langchain-ai/langchain-nextjs-template

何を解決するか

このプロジェクトは、LangChain.js と Next.js を使用して AI ベースのアプリケーションを開発したい開発者向けに、すぐに使えるスターター・テンプレートを提供します。フルスタック AI アプリのセットアップに必要なボイラープレートを排除し、ストリーミングチャット、構造化データ抽出、および検索拡張生成（RAG）といった一般的な LLM パターンの実装方法を示しています。

動作方法

このテンプレートはフロントエンドに Next.js、バックエンドにサーバーレス Edge 関数を使用しています。Vercel AI SDK を統合して、クライアントにリアルタイムでトークンをストリーミングします。AI ロジックには LangChain.js と LangGraph.js を活用し、LLM の呼び出しをオーケストレーションし、状態を持つエージェントワークフローを管理し、ベクトルストア（デフォルトでは Supabase）に接続してドキュメントを取得します。

対象ユーザー

ゼロから始めるのではなく、先進的な LLM 機能を含む Next.js アプリケーションを素早くプロトタイピングまたはリリースしたい、フルスタック開発者および AI エンジニア。

主な特徴

• 複数の AI パターン: シンプルなチャット、Zod を使用した構造化出力、複雑なマルチステップエージェントの事前構築済み例を含む。
• RAG 実装: ベクトルストア統合を伴う、チェーンベースおよびエージェントベースの検索拡張生成の両方を実証。
• Edge 対応: サーバーレス Edge 関数に最適化され、無料枠の制限内に収まるように小さなバンドルサイズを重視。
• エージェントワークフロー: LangGraph.js を使用して、柔軟でカスタマイズ可能な AI エージェントを実装。