chatlog_alpha

微信 4.x 聊天记录本地查询工具，支持 macOS 与 Windows。

警告：Windows 平台当前未完成实机测试，可能无法正常运行。请优先在测试环境验证后再用于正式数据。

更新日志（近期）

2026-04-26

• 实验性语义能力默认切换到本地 Ollama：embedding 默认 qwen3-embedding:8b，rerank 默认 dengcao/Qwen3-Reranker-8B:Q5_K_M，默认地址 http://127.0.0.1:11434。
• GLM/DeepSeek 调整为可选 Chat provider：未配置 Chat API Key 时仍可进行向量索引、语义搜索和 Ollama 精排；会话问答、LLM 摘要和时间知识图谱抽取等 Chat 能力会提示配置后使用。
• 前端“配置与索引管理”新增 Ollama Base URL、DeepSeek API Key/Base URL、Embedding/Rerank/Chat Provider 配置；切换 provider 时会自动同步对应默认模型名。
• Ollama 调用新增串行调度：embedding、rerank、Ollama chat 共享同一执行锁，避免多个本地模型同时加载；同一阶段会复用已加载模型，阶段切换、任务结束或连通性测试结束后释放模型。
• 向量索引和时间知识图谱状态新增处理速度与预计完成时长展示，便于判断本地 Ollama 或远程 LLM 任务是否需要暂停、调低并发或更换模型。
• 修正 Ollama qwen3-embedding:4b 维度识别：自动使用 2560 维，避免索引已写入但覆盖会话、最近索引消息和检索按错误维度查空。

2026-04-25

• 新增“时间知识图谱”实验平台：支持聊天消息、业务数据和外部事件进入本地图谱抽取队列，自动维护实体、关系、事件、事实、证据和时间版本，并提供前端图谱可视化、时间线、事实关系列表和图谱问答。
• 向量索引新增暂停/恢复：暂停会取消当前构建并保留断点，恢复后重建任务按断点续传继续；暂停状态下实时增量索引不会继续触发。
• Chunk 索引增量优化：会话 chunk 不再每次整会话删除重建，会按 content_hash 只重算变化片段并清理过期 chunk，降低大群聊和 LLM Chunk 的重复向量化成本。
• Chunk 尾部窗口优化：新增消息通常只从最后一个已索引 session chunk 的起点开始重建尾部片段，避免每次扫描整段超长会话。
• 实体候选优化：联系人/群成员候选会按精确匹配、群内命中、模糊匹配、向量召回分层排序，并合并同一实体来源，减少短昵称误匹配和不必要的歧义提示。
• 前端新增向量化内容可视化：可在“配置与索引管理”中预览消息向量、实体向量和 Chunk 向量的入库文本、类型分布、向量维度、范数、前若干维条形图，并将样本向量投影到可拖拽旋转的模拟 3D 语义空间中观察聚类和离群点。
• 向量化内容可视化增强：支持 message/entity/chunk 混合视图，自动按最近邻距离标记疑似离群点；Chunk 视图会按同一会话绘制时间轨迹线，用于观察语义片段是否连续。
• 向量化内容可视化支持按 session 快捷筛选：可搜索最近会话并选择群聊/联系人，只查看该会话的 message、chunk 和关联 entity；Chunk 轨迹会聚焦到选中会话。
• 实验性功能页移除“只检索证据”入口，保留聊天式问答并继续在回答中展示证据。
• 仪表盘热点摘要改为手动触发，点击“生成摘要”后才调用 summary=1 和 GLM，避免进入仪表盘或切换时间窗时自动消耗 LLM 请求。

