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. 스트리밍 채팅 인터페이스, 구조화된 데이터 추출, 검색 기반 생성(RAG)과 같은 일반적인 AI 패턴을 위한 반복 코드 설정이 필요하지 않습니다.

작동 방식

이 템플릿은 LangChain.js를 Next.js 서버리스 엣지 함수와 통합합니다. Vercel의 AI SDK를 사용하여 클라이언트로 실시간으로 토큰을 스트리밍합니다. 백엔드 로직은 다양한 AI 기능을 구현하는 API 라우트에 정리되어 있습니다:

• 간단한 채팅: 기본적인 LLM 대화.
• 구조화된 출력: Zod 스키마와 OpenAI 함수를 사용하여 모델이 특정 형식으로 데이터를 반환하도록 강제합니다.
• 에이전트 워크플로우: LangGraph.js를 활용하여 웹 검색(Tavily) 및 계산기와 같은 도구를 사용할 수 있는 에이전트를 생성합니다.
• RAG: 벡터 스토어(Supabase)와 LangChain Expression Language(LCEL)을 결합하여 관련 문서를 검색하고 인용을 포함하여 질문에 답변합니다.

대상 사용자

TypeScript/JavaScript 생태계와 Vercel 플랫폼을 사용하여 AI 애플리케이션을 빠르게 프로토타이핑하거나 배포하고자 하는 웹 개발자 및 AI 엔지니어.

주요 특징

• 다양한 패턴 시연: 간단한 채팅, 구조화된 출력, RAG, 에이전트의 구현 포함.
• 에이전트 프레임워크: 복잡한 다단계 AI 워크플로우를 구축하기 위한 LangGraph.js 통합.
• 엣지 대응: 작은 번들 크기로 서버리스 엣지 함수에 최적화되어 있습니다.
• 벡터 스토어 통합: 문서 임베딩 및 검색을 처리하기 위한 Supabase용 사전 구성된 어댑터 제공.
• 스트리밍 지원: Vercel AI SDK를 통해 스트리밍 응답을 내장 지원합니다.