[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"tool-gunthercox--ChatterBot":3,"similar-gunthercox--ChatterBot":189},{"id":4,"github_repo":5,"name":6,"description_en":7,"description_zh":8,"ai_summary_zh":8,"readme_en":9,"readme_zh":10,"quickstart_zh":11,"use_case_zh":12,"hero_image_url":13,"owner_login":14,"owner_name":15,"owner_avatar_url":16,"owner_bio":17,"owner_company":18,"owner_location":19,"owner_email":20,"owner_twitter":20,"owner_website":21,"owner_url":22,"languages":23,"stars":28,"forks":29,"last_commit_at":30,"license":31,"difficulty_score":32,"env_os":33,"env_gpu":34,"env_ram":34,"env_deps":35,"category_tags":40,"github_topics":44,"view_count":51,"oss_zip_url":20,"oss_zip_packed_at":20,"status":52,"created_at":53,"updated_at":54,"faqs":55,"releases":90},3023,"gunthercox\u002FChatterBot","ChatterBot","ChatterBot is a machine learning, conversational dialog engine for creating chat bots","ChatterBot 是一个基于机器学习的 Python 对话引擎，专为构建智能聊天机器人而设计。它的核心目标是让开发者能够轻松创建可以根据已知对话集合自动生成回复的机器人，从而解决传统规则式机器人回答生硬、缺乏灵活性的问题。\n\n这款工具最大的亮点在于其“语言无关”的设计理念。虽然它内置了包括英语在内的十多种语言训练数据，但其架构允许用户训练它使用任何语言进行交流。ChatterBot 的工作机制非常直观：初始状态下它是一张白纸，随着用户不断输入对话，它会记录上下文并学习回复模式。通过比对输入语句与已知数据的相似度，并结合回复出现的频率，它能越来越精准地选出最合适的回答。\n\nChatterBot 主要适合 Python 开发者、人工智能研究者以及希望快速原型化聊天应用的技术人员使用。通过简单的几行代码，用户即可调用其内置的训练模块（Corpus Trainer）加载现成的语料库进行训练，或导入自定义数据来打造个性化的对话体验。无论是用于客服自动应答、语言学习辅助，还是作为探索自然语言处理的入门项目，ChatterBot 都提供了一个低门槛且功能强大的起点。","![ChatterBot: Machine learning in Python](https:\u002F\u002Fi.imgur.com\u002Fb3SCmGT.png)\n\n# ChatterBot\n\nChatterBot is a machine-learning based conversational dialog engine built in\nPython which makes it possible to generate responses based on collections of\nknown conversations. The language independent design of ChatterBot allows it\nto be trained to speak any language.\n\n[![Package Version](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fpypi\u002Fv\u002Fchatterbot.svg)](https:\u002F\u002Fpypi.python.org\u002Fpypi\u002Fchatterbot\u002F)\n[![Python 3.12](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002Fpython-3.12-blue.svg)](https:\u002F\u002Fwww.python.org\u002Fdownloads\u002Frelease\u002Fpython-360\u002F)\n[![Coverage Status](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fcoveralls\u002Fgunthercox\u002FChatterBot.svg)](https:\u002F\u002Fcoveralls.io\u002Fr\u002Fgunthercox\u002FChatterBot)\n[![Follow on Bluesky](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002F🦋%20Bluesky-1185fe)](https:\u002F\u002Fbsky.app\u002Fprofile\u002Fchatterbot.us)\n[![Join the chat at https:\u002F\u002Fgitter.im\u002Fchatterbot\u002FLobby](https:\u002F\u002Fbadges.gitter.im\u002Fchatterbot\u002FLobby.svg)](https:\u002F\u002Fgitter.im\u002Fchatterbot\u002FLobby?utm_source=badge&utm_medium=badge&utm_content=badge)\n\u003C!-- [![Code Climate](https:\u002F\u002Fcodeclimate.com\u002Fgithub\u002Fgunthercox\u002FChatterBot\u002Fbadges\u002Fgpa.svg)](https:\u002F\u002Fcodeclimate.com\u002Fgithub\u002Fgunthercox\u002FChatterBot) -->\n\nAn example of typical input would be something like this:\n\n> **user:** Good morning! How are you doing?  \n> **bot:**  I am doing very well, thank you for asking.  \n> **user:** You're welcome.  \n> **bot:** Do you like hats?  \n\n## How it works\n\nAn untrained instance of ChatterBot starts off with no knowledge of how to communicate. Each time a user enters a statement, the library saves the text that they entered and the text that the statement was in response to. As ChatterBot receives more input the number of responses that it can reply to, and the accuracy of each response in relation to the input statement increases. The program selects the closest matching response by searching for the closest matching known statement that matches the input, it then returns the most likely response to that statement based on how frequently each response is issued by the people the bot communicates with.\n\n# [Documentation](https:\u002F\u002Fdocs.chatterbot.us)\n\nView the [documentation](https:\u002F\u002Fdocs.chatterbot.us)\nfor ChatterBot.\n\n## Installation\n\nThis package can be installed from [PyPi](https:\u002F\u002Fpypi.python.org\u002Fpypi\u002FChatterBot) by running:\n\n```bash\npip install chatterbot\n```\n\n## Basic Usage\n\n```python\nfrom chatterbot import ChatBot\nfrom chatterbot.trainers import ChatterBotCorpusTrainer\n\nchatbot = ChatBot('Ron Obvious')\n\n# Create a new trainer for the chatbot\ntrainer = ChatterBotCorpusTrainer(chatbot)\n\n# Train the chatbot based on the english corpus\ntrainer.train(\"chatterbot.corpus.english\")\n\n# Get a response to an input statement\nchatbot.get_response(\"Hello, how are you today?\")\n```\n\n# Training data\n\nChatterBot comes with a data utility module that can be used to train chat bots.\nAt the moment there is training data for over a dozen languages in this module.\nContributions of additional training data or training data\nin other languages would be greatly appreciated. Take a look at the data files\nin the [chatterbot-corpus](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgunthercox\u002Fchatterbot-corpus)\npackage if you are interested in contributing.\n\n```python\nfrom chatterbot.trainers import ChatterBotCorpusTrainer\n\n# Create a new trainer for the chatbot\ntrainer = ChatterBotCorpusTrainer(chatbot)\n\n# Train based on the english corpus\ntrainer.train(\"chatterbot.corpus.english\")\n\n# Train based on english greetings corpus\ntrainer.train(\"chatterbot.corpus.english.greetings\")\n\n# Train based on the english conversations corpus\ntrainer.train(\"chatterbot.corpus.english.conversations\")\n```\n\n**Corpus contributions are welcome! Please make a pull request.**\n\n# Examples\n\nFor examples, see the [examples](https:\u002F\u002Fdocs.chatterbot.us\u002Fexamples\u002F)\nsection of the documentation.\n\n# History\n\nSee release notes for changes https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgunthercox\u002FChatterBot\u002Freleases\n\n# Contributing\n\nContributions are welcomed, to help ensure a smooth process please start with the contributing guidelines in our documentation:\nhttps:\u002F\u002Fdocs.chatterbot.us\u002Fcontributing\u002F\n\n# Sponsors\n\nChatterBot is sponsored by:\n\n\u003Cp>\n   \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.testmuai.com\u002F?utm_source=chatterbot&utm_medium=sponsor\" target=\"_blank\">\n      \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fgunthercox_ChatterBot_readme_1bdcb390a2ce.png\" style=\"vertical-align: middle;\" width=\"250\" height=\"80\" \u002F>\n   \u003C\u002Fa>\n\u003C\u002Fp>\n\n# License\n\nChatterBot is licensed under the [BSD 3-clause license](https:\u002F\u002Fopensource.org\u002Flicenses\u002FBSD-3-Clause).