Langflow: uma ferramenta de baixo código para criar fluxos de trabalho e inteligências de IA avançados

Introdução geral

O Langflow é uma ferramenta de baixo código projetada para que os desenvolvedores criem poderosos agentes e fluxos de trabalho de IA. Ele suporta o uso de qualquer API, modelo ou banco de dados, simplificando o desenvolvimento de aplicativos complexos de IA. O Langflow oferece uma interface visual intuitiva que permite aos usuários criar e implantar rapidamente soluções de IA com componentes de arrastar e soltar para uma ampla gama de cenários de aplicativos de IA.

Experiência on-line: https://www.datastax.com/products/langflow

Lista de funções

• Construção de fluxo de trabalho visualCrie facilmente fluxos de trabalho de IA complexos arrastando e soltando componentes.
• Suporte a vários agentesExecute um ou vários agentes para acessar todos os componentes como ferramentas.
• Personalização do PythonPersonalize qualquer conteúdo com código Python.
• componente pré-construídoEscolha entre centenas de fluxos e componentes pré-construídos para iniciar projetos rapidamente.
• implantação de nuvemImplante e dimensione aplicativos de IA em uma plataforma de nuvem segura.
• Integração de ferramentas existentesConecte-se a fontes de dados, modelos ou armazenamentos de vetores existentes para dar suporte à criação de componentes personalizados.

Usando a Ajuda

Processo de instalação

1. Instalação do Langflow::

   pip install langflow

2. Criando o primeiro projeto::
   • Abra um terminal e execute o seguinte comando para iniciar o Langflow: bash
langflow

   • Abra seu navegador e acesse http://localhost:8080, entre na interface Langflow.

Diretrizes para uso

1. Criação de fluxos de trabalho::
   • Na interface do Langflow, clique no botão "New Workflow" (Novo fluxo de trabalho).
   • Arraste e solte o componente desejado da biblioteca de componentes à esquerda para o espaço de trabalho.
   • Conecte os componentes para definir o fluxo de dados e a lógica.
2. Componentes de configuração::
   • Clique em Components (Componentes) para abrir o painel de configuração.
   • Defina os parâmetros do componente conforme necessário, como chave de API, tipo de modelo, etc.
3. Execução e teste::
   • Quando a configuração estiver concluída, clique no botão Run (Executar) para executar o fluxo de trabalho.
   • Visualize os resultados da execução e os registros no painel direito para depuração e otimização.
4. Implementação na nuvem::
   • Na interface do Langflow, clique no botão "Deploy" (Implantar).
   • Selecione uma plataforma de nuvem (por exemplo, GCP, AWS, etc.) e siga as instruções para concluir a configuração da implantação.
   • Depois de implantado, obtenha o URL de acesso para compartilhar e usar seu aplicativo de IA.

Operação detalhada da função

• Criação de chatbots inteligentes::
  • Use o componente "Prompt" para definir a lógica de diálogo do chatbot.
  • Conecte o componente "OpenAIModel" e selecione o modelo GPT para geração de diálogo.
  • Configure os componentes ChatInput e ChatOutput para manipular a entrada e a saída do usuário.
• Criação de um sistema de análise de documentos::
  • Use o componente "DocumentLoader" para carregar os dados do documento.
  • Conecte-se ao componente "VectorStore" para armazenar e recuperar vetores de documentos.
  • Geração de pesquisa aprimorada usando o componente "RAG" para gerar relatórios de análise.
• Gerar conteúdo::
  • Defina modelos de geração de conteúdo usando o componente "ContentGenerator".
  • Conecte o componente "LanguageModel" e selecione o modelo de idioma apropriado para gerar o conteúdo.
  • Configure o componente "Output" para exportar o conteúdo gerado.

Langflow de implantação on-line

Face de abraço: usandoeste linkClone o espaço para criar um espaço de trabalho Langflow.

No Google Cloud PlatformClique para implementar Langflow.

Use esse modelo para implementar no Railway Visualização do Langflow 1.0ou implantado usando este modelo Langflow 0.6.x.

Na renderizaçãoimplementaçõesLangflow.

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