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LangChat

LangChat/langchat

Plataforma open source para crear aplicaciones con agentes de IA, basada en Java, LangChain4j, Spring Boot y Vue 3, con modelos, agentes, RAG, Skills, MCP y análisis de texto a SQL.

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hace 24 días

¿Qué es?

LangChat es una plataforma modular para crear y ejecutar aplicaciones basadas en LLM con una pila de Java y Vue. Conecta varios proveedores de modelos, como OpenAI, Azure OpenAI, Anthropic, Gemini, DeepSeek, Qwen, Zhipu y Ollama, mediante una única capa de configuración, y permite ensamblar agentes a partir de un prompt de sistema, bases de conocimiento, Skills y servicios MCP.

El módulo de bases de conocimiento gestiona la carga de documentos, el análisis, la división en fragmentos, el estado de indexación y la configuración del almacén vectorial para la generación aumentada por recuperación (RAG). Entre los backends vectoriales disponibles se mencionan Pgvector y Milvus. Un módulo de análisis de datos independiente se conecta a bases de datos, consulta sus esquemas y responde preguntas en lenguaje natural con resultados y gráficos. El entorno de ejecución del chat admite streaming SSE y ofrece un endpoint de Chat Completions compatible con OpenAI.

El backend está organizado como un monolito modular con varios módulos de Maven (Java 17, Spring Boot 3.3, LangChain4j, MyBatis-Plus y Sa-Token), mientras que la interfaz de administración está desarrollada con Vue 3, TypeScript y Naive UI. Incluye RBAC para usuarios, roles y menús, además de scripts de despliegue con Docker Compose.

Funciones clave

  • 01Gestión unificada de varios proveedores de LLM, incluidos servicios compatibles con OpenAI y Ollama.
  • 02Constructor de agentes con prompts, bases de conocimiento, configuración de Skills y MCP, e interfaz de depuración.
  • 03RAG con bases de conocimiento, análisis de documentos, división en fragmentos, indexación y almacenamiento en Pgvector o Milvus.
  • 04API de Chat Completions compatible con OpenAI y streaming SSE.
  • 05Análisis de datos en lenguaje natural que genera resultados y gráficos a partir de fuentes de datos conectadas.
  • 06Gestión RBAC de usuarios, roles, menús y rutas dinámicas.

Casos de uso

  • Equipos de Java que crean asistentes de IA internos con Spring Boot.
  • Añadir respuestas a preguntas sobre documentos de bases de conocimiento corporativas.
  • Exponer agentes mediante una API compatible con OpenAI para clientes existentes.
  • Permitir que usuarios de negocio consulten bases de datos en lenguaje natural y obtengan gráficos.

Inicio rápido

  1. 1

    Clona el repositorio (rama next).

    git clone -b next https://github.com/langchat/langchat.git
  2. 2

    Instala las dependencias del frontend en langchat-ui.

    pnpm install
  3. 3

    Copia el ejemplo de configuración local e introduce los datos de la base de datos.

    cp langchat-server/src/main/resources/application-local.example.yml langchat-server/src/main/resources/application-local.yml
  4. 4

    Inicia el proyecto.

    SPRING_PROFILES_ACTIVE=local ./langchat.sh

Antes de usarlo

  • Para ejecutarlo, necesitas JDK 17+, Maven 3.9+, Node.js 22.22+, pnpm 10.32+ y MySQL 8+.
  • La edición de código abierto tiene menos funciones que la edición comercial LangChat Agentic.
  • El desarrollo se lleva a cabo en la rama next, que sirve de base para las pull requests.

Temas

#ai-agent#rag#llm#java#spring-boot#vue3#mcp#langchain4j#agent#knowledge-base

Preguntas frecuentes

¿Qué es langchat?
Plataforma open source para crear aplicaciones con agentes de IA, basada en Java, LangChain4j, Spring Boot y Vue 3, con modelos, agentes, RAG, Skills, MCP y análisis de texto a SQL. LangChat es una plataforma modular para crear y ejecutar aplicaciones basadas en LLM con una pila de Java y Vue. Conecta varios proveedores de modelos, como OpenAI, Azure OpenAI, Anthropic, Gemini, DeepSeek, Qwen, Zhipu y Ollama, mediante una única capa de configuración, y permite ensamblar agentes a partir de un prompt de sistema, bases de conocimiento, Skills y servicios MCP.
¿langchat es gratuito? ¿Qué licencia tiene?
langchat es open source bajo la licencia Apache-2.0. Revisa los términos de la licencia antes de usarlo en productos comerciales.
¿langchat sigue mantenido?
Mantenimiento activo. El último commit de langchat fue el 27 sept 2026.
¿Para qué puedo usar langchat?
Equipos de Java que crean asistentes de IA internos con Spring Boot. Añadir respuestas a preguntas sobre documentos de bases de conocimiento corporativas. Exponer agentes mediante una API compatible con OpenAI para clientes existentes. Permitir que usuarios de negocio consulten bases de datos en lenguaje natural y obtengan gráficos.
¿Cómo se instala langchat?
Clona el repositorio (rama next).: git clone -b next https://github.com/langchat/langchat.git Instala las dependencias del frontend en langchat-ui.: pnpm install Copia el ejemplo de configuración local e introduce los datos de la base de datos.: cp langchat-server/src/main/resources/application-local.example.yml langchat-server/src/main/resources/application-local.yml Inicia el proyecto.: SPRING_PROFILES_ACTIVE=local ./langchat.sh
¿Dónde consigo langchat?
El código fuente y las instrucciones de instalación están en GitHub: https://github.com/LangChat/langchat

Resumen generado por IA a partir del README del proyecto. Las estadísticas de GitHub se actualizan a diario.

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