Pular para o conteúdo principal
PromptQuorumFeito para humanos. Estruturado para IA.
Início/LLMs locais avançados
RAG & Document Chat

Langchain-Chatchat: análise deste framework RAG e Agent auto-hospedado

·11 min de leituraPor Hans Kuepper · Fundador do PromptQuorum · Mecanismo de descoberta de IA de pesos abertos e código aberto

Langchain-Chatchat (antes langchain-ChatGLM) é uma aplicação RAG e Agent gratuita, de código aberto e auto-hospedada, construída sobre o framework LangChain, que permite executar perguntas e respostas sobre bases de conhecimento locais com modelos como ChatGLM, Qwen e Llama, ou com APIs em nuvem. Desenvolvida pela organização chatchat-space no GitHub e licenciada sob Apache-2.0, não possui nenhum plano pago — você mesmo a instala via pip ou Docker e a executa em seu próprio hardware ou servidor, escolhendo qual backend de modelo conectar. O projeto ultrapassa 38.600 estrelas no GitHub, embora seu ritmo de lançamentos tenha desacelerado desde que sua versão marcada mais recente, v0.3.1, foi lançada em julho de 2024.

Principais conclusões

  • Langchain-Chatchat (github.com/chatchat-space/Langchain-Chatchat) é uma aplicação RAG e Agent gratuita, de código aberto e auto-hospedada, construída sobre o framework LangChain — não é um app baixável para o usuário final
  • Antes chamada langchain-ChatGLM; renomeada para Langchain-Chatchat em agosto de 2023, quando seu suporte a modelos se expandiu além do ChatGLM
  • Licenciada sob Apache-2.0, confirmado através do arquivo LICENSE do repositório no GitHub
  • Suporta ChatGLM, Qwen, Llama e outros modelos por meio de backends conectáveis — Xinference, Ollama, LocalAI, FastChat, One API — ou APIs em nuvem
  • Ultrapassa 38.600 estrelas no GitHub e 6.200 forks, com 26 issues abertas, no momento desta análise (18/09/2026); o repositório não está arquivado
  • A versão marcada mais recente no GitHub é v0.3.1 (12 de julho de 2024); o push mais recente ao repositório foi em 10 de novembro de 2025 — uma lacuna real entre a atividade de commits mais recente e a última tag de versão

📍 Em uma frase

Langchain-Chatchat é um framework RAG e Agent gratuito, de código aberto e auto-hospedado, construído sobre o LangChain, antes chamado langchain-ChatGLM, que executa perguntas e respostas sobre bases de conhecimento locais com modelos como ChatGLM, Qwen e Llama, ou com APIs em nuvem, sem nenhum plano pago.

💬 Em termos simples

Em vez de pagar por um serviço de chat de documentos hospedado, o Langchain-Chatchat permite instalar gratuitamente uma ferramenta em seu próprio servidor que lê seus documentos, os divide em trechos pesquisáveis e responde perguntas sobre eles usando um modelo de IA de sua escolha — um modelo local rodando em seu próprio hardware, ou uma API em nuvem que você conecta com sua própria chave.

📌Nota: Esta análise é o complemento detalhado da entrada do Langchain-Chatchat no Diretório de Software de LLM Local — veja essa página para comparar rapidamente como ele se posiciona em relação a dezenas de outras ferramentas de IA local.

Ler em:
🇺🇸en🇩🇪de🇫🇷fr🇯🇵ja🇨🇳zh🇪🇸es🇧🇷pt🇸🇦ar🇰🇷ko

Langchain-Chatchat (github.com/chatchat-space/Langchain-Chatchat) é uma aplicação RAG e Agent gratuita, de código aberto e auto-hospedada, construída sobre o framework LangChain, antes chamada langchain-ChatGLM até sua mudança de nome em agosto de 2023. Ela executa perguntas e respostas sobre bases de conhecimento locais com modelos como ChatGLM, Qwen e Llama por meio de backends conectáveis, ou com APIs em nuvem, e ultrapassa 38.600 estrelas no GitHub. Esta análise aborda o que ela faz, seu histórico de versões, como instalá-la e como ela se compara a outras ferramentas RAG auto-hospedadas.