\n","![ChatterBot：基于 Python 的机器学习](https:\u002F\u002Fi.imgur.com\u002Fb3SCmGT.png)\n\n# ChatterBot\n\nChatterBot 是一个基于机器学习的对话引擎，使用 Python 构建，能够根据已知的对话数据生成回复。其语言无关的设计使得它可以通过训练来支持任何语言。\n\n[![包版本](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fpypi\u002Fv\u002Fchatterbot.svg)](https:\u002F\u002Fpypi.python.org\u002Fpypi\u002Fchatterbot\u002F)\n[![Python 3.12](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002Fpython-3.12-blue.svg)](https:\u002F\u002Fwww.python.org\u002Fdownloads\u002Frelease\u002Fpython-360\u002F)\n[![覆盖率](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fcoveralls\u002Fgunthercox\u002FChatterBot.svg)](https:\u002F\u002Fcoveralls.io\u002Fr\u002Fgunthercox\u002FChatterBot)\n[![关注 Bluesky](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002F🦋%20Bluesky-1185fe)](https:\u002F\u002Fbsky.app\u002Fprofile\u002Fchatterbot.us)\n[![加入聊天室 https:\u002F\u002Fgitter.im\u002Fchatterbot\u002FLobby](https:\u002F\u002Fbadges.gitter.im\u002Fchatterbot\u002FLobby.svg)](https:\u002F\u002Fgitter.im\u002Fchatterbot\u002FLobby?utm_source=badge&utm_medium=badge&utm_content=badge)\n\u003C!-- [![代码质量](https:\u002F\u002Fcodeclimate.com\u002Fgithub\u002Fgunthercox\u002FChatterBot\u002Fbadges\u002Fgpa.svg)](https:\u002F\u002Fcodeclimate.com\u002Fgithub\u002Fgunthercox\u002FChatterBot) -->\n\n典型的输入示例如下：\n\n> **用户:** 早上好！你好吗？  \n> **机器人:** 我很好，谢谢你的关心。  \n> **用户:** 不客气。  \n> **机器人:** 你喜欢帽子吗？  \n\n## 工作原理\n\n未经训练的 ChatterBot 实例一开始并不具备任何交流能力。每当用户输入一句话时，库会保存用户输入的文本以及该句所回应的上一条消息。随着 ChatterBot 接收到越来越多的输入，它能够回应的场景数量以及每条回复与输入之间的匹配度都会提高。程序通过搜索与输入最相似的已知语句，找到最接近的匹配，并根据机器人与人交互过程中各回复出现的频率，返回最可能的响应。\n\n# [文档](https:\u002F\u002Fdocs.chatterbot.us)\n\n查看 ChatterBot 的 [文档](https:\u002F\u002Fdocs.chatterbot.us)。\n\n## 安装\n\n可以通过 [PyPI](https:\u002F\u002Fpypi.python.org\u002Fpypi\u002FChatterBot) 安装本包，运行以下命令：\n\n```bash\npip install chatterbot\n```\n\n## 基本用法\n\n```python\nfrom chatterbot import ChatBot\nfrom chatterbot.trainers import ChatterBotCorpusTrainer\n\nchatbot = ChatBot('Ron Obvious')\n\n# 为聊天机器人创建一个新的训练器\ntrainer = ChatterBotCorpusTrainer(chatbot)\n\n# 使用英语语料库训练聊天机器人\ntrainer.train(\"chatterbot.corpus.english\")\n\n# 对输入的问题获取回复\nchatbot.get_response(\"你好，今天过得怎么样？\")\n```\n\n# 训练数据\n\nChatterBot 自带一个数据工具模块，可用于训练聊天机器人。目前该模块中包含了十多种语言的训练数据。我们非常欢迎更多语言或其他形式的训练数据贡献。如果您有兴趣参与贡献，请查看 [chatterbot-corpus](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgunthercox\u002Fchatterbot-corpus) 包中的数据文件。\n\n```python\nfrom chatterbot.trainers import ChatterBotCorpusTrainer\n\n# 为聊天机器人创建一个新的训练器\ntrainer = ChatterBotCorpusTrainer(chatbot)\n\n# 使用英语语料库进行训练\ntrainer.train(\"chatterbot.corpus.english\")\n\n# 使用英语问候语语料库进行训练\ntrainer.train(\"chatterbot.corpus.english.greetings\")\n\n# 使用英语对话语料库进行训练\ntrainer.train(\"chatterbot.corpus.english.conversations\")\n```\n\n**欢迎贡献语料库！请提交 Pull Request。**\n\n# 示例\n\n有关示例，请参阅文档中的 [示例](https:\u002F\u002Fdocs.chatterbot.us\u002Fexamples\u002F) 部分。\n\n# 历史\n\n有关变更记录，请参阅发布说明：https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgunthercox\u002FChatterBot\u002Freleases\n\n# 贡献\n\n我们欢迎各方贡献。