Langflow : un outil à code bas pour construire des intelligences et des flux de travail d'IA puissants

Introduction générale

Langflow est un outil à code bas conçu pour les développeurs afin de créer de puissants agents et flux de travail d'intelligence artificielle. Langflow offre une interface visuelle intuitive qui permet aux utilisateurs de créer et de déployer rapidement des solutions d'IA avec des composants à glisser-déposer pour un large éventail de scénarios d'application d'IA.

Expérience en ligne : https://www.datastax.com/products/langflow

Liste des fonctions

• Construction visuelle du flux de travailLes flux de travail de l'IA : Créez facilement des flux de travail de l'IA complexes en faisant glisser et en déposant des composants.
• Support multi-agentsLes agents peuvent accéder à tous les composants en tant qu'outils.
• Personnalisation de PythonPersonnaliser n'importe quel contenu à l'aide d'un code Python.
• composant préconstruitLes projets peuvent être lancés rapidement grâce à des centaines de flux et de composants préconstruits.
• déploiement dans le nuageLes applications d'IA : Déployer et faire évoluer les applications d'IA sur une plateforme cloud sécurisée.
• Intégration des outils existantsLes composants : se connecter à des sources de données existantes, à des modèles ou à des magasins de données vectorielles pour permettre la création de composants personnalisés.

Utiliser l'aide

Processus d'installation

1. Installation de Langflow: :

   pip install langflow

2. Création du premier projet: :
   • Ouvrez un terminal et exécutez la commande suivante pour lancer Langflow : bash
langflow

   • Ouvrez votre navigateur et visitez http://localhost:8080, entrez dans l'interface Langflow.

Lignes directrices pour l'utilisation

1. Création de flux de travail: :
   • Dans l'interface Langflow, cliquez sur le bouton "Nouveau workflow".
   • Faites glisser et déposez le composant souhaité de la bibliothèque de composants sur la gauche vers l'espace de travail.
   • Connecter les composants pour définir le flux de données et la logique.
2. Composants de la configuration: :
   • Cliquez sur Composants pour ouvrir le panneau de configuration.
   • Définissez les paramètres du composant selon vos besoins, tels que la clé API, le type de modèle, etc.
3. Exécution et tests: :
   • Une fois la configuration terminée, cliquez sur le bouton Exécuter pour exécuter le flux de travail.
   • Le panneau de droite permet d'afficher les résultats et les journaux d'exécution pour le débogage et l'optimisation.
4. Déploiement dans le nuage: :
   • Dans l'interface Langflow, cliquez sur le bouton "Déployer".
   • Sélectionnez une plateforme cloud (par exemple GCP, AWS, etc.) et suivez les invites pour terminer la configuration du déploiement.
   • Une fois déployée, obtenez l'URL d'accès pour partager et utiliser votre application AI.

Fonctionnement détaillé

• Créer des chatbots intelligents: :
  • Utilisez le composant "Prompt" pour définir la logique de dialogue du chatbot.
  • Connectez le composant "OpenAIModel" et sélectionnez le modèle GPT pour la génération de dialogue.
  • Configurez les composants "ChatInput" et "ChatOutput" pour gérer les entrées et sorties des utilisateurs.
• Construire un système d'analyse de documents: :
  • Utilisez le composant "DocumentLoader" pour charger les données du document.
  • Se connecter au composant "VectorStore" pour stocker et récupérer des vecteurs de documents.
  • Génération de recherches améliorées à l'aide du composant "RAG" pour générer des rapports d'analyse.
• Générer du contenu: :
  • Définir des modèles de génération de contenu à l'aide du composant "ContentGenerator".
  • Connectez le composant "LanguageModel" et sélectionnez le modèle linguistique approprié pour générer le contenu.
  • Configurez le composant "Output" pour exporter le contenu généré.

Déploiement en ligne Langflow

Visage de l'étreinte : utilisation de l'étreintece lienCloner l'espace pour créer un espace de travail Langflow.

Sur Google Cloud PlatformCliquez pour déployer Langflow.

Utilisez ce modèle pour déployer sur Railway Langflow 1.0 Aperçuou déployé à l'aide de ce modèle Langflow 0.6.x.

Sur le rendudéploiementsLangflow.