PHP Chatbot Assistant：自托管文档问答聊天机器人

OnlineTechSupportBiz/php-chatbot-assistant · A free chatbot you run on your own server. Upload your documents, train a bot on them, and paste one line of code into your website. Visitors ask questions, and the bot answers using your documents.

GitHub原文发布未知首次收录 2026-10-09上架 2026-10-09 07:03

☆ 收藏查看项目 ↗

ELI5：它是什么，解决什么问题

一个基于 PHP 与 PostgreSQL/pgvector 的自托管聊天机器人系统：上传 PDF、Word、TXT 或 Markdown 文档后训练机器人，通过一行 script 标签嵌入网站，让访客基于自有文档提问并获得回答。支持多聊天机器人、知识库检索、线索收集、快捷回复、使用限额与仪表盘统计，并可配置 OpenAI、OpenRouter 或自托管模型。

# 自托管 # pgvector # RAG # document-qa # 线索收集

核心能力与快速开始

★ 2 · PHP

能做什么: 提供文档上传与训练（PDF、Word、TXT、Markdown），两种文档读取模式：常规向量检索与 PageIndex 目录式读取；支持创建多个聊天机器人并分别设置名称、配色与个性；可收集访客姓名、邮箱、电话等线索；支持快捷回复；具备登录保护、速率限制、每日花费上限（token 预算）、最大消息长度、单会话消息数上限以及提示注入检测等护栏；提供对话与消息量仪表盘统计（7/30/90 天柱状图）；可通过一行 script 标签嵌入网站并限定允许使用的域名；支持通过名称、API Key、URL 配置任意 AI 模型（OpenAI、OpenRouter 或自托管模型），并可设置自动备用模型。
适用场景: 适合希望在自有服务器上部署客服/文档问答机器人的网站运营者，让访客基于上传的产品手册、报告、FAQ 等资料提问并获得回答；适合需要收集销售线索的场景；适合对数据留存有要求、不希望文档和对话数据存放在第三方托管服务上的组织；长文档手册类内容可选用 PageIndex 模式提升检索效果。
项目形态: 可直接使用的工具
部署方式: 自托管，需自行准备服务器环境；README 给出从 git clone、Composer 安装、创建 PostgreSQL 数据库与双用户（chatbot_migrator 与 chatbot_user）、启用 pgvector 扩展、运行迁移、编写 .env 到启动应用的完整步骤，Web 服务器需指向 public_html/。
主要依赖: PHP 8.2+（含 pdo_pgsql 与 mbstring 扩展）、PostgreSQL 16+ 且启用 pgvector、Composer；未使用 Docker 与 Node.js 工具。此外需要自行配置 AI 提供商账号与 API Key，PDF/Word 解析需要 LlamaCloud key。
使用限制: 软件本身免费（MIT），但使用 AI 提供商账号、LlamaCloud key、服务器托管等可能产生由相应服务商收取的费用，具体价格未说明；文档清理服务为可选付费项目；README 提到安全扫描结果中包含 1 个既有 mock 相关的单元测试问题；具体硬件要求、并发规模与其他运行限制未说明。
许可证: MIT
最近推送: 2026-10-09 03:53

官方入门项目文档核对 README 依据 ↗

资料检查：2026-10-09 07:00 · 卡片整理：2026-10-09 07:00
卡片由 AI 根据仓库资料整理，未进行安装或运行验证 · 本次更新未完成，保留上次成功内容

职业应用

程序员

作为自托管文档问答聊天机器人系统，程序员可将其部署在自己的服务器上，上传 PDF、Word、TXT 或 Markdown 文档训练机器人，并通过一行 script 标签嵌入网站，让访客基于自有文档提问并获得回答；也可配置 OpenAI、OpenRouter 或自托管模型。

查看内容依据

A free chatbot you run on your own server. Upload your documents, train a bot on them, and paste one line of code into your website. Visitors ask questions, and the bot answers using your documents.

官方使用入口 ↗

由 AI 根据来源材料整理，未进行安装或运行验证

产品经理

产品经理可利用该聊天机器人的线索收集功能，在对话中向访客询问姓名、邮箱和电话并保存，用于收集潜在用户信息；同时可通过仪表盘查看对话和消息数量及最近 7、30 或 90 天的柱状图统计。

查看内容依据

The bot can ask visitors for their name, email and phone during the chat, then saves them for you.

官方使用入口 ↗

由 AI 根据来源材料整理，未进行安装或运行验证

相似资源

Fortémi：自托管 AI 知识库与混合检索检索增强平台

Fortémi 是一个面向 AI 应用的自托管智能数据库，基于 Rust 与 PostgreSQL 构建。它在统一的规范化 schema 之上集成了 BM25 全文检索、稠密向量检索与 RRF 融合的混合语义搜索，并提供知识图谱、MCP 服务器（44 个 Agent 工具）、多模态数据摄取（图像视觉、音频转写与说话人分离、视频场景分析、3D 模型渲染、邮件与表格解析等 13 类适配器）、131 种文档类型自动识别，以及 Ollama、OpenAI、OpenRouter、llama.cpp 多provider 推理切换。适用于知识管理、检索增强生成（RAG）、智能体记忆和团队文档等场景，支持从纯 CPU 到 GPU 的部署形态。

rag-eval-lab：零依赖 RAG 流水线与确定性幻觉评测工具

一个纯 Python 标准库实现的 RAG 参考项目，覆盖 ingest→chunk→embed→store→retrieve→answer 全流程，并配有确定性评测框架（precision@k、recall@k、citation、faithfulness）。其核心价值在于用闭式指标（非 LLM 评判）检测幻觉：预埋的幻觉样例会被 faithfulness 指标标记，并由 CI 持续验证。支持 bm25、hybrid、reranker 等可插拔检索策略，并在 SciFact 基准上给出实测对比；可选接入 OpenAI 嵌入/回答与 Postgres+pgvector 存储后端。

睡前消息知识库：面向节目文稿的智能 RAG 问答与站内阅读系统

该项目为睡前消息视频节目文稿构建知识库网站，既可向智能体提问，也能在站内浏览与阅读全部节目文稿。问答由基于 LangGraph 的智能 RAG 系统提供，包含自动查询路由、查询优化与语义搜索、基于 LLM 的文档相关性评分、检索文稿上下文与 Markdown 引用修复等功能，并支持自动化文档索引与基于不可变快照的增量更新和网页界面阅读器。系统使用 PostgreSQL + pgvector 存储向量，支持任意 OpenAI-compatible 的对话与嵌入端点，提供 Docker Compose 自托管与蓝绿零停机升级方案。

Leviathan：基于自有 PDF 的封闭域检索问答与引用溯源

Leviathan 是一个面向自有 PDF 文档的封闭域检索问答（RAG）应用：它只依据已导入的文档作答，为每条论断给出出处，并在没有相关内容时明确拒绝回答。流程为 PDF 抽取文本、切分重叠片段、向量嵌入、基于 pgvector 的相似度检索与阈值过滤，最后由模型生成答案并通过第二个更强调核查的模型逐条校验论断是否有证据支撑；还提供评分日志与 /rules 页面展示回答与拒答的最佳匹配分数直方图，用于调整相似度阈值。项目自述为刻意未完成的端到端管线，代码中标记了 TODO(you) 的待改进点。

这是基于来源内容整理的摘要。原文链接失效后，本页摘要和讨论仍会保留。