langchain-ai/langchain-nextjs-template

해결하는 문제

이 프로젝트는 LangChain.js와 Next.js를 사용하여 AI 기반 애플리케이션을 개발하고자 하는 개발자를 위한 즉시 사용 가능한 스타터 템플릿을 제공합니다. 전체 스택 AI 앱을 설정하는 반복 작업을 제거하고, 스트리밍 채팅, 구조화된 데이터 추출, 검색 기반 생성(RAG)과 같은 일반적인 LLM 패턴을 구현하는 방법을 보여줍니다.

작동 방식

이 템플릿은 프론트엔드에 Next.js, 백엔드에 서버리스 엣지 함수를 사용합니다. Vercel AI SDK를 통합하여 클라이언트로 실시간으로 토큰을 스트리밍합니다. AI 로직은 LangChain.js와 LangGraph.js를 활용하여 LLM 호출을 조율하고, 상태를 유지하는 에이전트 워크플로우를 관리하며, 벡터 스토어(기본적으로 Supabase)에 연결하여 문서를 검색합니다.

대상 사용자

기본부터 시작하지 않고도 고급 LLM 기능을 포함한 Next.js 애플리케이션을 빠르게 프로토타이핑하거나 출시하고 싶은 프론트엔드 및 백엔드 개발자, AI 엔지니어.

주요 특징

• 다양한 AI 패턴: 간단한 채팅, Zod를 사용한 구조화된 출력, 복잡한 다단계 에이전트를 위한 사전 구축된 예제 포함.
• RAG 구현: 벡터 스토어 통합을 포함한 체인 기반 및 에이전트 기반 검색 기반 생성 모두 구현.
• 엣지 최적화: 무료 계층 제한 내에 맞도록 작은 번들 크기를 중시하는 서버리스 엣지 함수에 최적화됨.
• 에이전트 워크플로우: LangGraph.js를 사용하여 유연하고 사용자 정의 가능한 AI 에이전트 구현.