为确保流程顺畅，请先阅读我们的贡献指南：\nhttps:\u002F\u002Fdocs.chatterbot.us\u002Fcontributing\u002F\n\n# 赞助商\n\nChatterBot 得到以下机构的赞助：\n\n\u003Cp>\n   \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.testmuai.com\u002F?utm_source=chatterbot&utm_medium=sponsor\" target=\"_blank\">\n      \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fgunthercox_ChatterBot_readme_1bdcb390a2ce.png\" style=\"vertical-align: middle;\" width=\"250\" height=\"80\" \u002F>\n   \u003C\u002Fa>\n\u003C\u002Fp>\n\n# 许可证\n\nChatterBot 采用 [BSD 3 条款许可证](https:\u002F\u002Fopensource.org\u002Flicenses\u002FBSD-3-Clause) 许可。","# ChatterBot 快速上手指南\n\nChatterBot 是一个基于机器学习的 Python 对话引擎，能够根据已知的对话集合生成回复。其语言无关的设计使其可以被训练以支持任何语言。\n\n## 环境准备\n\n- **操作系统**：Windows、macOS 或 Linux\n- **Python 版本**：推荐 Python 3.12（兼容 Python 3.6+）\n- **前置依赖**：确保已安装 `pip` 包管理工具\n\n## 安装步骤\n\n通过 PyPI 官方源安装：\n\n```bash\npip install chatterbot\n```\n\n> **提示**：国内开发者若下载缓慢，可使用清华镜像源加速安装：\n> ```bash\n> pip install chatterbot -i https:\u002F\u002Fpypi.tuna.tsinghua.edu.cn\u002Fsimple\n> ```\n\n## 基本使用\n\n以下是最简单的初始化和对话示例：\n\n```python\nfrom chatterbot import ChatBot\nfrom chatterbot.trainers import ChatterBotCorpusTrainer\n\n# 创建聊天机器人实例\nchatbot = ChatBot('Ron Obvious')\n\n# 创建训练器\ntrainer = ChatterBotCorpusTrainer(chatbot)\n\n# 使用英文语料库进行训练\ntrainer.train(\"chatterbot.corpus.english\")\n\n# 获取对输入语句的回复\nresponse = chatbot.get_response(\"Hello, how are you today?\")\nprint(response)\n```\n\n### 自定义训练语料\n\n你可以选择加载特定的语料子集（如问候语或日常对话）：\n\n```python\nfrom chatterbot.trainers import ChatterBotCorpusTrainer\n\ntrainer = ChatterBotCorpusTrainer(chatbot)\n\n# 训练问候语料\ntrainer.train(\"chatterbot.corpus.english.greetings\")\n\n# 训练日常对话语料\ntrainer.train(\"chatterbot.corpus.english.conversations\")\n```\n\n完成训练后，机器人将根据输入内容智能匹配并生成最可能的回复。","一家初创电商团队希望为其网站搭建一个能 7x24 小时响应的基础客服机器人，以处理常见的问候和简单咨询。\n\n### 没有 ChatterBot 时\n- 开发人员必须手动编写大量僵硬的 `if-else` 规则代码来匹配用户输入，维护成本极高且难以覆盖多样化的表达方式。\n- 机器人无法从历史对话中学习，每次遇到新的提问方式都会回复“我不明白”，导致用户体验割裂且生硬。\n- 想要支持多语言或特定语境（如节日问候）时，需要重新构建整个逻辑框架，开发周期漫长。\n- 缺乏自然的上下文关联能力，机器人往往答非所问，无法进行连贯的多轮对话。\n\n### 使用 ChatterBot 后\n- 利用 ChatterBot 的机器学习引擎，只需导入现有的对话语料库，机器人即可自动生成基于概率的自然回复，无需硬编码规则。\n- ChatterBot 具备持续学习能力，随着用户交互增多，它能自动保存新对话并优化回复准确率，越用越聪明。\n- 借助其语言无关的设计特性，团队可以轻松加载不同语言的语料数据，快速实现多语言客服支持。\n- 通过搜索最匹配的已知语句，ChatterBot 能根据高频回复模式提供符合上下文的流畅回答，显著提升对话自然度。\n\nChatterBot 将原本需要数周开发的规则式对话系统，转变为可自我进化、低代码部署的智能对话引擎，极大降低了聊天机器人的构建门槛。","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fgunthercox_ChatterBot_a94889dd.png","gunthercox","Gunther Cox","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Favatars\u002Fgunthercox_bb72ad47.png","Robot builder and web application developer.","@Jellyfish-AI","United States",null,"https:\u002F\u002Fblog.salvius.org","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgunthercox",[24],{"name":25,"color":26,"percentage":27},"Python","#3572A5",100,14489,4435,"2026-04-03T12:03:18","BSD-3-Clause",2,"","未说明",{"notes":36,"python":37,"dependencies":38},"该工具是一个基于机器学习的对话引擎，设计为与语言无关。可以通过 PyPI 直接安装。自带用于训练的数据实用程序模块，支持十几种语言的训练数据。具体依赖库在 README 中未详细列出，需通过 pip install chatterbot 自动安装。","3.12",[39],"chatterbot",[41,42,43],"语言模型","开发框架","其他",[39,45,46,47,48,49,50],"machine-learning","chatbot","python","conversation","language","bot",5,"ready","2026-03-27T02:49:30.150509","2026-04-06T06:45:34.507165",[56,61,66,71,76,80,85],{"id":57,"question_zh":58,"answer_zh":59,"source_url":60},13933,"在 Python 3.8 上使用 pip install chatterbot 安装失败怎么办？","ChatterBot 与 Python 3.8 存在兼容性问题。解决方案有两种：\n1. 降级 Python 版本至 3.7（推荐）。\n2. 如果必须使用 Python 3.8，先安装旧版本 ChatterBot：`pip install chatterbot==1.0.4`。