Chat LangChain

Chat LangChain是一个基于LangChain、FastAPI和Next.js的本地托管聊天机器人，专门用于回答有关LangChain文档的问题。它可以在实时更新页面的同时支持多用户，是一个结合了文档质询和实时互动功能的工具。

Chat LangChain的使用场景：

1. 文档查询和学习：当你需要快速找到LangChain相关文档或代码库中的具体信息时，Chat LangChain提供了一个互动式的方式来回答关于LangChain文档的问题，使得学习和查找信息更加直观和高效。
2. 技术支持：对于正在使用LangChain开发项目的开发者，Chat LangChain可以作为第一线的技术支持，快速回答开发中遇到的疑问，减少查阅大量文档的时间。
3. 研究和开发：当你想探索LangChain的新功能或改进现有功能时，Chat LangChain可以帮助你更好地理解LangChain的工作原理和接口细节，加速研究和开发过程。

Chat LangChain的功能概览：

1. 文档摄入：将LangChain文档和GitHub代码库的HTML内容加载到应用中，使用LangChain的RecursiveURLLoader和SitemapLoader处理，然后通过RecursiveCharacterTextSplitter分割文档，并使用Weaviate vectorstore包装器以及OpenAI的嵌入技术创建一个向量存储库。
2. 问题回答（QA）：当用户提出问题时，系统利用GPT-3.5确定独立问题的表述，然后在向量存储库中查找相关文档，将这个独立问题和相关文档传递给模型生成并流式传输最终答案，并为当前聊天会话生成一个跟踪URL以及收集反馈的端点。

如何运行Chat LangChain：

• 安装后端依赖项，配置环境变量。
• 使用python backend/ingest.py摄入LangChain文档数据到Weaviate vectorstore（只需做一次）。
• 使用make start启动Python后端服务。
• 在./frontend目录下安装前端依赖，然后通过yarn dev运行前端。
• 在浏览器中打开localhost:3000。

Chat LangChain是一个有助于理解和使用LangChain文档的工具，尤其适合开发者在学习、技术支持和研发时使用。通过提供实时互动的问答功能，它极大地提高了查找信息和解决问题的效率。