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LangChat

LangChat/langchat

Java、LangChain4j、Spring Boot、Vue 3を基盤とするオープンソースのAIエージェント開発プラットフォーム。モデル、エージェント、RAG、Skills、MCP、テキストからSQLを生成する分析に対応。

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256
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2
最終コミット
24 日前

これは何？

LangChatは、JavaとVueのスタックでLLMベースのアプリを構築・実行するための、モジュール型AIエージェント開発プラットフォームです。OpenAI、Azure OpenAI、Anthropic、Gemini、DeepSeek、Qwen、Zhipu、Ollamaなど複数のモデルプロバイダーを共通の設定レイヤーで連携でき、システムプロンプト、ナレッジベース、Skills、MCPサービスを組み合わせてエージェントを構成できます。

ナレッジベースモジュールでは、検索拡張生成（RAG）に向けたドキュメントのアップロード、解析、チャンク分割、インデックス状況の確認、ベクトルストアの設定を行えます。ベクトルバックエンドとしてPgvectorとMilvusが記載されています。独立したデータ分析モジュールはデータベースに接続してスキーマを読み取り、自然言語での質問に結果とグラフで回答します。チャットランタイムはSSEストリーミングに対応し、OpenAI互換のChat Completionsエンドポイントを公開します。

バックエンドはMavenのマルチモジュール構成によるモジュラーモノリス（Java 17、Spring Boot 3.3、LangChain4j、MyBatis-Plus、Sa-Token）で、管理UIはVue 3、TypeScript、Naive UIで構築されています。ユーザー、ロール、メニューを管理するRBAC機能と、Docker Composeによるデプロイ用スクリプトも備えています。

主な機能

  • 01OpenAI互換サービスやOllamaを含む、複数のLLMプロバイダーを一元管理できます。
  • 02プロンプト、ナレッジベース、Skills、MCPの設定とデバッグUIを備えたエージェントビルダー。
  • 03ドキュメントの解析、チャンク分割、インデックス作成に対応し、PgvectorまたはMilvusに保存できるナレッジベースRAG。
  • 04SSEストリーミングに対応した、OpenAI互換のChat Completions API。
  • 05接続したデータソースから、自然言語によるデータ分析結果とグラフを生成します。
  • 06ユーザー、ロール、メニュー、動的ルートを管理するRBAC機能。

ユースケース

  • Spring Bootを使って社内向けAIアシスタントを構築するJavaチーム。
  • 社内ナレッジベースを対象としたドキュメントの質問応答機能を追加する。
  • OpenAI互換APIを通じて、既存のクライアントにエージェントを公開する。
  • 業務ユーザーがデータベースに自然言語で問い合わせ、グラフを表示できるようにする。

クイックスタート

  1. 1

    リポジトリをクローンする（next ブランチ）

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

    langchat-ui でフロントエンドの依存関係をインストールする

    pnpm install
  3. 3

    ローカル設定のサンプルをコピーし、データベース設定を入力する

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

    プロジェクトを起動する

    SPRING_PROFILES_ACTIVE=local ./langchat.sh

使う前に知っておきたいこと

  • 実行するには、JDK 17 以降、Maven 3.9 以降、Node.js 22.22 以降、pnpm 10.32 以降、MySQL 8 以降が必要です。
  • オープンソース版の機能は、商用版の LangChat Agentic より少なくなっています。
  • 開発は next ブランチで行われ、プルリクエストのベースとなります。

トピック

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

よくある質問

langchat とは？
Java、LangChain4j、Spring Boot、Vue 3を基盤とするオープンソースのAIエージェント開発プラットフォーム。モデル、エージェント、RAG、Skills、MCP、テキストからSQLを生成する分析に対応。 LangChatは、JavaとVueのスタックでLLMベースのアプリを構築・実行するための、モジュール型AIエージェント開発プラットフォームです。OpenAI、Azure OpenAI、Anthropic、Gemini、DeepSeek、Qwen、Zhipu、Ollamaなど複数のモデルプロバイダーを共通の設定レイヤーで連携でき、システムプロンプト、ナレッジベース、Skills、MCPサービスを組み合わせてエージェントを構成できます。
langchat は無料で使えますか？ライセンスは？
langchat は Apache-2.0 ライセンスのオープンソースです。商用製品で使う前にライセンス条件を確認してください。
langchat は今もメンテナンスされていますか？
活発にメンテナンス中。langchat の最終コミットは 2026年9月27日 です。
langchat は何に使えますか？
Spring Bootを使って社内向けAIアシスタントを構築するJavaチーム。 社内ナレッジベースを対象としたドキュメントの質問応答機能を追加する。 OpenAI互換APIを通じて、既存のクライアントにエージェントを公開する。 業務ユーザーがデータベースに自然言語で問い合わせ、グラフを表示できるようにする。
langchat のインストール方法は？
リポジトリをクローンする（next ブランチ）: git clone -b next https://github.com/langchat/langchat.git langchat-ui でフロントエンドの依存関係をインストールする: pnpm install ローカル設定のサンプルをコピーし、データベース設定を入力する: cp langchat-server/src/main/resources/application-local.example.yml langchat-server/src/main/resources/application-local.yml プロジェクトを起動する: SPRING_PROFILES_ACTIVE=local ./langchat.sh
langchat はどこで入手できますか？
ソースコードとインストール手順は GitHub にあります：https://github.com/LangChat/langchat

概要はプロジェクトの README をもとに AI が生成しています。GitHub の数値は毎日更新されます。

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