安装后若出现 `AttributeError: module 'time' has no attribute 'clock'` 错误，需手动修复：找到报错路径下的 `sqlalchemy\u002Futil\u002Fcompat.py` 文件，打开并将第 264 行的 `time.clock` 修改为 `time.perf_counter()`，保存即可。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgunthercox\u002FChatterBot\u002Fissues\u002F1854",{"id":62,"question_zh":63,"answer_zh":64,"source_url":65},13934,"导入 chatterbot 时提示 'No module named chatterbot' 但已安装成功，如何解决？","这通常是由于环境或依赖问题导致的。请尝试以下步骤：\n1. 升级 pip：`pip install --upgrade pip`\n2. 清除 pip 缓存：`pip cache purge`\n3. 尝试跳过依赖安装：`pip install --no-deps chatterbot`\n此外，如果遇到 spaCy 相关的 `OSError: [E941] Can't find model 'en'` 错误，是因为快捷方式已过时，请使用完整模型名称加载：`nlp = spacy.load(\"en_core_web_sm\")`。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgunthercox\u002FChatterBot\u002Fissues\u002F826",{"id":67,"question_zh":68,"answer_zh":69,"source_url":70},13935,"训练数据量较大（如 2M）时响应非常慢，如何优化性能？","当数据量增大导致响应变慢时，可以安装 `python-Levenshtein` 包来提升字符串匹配性能。有用户反馈安装该包后，响应时间从 3 秒降低到了 190 毫秒。命令：`pip install python-Levenshtein`。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgunthercox\u002FChatterBot\u002Fissues\u002F679",{"id":72,"question_zh":73,"answer_zh":74,"source_url":75},13936,"遇到 'ChatBot' object has no attribute 'find' 错误是什么原因？","该错误通常发生在代码调用方式与当前安装的 ChatterBot 版本不匹配时。`find` 方法属于存储适配器（storage adapter）对象，而不是 `ChatBot` 主对象。请检查您的代码，确保是通过 `chatbot.storage.find()` 或直接操作存储实例来调用该方法，而不是直接在 `chatbot` 实例上调用。同时，确保您使用的训练器（Trainer）和存储适配器版本是兼容的。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgunthercox\u002FChatterBot\u002Fissues\u002F1426",{"id":77,"question_zh":78,"answer_zh":79,"source_url":75},13937,"如何在 Python 3.8+ 中解决 'module 'collections' has no attribute 'Hashable' 错误？","在 Python 3.10+ 中，`collections.Hashable` 已被移除，应使用 `collections.abc.Hashable`。如果您在运行 ChatterBot 或其依赖库时遇到此错误，通常需要更新相关的依赖库到支持新 Python 版本的最新版。如果无法更新库，可能需要手动修改报错文件，将 `collections.Hashable` 替换为 `collections.abc.Hashable`（需在文件头部导入 `from collections import abc`）。最根本的解决办法是使用 Python 3.7 或 3.9 等兼容性更好的版本。",{"id":81,"question_zh":82,"answer_zh":83,"source_url":84},13938,"ChatterBot 支持 PostgreSQL 作为存储后端吗？","官方目前主要支持 SQL (SQLite) 和 MongoDB 适配器。虽然社区中有用户询问是否有 PostgreSQL 适配器，但截至该讨论结束，官方尚未提供原生的 PostgreSQL 存储适配器。用户如果需要此功能，可能需要基于现有的 SQL 适配器自行开发或寻找社区维护的非官方插件。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgunthercox\u002FChatterBot\u002Fissues\u002F1558",{"id":86,"question_zh":87,"answer_zh":88,"source_url":89},13939,"如何将数据库从 JSON 格式迁移到 MongoDB 以提升速度？","对于大量数据（如 1000+ 条响应），JSON 存储确实可能较慢。虽然官方没有提供一键迁移工具，但逻辑上是可行的：读取 JSON 文件中的数据，然后通过 ChatterBot 的 MongoDB 存储适配器将其写入 MongoDB 数据库。建议直接创建一个新的 MongoDB 数据库实例，并编写脚本遍历 JSON 数据调用 `chatbot.storage.create()` 方法进行导入，而不是尝试原地转换。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgunthercox\u002FChatterBot\u002Fissues\u002F95",[91,96,101,106,111,116,121,126,131,136,141,146,151,156,161,166,171,176,181,185],{"id":92,"version":93,"summary_zh":94,"released_at":95},75773,"1.2.13","* 🐍 #2429 **添加对 Python 3.14 的支持**（同时因 3.14 的次级依赖不兼容，移除对 Python 3.9 的支持）\n* 🟥 #2434 Redis 向量存储改进\n* 🧠 #2437 改进对大语言模型的支持：逻辑适配器现在可以作为工具被大语言模型调用\n","2026-03-24T12:07:38",{"id":97,"version":98,"summary_zh":99,"released_at":100},75774,"1.2.12","* 📦  https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgunthercox\u002FChatterBot\u002Fpull\u002F2433 - 更新可选的 Python 依赖：`redis`、`langchain-redis`、`langchain-huggingface`、`accelerate`、`sentence-transformers`、`pymongo`\n* 🐍 