【热门开源项目下载】LangChat Java生态企业级AIGC解决方案
项目地址: https://gitcode.com/LangChat/LangChat 1. 项目基础介绍
LangChat是Java技术栈构建的企业级AIGC应用框架，通过集成RBAC权限系统与多模态AI能力，提供AI知识库构建、智能对话机器人等场景化解决方案。核心采用Spring Boot+MyBatis Plus后端架构，支持前后端分离部署模式。
2. 项目核心优势
- 多模型兼容：支持国内外12+主流AI模型API接入
- 动态化配置：可视化调整模型参数与密钥，无需重启服务
- 知识库增强：集成RAG技术实现文档向量化检索
- 企业级扩展：提供SDK嵌入、多渠道消息对接等商业化功能
3. 技术栈与依赖
| 组件类型 | 具体技术 |
|---|---|
| 后端框架 | Spring Boot 3.x |
| 数据库 | MySQL 8.0+/PostgreSQL |
| 向量数据库 | Milvus/FAISS(可选) |
| 前端技术 | Next.js+Ant Design Pro |
| 部署环境 | JDK17+、Docker(可选) |
4. 安装前准备
- 硬件要求：4核CPU/8GB内存/50GB磁盘(知识库场景需扩容)
- 软件依赖：
- MySQL数据库实例
- Redis缓存服务
- MinIO对象存储(可选)
- 账号准备：至少准备一个AI平台的API访问密钥
5. 详细安装步骤
步骤1：获取项目代码
通过以下命令克隆主分支代码：
git clone --depth 1 项目仓库地址
步骤2：数据库初始化
执行docs/sql目录下的DDL脚本，建议按此顺序执行：
langchat_base.sql- 核心表结构langchat_ai.sql- AI模型配置表langchat_knowledge.sql- 知识库相关表
步骤3：配置文件修改
复制application-example.yml重命名为application-dev.yml，需修改：
datasource:
url: jdbc:mysql://your_db_ip:3306/langchat
username: your_username
password: your_password
ai:
provider: deepseek # 默认模型提供商
api-key: sk-your-key-here
步骤4：服务启动
# 开发模式
mvn spring-boot:run -Pdev
# 生产部署
mvn clean package -DskipTests
java -jar target/langchat.jar --spring.profiles.active=prod
6. 常见问题解决
| 问题现象 | 解决方案 |
|---|---|
| 模型API连接超时 | 检查网络代理设置/更换API区域节点 |
| 知识库文档解析失败 | 确认文件编码为UTF-8无BOM头 |
| 向量检索结果不准确 | 调整chunk_size参数至500-800字符 |
| 权限校验失败 | 清理浏览器缓存或检查JWT密钥配置 |
7. 典型应用场景
- 智能客服系统：对接企业官网的问答机器人
- 内部知识中枢：研发文档的语义化检索平台
- AI培训助手：基于定制知识库的培训问答系统
- 多模型调试平台：统一测试不同AI模型的响应效果
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