O que é o Langchain-Chatchat?

Langchain-Chatchat é uma aplicação gratuita, de código aberto e auto-hospedada para geração aumentada por recuperação (RAG) sobre bases de conhecimento locais e fluxos de trabalho de Agent, construída sobre o framework LangChain. A descrição do seu repositório no GitHub o define como uma aplicação RAG e Agent baseada em LangChain e em modelos como ChatGLM, Qwen e Llama. Foi lançado originalmente como langchain-ChatGLM por volta de abril de 2023, construído especificamente em torno do modelo ChatGLM-6B, e renomeado para Langchain-Chatchat em agosto de 2023, quando seu suporte a modelos se ampliou.

  • Tipo de produto: uma aplicação web auto-hospedada (interface baseada em Streamlit) junto com um pacote Python e uma imagem Docker — não um binário baixável para o usuário final
  • Desenvolvedor: a organização chatchat-space no GitHub
  • Repositório: github.com/chatchat-space/Langchain-Chatchat, criado em 31 de março de 2023
  • Licença: Apache-2.0, confirmada através do arquivo LICENSE do repositório
  • Escala: ultrapassa 38.600 estrelas no GitHub e 6.200 forks, com 26 issues abertas, no momento desta análise (18/09/2026); o repositório não está arquivado
  • Origem: um projeto de código aberto de origem chinesa com um README bilíngue (chinês/inglês), originalmente construído em torno da família de modelos ChatGLM e que agora suporta Qwen, Llama e outros modelos por meio de backends conectáveis

Histórico do projeto e marcos de versão do Langchain-Chatchat

O Langchain-Chatchat passou por várias mudanças de arquitetura desde seu lançamento original, limitado ao ChatGLM-6B, em 2023, embora seu ritmo de lançamentos tenha desacelerado consideravelmente desde meados de 2024.

  1. 1
    v0.1.0 — por volta de abril de 2023: lançamento original como langchain-ChatGLM
    Why it matters: O ponto de partida do projeto: uma aplicação de perguntas e respostas sobre base de conhecimento local, centrada em um único modelo, o ChatGLM-6B.
  2. 2
    Renomeado para Langchain-Chatchat — agosto de 2023, com integração ao FastChat na v0.2.0
    Why it matters: Marcou a transição do projeto de uma ferramenta exclusiva do ChatGLM para um framework mais amplo, com múltiplos backends de modelo.
  3. 3
    v0.2.5 — outubro de 2023: adição de funcionalidades de Agent
    Why it matters: Introduziu fluxos de trabalho no estilo agente, que usam ferramentas, além do pipeline original de perguntas e respostas RAG.
  4. 4
    v0.2.8 — 1º de dezembro de 2023
    Why it matters: Lançamento incremental marcado na série v0.2.x.
  5. 5
    v0.2.9 — 31 de dezembro de 2023
    Why it matters: Lançamento incremental marcado que encerrou o ano de 2023.
  6. 6
    v0.2.10 — 25 de janeiro de 2024
    Why it matters: Último lançamento da série v0.2.x antes da mudança de arquitetura da v0.3.0.
  7. 7
    v0.3.0 — 20 de junho de 2024: descrita no próprio changelog do projeto como uma "nova arquitetura"
    Why it matters: Uma reformulação interna significativa da arquitetura da aplicação.
  8. 8
    v0.3.1 — 12 de julho de 2024: a versão marcada mais recente no GitHub encontrada por esta análise
    Why it matters: Esta é a tag de versão mais recente no momento desta análise — nenhuma tag de versão mais nova foi encontrada.

O que o Langchain-Chatchat realmente faz?

A funcionalidade central do Langchain-Chatchat é um pipeline RAG sobre base de conhecimento local: ele divide seus documentos em trechos, converte-os em embeddings vetoriais, recupera os trechos mais relevantes para uma determinada pergunta por meio de busca por similaridade, e os repassa a um LLM para gerar uma resposta.