2026-04-24

• 移除语义匹配推送：关键词钩子移除基于 GLM Reranker 的语义匹配，仅保留字面 strings.Contains 关键词命中。
• 仪表盘扩展：新增全局概览卡片（消息总量/活跃群数/参与人数/索引覆盖）、群聊对比卡片（点击跳转消息检索）、发言人排行榜（跨群 Top 15）、各群消息类型分组柱状图、24h 活跃度多线折线图、每日消息趋势柱状图、语义分析摘要（热点话题 + 隐私提醒）。
• 仪表盘新增时间范围选择器：概览/对比/排行榜/类型/24h 共用一组，默认"今天"；趋势/摘要独立一组，默认"近 1 月"；均支持今天/近 7 天/近 1 月/近季度/近 1 年/全部快捷切换。
• parseSemanticWindow 新增 90d（近季度）和 1y（近1年）支持，对齐前端时间选择器窗口。
• 优化配置日志安全：TUI/HTTP 服务启动日志会对 data_key、img_key、api_key、token、secret 等敏感字段脱敏。
• 优化语义增量索引：HTTP 服务启动后会主动执行一次增量索引，用于补齐程序关闭期间新增的聊天记录。
• 优化向量索引状态口径：构建进度现在按“成功 + 失败 + 待处理”展示，pending 不再包含已失败项。
• 优化前端数据库面板：数据库可查询性探测改为限流并发，避免数据库文件较多时瞬时请求过多。
• 同步 TUI 帮助：补充仪表盘、推送页面、实验性语义能力和全局搜索入口。
• GLM 实验性功能接入 glm-5.1 Chat Completions：会话问答升级为基于检索证据的 LLM 回答，并显示引用证据。
• 会话问答默认使用 GLM 流式输出，前端以打字机效果逐步展示回答。
• 实验性功能页面重构为 GPT 网页端式聊天交互；模型配置、索引状态、删除索引、重建索引和参数调优统一收入对话框下方的“配置与索引管理”二级面板。
• 语义问答/搜索的数据源改为“最近会话 -> username -> 时间窗聊天记录”的作用域逻辑，支持最近会话数量、指定单个 chat、勾选多个会话和时间窗过滤。
• 会话问答新增 LLM 意图路由：GLM 会先输出受限 JSON 计划，系统再按 sender_messages、sender_semantic_search、chat_summary、stats、keyword_search、semantic_search 等 intent 调用结构化查询、LLM 摘要或向量 RAG；前端会显示本次 intent/entity/topic/route 调试信息。
• 实体候选支持前端点击确认：存在重名或歧义时，下一次提问会带上确认后的 username 精确过滤发送者。
• 直接查询支持 answer_mode=list/summary/stats：列表模式返回原始证据，摘要模式会基于结构化证据再调用 GLM 总结，空召回会返回明确原因。
• 优化会话问答 RAG：自动补充命中消息前后上下文，支持前端多轮追问上下文，并强化证据防注入提示。
• 调整 GLM Embedding 默认维度为 2048；embedding 批量请求按最多 64 条拆分，单条输入按 3072 token 近似上限截断。
• 优化语义索引入库内容：过滤纯图片/视频/语音占位、语音通话、撤回消息和常见短确认，降低低信息消息对召回和主题分析的干扰。
• 主题趋势和联系人画像在原图表/词频基础上新增 GLM-5.1 摘要，帮助解释趋势、画像和注意点。
• 向量索引重建改为后台任务，接口会立即返回任务已接收，前端通过状态面板查看进度。
• 增量索引改为“扫描会话、只重算新增或内容变更消息”，可覆盖旧消息后续补解析导致的内容变化。
• 索引失败项改为部分可用：存在失败会话时，已完成索引仍可用于语义搜索/问答，失败会话会在状态中单独展示。

2026-04-23

• 新增“实验性功能”页面，承载 GLM 语义检索与重排序 全量入口（配置、连通性测试、索引管理、语义搜索、会话问答、主题趋势、联系人画像）。
• 语义能力改为索引就绪后可用；前端动作按钮会按索引状态自动禁用/启用。
• 安全调整：semantic api_key 无默认值，GET /api/v1/semantic/config 不回显真实 key，仅返回 has_api_key；保存时留空会保留已存 key。
• 索引状态增强：新增 last_incremental_at / last_incremental_added / last_incremental_error 与 last_rerank_at / last_rerank_applied / last_rerank_error。
• 增量索引机制升级：除了搜索触发外，服务端新增后台自动监控（检测会话 NOrder 变化时自动触发增量构建）。
• 优化向量召回利用率：语义搜索/问答候选池从“只取最近记录”改为“近期记录 + 时间分层抽样”，长时间窗和 all 查询能覆盖更早的历史消息；查询前兜底增量增加 30 秒节流，减少连续问答时重复索引检查。
• 新增实体向量索引：联系人、群聊、群成员群昵称、备注名、昵称、微信号会独立向量化；问答路由解析实体时会融合精确匹配、模糊匹配和实体向量召回，减少昵称/别名不在消息正文中导致的漏匹配。
• 新增 Chunk 级语义索引：同一会话会按动态边界（约 30 条/30 分钟、较长沉默间隔、低主题重叠）切分为会话 chunk，并额外生成时间段摘要 chunk、主题词 chunk；语义搜索/问答会融合单条消息召回和 chunk 召回，改善长讨论、跨多条消息主题无法被单条消息命中的问题。
• RAG 问答增强：证据会先去重压缩；低置信度召回会拒答并提示缩小范围；回答 prompt 强制关键事实引用证据编号；前端证据表展示 source/chunk_type/score/rerank_score，便于判断答案可信度。
• 主题趋势与联系人画像升级为图表展示（时间窗支持：今天、近 7 天、近 1 月、全部）。
• 历史/检索接口口径修正：history/search 新增并统一 total_count + limit + offset，过滤改为“先过滤后分页”，修复小时过滤统计不一致问题。

2026-04-22

• 微信关键词推送支持 Hermes Agent Weixin Channel，前端可读取/保存 Hermes 微信配置并做配置可用性检查。
• 新增 Hermes Agent QQ 推送渠道，支持读取/保存 QQ_APP_ID、QQ_CLIENT_SECRET、QQBOT_HOME_CHANNEL 并通过 Hermes QQAdapter 发送文本与媒体。
• 推送页面能力整合：支持关键词推送、实时全部转发、指定联系人转发、指定群聊转发，并展示各推送方式结果。

2026-04-21

• 朋友圈媒体代理解密增强：对齐参考实现修复 keystream reverse 与解密校验策略，降低“返回成功但媒体不可播放”概率。
• 新增官方 WASM 优先解密链路（失败回退本地实现），提升视频号样本兼容性。

