Chat LangChain 已重新设计并再次开源
我们一直在努力改进一些功能，现在非常激动地再次将它们开源！想了解一个每周处理近 2 万亿 token 的生产级问答代理是如何构建的吗？查看仓库：https://github.com/langchain-ai/chat-langchain…

langchain-ai/chat-langchain

来源：https://github.com/langchain-ai/chat-langchain

Chat LangChain

一个基于 LangGraph 构建的简单文档助手。

LangGraph (https://langchain-ai.github.io/langgraph/)
Python (https://python.org)
许可证

概述

这是一个文档助手代理，旨在帮助回答关于 LangChain、LangGraph 和 LangSmith 的问题。它演示了如何使用以下工具构建一个生产级代理：

• LangGraph — 用于代理编排和状态管理
• LangChain Agents — 用于创建具有中间件支持的代理
• Guardrails — 保持对话不偏离主题

该仓库还包括一个前端 frontend/ 目录，其中包含用于公共聊天界面的 Next.js 前端。

功能

• 文档搜索 — 搜索官方 LangChain 文档
• 支持知识库 — 在 Pylon 知识库中搜索已知问题
• 链接验证 — 在回复中包含 URL 前进行验证
• Guardrails — 过滤与主题无关的查询

快速开始

前置条件

• Python 3.11 或更高版本
• uv (https://github.com/astral-sh/uv)（推荐）或 pip

安装

# 克隆仓库
git clone https://github.com/langchain-ai/chat-langchain.git
cd chat-langchain

# 使用 uv 安装依赖
uv sync

# 或使用 pip 安装
pip install -e . "langgraph-cli[inmem]"

配置

# 复制环境变量模板
cp .env.example .env

# 编辑 .env 文件，填入你的 API 密钥

必需的环境变量

本地运行

后端

# 启动 LangGraph 开发服务器
uv run langgraph dev

# 或使用 pip
langgraph dev

打开 LangGraph Studio：

前端

cd frontend
npm ci
npm run dev:local

前端默认期望 LangGraph 服务器运行在 http://127.0.0.1:2024。如果你想在 UI 中使用 Trace 共享，请在 frontend/.env.local 中设置 LANGSMITH_API_KEY。

项目结构

├── src/
│   ├── agent/
│   │   ├── docs_graph.py         # 主文档代理
│   │   └── config.py             # 模型配置
│   ├── tools/
│   │   ├── docs_tools.py         # 文档搜索
│   │   ├── pylon_tools.py        # 支持知识库工具
│   │   └── link_check_tools.py   # URL 验证
│   ├── prompts/
│   │   └── docs_agent_prompt.py
│   └── middleware/
│       ├── guardrails_middleware.py
│       └── retry_middleware.py
├── frontend/                     # Next.js 公共聊天 UI
├── langgraph.json                # LangGraph 配置
└── pyproject.toml                # Python 项目配置

工作原理

代理采用文档优先的研究策略：

1. Guardrails 检查 — 验证查询是否与 LangChain 相关
2. 文档搜索 — 通过 Mintlify 搜索官方文档
3. 知识库 — 在 Pylon 中搜索已知问题/解决方案
4. 链接验证 — 在包含 URL 前进行验证
5. 响应生成 — 综合生成有用的答案

部署

LangGraph Cloud

1. 推送到 GitHub
2. 在 LangSmith (https://smith.langchain.com/) 中连接仓库
3. 配置环境变量
4. 部署

资源

• LangChain 文档 (https://docs.langchain.com/oss/python/langchain/overview)
• LangGraph 文档 (https://docs.langchain.com/oss/python/langgraph/overview)
• LangSmith 文档 (https://docs.langchain.com/langsmith/home)

许可证

MIT