LangChain для Rust: библиотека для создания приложений на базе LLM с компонуемыми цепочками, агентами, инструментами и векторными хранилищами.
1,4 тыс.+5 за неделю179RustMITАктивно поддерживаетсяОбновлён 4 дня назад
davidmigloz/langchain_dart
Порт LangChain на Dart и Flutter для создания приложений на базе LLM с подключаемыми провайдерами моделей, RAG и агентами.
- Звёзды
- 689
- Форки
- 156
- Открытые issues
- 16
- Последний коммит
- 6 дней назад
Что это?
LangChain.dart — неофициальный порт фреймворка LangChain Python на Dart. Он предоставляет разработчикам на Dart и Flutter готовые компоненты для работы с языковыми моделями и единый интерфейс, позволяющий объединять их в более сложные сценарии: чат-боты, генерацию с дополнением контекстом (RAG) и агентов, использующих инструменты.
Библиотека состоит из модульных пакетов. langchain_core содержит базовые абстракции и LangChain Expression Language (LCEL), langchain — цепочки более высокого уровня, агентов и алгоритмы поиска, а интеграционные пакеты, такие как langchain_openai, langchain_google, langchain_ollama, langchain_anthropic и langchain_mistralai, подключают конкретных провайдеров. Интеграции с векторными хранилищами поддерживают Chroma, Pinecone и Supabase; для прототипирования также доступно векторное хранилище в памяти.
Поскольку библиотека написана на Dart, один и тот же код можно запускать в мобильных, настольных и веб-приложениях на Flutter, а также на сервере с Dart. Для разработчиков, которым нужен только прямой доступ к API провайдера, публикуются отдельные клиентские пакеты, например openai_dart и ollama_dart.
Ключевые возможности
- 01Единый интерфейс для чат-моделей OpenAI, Google Gemini, Anthropic, Mistral и Ollama.
- 02Композиция конвейеров с помощью LangChain Expression Language (LCEL).
- 03Поддержка поиска для RAG: загрузчики документов, эмбеддинги, векторные хранилища и ретриверы.
- 04Агенты с вызовом инструментов и встроенные инструменты, например калькулятор и поиск Tavily.
- 05Работает в приложениях Flutter и на сервере с Dart.
Сценарии использования
- Добавление чат-бота или ассистента в мобильное или настольное приложение на Flutter.
- Создание в Dart функции ответов на вопросы по собственным документам с помощью RAG.
- Прототипирование агентов, вызывающих внешние инструменты из бэкенда на Dart.
- Переключение между провайдерами LLM без переписывания логики приложения.
Быстрый старт
- 1
Добавьте пакет langchain с pub.dev в свой проект на Dart или Flutter
Что важно знать
- Это неофициальный порт фреймворка LangChain для Python на Dart, а не официальный проект LangChain.
В подборках
Темы
Частые вопросы
- Что такое langchain_dart?
- Порт LangChain на Dart и Flutter для создания приложений на базе LLM с подключаемыми провайдерами моделей, RAG и агентами. LangChain.dart — неофициальный порт фреймворка LangChain Python на Dart. Он предоставляет разработчикам на Dart и Flutter готовые компоненты для работы с языковыми моделями и единый интерфейс, позволяющий объединять их в более сложные сценарии: чат-боты, генерацию с дополнением контекстом (RAG) и агентов, использующих инструменты.
- langchain_dart можно использовать бесплатно? Какая у него лицензия?
- langchain_dart распространяется с открытым исходным кодом под лицензией MIT. Перед использованием в коммерческих продуктах проверьте условия лицензии.
- langchain_dart всё ещё поддерживается?
- Активно поддерживается. Последний коммит в langchain_dart — 2 нояб. 2026 г..
- Для чего можно использовать langchain_dart?
- Добавление чат-бота или ассистента в мобильное или настольное приложение на Flutter. Создание в Dart функции ответов на вопросы по собственным документам с помощью RAG. Прототипирование агентов, вызывающих внешние инструменты из бэкенда на Dart. Переключение между провайдерами LLM без переписывания логики приложения.
- Как установить langchain_dart?
- Добавьте пакет langchain с pub.dev в свой проект на Dart или Flutter
- Где скачать langchain_dart?
- Исходный код и инструкции по установке — на GitHub: https://github.com/davidmigloz/langchain_dart
Описание создано ИИ на основе README проекта. Статистика GitHub обновляется ежедневно.
Похожие проекты
Python-фреймворк для создания агентных AI- и LLM-приложений с поддержкой RAG-пайплайнов, агентов и многошаговых рабочих процессов.
1,1 тыс.+1 за неделю154PythonApache-2.0Активно поддерживаетсяОбновлён вчера
Реализация LangChain на C# для создания приложений с LLM на .NET: цепочки, векторный поиск и загрузка документов.
1,1 тыс.147C#MITАктивно поддерживаетсяОбновлён 5 дней назад
Бэкенд на FastAPI для разговорного RAG-агента: загружает документы в Qdrant, выполняет семантический и гибридный поиск и отвечает на вопросы с помощью LLM.
25744PythonMITАктивно поддерживаетсяОбновлён 8 дней назад
Библиотека на Rust для создания приложений с LLM и терминальный coding agent на её основе с функциями в виде Bevy-плагинов.
9,1 тыс.+53 за неделю1 тыс.RustMITОбновлён 20 часов назад
Python-фреймворк для создания приложений и агентов на базе LLM со стандартными интерфейсами для моделей, эмбеддингов, векторных хранилищ и сторонних интеграций.
149,1 тыс.+407 за неделю25,1 тыс.PythonMITАктивно поддерживаетсяОбновлён 20 часов назад