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SpringBoot与Langchain结合的AI应用开发指南

本项目使用大语言模型和多种技术栈，构建高效的SpringBoot AI应用。支持多种文件格式的知识库接入、流式聊天、语音输入输出、会话管理和搜索引擎问答等功能。项目详细介绍了技术栈、功能路线图及快速启动指南，提供丰富示例，帮助用户快速上手。未来计划接入更多大语言模型和功能，以满足更多场景需求。

LangBootSpringBoot大语言模型流式聊天知识库管理Github开源项目
访问官网GitHub文档

项目介绍：LangBoot

LangBoot是一个创新项目，旨在使用Langchain的理念来构建基于SpringBoot的AI应用程序。该项目通过集成流行的大语言模型（LLMs），如OpenAI、ChatGLM等，实现各种AI功能。

技术堆栈

LangBoot依赖于以下主要技术组件：

  • Java：版本17+
  • SpringBoot：版本3.1.0
  • Swagger-UI：用于API文档与测试，采用knife4j-openapi3-jakarta-spring-boot-starter
  • 工具包：Hutool-all
  • 缓存：Redis
  • JSON解析：Fastjson2
  • 数据库连接：MySQL Connector (mysql-connector-j)
  • ORM框架：MyBatis-Plus
  • OpenAI库：openai-java
  • 前端技术：Freemarker、Bootstrap、jQuery、Recorder.js
  • 流式聊天：使用SSE（Server-Sent Events）
  • 大语言模型支持：包括OpenAI, ChatGLM2, 文心一言, 智谱AI, Kimi等
  • 嵌入模型：OpenAI, text2vec-transformers, 文心一言
  • 向量存储：Weaviate, Milvus, pgvector

功能与路线图

LangBoot项目已实现和计划实现的功能包括：

  • 知识库功能

    • 已支持非结构化文档（如markdown、PDF等）的接入
    • 正在开发结构化数据（如Excel、SQL）的接入和知识图谱对接

  • 系统功能

    • 用户模块：已实现用户登录，未来将添加注册和第三方登录功能
    • 已实现的功能还包括基于SSE的流式聊天、语音输入输出、会话管理、知识库管理及搜索引擎问答支持

  • Prompts相关功能

    • 已实现功能：摘要、翻译、关键词提取、文本分类、内容安全、偏好分析、文本生成图像
    • 查重功能仍在开发中

  • 前端优化

    • 移动端适配完成
    • 流式输出的优化已完成

快速入门指南

以下是快速上手LangBoot项目的步骤：

  1. 执行数据库脚本 
    init-script/db.sql
  2. 安装本地向量数据库 
    docker-compose up -d
  3. 大语言模型的配置
    • 配置OpenAI的API Token
    openai.token=sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx
    • 或者启动本地的ChatGLM2模型
    python .\openai_api.py

功能展示

LangBoot还提供了丰富的UI界面和功能截图，以便用户更好地理解和利用项目功能。例如：登录页面、首页功能、多种功能模块展示，以及本地知识库的操作界面。

交流与支持

如果对LangBoot项目感兴趣，可加入微信交流群进行讨论与交流，这里有相关的二维码，欢迎参与。注意：二维码如已过期，请扫个人二维码以便重新入群。

LangBoot项目通过结合大语言模型与强大的后端技术架构，提供高效的AI应用开发范例，预计将为未来的AI应用程序开发带来更广泛的应用和可能性。

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