はじめに
Langflowは、強力なAIエージェントとワークフローを構築するために開発者向けに設計されたローコードツールです。あらゆるAPI、モデル、データベースの使用をサポートし、複雑なAIアプリケーションの開発を簡素化します。Langflowは直感的なビジュアル・インターフェースを提供し、ユーザーはドラッグ・アンド・ドロップのコンポーネントを使用して、幅広いAIアプリケーション・シナリオに対応するAIソリューションを迅速に作成、展開することができます。
オンライン経験：https://www.datastax.com/products/langflow
機能一覧
- ビジュアルワークフロー構築コンポーネントをドラッグ＆ドロップするだけで、複雑なAIワークフローを簡単に作成できます。
- マルチエージェント対応単一または複数のエージェントを実行し、ツールとしてのすべてのコンポーネントにアクセスします。
- PythonのカスタマイズPythonコードでコンテンツをカスタマイズ。
- プリビルド・コンポーネント何百もの構築済みストリームとコンポーネントから選択し、プロジェクトを迅速に開始できます。
- クラウド展開セキュアなクラウドプラットフォーム上でAIアプリケーションを展開し、拡張する。
- 既存ツールの統合既存のデータソース、モデル、ベクターストアに接続し、カスタムコンポーネントの構築をサポートします。
ヘルプの使用
設置プロセス
- ラングフローのインストール::
pip install langflow
- 最初のプロジェクトの作成::
- ターミナルを開き、以下のコマンドを実行してLangflowを起動する：
バッシュ
ラングフロー
- ブラウザを開き、次のサイトにアクセスする。
http://localhost:8080ラングフローのインターフェイスに入る。
- ターミナルを開き、以下のコマンドを実行してLangflowを起動する：
使用ガイドライン
- ワークフローの作成::
- Langflowインターフェイスで "New Workflow "ボタンをクリックします。
- 左側のコンポーネント・ライブラリから目的のコンポーネントをワークスペースにドラッグ＆ドロップします。
- コンポーネントを接続して、データフローとロジックを定義します。
- コンフィギュレーション・コンポーネント::
- Components をクリックし、設定パネルを開きます。
- APIキーやモデルタイプなど、必要に応じてコンポーネントのパラメータを設定します。
- 走行とテスト::
- 設定が完了したら、「実行」ボタンをクリックしてワークフローを実行します。
- デバッグと最適化のために、右側のパネルで実行結果とログを表示します。
- クラウドへの展開::
- Langflowインターフェイスで "Deploy "ボタンをクリックします。
- クラウドプラットフォーム（GCP、AWSなど）を選択し、プロンプトに従ってデプロイメント設定を完了します。
- デプロイされたら、AIアプリを共有して使用するためのアクセスURLを取得します。
詳細な機能操作
- インテリジェントなチャットボットを作る::
- Prompt" コンポーネントを使用して、チャットボットの対話ロジックを定義します。
- OpenAIModel」コンポーネントを接続し、対話生成用のGPTモデルを選択します。
- ChatInput と ChatOutput コンポーネントを設定して、ユーザの入力と出力を処理します。
- 文書分析システムの構築::
- DocumentLoader "コンポーネントを使用して、ドキュメント・データをロードする。
- VectorStore "コンポーネントに接続し、ドキュメントのベクトルを保存および取得します。
- 分析レポートを作成するための「RAG」コンポーネントを使用した検索生成の強化。
- コンテンツの生成::
- ContentGenerator "コンポーネントを使用してコンテンツ生成テンプレートを定義します。
- LanguageModel "コンポーネントを接続し、コンテンツを生成するために適切な言語モデルを選択します。
- 生成されたコンテンツをエクスポートするために "Output "コンポーネントを設定する。
オンライン・デプロイメント・ラングフロー
ハグ顔：使用中このリンクスペースをクローンして、ラングフローのワークスペースを作成します。
グーグル・クラウド・プラットフォームクリックして配備する ラングフロー
このテンプレートを使用して、Railwayに配備する。 ラングフロー1.0プレビューまたは、このテンプレートを使って配置する。 ラングフロー 0.6.x.
レンダリング時展開ラングフロー