平台与能力

• 数据库 Key 获取：内置扫描流程（兼容 all_keys.json）
• 图片 Key 获取：内置扫描与校验流程
• 数据查询：HTTP + MCP（wx-cli 风格接口）
• 数据源：内置 wcdb_api 兼容查询链路（非外部 DLL）
• 全局搜索：支持跨所有数据库快速搜索 / 深度搜索
• 朋友圈媒体：支持图片、视频、实况图代理解密
• 关键词推送：前端/TUI 同步配置，支持 MCP 主动推送与 POST 通知
  • 也支持推送到 Hermes Agent 的微信 home channel
  • 也支持推送到 Hermes Agent 的 QQ home channel
• 推送事件：支持持久化保存、启动恢复与一键清理
• 时间知识图谱：支持业务/事件推送、聊天消息抽取、关系演化、证据链、时间线和图谱问答

GitHub 自动构建产物

当前 Release 工作流会自动构建以下平台与架构：

• darwin/amd64
• darwin/arm64
• windows/amd64
• windows/arm64

发布时会在 dist/ 生成对应压缩包与二进制文件（Windows 为 .exe）。

快速开始

本地运行

go run .

或：

go build -o chatlog ./cmd/chatlog
./chatlog

常用命令（CLI）

chatlog http list

chatlog http call --endpoint history --query chat=<会话ID> --query limit=100 --query format=json

HTTP 接口命令行调用（全接口）

# 列出所有可调用 HTTP 接口别名
chatlog http list

# 按别名调用（示例：聊天记录）
chatlog http call --endpoint history --query chat=<会话ID> --query limit=100 --query format=json

# 按原始路径调用（示例：执行 SQL）
chatlog http call --path /api/v1/db/query --query group=message --query file=message_0.db --query sql='select count(*) c from MSG'

# 全局搜索（quick / deep）
chatlog http call --path /api/v1/db/search --query keyword=朋友圈 --query mode=deep --query limit=100

# 媒体接口（模板路径参数）
chatlog http call --endpoint image --path-param key=<image_key>

# 朋友圈媒体代理解密
chatlog http call --path /api/v1/sns/media/proxy --query key=<enc_key> --query url='<sns_media_url>'

Skill 文档：skills/chatlog-http-cli/SKILL.md

macOS 权限说明（务必阅读）

1) 推荐用 sudo 运行

macOS 内存读取依赖 task_for_pid，建议以 root 启动程序。

2) 若使用 setuid 方案（可执行文件自动 root）

请在每次重新编译后执行：

BIN_PATH="/你的实际路径/chatlog"
sudo chown root:wheel "$BIN_PATH"
sudo chmod 4755 "$BIN_PATH"
ls -l "$BIN_PATH"

看到 -rwsr-xr-x 表示生效。

3) SIP

在多数机器上，仅 root 仍可能不足以读取微信进程内存。
如需稳定扫描 Key，通常还需要关闭 SIP（System Integrity Protection）。

Windows 权限说明

• 请使用“管理员权限”启动程序，否则可能无法读取微信进程内存。

HTTP 接口（摘要）

基础：

• GET /health
• GET /api/v1/ping

媒体：

• GET /image/*key
• GET /video/*key
• GET /file/*key
• GET /voice/*key
• GET /data/*path
• GET /api/v1/sns/media/proxy

查询（wx-cli 风格）：

• GET /api/v1/sessions
• GET /api/v1/history
• GET /api/v1/search
• GET /api/v1/unread
• GET /api/v1/members
• GET /api/v1/new_messages
• GET /api/v1/stats
• GET /api/v1/favorites
• GET /api/v1/sns_notifications
• GET /api/v1/sns_feed
• GET /api/v1/sns_search
• GET /api/v1/contacts
• GET /api/v1/chatrooms

数据库调试：

• GET /api/v1/db
• GET /api/v1/db/search
• GET /api/v1/db/tables
• GET /api/v1/db/data
• GET /api/v1/db/query
• POST /api/v1/cache/clear

语义检索（Ollama Embedding + Rerank，GLM/DeepSeek Chat 可选）：

• GET /api/v1/semantic/config
• POST /api/v1/semantic/config
• POST /api/v1/semantic/test
• GET /api/v1/semantic/index/status
• POST /api/v1/semantic/index/rebuild
• POST /api/v1/semantic/index/clear
• GET /api/v1/semantic/search
• POST /api/v1/semantic/qa
  • POST /api/v1/semantic/qa/stream（SSE 流式问答，前端默认使用）
• GET /api/v1/semantic/topics
• GET /api/v1/semantic/profiles

时间知识图谱：

• POST /api/v1/graph/ingest/message
• POST /api/v1/graph/ingest/business
• POST /api/v1/graph/ingest/event
• GET /api/v1/graph/status
• POST /api/v1/graph/rebuild
• POST /api/v1/graph/pause
• POST /api/v1/graph/resume
• GET /api/v1/graph/query
• GET /api/v1/graph/timeline
• GET /api/v1/graph/visualize
• POST /api/v1/graph/qa

