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:8080
를 클릭하고 Langflow 인터페이스로 들어갑니다.
- 터미널을 열고 다음 명령을 실행하여 Langflow를 시작합니다:
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.
온라인 배포 랭플로
포옹하는 얼굴: 사용이 링크공간을 복제하여 Langflow 워크스페이스를 만듭니다.
Google 클라우드 플랫폼에서클릭하여 배포 Langflow.
이 템플릿을 사용하여 Railway에 배포 Langflow 1.0 미리보기또는 이 템플릿을 사용하여 배포 Langflow 0.6.x.
렌더링 시배포Langflow.
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관련 문서
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