  • Pipeline RAG sobre base de conhecimento local: divisão de texto → vetorização → correspondência por similaridade → geração de resposta pelo LLM
  • Suporte a Agent, especialmente otimizado para os modelos ChatGLM3 e Qwen, para fluxos de trabalho com uso de ferramentas e várias etapas
  • Diversos backends conectáveis para servir modelos: Xinference, Ollama, LocalAI, FastChat, e integração com "One API", para que você escolha qual servidor de inferência executa seu modelo
  • Suporte multimodal: diálogo com imagens e recursos de texto para imagem
  • Diálogo com banco de dados/SQL ("converse com seu banco de dados") para consultar dados estruturados em linguagem natural
  • Interface web construída com Streamlit, com suporte a várias conversas simultâneas

Exemplos de uso: três formas de usar o Langchain-Chatchat

Estes são fluxos de trabalho concretos, construídos a partir das funcionalidades documentadas do Langchain-Chatchat descritas acima — não casos de uso hipotéticos.

Construir uma base de conhecimento local e consultá-la

Envie um conjunto de documentos (PDFs, arquivos de texto e similares) para a interface de base de conhecimento do Langchain-Chatchat. A aplicação os divide em trechos, gera embeddings vetoriais e os armazena para recuperação. Uma vez indexados, faça perguntas em linguagem natural: a aplicação recupera os trechos mais relevantes antes de gerar uma resposta com seu modelo conectado — o equivalente auto-hospedado de enviar arquivos para um serviço de chat de documentos em nuvem.

Conectar um backend de modelo local como Ollama ou Xinference

Em vez de chamar uma API em nuvem, aponte o Langchain-Chatchat para um servidor de inferência local, como Ollama ou Xinference, executando ChatGLM, Qwen ou Llama. A aplicação encaminha suas solicitações RAG e de Agent por meio desse backend, de modo que o conteúdo dos documentos e os prompts permaneçam em hardware que você controla.

Usar a função de chat SQL/banco de dados

Conecte o Langchain-Chatchat a um banco de dados estruturado e use sua função de conversar com seu banco de dados para fazer perguntas em linguagem natural em vez de escrever SQL diretamente — útil para explorar um conjunto de dados sem trocar para uma ferramenta de consulta separada.

O Langchain-Chatchat é gratuito?

Sim — o Langchain-Chatchat é gratuito e de código aberto, e esta análise não encontrou nenhum plano pago separado. Ele é licenciado sob Apache-2.0, confirmado através do arquivo LICENSE do repositório, e esta análise não encontrou nenhuma versão hospedada/em nuvem operada por um fornecedor — você mesmo o instala e executa.

  • Nenhuma assinatura, taxa de licença ou limite de uso imposto pelo próprio Langchain-Chatchat
  • Auto-hospedado: você fornece seu próprio servidor/hardware e paga apenas por essa infraestrutura, além de eventuais custos de API de modelo em nuvem, caso escolha um backend em nuvem em vez de um modelo local
  • A licença Apache-2.0 permite uso comercial, modificação e redistribuição, sujeita aos termos padrão de atribuição e aviso da licença

Langchain-Chatchat vs. RAGFlow

Langchain-Chatchat e RAGFlow são ambas aplicações RAG auto-hospedadas e de código aberto, mas adotam abordagens diferentes para processar seus documentos e responder a perguntas sobre eles.

Foco principal

Langchain-Chatchat:
Fluxos de trabalho RAG e Agent sobre base de conhecimento local, construídos diretamente sobre o framework LangChain
RAGFlow:
RAG com foco em compreensão de documentos — detalhes verificados na análise dedicada do RAGFlow

Flexibilidade de backend de modelo

Langchain-Chatchat:
Backends conectáveis: Xinference, Ollama, LocalAI, FastChat, One API, ou APIs em nuvem
RAGFlow:
Veja a análise do RAGFlow para seu próprio suporte de backends

Suporte multimodal

Langchain-Chatchat:
Diálogo com imagens e recursos de texto para imagem
RAGFlow:
Detalhes na análise do RAGFlow

Chat SQL/banco de dados

Langchain-Chatchat:
Sim — função dedicada de conversar com seu banco de dados
RAGFlow:
Detalhes na análise do RAGFlow

Ritmo de manutenção

Langchain-Chatchat:
Última versão marcada v0.3.1 (julho de 2024); push mais recente ao repositório em novembro de 2025
RAGFlow:
Veja a análise do RAGFlow para seu ritmo de lançamentos atual

Licença

Langchain-Chatchat:
Apache-2.0
RAGFlow:
Veja a análise do RAGFlow para sua licença

Esta tabela reflete os fatos próprios e verificados do Langchain-Chatchat; para as alegações específicas sobre o RAGFlow, leia diretamente a análise do RAGFlow, em vez de confiar apenas neste resumo.

