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Next.js 채팅 UI를 갖춘 Managed Deep Agent로 구현한 LangChain, LangGraph, LangSmith 문서 질의응답 에이전트입니다.

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3시간 전

어떤 프로젝트인가요?

Chat LangChain은 LangChain, LangGraph, LangSmith에 관한 질문에 답하는 문서 도우미입니다. LangChain agents, middleware, guardrails를 활용해 대화 주제를 벗어나지 않도록 하는 프로덕션 수준 에이전트의 레퍼런스 구현으로 설계되었습니다.

에이전트는 문서를 우선하는 전략을 따릅니다. 질문이 LangChain과 관련 있는지 확인하고, 관리형 MCP 커넥터로 공식 문서를 검색하며, Pylon 지원 지식 베이스에서 알려진 문제를 찾아보고, 답변에 포함하기 전에 URL을 검증합니다. 배포, 인증, 커넥터는 Managed Deep Agents 런타임이 처리하며, 로그인 사용자와 익명 사용자를 위한 Supabase 토큰을 사용합니다.

저장소에는 Python 백엔드, 프롬프트 및 도구 구성, 별도 디렉터리에 있는 Next.js 공개 채팅 프런트엔드가 포함되어 있습니다. uv와 로컬 Managed Deep Agent 개발 서버를 사용해 로컬에서 실행할 수 있습니다.

핵심 기능

  • 01관리형 MCP 커넥터를 통해 LangChain, LangGraph, LangSmith 공식 문서를 검색합니다.
  • 02Pylon 지원 지식 베이스에서 알려진 문제와 해결 방법을 찾습니다.
  • 03응답에 포함하기 전에 URL을 검증합니다.
  • 04guardrails middleware로 주제에서 벗어난 질문을 걸러냅니다.
  • 05Supabase 기반 로그인 및 익명 액세스를 지원하는 Next.js 채팅 프런트엔드를 제공합니다.

활용 사례

  • 공식 문서를 바탕으로 LangChain 또는 LangGraph 관련 질문의 답을 얻습니다.
  • guardrails와 middleware를 갖춘 문서 검색 에이전트의 레퍼런스 구현을 살펴봅니다.
  • 이 패턴을 응용해 다른 제품의 문서 도우미를 만듭니다.

빠른 시작

  1. 1

    저장소를 클론합니다

    git clone https://github.com/langchain-ai/chat-langchain.git
  2. 2

    프로젝트 디렉터리로 이동합니다

    cd chat-langchain
  3. 3

    uv로 Python 종속 항목을 설치합니다

    uv sync
  4. 4

    환경 템플릿을 복사하고 .env에 API 키를 추가합니다

    cp .env.example .env

사용 전 알아둘 점

  • 실행하려면 Anthropic 키와 Pylon 인증 정보를 비롯한 여러 API 키가 필요합니다.
  • Managed Deep Agents, Supabase와 같은 관리형 서비스에 의존하므로 셀프 호스팅에는 추가 설정이 필요합니다.
  • LangChain, LangGraph, LangSmith 문서 관련 질문에 맞춰 제작되었습니다.

포함된 컬렉션

토픽

자주 묻는 질문

chat-langchain은(는) 무엇인가요?
Next.js 채팅 UI를 갖춘 Managed Deep Agent로 구현한 LangChain, LangGraph, LangSmith 문서 질의응답 에이전트입니다. Chat LangChain은 LangChain, LangGraph, LangSmith에 관한 질문에 답하는 문서 도우미입니다. LangChain agents, middleware, guardrails를 활용해 대화 주제를 벗어나지 않도록 하는 프로덕션 수준 에이전트의 레퍼런스 구현으로 설계되었습니다.
chat-langchain은(는) 무료로 사용할 수 있나요? 라이선스는 무엇인가요?
chat-langchain은(는) MIT 라이선스의 오픈소스입니다. 상업용 제품에 사용하기 전에 라이선스 조건을 확인하세요.
chat-langchain은(는) 아직 유지보수되고 있나요?
활발히 유지보수 중. chat-langchain의 마지막 커밋은 2026년 11월 6일입니다.
chat-langchain은(는) 어디에 사용할 수 있나요?
공식 문서를 바탕으로 LangChain 또는 LangGraph 관련 질문의 답을 얻습니다. guardrails와 middleware를 갖춘 문서 검색 에이전트의 레퍼런스 구현을 살펴봅니다. 이 패턴을 응용해 다른 제품의 문서 도우미를 만듭니다.
chat-langchain는 어떻게 설치하나요?
저장소를 클론합니다: git clone https://github.com/langchain-ai/chat-langchain.git 프로젝트 디렉터리로 이동합니다: cd chat-langchain uv로 Python 종속 항목을 설치합니다: uv sync 환경 템플릿을 복사하고 .env에 API 키를 추가합니다: cp .env.example .env
chat-langchain은(는) 어디서 받을 수 있나요?
소스 코드와 설치 방법은 GitHub에 있습니다: https://github.com/langchain-ai/chat-langchain

요약은 프로젝트 README를 바탕으로 AI가 작성했습니다. GitHub 통계는 매일 갱신됩니다.

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