关键词推送（前端“关键词推送”页面与 TUI 同步）：

• GET /api/v1/hook/config
• POST /api/v1/hook/config
• GET /api/v1/hook/status
• GET /api/v1/hook/events
• POST /api/v1/hook/events/clear
• GET /api/v1/hook/stream（SSE 实时事件）
• GET /api/v1/hook/hermes/weixin
• POST /api/v1/hook/hermes/weixin
• GET /api/v1/hook/hermes/qq
• POST /api/v1/hook/hermes/qq

输出格式：

• 默认 YAML
• 可选 JSON（format=json）

查询接口口径（最新）：

• GET /api/v1/history
  • 新增可选过滤参数：hour（0-23）、is_self（1/0）、sub_type、has_media（1/0）
  • hour 不传或留空表示“全部小时”
  • 过滤顺序为“先过滤，再分页”，避免先 limit 截断导致统计错位
  • 返回字段包含：
    • total_count：过滤后的总条数
    • count：当前页条数
    • limit / offset
• GET /api/v1/search
  • 支持 offset
  • 结果流程为“先聚合排序，再分页”
  • 返回字段包含 total_count / count / limit / offset
• GET /api/v1/stats
  • 现在为实时计算（已移除服务端缓存）
  • 返回口径字段：query_since / query_until / query_range_label
  • 群聊 active_senders 为真实去重发言人数（非 TopN 长度）
• GET /api/v1/contacts
  • 默认 limit=500
  • 支持 is_friend 筛选（1/0/true/false）
• GET /api/v1/chatrooms
  • 默认 limit=500

YAML 可读性优化：

• history/search/stats 已改为结构化输出（固定字段顺序，避免 map 随机顺序）
• 合并转发/笔记中的媒体内容，当 host 缺失时不再生成 http:///... 空链接，而是回退为文本占位

全局搜索

• 前端页面：访问根页面 http://127.0.0.1:5030/，切换到“全局搜索”标签页。
• 接口：GET /api/v1/db/search
• 参数：
  • keyword：搜索关键词
  • mode：quick 或 deep
  • limit：结果总数上限，默认 100，最大 500
• 返回内容包含命中的：
  • 数据库组
  • 数据库文件
  • 表名
  • 列名
  • 行标识
  • 命中内容预览

说明：

• quick：优先性能，适合前端实时搜索。
• deep：覆盖更全，会额外尝试解析压缩消息体和部分二进制字段，速度更慢。

仪表盘

前端入口：根页面 http://127.0.0.1:5030/ 的"仪表盘"标签页，集成群聊数据可视化。

分组统计：顶部下拉框选择私聊/群聊会话，展示消息类型饼图、活跃时段柱状图和收发比例。

群聊数据概览（6 项）：

1. 概览卡片 — 群聊消息总量、活跃群数、活跃成员（按群累加）、语义索引覆盖条数
2. 群聊对比卡片 — 各群消息类型占比、活跃发言人、高峰时段，点击卡片可跳转对应群聊消息检索
3. 发言人排行榜 — 跨群汇总 Top 15 发言人及消息数
4. 群聊对比图表 — 合并展示各群消息类型结构和 24 小时活跃度，避免重复模块分散展示
5. 消息趋势 — 基于原始消息统计的每日消息量柱状图，不依赖语义索引
6. 热点摘要 — 基于原始消息抽取热点主题；GLM 可用时由 LLM 完成中文分词、同义归并和噪声过滤，后端再按主题短语回扫全量消息统计支撑数；GLM 不可用时自动回落到本地分词兜底。同时统计“被 @ 最多”排行，并支持 Markdown 摘要展示。

时间范围筛选：

• 概览/群聊对比/排行榜/类型对比/24h 活跃度共用一组时间选择器，默认"今天"，支持近 7 天、近 1 月、近季度、近 1 年、全部。
• 消息趋势/热点摘要共用独立时间选择器，默认"近 1 月"，支持今天、近 7 天、近季度、近 1 年；热点摘要需要点击“生成摘要”手动触发，避免进入仪表盘自动消耗 LLM 请求。

说明：

• 概览卡片、群聊对比和排行榜按 /api/v1/stats 的 time 参数过滤（last-1d / last-7d / last-30d / last-3m / last-1y / all）。
• 消息趋势和热点摘要按 /api/v1/dashboard/trend 的 window 参数过滤（today / 7d / 30d / 90d / 1y），该接口直接读取原始消息；趋势图使用 summary=0 快速返回，热点摘要点击“生成摘要”后才使用 summary=1。GLM 输入包含按日期和会话分层抽样并去重后的原始消息、日趋势、LLM 归并主题和被 @ 排行；响应会返回 topics_source / topics_error，前端会标明主题来自“LLM 主题归并”还是“本地分词兜底”。
• 语义索引覆盖卡片会显示 检测中 / 未启用 / 构建中 / 未建立 / 已索引条数 / 不可用，避免接口异常或索引为空时表现为空白。
• 分组统计（私聊/群聊独立分析）使用各面板的 since 参数过滤，默认"近 7 天"。

