LangChat项目安装与配置指南

LangChat项目安装与配置指南

langchat LangChat: Java LLMs/AI Project, Supports Multi AI Providers( Gitee AI/ 智谱清言 / 阿里通义 / 百度千帆 / DeepSeek / 抖音豆包 / 零一万物 / 讯飞星火 / OpenAI / Gemini / Ollama / Azure / Claude 等大模型), Java生态下AI大模型产品解决方案，快速构建企业级AI知识库、AI机器人应用 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/la/langchat

1. 项目基础介绍

LangChat 是一个基于 Java 生态的开源项目，旨在提供企业级 AI 知识库和 AI 机器人应用的解决方案。该项目支持集成多种 AI 大模型，如 Gitee AI、阿里通义、百度千帆等，并且具备 RBAC 权限控制，可以快速定制企业级的 AIGC（AI Generated Content）项目。

2. 主要编程语言

• Java：后端业务逻辑开发
• Vue：前端界面开发
• TypeScript：前端逻辑开发
• Less：CSS 预处理语言

3. 关键技术和框架

• Spring Boot：Java 应用开发框架
• MyBatis：数据持久层框架
• Spring Security：安全框架
• Vue.js：渐进式 JavaScript 框架
• Element UI：基于 Vue 2.0 的桌面端组件库

4. 准备工作

在开始安装之前，请确保您的开发环境满足以下要求：

• Java 开发环境（建议使用 JDK 8 或以上版本）
• Maven 项目管理和构建工具
• Node.js 和 npm（用于前端构建）
• Git 版本控制系统

5. 安装步骤

5.1 克隆项目

首先，从 GitHub 仓库克隆项目到本地：

git clone https://github.com/TyCoding/langchat.git
cd langchat

5.2 后端安装与配置

5.2.1 安装依赖

使用 Maven 安装项目依赖：

mvn clean install

5.2.2 配置文件

根据实际情况配置 application.yml 或 application-dev.yml 文件，设置数据库连接和其他相关配置。

5.3 前端安装与配置

5.3.1 安装依赖

进入前端目录，安装 Node.js 依赖：

cd langchat-ui
npm install

5.3.2 运行开发环境

启动前端开发服务器：

npm run serve

5.4 运行项目

5.4.1 运行后端

启动 Spring Boot 应用：

mvn spring-boot:run

5.4.2 运行前端

启动前端开发服务器后，通常会在浏览器中自动打开一个新标签页并显示前端界面。

5.5 部署项目

项目开发完成后，可以构建前端生产环境：

npm run build

然后将前端构建的静态文件部署到后端服务器的资源目录中，并重新启动后端服务。

以上步骤为 LangChat 项目的详细安装和配置指南，按照这些步骤操作，可以帮助您顺利搭建和运行该项目。

langchat LangChat: Java LLMs/AI Project, Supports Multi AI Providers( Gitee AI/ 智谱清言 / 阿里通义 / 百度千帆 / DeepSeek / 抖音豆包 / 零一万物 / 讯飞星火 / OpenAI / Gemini / Ollama / Azure / Claude 等大模型), Java生态下AI大模型产品解决方案，快速构建企业级AI知识库、AI机器人应用 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/la/langchat