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LangChat

LangChat/langchat

Plataforma open source para criar e executar aplicações com agentes de IA, baseada em Java, LangChain4j, Spring Boot e Vue 3, com suporte a modelos, RAG, Skills, MCP e análise text-to-SQL.

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Último commit
há 24 dias

O que é?

LangChat é uma plataforma modular de aplicações com agentes de IA para criar e executar apps baseados em LLMs com uma stack de Java e Vue. Ela conecta vários provedores de modelos, como OpenAI, Azure OpenAI, Anthropic, Gemini, DeepSeek, Qwen, Zhipu e Ollama, por meio de uma única camada de configuração, e permite montar agentes com um system prompt, bases de conhecimento, Skills e serviços MCP.

O módulo de base de conhecimento cuida do upload de documentos, parsing, divisão em chunks, status de indexação e configuração de vector stores para geração aumentada por recuperação (RAG), com Pgvector e Milvus listados como backends vetoriais. Um módulo separado de análise de dados se conecta a bancos de dados, lê seus schemas e responde a perguntas em linguagem natural com resultados e gráficos. O runtime de chat oferece streaming SSE e disponibiliza um endpoint de Chat Completions compatível com OpenAI.

O backend é organizado como um monólito modular com múltiplos módulos Maven (Java 17, Spring Boot 3.3, LangChain4j, MyBatis-Plus e Sa-Token), e a interface administrativa é feita com Vue 3, TypeScript e Naive UI. A plataforma inclui RBAC para usuários, funções e menus, além de scripts de implantação com Docker Compose.

Recursos principais

  • 01Gerenciamento unificado de vários provedores de LLM, incluindo serviços compatíveis com OpenAI e Ollama.
  • 02Construtor de agentes com prompts, bases de conhecimento, configuração de Skills e MCP, além de uma interface para depuração.
  • 03RAG com bases de conhecimento, incluindo parsing de documentos, divisão em chunks, indexação e armazenamento em Pgvector ou Milvus.
  • 04API de Chat Completions compatível com OpenAI, com streaming SSE.
  • 05Análise de dados em linguagem natural que gera resultados e gráficos a partir de fontes de dados conectadas.
  • 06Gerenciamento de RBAC para usuários, funções, menus e rotas dinâmicas.

Casos de uso

  • Equipes Java que criam assistentes internos de IA com Spring Boot.
  • Adicionar respostas a perguntas sobre documentos das bases de conhecimento da empresa.
  • Disponibilizar agentes por meio de uma API compatível com OpenAI para clientes existentes.
  • Permitir que usuários de negócio consultem bancos de dados em linguagem natural e visualizem gráficos.

Início rápido

  1. 1

    Clone o repositório (branch next).

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

    Instale as dependências do frontend em langchat-ui.

    pnpm install
  3. 3

    Copie o exemplo de configuração local e preencha as configurações do banco de dados.

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

    Inicie o projeto.

    SPRING_PROFILES_ACTIVE=local ./langchat.sh

Antes de usar

  • Para executar, é necessário ter JDK 17+, Maven 3.9+, Node.js 22.22+, pnpm 10.32+ e MySQL 8+.
  • A edição de código aberto tem menos recursos que a edição comercial LangChat Agentic.
  • O desenvolvimento acontece na branch next, que serve de base para pull requests.

Tópicos

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

Perguntas frequentes

O que é langchat?
Plataforma open source para criar e executar aplicações com agentes de IA, baseada em Java, LangChain4j, Spring Boot e Vue 3, com suporte a modelos, RAG, Skills, MCP e análise text-to-SQL. LangChat é uma plataforma modular de aplicações com agentes de IA para criar e executar apps baseados em LLMs com uma stack de Java e Vue. Ela conecta vários provedores de modelos, como OpenAI, Azure OpenAI, Anthropic, Gemini, DeepSeek, Qwen, Zhipu e Ollama, por meio de uma única camada de configuração, e permite montar agentes com um system prompt, bases de conhecimento, Skills e serviços MCP.
langchat é gratuito? Qual é a licença?
langchat é open source sob a licença Apache-2.0. Confira os termos da licença antes de usá-lo em produtos comerciais.
langchat ainda é mantido?
Manutenção ativa. O último commit de langchat foi em 27 de set. de 2026.
Para que posso usar langchat?
Equipes Java que criam assistentes internos de IA com Spring Boot. Adicionar respostas a perguntas sobre documentos das bases de conhecimento da empresa. Disponibilizar agentes por meio de uma API compatível com OpenAI para clientes existentes. Permitir que usuários de negócio consultem bancos de dados em linguagem natural e visualizem gráficos.
Como instalar langchat?
Clone o repositório (branch next).: git clone -b next https://github.com/langchat/langchat.git Instale as dependências do frontend em langchat-ui.: pnpm install Copie o exemplo de configuração local e preencha as configurações do banco de dados.: cp langchat-server/src/main/resources/application-local.example.yml langchat-server/src/main/resources/application-local.yml Inicie o projeto.: SPRING_PROFILES_ACTIVE=local ./langchat.sh
Onde consigo langchat?
O código-fonte e as instruções de instalação estão no GitHub: https://github.com/LangChat/langchat

Resumo gerado por IA a partir do README do projeto. As estatísticas do GitHub são atualizadas diariamente.

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