实验性语义能力（Ollama Embedding/Rerank + 可选 GLM/DeepSeek Chat）

前端入口：

• 根页面 http://127.0.0.1:5030/ 的“实验性功能”标签页现在是 GPT 网页端式聊天入口。
• 右侧可设置时间窗、最近会话数量、指定单个 chat、勾选多个最近会话和检索深度作为数据源/检索策略。
• 时间窗是默认范围；如果问题中包含“今天/昨天/4月23日/2026-04-23/近一月/历史”等明确时间表达，后端会自动覆盖默认时间窗。
• 对话框下方的“配置与索引管理”二级面板中提供模型参数、连通性测试、索引状态、删除索引、重建索引（断点续传）和主题/画像工具。

配置与测试：

• 支持配置 ollama_base_url、embedding_provider、rerank_provider、chat_provider、api_key、base_url、deepseek_api_key、deepseek_base_url、embedding_model、rerank_model、chat_model、chat_max_tokens、chat_temperature、embedding_dimension、recall_k、top_n、similarity_threshold。
• 支持配置 index_workers（并发索引线程数，默认 1，最大 32）。
• 语义能力属于实验性固定能力（前端不可关闭）；POST /api/v1/semantic/test 仅做当前表单配置的临时连通性测试，不保存配置、不启动索引、不改变功能状态。Embedding 未配置或不可连接时，索引、检索和问答禁止启动。
• Ollama 默认地址为 http://127.0.0.1:11434，默认使用 qwen3-embedding:8b 和 dengcao/Qwen3-Reranker-8B:Q5_K_M。
• 本地 Ollama 模型采用串行调度：同一时间只运行一个 Ollama 模型，避免 embedding、rerank、chat 同时占用内存/显存；同一阶段会复用已加载模型，阶段切换、任务结束或连通性测试结束后主动释放。代价是切换 embedding/rerank/chat 阶段时会有冷启动开销。
• 性能提示：qwen3-embedding:8b、8B 级 rerank/chat 模型对内存和 CPU/GPU 压力较高，16GB 内存机器建议保持 index_workers=1，必要时改用 qwen3-embedding:4b 或更小模型；Ollama 场景调高并发通常不会线性加速，反而可能增加排队、换模和内存压力。
• 费用提示：GLM、DeepSeek 等远程 API 会按模型、输入 token、输出 token 和请求量计费。重建向量索引、开启 LLM Chunk 摘要、时间知识图谱抽取/校验、热点摘要、主题画像和会话问答都可能产生大量请求；建议先用小时间窗/少量会话测试，再进行全量重建或高并发抽取。
• api_key 仅用于 GLM Chat 或 GLM provider，deepseek_api_key 仅用于 DeepSeek Chat；两者均无默认值，配置接口不回显真实 key，仅返回 has_api_key / has_deepseek_api_key 标记。
• POST /api/v1/semantic/config 时若 api_key 留空，将保留已保存 key（不会清空）。
• 默认模型：
  • embedding provider：ollama
  • embedding：qwen3-embedding:8b
  • rerank provider：ollama
  • rerank：dengcao/Qwen3-Reranker-8B:Q5_K_M
  • chat provider：glm
  • chat：glm-5.1（可选；未配置 GLM API Key 时，会话问答、LLM 摘要、时间知识图谱抽取不可用）
• DeepSeek Chat 可选配置：chat_provider=deepseek，默认 deepseek_base_url=https://api.deepseek.com，默认模型 deepseek-chat；也可手动改为 deepseek-reasoner。
• 默认向量维度为 4096，与 qwen3-embedding:8b 的 Ollama 输出保持一致；qwen3-embedding:4b 会自动识别为 2560 维。维度或 embedding 模型变更后需要重建向量索引。
• Embedding 请求限制：单次数组最多 64 条；单条输入最多约 3072 tokens，服务端会按该上限做近似截断并自动拆批。
• chat_model 默认通过 GLM Chat Completions 调用，请求路径为 <base_url>/chat/completions；如选择 DeepSeek，则请求 <deepseek_base_url>/chat/completions；如选择 Ollama Chat，则请求 <ollama_base_url>/api/chat。