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgunthercox\u002FChatterBot\u002Fpull\u002F2436 - 将最大文本长度从 255 增加至 1100","2026-02-01T14:04:17",{"id":102,"version":103,"summary_zh":104,"released_at":105},75775,"1.2.11","* https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgunthercox\u002FChatterBot\u002Fpull\u002F2432 - 通过添加安全的默认数据库连接参数，并确保在迭代生成的值提前终止时关闭数据库连接，修复了 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgunthercox\u002FChatterBot\u002Fsecurity\u002Fadvisories\u002FGHSA-v4w8-49pv-mf72 (`CVE-2026-23842`)。","2026-01-17T13:45:50",{"id":107,"version":108,"summary_zh":109,"released_at":110},75776,"1.2.10","* 💿 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgunthercox\u002FChatterBot\u002Fpull\u002F2430 - 使用向量实现文本相似度的实验性 Redis 支持的进一步开发。\n\n# 赞助\n\n🎉 衷心感谢 [LambdaTest](https:\u002F\u002Fwww.lambdatest.com\u002F?utm_source=chatterbot&utm_medium=sponsor) 对 ChatterBot 的赞助！ 🎉 \n\n \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.lambdatest.com\u002F?utm_source=chatterbot&utm_medium=sponsor\" target=\"_blank\">\n    \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fwww.lambdatest.com\u002Fblue-logo.png\" style=\"vertical-align: middle;\" width=\"250\" height=\"45\" \u002F>\n \u003C\u002Fa>\n\n","2025-12-07T20:35:30",{"id":112,"version":113,"summary_zh":114,"released_at":115},75777,"1.2.9","* 🐞 #2425 修复日期解析问题\n* 🐜 #2426 添加对 SQLite WAL 模式状态的检查，并在事务之外执行\n* 🏋🏼 #2427 改进训练方法中的批量操作\n* 📦 #2428 更新 `redis`、`ollama` 和 `pymongo` 的依赖项","2025-11-24T23:59:01",{"id":117,"version":118,"summary_zh":119,"released_at":120},75778,"1.2.8","* 👣 #2421 降低测试套件的运行时间\n* 📜 #2422 Django 文档更新及可替换模型的改进\n* 🥡 #2423 允许向 MongoDB 适配器传递额外参数\n* 🐍 #2406 完全支持 Python 3.13！","2025-10-16T12:28:31",{"id":122,"version":123,"summary_zh":124,"released_at":125},75779,"1.2.7","* 🧪 #2407 大型语言模型的实验性支持（https:\u002F\u002Fdocs.chatterbot.us\u002Flarge-language-models\u002F）\n* ⬆️ https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgunthercox\u002FChatterBot\u002Fcommit\u002F8d27a8bb40ea7cd374616ddf5a1f4551fcc4d861 锁定 `chatterbot-corpus` 包的版本上限。从 `chatterbot-corpus >= 1.3.0` 开始，将出现长度超过 255 个字符的字符串。","2025-07-01T09:15:25",{"id":127,"version":128,"summary_zh":129,"released_at":130},75780,"1.2.6","* https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgunthercox\u002FChatterBot\u002Fcommit\u002F296809eba0940b065a523099988edfaf6446a66b 修复 [`SQLStorageAdapter`](https:\u002F\u002Fdocs.chatterbot.us\u002Fstorage\u002Fsql\u002F) 的 PostgreSQL 兼容性问题\n* #2412 当文件中存在 `in_response_to key` 时（例如使用 `JsonFileTrainer` 调用 `.train()` 方法时传入的 `json` 文件），生成响应搜索索引。","2025-04-05T21:44:18",{"id":132,"version":133,"summary_zh":134,"released_at":135},75781,"1.2.5","* #2408 Django 迁移（为 Django 管理后台的所有模型字段添加了 `help_text` 属性）\n* #2408 多处与 Django 相关的 bug 修复\n* #2410 修复了 `JsonFileTrainer` 和 `CsvFileTrainer` 加载单个指定文件的问题\n","2025-04-02T10:54:20",{"id":137,"version":138,"summary_zh":139,"released_at":140},75782,"1.2.4","* #2405 增加对 Python 3.10、3.11、3.12 版本的支持\n* #2403 额外支持从 CSV、TSV 和 JSON 格式加载数据。\n* #2404 改进了关于标注器的文档，并提供了更具描述性的异常信息。