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 驱动应用程序的开发者提供了一个即开即用的启动模板。它消除了搭建全栈 AI 应用所需的样板代码，展示了如何实现常见的 LLM 模式，如流式聊天、结构化数据提取以及检索增强生成（RAG）。

工作原理

该模板使用 Next.js 作为前端，使用无服务器边缘函数作为后端。通过集成 Vercel AI SDK，可实时将令牌流式传输到客户端。在 AI 逻辑方面，它利用 LangChain.js 和 LangGraph.js 来协调 LLM 调用、管理有状态的代理工作流，并连接向量存储（默认使用 Supabase）以实现文档检索。

适用人群

希望快速原型设计或发布一个包含高级 LLM 功能的 Next.js 应用，而无需从零开始的全栈开发者和 AI 工程师。

主要亮点

• 多种 AI 模式：包含简单聊天、使用 Zod 的结构化输出，以及复杂多步骤代理的预构建示例。
• RAG 实现：展示了基于链和基于代理的检索增强生成，均集成向量存储。
• 边缘就绪：针对无服务器边缘函数进行了优化，重点关注小包大小，以符合免费套餐限制。
• 代理工作流：使用 LangGraph.js 实现灵活且可自定义的 AI 代理。