时间知识图谱

• 前端入口：“时间知识图谱”标签页。
• 本地图谱库路径：<WorkDir>/.chatlog_graph/temporal_graph.db。
• 图谱 schema 包含 graph_entities、graph_relations、graph_events、graph_facts、graph_evidence、graph_jobs、graph_meta 和 graph_source_records。
• 抽取模型复用“实验性功能”里的 Chat 配置；默认需要配置 GLM API Key。不做本地规则兜底；未配置 Chat、模型请求失败、JSON 解析失败或模型返回空抽取结果时不会产出图谱结果，并会在图谱状态中展示错误。
• 聊天消息接入：图谱模块会在启动后先全量扫描最近会话并建立来源队列，之后独立轮询最近会话并按每个会话的消息 seq 增量入队；不依赖关键词/转发 hook。消息来源会携带前 5 条、后 2 条上下文和会话参与者；历史入队还会额外生成会话 chunk 来源，用于抽取跨多条消息形成的事实和关系变化。点击前端“增量重建”或调用 POST /api/v1/graph/rebuild 可手动补齐。
• 图谱聊天数据源会过滤纯媒体占位、撤回通知、语音/通话占位、附件占位、极短确认语和纯 @ 召集内容；已有队列中的同类低信息来源会直接标记为已处理，不再调用 GLM。
• 图谱入库前会做确定性质量增强：基于会话参与者、联系人显示名、wxid 和业务实体提示做别名归一；关系谓词会映射为稳定的规范谓词；“今天/明天/下周/月底/4月25日”等时间表达会结合消息时间解析为绝对时间。
• 抽取队列支持并发 worker：默认 1 个 Chat 抽取 worker、1 个历史入队 worker，可在前端调整；来源会先原子领取为 processing，中断重启后自动恢复为 pending，避免重复抽取或卡住。
• 性能与费用提示：图谱抽取每条来源通常会调用 Chat 模型做抽取，部分流程还会做证据校验/归一化，远程 GLM/DeepSeek 会产生 token 费用；Ollama 本地 Chat 虽不产生 API 费用，但 8B 级模型抽取速度较慢且占用内存，建议默认并发 1，确认机器资源和模型稳定后再调高。
• 业务数据和外部事件可通过 ingest API 或前端表单推送；接口支持单对象或数组批量提交。
• 业务数据的 entities、外部事件的 actors/targets 会作为强实体提示入库，并同步传给 Chat 模型作为抽取约束。
• 当 Chat 抽取结果包含 ended/updated/conflict 等变更时，后端会关闭同一关系/事实的旧 active 版本并写入 valid_to，用于展示关系和事实的时间演变。
• 图谱抽取后会再调用 Chat 模型做一次证据校验和归一化：不被证据支持的事实/关系不会入库；保留项会写入 verified、support_score、canonical_statement/canonical_predicate 和可选 conflict_group。
• 实体入库会维护 canonical_key/canonical_name/canonical_id，用于合并昵称、备注、群昵称和同一实体的不同称呼；前端事实/关系列表会展示验证状态、支持度、归一表述和冲突组。
• 图谱问答优先检索时间图谱中的实体、关系、事实和事件，再调用 Chat 模型生成关于事实、关系变化和证据来源的回答；Chat 未配置时返回本地证据摘要。
• POST /api/v1/graph/rebuild 默认只补齐/重跑未完成内容；传 {"reset":true} 会清空实体/关系/事件/事实/证据并把原始来源重新置为待抽取。
• pause/resume 只控制图谱抽取队列，不影响语义向量索引。
• 图谱状态：GET /api/v1/graph/status 会返回 source_count / pending / processing / processed / failed / progress_pct，并展示 started_at / processing_rate_per_minute / estimated_seconds_left 用于估算当前抽取任务剩余时长。刚启动或尚未完成任何来源时预计时长会显示为空。

向量索引：

• 实时状态：GET /api/v1/semantic/index/status
  • 状态字段包含：
    • 基础构建状态：indexed_count / processed / failed / pending / total / progress_pct
    • 预计完成状态：started_at / processing_rate_per_minute / estimated_seconds_left
    • 增量状态：last_incremental_at / last_incremental_added / last_incremental_error
    • 重排序状态：last_rerank_at / last_rerank_applied / last_rerank_error
  • pending 仅表示未处理会话数；构建进度按 processed + failed 计算，失败项会单独展示。
• 索引内容预览：GET /api/v1/semantic/index/preview?kind=message|entity|chunk|all&limit=20&talker=...
  • 返回入库文本、类型分布、向量维度、向量范数、前若干维样本、3D 投影坐标和离群点评分，不返回完整高维向量。
  • talker 可选；传入 session username 后，message/chunk 按会话过滤，entity 返回该会话相关实体。
• 重建索引：POST /api/v1/semantic/index/rebuild
  • reset=0（默认）：断点续传，继续上次中断进度
  • reset=1：从头重建（先清空索引）
  • 当前为后台任务：接口返回 accepted=true 后，通过 GET /api/v1/semantic/index/status 查看进度。
• 暂停索引：POST /api/v1/semantic/index/pause
  • 会取消当前运行中的索引任务，保留已写入索引和重建断点。
  • 暂停状态会写入索引库元信息，服务重启后仍会保持暂停。
• 恢复索引：POST /api/v1/semantic/index/resume
  • 如果暂停前是重建任务，会按 reset=0 的断点续传方式继续。
  • 如果暂停前是增量任务，恢复后由实时增量 watcher 或下一次检索前兜底增量补齐。
• 删除索引：POST /api/v1/semantic/index/clear
• 本地索引库路径：<WorkDir>/.chatlog_semantic/vector_index.db
• 同一索引库内还维护实体索引表，用于联系人、群名、群成员别名召回；索引状态中的 entity_count 表示当前实体索引数量。
• 同一索引库内还维护 Chunk 索引表，用于会话片段、时间段摘要和主题词片段召回；索引状态中的 chunk_count 表示当前 Chunk 索引数量。

