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# 设计理念

ChatLab 在开发之初，就确立了以下核心设计原则，它们指导着软件的每一项功能实现与架构选择：

### 1. 彻底的本地化架构

- **数据主权**：我们认为聊天记录是极其私密的个人资产，因此 ChatLab 采用本地优先架构，核心数据库始终留存在用户设备中。
- **隐私屏障**：通过适配 Ollama 等工具支持本地 LLM 模型，确保即使在深度语义分析时，也可以实现完全的断网运行。
- **前置脱敏**：对于必须调用云端 API 的场景，系统内置了脱敏引擎，在数据离开本地前对敏感信息进行去标识化处理。

### 2. 语义化与非线性探索

- **超越检索**：传统的关键词搜索无法还原社交语境，ChatLab 引入 AI Agent 旨在实现语义层面的理解。
- **多维透视**：通过 AI 与 SQL 引擎的结合，用户可以从情感倾向、社交图谱、话题聚类等多个非线性维度重新审视数据。

### 3. 低门槛的分析体验

- **抹平技术鸿沟**：我们致力于将其封装为直观的可视化操作。
- **开箱即用**：用户无需配置复杂的编程环境或运行脚本，即可拥有专业级的数据拆解能力。

### 4. 开放的标准与生态 (Open Ecosystem)

- **透明可追溯**：作为处理私密数据的工具，ChatLab 坚持代码完全开源，接受全球开发者的安全监督。
- **数据交换规范**：我们正在建立一套通用的聊天记录交换格式，旨在打破不同社交平台间的“数据孤岛”，实现跨平台的数据兼容与迁移。
