langboot

LangBoot

用langchain的思想，构建SpringBoot AI应用。

本项目未涉及AI模型的微调、训练过程，仅使用相关大语言模型作为技术底座实现相关功能，模型的使用请参看相关官方文档。

涉及技术栈

组件	版本
java	17+
SpringBoot	3.1.0
swagger-ui	knife4j-openapi3-jakarta-spring-boot-starter
工具包	hutool-all
缓存	redis
json	fastjson2
mysql	mysql-connector-j
orm框架	mybatis-plus
openai库	openai-java
前端	freemarker、bootstrap、jquery、recorder.js
stream-chat	SSE
LLMs	openai、chatglm2、文心一言 、智谱AI、Kimi
embeddings	openai、text2vec-transformers、文心一言
vector store	weaviate、milvus、pgvector

langchain rag原理

模型能力矩阵

模型/能力	文本生成	流式输出	语音	函数调用	图片生成	多模态(VISION)	嵌入EMBEDDING
openai	支持	支持	支持	支持	支持	支持	支持
百度(文心)	支持	支持	-	支持	支持	-	支持
智谱(GLM-4)	支持	支持	-	支持	支持	支持	支持
kimi	支持	支持	-	-	-	-	-
chatglm2	支持	支持	-	-	-	-	-
... ...	-	-	-	-	-	-	-

功能路线图

已完成本地知识库上传、及完成openai、chatglm2、百度、智谱GLM-4、kimi五个LLMs模型流式聊天功能。未来计划会接入更多大语言模型，以满足更多需求场景。

• Langchain 知识库
  • 接入非结构化文档（已支持 md、pdf、docx、txt、csv 等文件格式）
  • 搜索引擎接入
  • 结构化数据接入（如Excel、SQL 等）
  • 知识图谱/图数据库接入
• 系统功能
  • 用户
    • 用户登录
    • 用户注册
    • 第三方登录
  • 基于 SSE 实现 Stream Chat
  • 语音输入输出
  • 会话管理
  • 知识库管理
  • 支持搜索引擎问答
• prompts相关功能
  • 摘要
  • 翻译
  • 关键词
  • 文本分类
  • 内容安全
  • 偏好分析
  • 查重
  • 文生图
• 前端
  • 移动端适配
  • 代码等内容流式输出优化

Quick Start

1. 执行数据库脚本

init-script/db.sql

2. 安装本地向量数据库

-- 安装启动本地向量数据库
docker-compose up -d 

3. 大语言模型

// 配置openai api token
openai.token=sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx

# 或者启动本地chatglm2-6B模型
python .openai_api.py

更多配置请查看

Wiki

如何构建高质量知识库文档

功能展示

聊天Demo

本地知识库

## 项目交流群

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