们最缺乏的不是算力，而是与真实场景结合的想象力。

ChatLab 并不是那种“看一眼就震撼”的项目，但它解决的是一个长期被忽略、却极其真实的需求。

聊天记录，本质上是最真实的人类行为数据。

当它能被结构化、被分析、被理解，价值远远不只是“聊天”。

如果你对本地 AI、Agent、社群数据分析感兴趣，这个项目就非常值得收藏和深挖。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】