langchain-ai/langchain-nextjs-template

解决的问题

该项目为希望使用 LangChain.js 和 Next.js 构建 AI 应用的开发者提供了一个即用型的启动模板。它消除了为常见 AI 模式（如流式聊天界面、结构化数据提取、检索增强生成 RAG）设置样板代码的需要。

如何工作

该模板将 LangChain.js 与 Next.js 无服务器边缘函数集成。它使用 Vercel 的 AI SDK 实时将令牌流式传输到客户端。后端逻辑组织在实现不同 AI 功能的 API 路由中：

• 简单聊天：基本的 LLM 对话。
• 结构化输出：使用 Zod 模式和 OpenAI 函数强制模型以特定格式返回数据。
• 代理工作流：使用 LangGraph.js 创建可使用工具（如网络搜索 Tavily）和计算器的代理。
• RAG：结合向量存储（Supabase）与 LangChain 表达式语言（LCEL），检索相关文档并带引用回答问题。

适用人群

希望使用 TypeScript/JavaScript 生态系统和 Vercel 平台快速原型设计或部署 AI 应用的 Web 开发者和 AI 工程师。

主要亮点

• 多模式展示：包含简单聊天、结构化输出、RAG 和代理的实现。
• 代理框架：集成 LangGraph.js 以构建复杂的多步骤 AI 工作流。
• 边缘就绪：针对无服务器边缘函数进行了优化，打包体积小。
• 向量存储集成：预配置了 Supabase 的适配器，用于处理文档嵌入和检索。
• 流式支持：通过 Vercel AI SDK 内置支持流式响应。