\n* https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgunthercox\u002FChatterBot\u002Fcommit\u002F387a6892a1037d6060ecd775a53ea129366bf283 为 `python -m chatterbot` 调用添加 `--help` 标志。","2025-03-29T19:05:40",{"id":142,"version":143,"summary_zh":144,"released_at":145},75783,"1.2.3","* #2397 - Add Redis storage adapter with support for vectors 📈 (docs: https:\u002F\u002Fdocs.chatterbot.us\u002Fstorage\u002Fredis\u002F)\r\n* #2398 `SpecificResponseAdapter`: Accept patterns using spaCy's rule-based matching: https:\u002F\u002Fspacy.io\u002Fusage\u002Frule-based-matching\r\n* #2398 `SpecificResponseAdapter`: Accept a function for the output_text parameter that can be called to generate the output text. ","2025-03-10T11:46:52",{"id":147,"version":148,"summary_zh":149,"released_at":150},75784,"1.2.2","* #2395 - Performance improvements by centralizing search-text generation\r\n* #2395 - Miscellaneous fixes related to searching and matching for response generation","2025-02-26T12:28:00",{"id":152,"version":153,"summary_zh":154,"released_at":155},75785,"1.2.1","* Use bulk processing from spacy pipeline for improved performance #2392\r\n* Modify `TimeLogicAdapter` to use SpaCy `PhraseMatcher` instead of NLTK `NaiveBayesClassifier` #2394","2025-02-19T13:14:53",{"id":157,"version":158,"summary_zh":159,"released_at":160},75786,"1.2.0","This release brings `chatterbot` significantly up to date for comparability with the latest versions of its dependencies, as well as dropping support for older versions of Python that are no longer maintained. As noted in #2389, the minimum supported version of Python will be version 3.9, with newer versions being added soon.\r\n\r\nAlong with this release, we also have a new documentation site: https:\u002F\u002Fdocs.chatterbot.us","2025-02-09T18:08:32",{"id":162,"version":163,"summary_zh":164,"released_at":165},75787,"1.0.8","This release makes a handful of ChatterBot's dependencies optional as described in #2027","2020-08-22T18:42:43",{"id":167,"version":168,"summary_zh":169,"released_at":170},75788,"1.0.7","Add support for Python 3.8","2020-08-20T10:30:54",{"id":172,"version":173,"summary_zh":174,"released_at":175},75789,"1.1.0a7","(A second attempt to automate PyPi releases with GitHub Actions)","2020-05-01T20:57:45",{"id":177,"version":178,"summary_zh":179,"released_at":180},75790,"1.1.0a6","A practice run using GitHub Actions to deploy releases.","2020-05-01T20:52:19",{"id":182,"version":183,"summary_zh":20,"released_at":184},75791,"1.1.0a5","2020-05-01T20:42:53",{"id":186,"version":187,"summary_zh":20,"released_at":188},75792,"1.1.0a4","2019-05-18T00:29:43",[190,201,209,217,225,237],{"id":191,"name":192,"github_repo":193,"description_zh":194,"stars":195,"difficulty_score":196,"last_commit_at":197,"category_tags":198,"status":52},3808,"stable-diffusion-webui","AUTOMATIC1111\u002Fstable-diffusion-webui","stable-diffusion-webui 是一个基于 Gradio 构建的网页版操作界面，旨在让用户能够轻松地在本地运行和使用强大的 Stable Diffusion 图像生成模型。它解决了原始模型依赖命令行、操作门槛高且功能分散的痛点，将复杂的 AI 绘图流程整合进一个直观易用的图形化平台。\n\n无论是希望快速上手的普通创作者、需要精细控制画面细节的设计师，还是想要深入探索模型潜力的开发者与研究人员，都能从中获益。其核心亮点在于极高的功能丰富度：不仅支持文生图、图生图、局部重绘（Inpainting）和外绘（Outpainting）等基础模式，还独创了注意力机制调整、提示词矩阵、负向提示词以及“高清修复”等高级功能。此外，它内置了 GFPGAN 和 CodeFormer 等人脸修复工具，支持多种神经网络放大算法，并允许用户通过插件系统无限扩展能力。即使是显存有限的设备，stable-diffusion-webui 也提供了相应的优化选项，让高质量的 AI 艺术创作变得触手可及。",162132,3,"2026-04-05T11:01:52",[42,199,200],"图像","Agent",{"id":202,"name":203,"github_repo":204,"description_zh":205,"stars":206,"difficulty_score":32,"last_commit_at":207,"category_tags":208,"status":52},1381,"everything-claude-code","affaan-m\u002Feverything-claude-code","everything-claude-code 是一套专为 AI 编程助手（如 Claude Code、Codex、Cursor 等）打造的高性能优化系统。