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chat-langchainjs

chat-langchainjs

基于LangChain.js的本地托管智能问答系统

chat-langchainjs是一个开源项目，基于LangChain.js和Next.js构建，专注于LangChain文档的智能问答。项目实现了从文档摄取、向量存储到问答生成的完整流程，集成了RecursiveUrlLoader和SitemapLoader等工具。此外，项目提供了全面的技术文档，包括概念解释、修改指南、本地运行步骤、LangSmith集成、生产准备和部署说明，为开发者提供了强大的支持。

LangChain聊天机器人文档问答Next.js向量存储Github开源项目
访问官网GitHub文档

🦜️🔗 Chat LangChain.js

本仓库是一个本地托管的聊天机器人实现，专门用于回答LangChain文档的问题。 使用LangChain和Next.js构建。

部署版本：chatjs.langchain.com

寻找Python版本？点击这里

✅ 本地开发

  1. 通过yarn install安装依赖。
  2. 设置后端所需的环境变量，列在backend/.env.example中，前端所需的环境变量列在frontend/.env.example中。

摄取

  1. 通过yarn build --filter=backend（从根目录）构建后端。
  2. 进入./backend目录并运行yarn ingest来执行摄取脚本。

前端

  1. 进入./frontend目录并运行yarn dev启动前端。
  2. 在浏览器中打开localhost:3000。

📚 技术描述

有两个组件：摄取和问答。

摄取包括以下步骤：

  1. 从文档网站和Github代码库获取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GPT-3.5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不同组件的概念性概述。涵盖了摄取、向量存储、查询分析等特性。
  • 修改：如何修改Chat LangChain以满足自己需求的指南。涵盖了前端、后端以及二者之间的一切。
  • 本地运行：100%本地运行Chat LangChain的步骤。
  • LangSmith：使用LangSmith为应用程序添加健壮性的指南。涵盖了可观察性、评估和反馈。
  • 生产：为生产使用准备应用程序的文档。解释了不同的安全考虑等。
  • 部署：如何将应用程序部署到生产环境。涵盖了设置生产数据库、部署前端等内容。

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