已接入能力（6项）：

1. 语义全局检索：GET /api/v1/semantic/search?query=...&chat=...&window=7d&source_limit=50
2. 检索精排：semantic/search 默认开启 Ollama rerank
3. 会话级问答（RAG 检索证据 + 前后文扩展 + Chat 流式生成）：POST /api/v1/semantic/qa/stream
4. 主题聚类/趋势（统计图表 + LLM 摘要）：GET /api/v1/semantic/topics
5. 联系人/发送者语义画像（关键词聚合 + LLM 摘要）：GET /api/v1/semantic/profiles

说明：

• 语义问答和搜索在未指定 chat/chats 时，会先读取最近会话列表，再按每个会话的 username 到向量库中检索指定时间窗内的聊天记录。
• 问答实体解析会优先使用联系人/群聊精确匹配，再融合实体向量索引中的联系人昵称、备注、微信号、群名和群成员群昵称；命中的候选会在前端调试信息里展示来源（如 entity_exact / entity_fuzzy / entity_vector）。
• chat 表示单会话强制过滤；chats 支持逗号分隔多个 username；window 支持 today、yesterday、7d、30d、90d、1y、all 和 YYYY-MM-DD。
• 问题内时间优先级高于前端时间窗，也会同步用于向量 RAG 分支，避免“问题问今天但前端仍按近七天检索”的偏差。
• 前端聊天主入口不再暴露手写 TopN，也不再提供“只检索证据”模式；检索深度用于控制问答证据量：standard（8 条）、deep（16 条）、wide（30 条）。专业参数里的 recall_k/top_n 仍用于默认配置和 API 调参。
• 对“某人今天发的消息 / 某人昨天说了什么 / 某人近7天发的消息”这类精确条件问题，问答接口会优先走联系人/群成员实体解析 + 原始消息 sender 过滤，不依赖向量相似度碰运气；其他开放问题仍走向量 RAG。
• 对“某人有没有提到某事”这类混合问题，问答接口会先解析发言人，再拉取该发言人的时间窗消息，并使用 GLM 基于证据判断和总结；避免仅靠消息正文向量匹配昵称。
• 对“今天有哪些图片/文件/语音/视频/表情”这类媒体过滤问题，问答接口会直接按消息类型过滤原始消息，不走向量召回。
• 索引状态新增覆盖度：展示已索引会话数、已知会话数、未覆盖会话数和最近索引消息时间，便于判断为什么某个会话可能问不到。
• 实体解析会在调试信息中返回候选数量和是否歧义；多个联系人或群成员同名时，前端会标出 candidates=N(歧义)，并可点击候选“使用”来确认精确 username。
• LLM 路由现在会做 schema 校验和一次重试；返回会包含 answer_mode（list/summary/stats），空结果会展示明确原因。
• 存在实体歧义时，前端会在证据区域列出候选实体（显示名、类型、来源、username）；确认候选后，下一次问答会通过 entity_override 精确过滤发送者。
• 前端问答结果顶部会展示调试信息，例如 intent=sender_semantic_search | route=llm/direct/sender+llm | entity=张三 | topic=合同延期，用于排查实体解析、时间窗和检索路径。
• 当前 5/6 项仍以轻量统计为基础，LLM 摘要用于解释结果；后续可替换为更强中文分词、聚类算法或长期画像模型。
• 向量召回不是直接全表暴力比对。系统会按会话范围和时间窗自适应扩大候选池，并使用“近期记录 + 时间分层抽样”混合候选，避免 all 或长时间窗只召回最近聊天。
• RAG 召回会融合三类向量证据：单条消息、实体索引、Chunk 索引。Chunk 命中后会回查对应时间段内的原始消息作为证据上下文，摘要/主题 chunk 只负责召回，不直接替代原始聊天证据。
• 可选开启 enable_llm_chunk 后，重建索引时会调用 Chat Model 为 chunk 生成更高质量摘要和主题；该能力会增加索引耗时和 API 成本，默认关闭。
• 问答生成前会压缩重复证据，并对弱召回执行低置信度拒答；模型回答要求关键事实使用 [1]、[2] 等证据编号，不允许引用不存在的编号。
• realtime_index 开启时，服务运行期间会根据会话 NOrder 变化自动触发增量建索引；语义检索前也会做 30 秒节流的兜底增量，兼顾实时性和连续问答性能。
• HTTP 服务启动后会额外执行一次增量索引，用于补齐程序或微信客户端关闭期间产生、但尚未写入索引库的消息。
• 增量索引会扫描会话内消息并按 content_hash 跳过未变化内容；新增消息和内容变更消息会重新向量化。
• 语义索引会跳过低信息内容：纯媒体占位（如 [图片]、[视频]、[语音]）、语音通话、撤回消息和常见短确认。历史接口仍完整返回这些消息。
• 索引存在失败会话时，已完成部分仍可用于搜索/问答；失败会话会在状态字段 failed_talkers 中展示。

朋友圈媒体代理解密

• 接口：GET /api/v1/sns/media/proxy
• 典型参数：
  • url：朋友圈图片 / 视频 / 实况图资源地址
  • key：对应消息 XML 中的 <enc key="...">
• 行为：
  • 图片：优先按 reversed keystream 解密，失败再尝试 raw
  • 视频：按前 128 KB 做 XOR 解密，并使用 reversed keystream
  • 文件头校验优先，不会只因为响应头里的 Content-Type 看起来像图片/视频就跳过解密
  • 优先使用微信官方 wasm_video_decode.wasm/js 生成 keystream，失败时回退到本地 Go 实现
• sns_feed / sns_search 返回的 media_list 已带代理地址，可直接访问。

示例：

curl "http://127.0.0.1:5030/api/v1/sns_feed?limit=5"
curl "http://127.0.0.1:5030/api/v1/sns/media/proxy?key=2503144471&url=https%3A%2F%2F..."

