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langchain-retrieval-agent

langchain-retrieval-agent

github.com/rebyteai-template文档处理1760 次安装19 周前更新
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关于 langchain-retrieval-agent

langchain-retrieval-agent 是基于 LangGraph 的文档问答 Agent 模板，面向构建 RAG 应用的开发者。它使用 Supabase pgvector 存储向量，并通过检索工具回答文档问题。

主要功能

  1. 01基于 LangGraph 的 Agent
  2. 02文档检索问答
  3. 03使用 Supabase pgvector
  4. 04基于 Next.js 的项目模板

适用场景

  1. 01搭建文档 RAG 问答应用
  2. 02以 Supabase pgvector 保存向量
  3. 03基于 LangChain.js 构建检索 Agent

安装

复制下面的命令，在终端中运行。

$npx skills add https://github.com/rebyteai-template/rebyte-skills --skill langchain-retrieval-agent

安装后在 Claude Code 中输入/langchain-retrieval-agent确认已加载。

详细介绍

LangChain 检索 Agent

一个使用 LangGraph 构建、借助 RAG 进行文档问答并配备检索工具的 AI Agent。

技术栈

  • 框架：Next.js
  • AI：LangChain.js、LangGraph、AI SDK
  • 向量存储：Supabase pgvector
  • 包管理器：pnpm

前置条件

  • 启用了 pgvector 扩展的 Supabase 项目
  • OpenAI API 密钥

设置

1. 克隆模板
git clone --depth 1 https://github.com/Eng0AI/langchain-retrieval-agent.git .

如果目录不为空：

git clone --depth 1 https://github.com/Eng0AI/langchain-retrieval-agent.git _temp_template
mv _temp_template/* _temp_template/.* . 2>/dev/null || true
rm -rf _temp_template
2. 移除 Git 历史记录（可选）
rm -rf .git
git init
3. 安装依赖
pnpm install
4. 设置环境变量
  • SUPABASE_URL - Supabase 项目 URL
  • SUPABASE_PRIVATE_KEY - Supabase 服务角色密钥
  • OPENAI_API_KEY - 用于嵌入和大模型

构建

pnpm build

开发

pnpm dev

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