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2026年2月22日
Breeze：使用 Go 语言构建的简单 ChatGPT 克隆项目
本文介绍 Breeze，一个使用 Go 语言和 langchaingo 库构建的简单 ChatGPT 克隆项目。该项目由 Sau Sheong Chang 开发，展示了如何使用 Go 语言快速构建基于 OpenAI API 的聊天应用。
项目简介
Breeze 是一个简洁的 ChatGPT 克隆应用，使用 Go 语言开发。它利用 OpenAI 的 GPT 模型作为后端 LLM，通过 langchaingo 库与 OpenAI API 进行交互。项目代码开源在 GitHub 上，目前获得了 39+ stars。
作者 Sau Sheong Chang 在文章中提到，由于 Python 拥有丰富的 LLM 开发生态（如 LangChain、LlamaIndex、HuggingFace），他之前一直使用 Python 编写 LLM 应用。但在发现 langchaingo 这个全面的 Go 语言 LLM 库后，他决定尝试用 Go 构建一个 ChatGPT 克隆版。
核心特性
- 简洁的 Web 界面：基于 Bootstrap 5 构建的响应式聊天界面
- OpenAI 集成：使用 langchaingo 与 OpenAI API 无缝集成
- 代码高亮：支持 Markdown 格式和代码语法高亮
- 轻量级：代码简洁，易于理解和扩展
技术栈
| 技术 | 用途 |
|---|---|
| Go 1.20 | 后端编程语言 |
| langchaingo | Go 语言的 LangChain 实现 |
| go-chi/chi | HTTP 路由和中间件 |
| godotenv | 环境变量管理 |
| Bootstrap 5 | 前端 UI 框架 |
| Highlight.js | 代码语法高亮 |
| Showdown.js | Markdown 渲染 |
安装指南
前置要求
- Go 1.20 或更高版本
- OpenAI API Key
安装步骤
- 克隆仓库
bash
git clone https://github.com/sausheong/breeze.git
cd breeze- 安装依赖
bash
go mod download- 配置环境变量
bash
cp .env.example .env编辑 .env 文件，填入你的 OpenAI API Key：
text
OPENAI_API_KEY=your-api-key-here
OPENAI_MODEL=gpt-3.5-turbo
PORT=1100- 启动应用
bash
go run main.go应用将在 http://localhost:1100 启动。
代码解析
后端实现 (main.go)
go
package main
import (
"context"
"encoding/json"
"log"
"net/http"
"os"
"text/template"
"github.com/go-chi/chi"
"github.com/go-chi/chi/middleware"
"github.com/joho/godotenv"
"github.com/tmc/langchaingo/llms/openai"
"github.com/tmc/langchaingo/schema"
)
func init() {
err := godotenv.Load()
if err != nil {
log.Fatal("Error loading .env file")
}
}
func main() {
r := chi.NewRouter()
r.Use(middleware.Logger)
r.Handle("/static/*", http.StripPrefix("/static", http.FileServer(http.Dir("./static"))))
r.Get("/", index)
r.Post("/run", run)
log.Println("\033[93mBreeze started. Press CTRL+C to quit.\033[0m")
http.ListenAndServe(":"+os.Getenv("PORT"), r)
}
func index(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
t, _ := template.ParseFiles("static/index.html")
t.Execute(w, nil)
}
func run(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
prompt := struct {
Input string `json:"input"`
}{}
err := json.NewDecoder(r.Body).Decode(&prompt)
if err != nil {
http.Error(w, err.Error(), http.StatusBadRequest)
return
}
llm, err := openai.NewChat(openai.WithModel(os.Getenv("OPENAI_MODEL")))
if err != nil {
http.Error(w, err.Error(), http.StatusInternalServerError)
return
}
chatmsg := []schema.ChatMessage{
schema.SystemChatMessage{Content: "Hello, I am a friendly AI assistant."},
schema.HumanChatMessage{Content: prompt.Input},
}
aimsg, err := llm.Call(context.Background(), chatmsg)
if err != nil {
http.Error(w, err.Error(), http.StatusInternalServerError)
}
response := struct {
Input string `json:"input"`
Response string `json:"response"`
}{
Input: prompt.Input,
Response: aimsg.GetContent(),
}
json.NewEncoder(w).Encode(response)
}关键代码说明
- 环境加载：使用
godotenv从.env文件加载配置 - 路由设置：使用
chi路由库，配置静态文件服务和两个路由 - LLM 调用：使用
langchaingo/openai创建聊天会话 - 消息格式：使用
schema.ChatMessage定义系统消息和用户输入
前端界面
前端使用 Bootstrap 5 构建，主要包含：
- 聊天消息显示区域
- 输入框和发送按钮
- Markdown 渲染和代码高亮
使用示例
启动应用后，在浏览器中访问 http://localhost:1100，即可看到简洁的聊天界面。输入问题（如 "How to use channels in Go?"），应用会调用 OpenAI API 并显示回答。
扩展建议
- 对话历史：添加数据库支持，保存对话历史
- 多用户支持：添加用户认证和会话管理
- 本地模型：参考作者的后续文章，集成 Llama-2 等本地模型
- 流式响应：实现 SSE (Server-Sent Events) 支持流式输出
项目链接
- GitHub 仓库：https://github.com/sausheong/breeze
- 原始教程：Creating a simple ChatGPT clone with Go
- 本地运行版本教程：Creating a ChatGPT Clone that Runs on Your Laptop with Go
总结
Breeze 是一个优秀的入门项目，展示了如何使用 Go 语言和 langchaingo 构建 LLM 应用。代码简洁清晰，适合作为学习 Go 语言 LLM 开发的起点。
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