Comparar no diretório

Quem deve usar o Langchain-Chatchat?

Se o Langchain-Chatchat é adequado para você depende de querer um framework RAG e Agent gratuito e auto-hospedado, construído sobre o LangChain, e de o ritmo de lançamentos recentemente mais lento ser aceitável para o seu caso de uso.

Use o Langchain-Chatchat se você

  • quer um framework RAG e Agent gratuito e auto-hospedado, construído diretamente sobre o LangChain, em vez de um produto SaaS hospedado
  • está construindo uma aplicação de perguntas e respostas sobre base de conhecimento para conteúdo em chinês ou bilíngue (chinês/inglês) e quer uma ferramenta com suporte de Agent otimizado para ChatGLM/Qwen
  • quer escolher seu próprio backend de modelo (Xinference, Ollama, LocalAI, FastChat, ou uma API em nuvem) em vez de ficar preso a um só
  • precisa de chat SQL/banco de dados junto com RAG de documentos na mesma aplicação
  • está confortável implantando e mantendo você mesmo uma aplicação auto-hospedada em Python/Docker, incluindo suas dependências

Procure outra opção se você

  • quer um projeto com um ritmo de lançamentos frequente e recente — esta análise encontrou uma lacuna de cerca de 16 meses entre a última versão marcada do Langchain-Chatchat (v0.3.1, julho de 2024) e seu push mais recente ao repositório (novembro de 2025)
  • precisa de um app de desktop baixável para o usuário final, em vez de uma aplicação web auto-hospedada que você mesmo implanta
  • quer suporte empresarial integrado, um SLA, ou uma versão em nuvem gerenciada por um fornecedor — esta análise não encontrou tal oferta
  • precisa de uma ferramenta RAG focada especificamente em compreensão profunda de documentos e sensível ao layout — comparação na análise do RAGFlow

Concorrentes e alternativas

O Langchain-Chatchat se posiciona no segmento de RAG e chat de documentos auto-hospedados, ao lado do RAGFlow, LlamaIndex, Haystack e MaxKB.

RAGFlow

Best known for:
RAG auto-hospedado com compreensão de documentos profunda e sensível ao layout
Link:
Análise do RAGFlow
Artigos sobre RAGFlow (4)

Também mencionado em:

LlamaIndex

Best known for:
Framework RAG/de dados de código aberto e propósito geral para conectar LLMs aos seus próprios dados
Link:
Análise do LlamaIndex
Artigos sobre LlamaIndex (10)

+17 mais não exibidos

Haystack (deepset)

Best known for:
Framework RAG e de pipeline de busca de código aberto da deepset
Link:
Análise do Haystack

MaxKB

Best known for:
Plataforma de perguntas e respostas sobre base de conhecimento auto-hospedada, também de origem chinesa
Link:
Análise do MaxKB
Artigos sobre MaxKB (4)

Esta lista reflete ferramentas comumente comparadas ao Langchain-Chatchat no segmento de RAG/chat de documentos auto-hospedado, não um ranking independente da PromptQuorum — veja o Diretório de Software de LLM Local para o catálogo completo, e verifique o conjunto de funcionalidades e a licença atuais de cada ferramenta antes de escolher.

Comparar no diretório

Erros comuns ao avaliar o Langchain-Chatchat

A maior parte da confusão sobre o Langchain-Chatchat vem de seu histórico de nomes, de suposições sobre seu ritmo de lançamentos, ou de sua relação com o framework LangChain sobre o qual é construído.

