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fastapi-langgraph-chatbot 是一个使用 FastAPI 和 LangGraph 构建的本地聊天机器人。它设计为在本地运行，无需外部 Docker、PostgreSQL 或 Redis。该项目支持多家 LLM 服务商，包括 Groq、Ollama、OpenAI、Google Gemini 和 Anthropic。默认使用 SQLModel 搭配 SQLite，并可通过 DATABASE_URL 支持 PostgreSQL。聊天历史和会话管理持久化到本地的 chatbot.db 文件。 应用包含检索增强生成。用户可以通过 API 或界面上传 .txt、.pdf 和 .md 文档。异步后台流水线负责分块、去重，并使用本地 Qdrant 进行向量存储。可针对特定会话或用户进行上下文感知的检索。它还借助 LangGraph 提供滚动记忆和摘要，使状态上下文保持在 LLM 的 token 限制之内。 内置的 LangGraph 智能体工具包括数学计算器、实时日期/时间工具，以及通过 DuckDuckGo 的网页搜索。回复可以通过 Server-Sent Events 实时流式输出。网页界面包括深色/浅色模式、带复制按钮的代码语法高亮、与数据库同步的聊天历史会话管理器、Markdown 渲染，以及将聊天历史导出为 Markdown。
功能特点
- AI 助手
- 自然语言界面
- 工作流自动化
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应用场景
团队用 fastapi-langgraph-chatbot 在没有外部 Docker、PostgreSQL 或 Redis 的情况下运行本地聊天机器人。
团队用 fastapi-langgraph-chatbot 在 Groq、Ollama、OpenAI、Gemini 和 Anthropic 等多家 LLM 服务商中选择。
团队用 fastapi-langgraph-chatbot 在 SQLite 或 PostgreSQL 中持久化聊天历史并管理会话。
团队用 fastapi-langgraph-chatbot 上传文档并进行检索增强生成。
团队用 fastapi-langgraph-chatbot 通过滚动记忆和摘要，使对话保持在 LLM 的 token 限制之内。
团队用 fastapi-langgraph-chatbot 在网页界面中逐 token 流式输出回复。
团队用 fastapi-langgraph-chatbot 将聊天历史导出为 Markdown。
团队用 fastapi-langgraph-chatbot 通过内置的智能体工具进行网页搜索。