自动补 key：

• 如果 sns_feed / sns_search 已经解析过对应朋友圈消息，服务端会缓存媒体 url -> key 映射。
• 之后请求 /api/v1/sns/media/proxy?key=0&url=... 时，会优先尝试从缓存里自动补上真实 key。
• 如果该消息从未被解析过，且请求里又没有提供正确 key，则无法解密。

运行前提：

• 若要使用官方 WASM 解密路径，运行环境需要安装 node。
• 没有 node 时，程序会自动回退到内置 Go 实现，但兼容性可能略差。

关键词推送与持久化

• 前端页面：访问根页面 http://127.0.0.1:5030/，切换到“关键词推送”标签页。
• 配置项与 TUI 一致：
  • keywords（多个用 ｜ 分隔）
  • notify_mode（mcp / post / both / weixin / qq / all，也支持 mcp,weixin、mcp,qq 这类组合值）
  • post_url
  • before_count / after_count
• MCP 主动推送方法名：notifications/chatlog/keyword_hit
• 前端“关键词推送”页面会展示所有触发事件，不受 notify_mode 影响。
• Weixin Channel 推送：
  • 自动读取 Hermes Agent 的 HERMES_HOME 或默认 ~/.hermes
  • 优先从 .env 读取 WEIXIN_HOME_CHANNEL、WEIXIN_ACCOUNT_ID、WEIXIN_TOKEN、WEIXIN_BASE_URL
  • 同时支持读取 config.yaml 的 platforms.weixin.token
  • 若 .env 未提供 token / base_url，会继续读取 weixin/accounts/<account_id>.json
  • 也会尝试读取 config.yaml 的 platforms.weixin.extra（如 account_id/token/base_url/cdn_base_url）
  • 前端可直接读取并修改上述微信配置，保存时会写回 Hermes Home 下的 .env
  • 启用 weixin 模式时，会校验 Hermes Agent 已安装，且微信渠道已配置完成
  • iLink 接口限制提醒：
    • 该接口存在会话态限制，长时间未交互后，主动推送可能被拒绝或无效。
    • 经验值：先主动给 clawbot 发送一条消息后，通常可连续主动推送约 10 次（实际次数会随账号状态与接口策略波动）。
• QQ Channel 推送：
  • 自动读取 Hermes Agent 的 HERMES_HOME 或默认 ~/.hermes
  • 优先从 .env 读取 QQ_APP_ID、QQ_CLIENT_SECRET、QQBOT_HOME_CHANNEL、QQBOT_HOME_CHANNEL_NAME
  • 也支持读取 config.yaml 的 platforms.qqbot.extra.app_id/client_secret 与 platforms.qqbot.home_channel
  • 兼容读取 config.yaml 的 platforms.qq 段
  • 前端可直接读取并修改上述 QQ 配置，保存时会写回 Hermes Home 下的 .env
  • 启用 qq 模式时，会校验 Hermes Agent 已安装，且 QQ 渠道已配置完成
  • home channel 默认按私聊处理；若要主动推送到群聊或频道，请使用 group:group_openid 或 channel:channel_id 前缀
• 事件持久化文件：
  • 优先：<DataDir>/chatlog_hook_events.json
  • 回退：<WorkDir>/chatlog_hook_events.json
• 清理方式：
  • 前端“清空事件”按钮
  • 或调用 POST /api/v1/hook/events/clear

MCP

端点：

• ANY /mcp
• ANY /mcp/
• ANY /sse
• ANY /message

Hermes Agent 接入

本项目可作为 Hermes 的 HTTP MCP Server 使用。

1. 先确保 chatlog HTTP 服务已启动（默认 127.0.0.1:5030）。

2. 在 ~/.hermes/config.yaml 增加 MCP 配置：

mcp_servers:
  chatlog:
    url: "http://127.0.0.1:5030/mcp"
    enabled: true
    connect_timeout: 60
    timeout: 120
    tools:
      resources: false
      prompts: false

3. 或使用 Hermes CLI 直接添加：

hermes mcp add chatlog --url http://127.0.0.1:5030/mcp
hermes mcp test chatlog

4. 在 Hermes 会话中执行：

/reload-mcp

加载后，工具名称会以 mcp_chatlog_ 前缀出现。

安全与隐私

• 所有处理在本地完成
• 请妥善保管解密数据与密钥文件

免责声明

详见 DISCLAIMER.md