langboot

SpringBoot与Langchain结合的AI应用开发指南

LangBoot SpringBoot 大语言模型流式聊天知识库管理 Github 开源项目

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。

langchain - 支持AI服务和自托管模型的集成解决方案

BumblebeeElixirGithubLLMChainLangChainOpenAI开源项目

Elixir LangChain是一个框架，使Elixir应用能够集成AI服务和自托管模型。支持的AI服务包括OpenAI ChatGPT、OpenAI DALL-e 2、Anthropic Claude、Google AI、Google Vertex AI等，以及Llama、Mistral和Zephyr等Bumblebee自托管模型。LangChain通过模块化组件和预构建链条，帮助开发者快速构建复杂应用，支持数据感知和环境交互功能，显著提高应用的灵活性和扩展性。

langchain4j-aideepin - 融合大语言模型和Langchain4j的开源RAG智能对话系统

AI绘图GithubLangChain4j-AIDeepinRAG大语言模型开源项目知识库

LangChain4j-AIDeepin是一个基于大语言模型和Langchain4j框架的开源RAG系统。该项目提供多会话、图片生成、知识库和智能搜索等功能，支持多种AI模型和搜索引擎。系统包含用户端和管理端，采用Java和Vue3技术栈开发，支持离线部署。这是一个功能丰富、灵活可定制的AI应用开发平台。

langchain-swift - 适用于多个Apple平台的Swift AI库

GithubLangChainOpenAISwift开源项目本地模型聊天机器人

langchain-swift是一个纯客户端的Swift库，不需要服务器，并支持iOS、macOS、watchOS和visionOS（测试版）。它提供本地模型、聊天机器人、QA机器人和数据检索，通过配置OpenAI、Supabase、百度OCR等多种API接口来增强功能。该库优化了不同Apple平台上的AI模型性能，旨在为开发者提供高效全面的AI解决方案。

chat-langchain - LangChain文档智能问答机器人

GithubLangChain向量存储开源项目文档问答流式处理聊天机器人

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-js-tutorial - 介绍了如何使用Langchain框架与工具库构建定制化的数据驱动的大型语言模型应用的教程

GithubLangChainjavascript开发者typescript教程大型语言模型开源项目自定义数据应用

该教程详细介绍了如何使用Langchain框架与工具库构建定制化的数据驱动的大型语言模型应用，为开发个性化聊天机器人和自然语言响应助手提供了便捷方案。涵盖快速安装指南、环境变量配置和示例运行方式，特别适合Typescript和Javascript开发者。

langchain4j - 为Java应用提供全面的LLM解决方案

API统一GithubJavaLLM集成LangChain4j开源项目社区发展

LangChain4j致力于为Java开发者提供一个高效、易于使用的LLM整合框架。通过统一API和一系列实用工具，支持多达15种语言模型和存储解决方案，极大地简化了开发过程，并缩短了开发周期。其丰富的示例和文档使得初学者也能轻松上手，加快LLM应用的构建和部署。

Langtail - 简化AI应用开发的综合性工具平台

AI工具AI开发API部署LLM监控Langtail提示词调试

Langtail是一个面向AI应用开发的工具平台，集成了提示调试、测试运行和生产环境监控功能。平台提供playground、测试、部署和监控工具，帮助开发者快速迭代、优化大型语言模型性能，确保应用稳定。支持无代码操作，适用于各类用户，并提供API日志和性能指标，促进团队协作开发AI应用。

llm-apps-java-spring-ai - 展示如何结合Java和Spring AI来开发基于生成式AI和LLMs的应用

GithubJavaLLMOllamaSpring AI开源项目生成式AI

升级的SEO描述应详细而精准地概述使用Java和Spring AI开发基于生成式AI和LLMs的应用。明确强调该项目支持的具体应用，如聊天机器人、问题解答、语义搜索等，并展示其在内容生成、多模态交互等领域的应用广泛性。同时，应突出项目提供的技术支持——如LLM输出到结构化对象的转换、嵌入模型及文档ETL流程等，更好地展示如何帮助开发者融合最新AI技术，解决实际业务需求。

LangChain-for-LLM-Application-Development - 使用LangChain框架进行语言模型开发的速成指南

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通过LangChain框架掌握扩展语言模型在应用开发中的关键技能。本课程涵盖模型调用、提示生成、响应解析、会话记忆存储、操作序列创建和文档问答等内容。由LangChain创建者Harrison Chase和Andrew Ng授课，在一小时内探索语言模型作为推理代理的应用趋势。课程结束时，学员将获得一个扩展模型应用起点的基本模型，从而提升语言模型的应用能力。

langchain-supabase-website-chatbot - 使用LangChain和Supabase创建网站专用的AI聊天机器人

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使用LangChain、Supabase、Typescript、OpenAI和Next.js创建一个ChatGPT聊天机器人。LangChain是一个简化构建可扩展AI/LLM应用程序的框架，Supabase是一个通过pg vector扩展存储嵌入的开源Postgres数据库。教程详细描述了从仓库克隆到数据爬取和向量存储的每一步开发过程。

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