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LangChat是Java生态下企业级AIGC项目解决方案,在RBAC权限体系的基础上,集成AIGC大模型功能,帮助企业快速定制知识库、企业机器人。
网站文档:http://langchat.cn/
后台地址:http://backend.langchat.cn/
前台地址:http://front.langchat.cn/
LangChat源码:https://github.com/tycoding/langchat
LangChat.cn源码:https://github.com/tycoding/langchat.cn
注意: 本项目仍有不完善和待开发的功能请见谅。如果你想深入和作者聊LangChat开发计划,可以请作者喝一杯咖啡加入LangChat交流群
注意: 由于贫穷,作者使用的最低配的阿里云服务器,项目通过frp部署在本地电脑,无奈frp流量转发太慢,所以访问速度会慢一些请谅解
欢迎Star、fork 持续关注
多模态:支持集成国内外数十家AI大模型
动态配置:支持再页面上可视化动态配置大模型参数、Key等信息,无感刷新、无需每次重启服务
知识库:支持向量化知识库文档,定制化Prompt对话场景
高级RAG:支持Embedding模型,从知识库中精确搜索;集成Web Search等RAG插件
Function Call:支持定制化Tool工具类,实现本地函数调用,从第三方加载数据并提供给LLM
多渠道发布:计划封装Web SDK,将AI智能客服快速嵌入任意第三方Web应用中;计划支持微信、飞书、钉钉等消息通信渠道(待完善)
Workflows:计划开发可视化LLM流程设计器,高自定义机器人执行流程(待完善)
提供AIGC客户端应用,快速管理客户端数据
更多特性...
由于作者精力有限,项目开发文档方便会有欠缺,可以加入我的Java微信交流群:LangChainChat(备注目的)。
如果你有关于LangChat的开发问题或者二开定制等需求,也可以请作者喝一杯咖啡加入我的LangChat交流群:
添加微信:LangChainChat(备注:赞助)
(支付宝扫一扫,请作者喝一杯咖啡)
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