它不仅仅是一组配置文件，而是一个经过长期实战打磨的完整框架，旨在解决 AI 代理在实际开发中面临的效率低下、记忆丢失、安全隐患及缺乏持续学习能力等核心痛点。\n\n通过引入技能模块化、直觉增强、记忆持久化机制以及内置的安全扫描功能，everything-claude-code 能显著提升 AI 在复杂任务中的表现，帮助开发者构建更稳定、更智能的生产级 AI 代理。其独特的“研究优先”开发理念和针对 Token 消耗的优化策略，使得模型响应更快、成本更低，同时有效防御潜在的攻击向量。\n\n这套工具特别适合软件开发者、AI 研究人员以及希望深度定制 AI 工作流的技术团队使用。无论您是在构建大型代码库，还是需要 AI 协助进行安全审计与自动化测试，everything-claude-code 都能提供强大的底层支持。作为一个曾荣获 Anthropic 黑客大奖的开源项目，它融合了多语言支持与丰富的实战钩子（hooks），让 AI 真正成长为懂上",138956,"2026-04-05T11:33:21",[42,200,41],{"id":210,"name":211,"github_repo":212,"description_zh":213,"stars":214,"difficulty_score":32,"last_commit_at":215,"category_tags":216,"status":52},2271,"ComfyUI","Comfy-Org\u002FComfyUI","ComfyUI 是一款功能强大且高度模块化的视觉 AI 引擎，专为设计和执行复杂的 Stable Diffusion 图像生成流程而打造。它摒弃了传统的代码编写模式，采用直观的节点式流程图界面，让用户通过连接不同的功能模块即可构建个性化的生成管线。\n\n这一设计巧妙解决了高级 AI 绘图工作流配置复杂、灵活性不足的痛点。用户无需具备编程背景，也能自由组合模型、调整参数并实时预览效果，轻松实现从基础文生图到多步骤高清修复等各类复杂任务。ComfyUI 拥有极佳的兼容性，不仅支持 Windows、macOS 和 Linux 全平台，还广泛适配 NVIDIA、AMD、Intel 及苹果 Silicon 等多种硬件架构，并率先支持 SDXL、Flux、SD3 等前沿模型。\n\n无论是希望深入探索算法潜力的研究人员和开发者，还是追求极致创作自由度的设计师与资深 AI 绘画爱好者，ComfyUI 都能提供强大的支持。其独特的模块化架构允许社区不断扩展新功能，使其成为当前最灵活、生态最丰富的开源扩散模型工具之一，帮助用户将创意高效转化为现实。",107662,"2026-04-03T11:11:01",[42,199,200],{"id":218,"name":219,"github_repo":220,"description_zh":221,"stars":222,"difficulty_score":32,"last_commit_at":223,"category_tags":224,"status":52},3704,"NextChat","ChatGPTNextWeb\u002FNextChat","NextChat 是一款轻量且极速的 AI 助手，旨在为用户提供流畅、跨平台的大模型交互体验。它完美解决了用户在多设备间切换时难以保持对话连续性，以及面对众多 AI 模型不知如何统一管理的痛点。无论是日常办公、学习辅助还是创意激发，NextChat 都能让用户随时随地通过网页、iOS、Android、Windows、MacOS 或 Linux 端无缝接入智能服务。\n\n这款工具非常适合普通用户、学生、职场人士以及需要私有化部署的企业团队使用。对于开发者而言，它也提供了便捷的自托管方案，支持一键部署到 Vercel 或 Zeabur 等平台。\n\nNextChat 的核心亮点在于其广泛的模型兼容性，原生支持 Claude、DeepSeek、GPT-4 及 Gemini Pro 等主流大模型，让用户在一个界面即可自由切换不同 AI 能力。此外，它还率先支持 MCP（Model Context Protocol）协议，增强了上下文处理能力。针对企业用户，NextChat 提供专业版解决方案，具备品牌定制、细粒度权限控制、内部知识库整合及安全审计等功能，满足公司对数据隐私和个性化管理的高标准要求。",87618,"2026-04-05T07:20:52",[42,41],{"id":226,"name":227,"github_repo":228,"description_zh":229,"stars":230,"difficulty_score":32,"last_commit_at":231,"category_tags":232,"status":52},2268,"ML-For-Beginners","microsoft\u002FML-For-Beginners","ML-For-Beginners 是由微软推出的一套系统化机器学习入门课程，旨在帮助零基础用户轻松掌握经典机器学习知识。这套课程将学习路径规划为 12 周，包含 26 节精炼课程和 52 道配套测验，内容涵盖从基础概念到实际应用的完整流程，有效解决了初学者面对庞大知识体系时无从下手、缺乏结构化指导的痛点。\n\n无论是希望转型的开发者、需要补充算法背景的研究人员，还是对人工智能充满好奇的普通爱好者，都能从中受益。课程不仅提供了清晰的理论讲解，还强调动手实践，让用户在循序渐进中建立扎实的技能基础。其独特的亮点在于强大的多语言支持，通过自动化机制提供了包括简体中文在内的 50 多种语言版本，极大地降低了全球不同背景用户的学习门槛。此外，项目采用开源协作模式，社区活跃且内容持续更新，确保学习者能获取前沿且准确的技术资讯。如果你正寻找一条清晰、友好且专业的机器学习入门之路，ML-For-Beginners 将是理想的起点。",84991,"2026-04-05T10:45:23",[199,233,234,235,200,43,41,42,236],"数据工具","视频","插件","音频",{"id":238,"name":239,"github_repo":240,"description_zh":241,"stars":242,"difficulty_score":196,"last_commit_at":243,"category_tags":244,"status":52},3128,"ragflow","infiniflow\u002Fragflow","RAGFlow 是一款领先的开源检索增强生成（RAG）引擎，旨在为大语言模型构建更精准、可靠的上下文层。它巧妙地将前沿的 RAG 技术与智能体（Agent）能力相结合，不仅支持从各类文档中高效提取知识，还能让模型基于这些知识进行逻辑推理和任务执行。\n\n在大模型应用中，幻觉问题和知识滞后是常见痛点。RAGFlow 通过深度解析复杂文档结构（如表格、图表及混合排版），显著提升了信息检索的准确度，从而有效减少模型“胡编乱造”的现象，确保回答既有据可依又具备时效性。其内置的智能体机制更进一步，使系统不仅能回答问题，还能自主规划步骤解决复杂问题。\n\n这款工具特别适合开发者、企业技术团队以及 AI 研究人员使用。无论是希望快速搭建私有知识库问答系统，还是致力于探索大模型在垂直领域落地的创新者，都能从中受益。RAGFlow 提供了可视化的工作流编排界面和灵活的 API 接口，既降低了非算法背景用户的上手门槛，也满足了专业开发者对系统深度定制的需求。作为基于 Apache 2.0 协议开源的项目，它正成为连接通用大模型与行业专有知识之间的重要桥梁。",77062,"2026-04-04T04:44:48",[200,199,42,41,43]]