LangConnect

LangConnect — это сервис RAG (Retrieval-Augmented Generation), созданный с использованием FastAPI и LangChain. Он предоставляет REST API для управления коллекциями и документами, а также PostgreSQL и pgvector для хранения векторных данных.

Установка

Требования

• Docker и Docker Compose
• Python 3.11 или выше

Запуск с Docker

1. Скачайте репозиторий:

   git clone git@github.com:Mikelarg/giga_agent_langconnect.git
   cd giga_agent_langconnect
   

2. Заполните ENV переменные в файле .env. Пример .env файла: .env.example

3. Запустите сервис:

   docker-compose up -d
   

   Это:

   • Запустит PostgreSQL бд с pgvector расширением
   • Забилдит и запустит LangConnect API

4. Подключение к API:

   • API документация: http://localhost:8833/docs
   • Health check: http://localhost:8833/health

5. Подключите LangConnect к GigaAgent

   • С помощью ENV переменных LANGCONNECT_API_URL и LANGCONNECT_API_SECRET_TOKEN
   • Пример:

   LANGCONNECT_API_URL=http://host.docker.internal:8833
   LANGCONNECT_API_SECRET_TOKEN=123
   

Endpoints

Collections

/collections (GET)

List all collections.

/collections (POST)

Create a new collection.

/collections/{collection_id} (GET)

Get a specific collection by ID.

/collections/{collection_id} (DELETE)

Delete a specific collection by ID.

Documents

/collections/{collection_id}/documents (GET)

List all documents in a specific collection.

/collections/{collection_id}/documents (POST)

Create a new document in a specific collection.

/collections/{collection_id}/documents/{document_id} (DELETE)

Delete a specific document by ID.

/collections/{collection_id}/documents/search (POST)

Search for documents using semantic search.