Langflow: 강력한 AI 인텔리전스 및 워크플로우를 구축하기 위한 로우코드 도구

일반 소개

Langflow는 개발자가 강력한 AI 에이전트와 워크플로를 구축할 수 있도록 설계된 로우코드 툴입니다. 모든 API, 모델 또는 데이터베이스의 사용을 지원하여 복잡한 AI 애플리케이션 개발을 간소화하며, Langflow는 직관적인 시각적 인터페이스를 제공하여 사용자가 다양한 AI 애플리케이션 시나리오를 위한 드래그 앤 드롭 구성 요소를 사용하여 AI 솔루션을 빠르게 만들고 배포할 수 있도록 합니다.

온라인 체험: https://www.datastax.com/products/langflow

기능 목록

시각적 워크플로 구축컴포넌트를 끌어다 놓아 복잡한 AI 워크플로를 쉽게 만들 수 있습니다.
멀티 에이전트 지원단일 또는 여러 에이전트를 실행하여 모든 구성 요소에 도구로 액세스할 수 있습니다.
Python 사용자 지정파이썬 코드로 콘텐츠를 사용자 지정합니다.
사전 빌드된 구성 요소미리 빌드된 수백 개의 스트림과 컴포넌트 중에서 선택하여 프로젝트를 빠르게 시작하세요.
클라우드 배포안전한 클라우드 플랫폼에서 AI 애플리케이션을 배포하고 확장하세요.
기존 도구의 통합기존 데이터 소스, 모델 또는 벡터 스토어에 연결하여 사용자 지정 컴포넌트 구축을 지원합니다.

도움말 사용

설치 프로세스

Langflow 설치::

   pip install langflow

첫 번째 프로젝트 만들기::
- 터미널을 열고 다음 명령을 실행하여 Langflow를 시작합니다: bash langflow
- 브라우저를 열고 다음 사이트를 방문하세요. http://localhost:8080를 클릭하고 Langflow 인터페이스로 들어갑니다.

사용 가이드라인

워크플로 만들기::
- Langflow 인터페이스에서 "새 워크플로" 버튼을 클릭합니다.
- 왼쪽의 컴포넌트 라이브러리에서 원하는 컴포넌트를 작업 영역으로 끌어다 놓습니다.
- 컴포넌트를 연결하여 데이터 흐름과 로직을 정의하세요.
구성 구성 요소::
- 구성 요소를 클릭하여 구성 패널을 엽니다.
- API 키, 모델 유형 등 필요에 따라 구성 요소의 매개 변수를 설정합니다.
실행 및 테스트::
- 구성이 완료되면 실행 버튼을 클릭하여 워크플로를 실행합니다.
- 디버깅 및 최적화를 위해 오른쪽 패널에서 실행 결과와 로그를 확인합니다.
클라우드에 배포::
- Langflow 인터페이스에서 "배포" 버튼을 클릭합니다.
- 클라우드 플랫폼(예: GCP, AWS 등)을 선택하고 지시에 따라 배포 구성을 완료합니다.
- 배포가 완료되면 AI 앱을 공유하고 사용할 수 있는 액세스 URL을 받습니다.

세부 기능 작동

지능형 챗봇 만들기::
- '프롬프트' 구성 요소를 사용하여 챗봇의 대화 로직을 정의합니다.
- "OpenAIModel" 컴포넌트를 연결하고 대화 생성을 위한 GPT 모델을 선택합니다.
- 사용자 입력 및 출력을 처리하도록 ChatInput 및 ChatOutput 구성 요소를 구성합니다.
문서 분석 시스템 구축::
- 문서 데이터를 로드하려면 "DocumentLoader" 컴포넌트를 사용합니다.
- 문서 벡터를 저장하고 검색하려면 "VectorStore" 컴포넌트에 연결하세요.
- 분석 보고서 생성을 위해 'RAG' 구성 요소를 사용하여 검색 생성 기능이 향상되었습니다.
콘텐츠 생성::
- 콘텐츠 생성 템플릿은 "ContentGenerator" 컴포넌트를 사용하여 정의합니다.
- '언어 모델' 컴포넌트를 연결하고 콘텐츠를 생성할 적절한 언어 모델을 선택합니다.
- 생성된 콘텐츠를 내보내도록 '출력' 컴포넌트를 구성합니다.