LangChat/langchat

Что это?

Ключевые возможности

• 01Единое управление несколькими провайдерами LLM, включая совместимые с OpenAI сервисы и Ollama.
• 02Конструктор агентов с настройкой промптов, баз знаний, Skills и MCP, а также интерфейсом для отладки.
• 03RAG на основе базы знаний: разбор документов, разбиение на фрагменты, индексация и хранение в Pgvector или Milvus.
• 04Совместимый с OpenAI API Chat Completions с потоковой передачей SSE.
• 05Анализ данных на естественном языке с формированием результатов и диаграмм на основе подключённых источников данных.
• 06Управление RBAC: пользователями, ролями, меню и динамическими маршрутами.

Сценарии использования

• Создание внутренних AI-ассистентов на Spring Boot командами, работающими с Java.
• Добавление ответов на вопросы по документам из корпоративных баз знаний.
• Предоставление существующим клиентам доступа к агентам через совместимый с OpenAI API.
• Запросы к базам данных на естественном языке с построением диаграмм для бизнес-пользователей.

Быстрый старт

1. 1

   Клонируйте репозиторий (ветка next).

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

   Установите зависимости фронтенда в langchat-ui.

   pnpm install
3. 3

   Скопируйте пример локальной конфигурации и укажите настройки базы данных.

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

   Запустите проект.

   SPRING_PROFILES_ACTIVE=local ./langchat.sh

Что важно знать

• !Для запуска требуются JDK 17+, Maven 3.9+, Node.js 22.22+, pnpm 10.32+ и MySQL 8+.
• !В редакции с открытым исходным кодом меньше функций, чем в коммерческой редакции LangChat Agentic.
• !Разработка ведётся в ветке next, которая служит основой для pull request.

Темы

Частые вопросы

Что такое langchat?

Платформа с открытым исходным кодом для создания AI-агентов на Java, LangChain4j, Spring Boot и Vue 3: модели, агенты, RAG, Skills, MCP и анализ данных через text-to-SQL. LangChat — модульная платформа для создания и запуска приложений на базе LLM с использованием Java и Vue. Она объединяет в одном слое конфигурации разных провайдеров моделей, включая OpenAI, Azure OpenAI, Anthropic, Gemini, DeepSeek, Qwen, Zhipu и Ollama, и позволяет собирать агентов из системного промпта, баз знаний, Skills и сервисов MCP.

langchat можно использовать бесплатно? Какая у него лицензия?

langchat распространяется с открытым исходным кодом под лицензией Apache-2.0. Перед использованием в коммерческих продуктах проверьте условия лицензии.

langchat всё ещё поддерживается?

Активно поддерживается. Последний коммит в langchat — 27 сент. 2026 г..

Для чего можно использовать langchat?

Создание внутренних AI-ассистентов на Spring Boot командами, работающими с Java. Добавление ответов на вопросы по документам из корпоративных баз знаний. Предоставление существующим клиентам доступа к агентам через совместимый с OpenAI API. Запросы к базам данных на естественном языке с построением диаграмм для бизнес-пользователей.

Как установить langchat?

Клонируйте репозиторий (ветка next).: git clone -b next https://github.com/langchat/langchat.git Установите зависимости фронтенда в langchat-ui.: pnpm install Скопируйте пример локальной конфигурации и укажите настройки базы данных.: cp langchat-server/src/main/resources/application-local.example.yml langchat-server/src/main/resources/application-local.yml Запустите проект.: SPRING_PROFILES_ACTIVE=local ./langchat.sh

Где скачать langchat?

Исходный код и инструкции по установке — на GitHub: https://github.com/LangChat/langchat