AI 앱을 위한 오픈 소스 임베딩 데이터베이스로, 문서와 벡터를 저장해 시맨틱·하이브리드·전체 텍스트 검색을 지원합니다.
langchain-ai/langchainjs
모델, 도구, 임베딩, 벡터 스토어를 위한 표준 인터페이스를 제공하는 TypeScript 기반 LLM 애플리케이션 및 에이전트 개발 프레임워크입니다.
- 스타
- 18,286
- 포크
- 3,450
- 열린 이슈
- 724
- 마지막 커밋
- 10시간 전
어떤 프로젝트인가요?
LangChain.js는 대규모 언어 모델 기반 애플리케이션을 만들기 위한 LangChain 프레임워크의 JavaScript 및 TypeScript 버전입니다. 채팅 및 임베딩 모델, 도구, 벡터 스토어, 리트리버를 위한 표준 인터페이스를 제공하므로, 개발자는 특정 제공업체에 코드가 종속되지 않도록 하면서 LLM을 외부 데이터 소스 및 시스템에 연결할 수 있습니다.
이 라이브러리는 npm, pnpm, yarn으로 설치할 수 있으며 Node.js(ESM 및 CommonJS), Cloudflare Workers, Vercel 및 Next.js의 엣지·서버리스 함수, Supabase Edge Functions, 브라우저, Deno, Bun에서 실행됩니다. 추상화를 통해 팀은 애플리케이션에 가장 적합한 모델을 테스트하면서 모델을 교체할 수 있습니다.
에이전트 오케스트레이션을 더 세밀하게 제어하려면 LangGraph.js를, 프로덕션 모니터링 및 평가에는 LangSmith를 활용할 수 있습니다. 상위 수준 패키지인 Deep Agents는 기본 제공 계획 기능, 서브에이전트, 파일 시스템 사용 기능을 추가합니다.
핵심 기능
- 01채팅 모델, 임베딩, 도구, 벡터 스토어, 리트리버를 위한 표준 인터페이스를 제공합니다.
- 02애플리케이션 로직을 다시 작성하지 않고 모델 제공업체를 바꿀 수 있습니다.
- 03Node.js, Deno, Bun, 브라우저와 여러 엣지 및 서버리스 플랫폼에서 실행됩니다.
- 04디버깅, 평가, 모니터링을 위해 LangSmith와 통합됩니다.
- 05빠르게 시작할 수 있는 상위 수준 체인과 세밀하게 제어할 수 있는 하위 수준 컴포넌트를 모두 지원합니다.
활용 사례
- 검색 및 도구 호출을 통해 LLM을 비공개 문서나 내부 API에 연결합니다.
- Next.js 또는 Cloudflare Workers 앱에서 채팅이나 에이전트 백엔드를 구축합니다.
- LLM 워크플로를 프로토타이핑하고 하나의 인터페이스를 통해 여러 모델을 비교합니다.
빠른 시작
- 1
npm으로 langchain 패키지 설치
npm install -S langchain - 2
또는 pnpm으로 설치
pnpm install langchain - 3
또는 yarn으로 설치
yarn add langchain
사용 전 알아둘 점
- README에 나열된 지원 런타임을 사용하려면 Node.js 20 이상이 필요합니다.
토픽
자주 묻는 질문
- langchainjs은(는) 무엇인가요?
- 모델, 도구, 임베딩, 벡터 스토어를 위한 표준 인터페이스를 제공하는 TypeScript 기반 LLM 애플리케이션 및 에이전트 개발 프레임워크입니다. LangChain.js는 대규모 언어 모델 기반 애플리케이션을 만들기 위한 LangChain 프레임워크의 JavaScript 및 TypeScript 버전입니다. 채팅 및 임베딩 모델, 도구, 벡터 스토어, 리트리버를 위한 표준 인터페이스를 제공하므로, 개발자는 특정 제공업체에 코드가 종속되지 않도록 하면서 LLM을 외부 데이터 소스 및 시스템에 연결할 수 있습니다.
- langchainjs은(는) 무료로 사용할 수 있나요? 라이선스는 무엇인가요?
- langchainjs은(는) MIT 라이선스의 오픈소스입니다. 상업용 제품에 사용하기 전에 라이선스 조건을 확인하세요.
- langchainjs은(는) 아직 유지보수되고 있나요?
- 활발히 유지보수 중. langchainjs의 마지막 커밋은 2026년 10월 21일입니다.
- langchainjs은(는) 어디에 사용할 수 있나요?
- 검색 및 도구 호출을 통해 LLM을 비공개 문서나 내부 API에 연결합니다. Next.js 또는 Cloudflare Workers 앱에서 채팅이나 에이전트 백엔드를 구축합니다. LLM 워크플로를 프로토타이핑하고 하나의 인터페이스를 통해 여러 모델을 비교합니다.
- langchainjs는 어떻게 설치하나요?
- npm으로 langchain 패키지 설치: npm install -S langchain 또는 pnpm으로 설치: pnpm install langchain 또는 yarn으로 설치: yarn add langchain
- langchainjs은(는) 어디서 받을 수 있나요?
- 소스 코드와 설치 방법은 GitHub에 있습니다: https://github.com/langchain-ai/langchainjs
요약은 프로젝트 README를 바탕으로 AI가 작성했습니다. GitHub 통계는 매일 갱신됩니다.
관련 프로젝트
자체 데이터와 LLM을 연결해 RAG, 에이전트, 문서 처리 애플리케이션을 구축하는 Python 프레임워크입니다.
필요할 때 임베딩을 다시 계산해 저장 공간을 약 97% 줄이는 로컬 벡터 인덱스 및 RAG 툴킷으로, 노트북에서 개인 데이터를 검색할 수 있습니다.
Milvus는 임베딩을 대규모로 저장하고 검색하는 오픈소스 분산 벡터 데이터베이스로, AI 검색 및 RAG 애플리케이션에 사용됩니다.
Epsilla는 메타데이터 필터링, 하이브리드 검색, LLM 검색 연동을 지원하는 임베딩 유사도 검색용 오픈 소스 C++ 벡터 데이터베이스입니다.
모델, 임베딩, 벡터 저장소와 서드파티 통합을 위한 표준 인터페이스를 제공하는 LLM 기반 애플리케이션 및 에이전트 구축용 Python 프레임워크입니다.