langchain ui

Dieses Repository ist nicht besetzt

Beachten Sie, dass dieses Repository nicht gehört ist. Wir haben begonnen, an einem anderen Ansatz zu arbeiten, der mehr detaillierteren Zugang zu LLM-betriebenen Agenten ermöglicht. Bitte schauen Sie sich https://github.com/homanp/superagent an. Wir schätzen alle Feedback und Beiträge

? Langchain UI

Das No-Code Open Source Chat-AI-Toolkit, das oben auf Langchain basiert.

Über das Projekt

Mit Langchain UI können jeder Chatbots mithilfe eines Inteface-Typs ohne Code erstellen und hosten.

Merkmale:

Erstellen Sie benutzerdefinierte Chatgpt wie Chatbot.

Geben Sie dem Chatbot den Kontext mit externen Datenquellen, Chatgpt -Plugins und Eingabeaufforderungen an.

Dedizierter API -Endpunkt für jeden Chatbot.

Bringen Sie Ihre eigene DB mit

Bringen Sie Ihren eigenen Authu -Anbieter mit (Standardeinstellungen zu GitHub)

Nutzungsquoutas

Betten Sie Chatbots in eine Website oder Anwendung ein

Chatbot -Themen

... und mehr

Roadmap

• Bringen Sie Ihre eigene DB mit
• Bringen Sie Ihren eigenen AUTH -Anbieter mit
• Chatbots
• Eingabeaufforderung Vorlagen
• API -Endpunkte zu Chatbot
• Externe Datenquellen
• CHATGPT -Plugins
• Chatbots Themen
• Chatbot -Einbettung

Stapel

• Weiter.js
• Chakra ui
• Prisma
• NextAuth

Langchain UI verwendet NextJs 13 appDir . Lesen Sie hier mehr darüber

Erste Schritte

Langchain UI API

Wir haben alle Agentenfunktionen von Langchain Typecript nach Langchain Python migriert. So müssen Sie die Langchain UI -API ausführen, um mit dem Chatbot zu interagieren. In Zukunft, wenn das TS -Paket dem Python -Paket entspricht, werden wir nur JavaScript verwenden.

Installation

1. Richten Sie die Langchain UI API ein

2. Klonen Sie das Repo in ein öffentliches Github-Repository (oder gabel https://github.com/homanp/langchain-ui/fork). Wenn Sie vorhaben, den Code zu verteilen, halten Sie den Quellcode öffentlich.

   git clone https://github.com/homanp/langchain-ui.git

3. Gehen Sie zum Projektordner

    cd langchain-ui

4. Installieren Sie Pakete mit NPM

   npm install

5. Richten Sie Ihre .env -Datei ein

   • Doppelte .env.example to .env

6. Führen Sie das Projekt aus

   npm run dev

7. Führen Sie den Linter aus

   npm run lint

8. Bauen Sie das Projekt auf

   npm run build

Beiträge

Unsere Mission ist es, es jedem einfach zu machen, LLM -Apps in der Cloud zu erstellen und auszuführen. Wir freuen uns sehr über Beiträge, die Sie gerne leisten möchten. Erstellen Sie neue Funktionen, beheben Sie Fehler oder verbessern Sie Infra.

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