Открытая векторная база данных для AI-приложений: хранит документы и векторы для семантического, гибридного и полнотекстового поиска.
29,5 тыс.2,6 тыс.RustApache-2.0Обновлён позавчера
langchain-ai/langchainjs
Фреймворк на TypeScript для разработки приложений и агентов на базе LLM со стандартными интерфейсами для моделей, инструментов, эмбеддингов и векторных хранилищ.
- Звёзды
- 18,286
- Форки
- 3,450
- Открытые issues
- 724
- Последний коммит
- 7 часов назад
Что это?
LangChain.js — версия фреймворка LangChain для JavaScript и TypeScript, предназначенная для разработки приложений на базе больших языковых моделей. Она предоставляет стандартный интерфейс для чат-моделей и моделей эмбеддингов, инструментов, векторных хранилищ и ретриверов. Благодаря этому разработчики могут подключать LLM к внешним источникам данных и системам, не привязывая код к конкретному провайдеру.
Библиотеку можно установить через npm, pnpm или yarn. Она работает в Node.js (ESM и CommonJS), Cloudflare Workers, edge- и serverless-функциях Vercel и Next.js, Supabase Edge Functions, браузерах, Deno и Bun. Абстракции позволяют командам менять модели и проверять, какая лучше подходит для приложения.
Для более гибкого управления оркестрацией агентов проект рекомендует LangGraph.js, а для мониторинга и оценки в production интегрируется с LangSmith. Пакет более высокого уровня Deep Agents добавляет встроенное планирование, субагентов и работу с файловой системой.
Ключевые возможности
- 01Стандартные интерфейсы для чат-моделей, эмбеддингов, инструментов, векторных хранилищ и ретриверов.
- 02Возможность менять провайдеров моделей без переписывания логики приложения.
- 03Работает в Node.js, Deno, Bun, браузерах и на нескольких edge- и serverless-платформах.
- 04Интеграция с LangSmith для отладки, оценки и мониторинга.
- 05Поддержка высокоуровневых цепочек для быстрого старта и низкоуровневых компонентов для точной настройки.
Сценарии использования
- Подключение LLM к закрытым документам или внутренним API с помощью поиска по данным и вызовов инструментов.
- Разработка бэкенда чата или агента в приложении на Next.js либо Cloudflare Workers.
- Создание прототипов рабочих процессов с LLM и сравнение разных моделей через единый интерфейс.
Темы
Частые вопросы
- Что такое langchainjs?
- Фреймворк на TypeScript для разработки приложений и агентов на базе LLM со стандартными интерфейсами для моделей, инструментов, эмбеддингов и векторных хранилищ. LangChain.js — версия фреймворка LangChain для JavaScript и TypeScript, предназначенная для разработки приложений на базе больших языковых моделей. Она предоставляет стандартный интерфейс для чат-моделей и моделей эмбеддингов, инструментов, векторных хранилищ и ретриверов. Благодаря этому разработчики могут подключать LLM к внешним источникам данных и системам, не привязывая код к конкретному провайдеру.
- langchainjs можно использовать бесплатно? Какая у него лицензия?
- langchainjs распространяется с открытым исходным кодом под лицензией MIT. Перед использованием в коммерческих продуктах проверьте условия лицензии.
- langchainjs всё ещё поддерживается?
- Активно поддерживается. Последний коммит в langchainjs — 21 окт. 2026 г..
- Для чего можно использовать langchainjs?
- Подключение LLM к закрытым документам или внутренним API с помощью поиска по данным и вызовов инструментов. Разработка бэкенда чата или агента в приложении на Next.js либо Cloudflare Workers. Создание прототипов рабочих процессов с LLM и сравнение разных моделей через единый интерфейс.
- Где скачать langchainjs?
- Исходный код и инструкции по установке — на GitHub: https://github.com/langchain-ai/langchainjs
Описание создано ИИ на основе README проекта. Статистика GitHub обновляется ежедневно.
Похожие проекты
Python-фреймворк для создания RAG-приложений, агентов и систем обработки документов, связывающих LLM с вашими данными.
52,6 тыс.8,4 тыс.PythonMITОбновлён позавчера
Локальный векторный индекс и инструментарий для RAG: пересчитывает эмбеддинги по запросу и сокращает объём хранения примерно на 97%, позволяя искать личные данные на ноутбуке.
13 тыс.1,2 тыс.PythonMITОбновлён вчера
Milvus — распределённая векторная база данных с открытым исходным кодом для масштабного хранения эмбеддингов и поиска по ним, подходящая для AI-поиска и RAG-приложений.
46,5 тыс.4,3 тыс.GoApache-2.0Обновлён 20 часов назад
Epsilla — векторная база данных с открытым исходным кодом на C++ для поиска похожих эмбеддингов, с фильтрацией метаданных, гибридным поиском и интеграциями для LLM-поиска.
87445C++Apache-2.0Обновлён 18 дней назад
Python-фреймворк для создания приложений и агентов на базе LLM со стандартными интерфейсами для моделей, эмбеддингов, векторных хранилищ и сторонних интеграций.
148,1 тыс.24,9 тыс.PythonMITОбновлён позавчера