Erro 1: presumir que ainda é exclusivo do ChatGLM sob seu nome antigo

O projeto foi originalmente lançado como langchain-ChatGLM por volta de abril de 2023, construído especificamente em torno do modelo ChatGLM-6B. Foi renomeado para Langchain-Chatchat em agosto de 2023 e agora suporta múltiplos backends de modelo além do ChatGLM, incluindo Qwen e Llama, por meio de camadas de serviço conectáveis.

Erro 2: presumir lançamentos recentes frequentes

A versão marcada mais recente no GitHub do Langchain-Chatchat é a v0.3.1, publicada em 12 de julho de 2024. Esta análise encontrou o push mais recente ao repositório datado de 10 de novembro de 2025 — atividade de commits contínua, mas sem uma tag de versão recente correspondente. Verifique o status atual de lançamentos e commits diretamente no GitHub em vez de presumir um ritmo de lançamentos rápido.

Erro 3: confundi-lo com o LangChain puro

O Langchain-Chatchat é construído sobre o framework LangChain, mas é uma aplicação separada e independente, com seu próprio repositório, interface e conjunto de funcionalidades de Agent/RAG — não é o mesmo projeto que a biblioteca de propósito geral LangChain em si.

Erro 4: presumir que é exclusivamente em nuvem ou exclusivamente local

O Langchain-Chatchat é híbrido: suporta backends de modelo locais (Xinference, Ollama, LocalAI, FastChat) para inferência totalmente auto-hospedada, além de conexões com APIs em nuvem, dependendo de como você o configura — nenhum dos dois modos é imposto pelo próprio software.

Perguntas frequentes

O que é o Langchain-Chatchat?

Langchain-Chatchat (github.com/chatchat-space/Langchain-Chatchat) é uma aplicação RAG e Agent gratuita, de código aberto e auto-hospedada, construída sobre o framework LangChain, antes chamada langchain-ChatGLM até sua mudança de nome em agosto de 2023.

O Langchain-Chatchat é gratuito?

Sim. Ele é licenciado sob Apache-2.0, e esta análise não encontrou nenhum plano pago separado, oferta de nuvem gerenciada ou plano de suporte comercial.

Como instalo o Langchain-Chatchat?

Via pip (pip install langchain-chatchat -U, ou `pip install "langchain-chatchat[xinference]" -U para o backend Xinference) ou Docker (docker pull chatimage/chatchat`). A própria documentação do projeto recomenda fortemente a implantação via docker-compose para produção.

Qual licença o Langchain-Chatchat usa?

Apache-2.0, confirmada através do arquivo LICENSE do repositório no GitHub.

Quais modelos e backends o Langchain-Chatchat suporta?

ChatGLM, Qwen, Llama e outros modelos por meio de backends conectáveis — Xinference, Ollama, LocalAI, FastChat e integração com "One API" — ou APIs em nuvem.

O Langchain-Chatchat é mantido ativamente?

Esta análise encontrou uma lacuna entre sua versão marcada mais recente (v0.3.1, 12 de julho de 2024) e seu push mais recente ao repositório (10 de novembro de 2025), de cerca de 16 meses. Há atividade de commits contínua, mas o ritmo de lançamentos desacelerou consideravelmente desde meados de 2024 — verifique o status atual diretamente no GitHub.

Qual é a diferença entre o Langchain-Chatchat e o LangChain em si?

O Langchain-Chatchat é construído sobre o framework LangChain, mas é uma aplicação RAG e Agent separada e independente, com seu próprio repositório, interface e conjunto de funcionalidades — não é a biblioteca de propósito geral LangChain em si.

O Langchain-Chatchat suporta chinês e ChatGLM?

Sim. O projeto foi originalmente construído em torno da família de modelos ChatGLM (sob o nome anterior langchain-ChatGLM), tem um README bilíngue chinês/inglês, e continua sendo um projeto de código aberto de origem chinesa.

O Langchain-Chatchat suporta chat SQL/banco de dados?

Sim, inclui uma função dedicada de conversar com seu banco de dados para consultar dados estruturados em linguagem natural.

Quem mantém o Langchain-Chatchat?

A organização chatchat-space no GitHub mantém o repositório canônico do projeto.

Fontes

← Voltar para LLMs locais avançados

MCP