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chat-langchain

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。

🦜️🔗 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LangChainLangGraphNext.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RecursiveURLLoaderSitemapLoader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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