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の即戦力のスターターテンプレートを提供します。ストリーミングチャットインターフェース、構造化データ抽出、および検索拡張生成（RAG）などの一般的な AI パターンのためのボイラープレートコードの設定を不要にします。

動作方法

このテンプレートは、LangChain.js を Next.js のサーバーレス Edge 関数と統合しています。Vercel の AI SDK を使用して、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。バックエンドのロジックは、異なる AI 機能を実装する API ルートに整理されています：

• シンプルチャット：基本的な LLM 会話。
• 構造化出力：Zod スキーマと OpenAI 関数を使用して、モデルが特定の形式でデータを返すように強制します。
• エージェントワークフロー：LangGraph.js を活用して、ウェブ検索（Tavily）や計算機などのツールを使用できるエージェントを構築します。
• RAG：ベクトルストア（Supabase）と LangChain Expression Language (LCEL) を組み合わせて、関連するドキュメントを取得し、出典付きで質問に回答します。

対象ユーザー

TypeScript/JavaScript エコシステムと Vercel プラットフォームを使用して、AI アプリケーションを素早くプロトタイピングまたはデプロイしたいウェブ開発者および AI エンジニア。

特徴

• マルチパターンの紹介：シンプルチャット、構造化出力、RAG、エージェントの実装を含みます。
• エージェントフレームワーク：複雑なマルチステップ AI ワークフローを構築するための LangGraph.js を統合しています。
• エッジ対応：小さなバンドルサイズで、サーバーレス Edge 関数に最適化されています。
• ベクトルストア統合：ドキュメントの埋め込みと取得を処理するための Supabase 用事前設定アダプターが用意されています。
• ストリーミング対応：Vercel AI SDK を介したストリーミング応答の組み込みサポートがあります。