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chat-langchain

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LangChain文档智能问答机器人

Chat LangChain是一款智能文档问答系统，专门针对LangChain文档进行设计。该系统采用LangChain、LangGraph和Next.js技术，实现了实时多用户交互功能。核心组件包括文档摄取和智能问答，通过向量存储和语言模型提供高效的信息检索和回答生成。项目还包含详细的概念指南、定制说明、LangSmith整合方案以及生产部署文档，方便开发者进行系统优化和个性化定制。

LangChain聊天机器人文档问答向量存储流式处理Github开源项目
访问官网GitHub文档

🦜️🔗 Chat LangChain

这个仓库是一个聊天机器人的实现，专门用于回答LangChain文档相关问题。 使用LangChain、LangGraph和Next.js构建。

部署版本：chat.langchain.com

寻找JS版本？点击这里。

该应用利用LangChain和LangGraph的流式支持和异步API，为多个用户实时更新页面。

本地运行

该项目现在使用LangGraph Cloud部署，这意味着你无法在本地运行（或没有LangGraph Cloud账户）。如果你想在不使用LangGraph Cloud的情况下运行它，请使用此分支的代码和文档。

[!注意] 此分支没有相同的功能集。

📚 技术描述

有两个组成部分：摄取和问答。

摄取包括以下步骤：

  1. 从文档网站以及GitHub代码库拉取html
  2. 使用LangChain的RecursiveURLLoader和SitemapLoader加载html
  3. 使用LangChain的RecursiveCharacterTextSplitter分割文档
  4. 使用LangChain的Weaviate向量存储包装器（使用OpenAI的嵌入）创建嵌入的向量存储

问答包括以下步骤：

  1. 根据聊天历史和新的用户输入，使用LLM确定一个独立的问题
  2. 根据该独立问题，从向量存储中查找相关文档
  3. 将独立问题和相关文档传递给模型，生成并流式传输最终答案
  4. 为当前聊天会话生成跟踪URL，以及收集反馈的端点

文档

想要使用或修改这个用例加速器以满足自己的需求？我们添加了一些文档来帮助你：

  • 概念：Chat LangChain不同组件的概念概述。涵盖了摄取、向量存储、查询分析等功能。
  • 修改：如何修改Chat LangChain以满足自己需求的指南。涵盖了前端、后端以及中间的所有内容。
  • LangSmith：使用LangSmith为应用增加健壮性的指南。涵盖了可观察性、评估和反馈。
  • 生产：为生产使用准备应用的文档。解释了不同的安全考虑等。
  • 部署：如何将应用部署到生产环境。涵盖了设置生产数据库、部署前端等内容。

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