AI应用程序低代码构建平台Langflow

什么是 Langflow ?

Langflow 是一款适用于 RAG 和多智能体 AI 应用程序的低代码应用构建器。它基于 Python,并且与任何模型、API 或数据库无关。

软件的核心功能

  1. 基于 Python 并且与模型、API、数据源或数据库无关。
  2. 可视化集成开发环境,支持拖放构建和测试工作流。
  3. 提供游乐场,允许立即测试和逐步控制工作流的迭代。
  4. 多代理协调、对话管理和检索。
  5. 免费云服务,让您在几分钟内快速入门,无需设置。
  6. 可发布为 API 或导出为 Python 应用程序。
  7. 通过集成 LangSmithLangFuseLangWatch 实现可观察性。
  8. 企业级安全性和可扩展性,提供免费的 DataStax Langflow 云服务。
  9. 可以使用 Python 自定义工作流或完全创建流程。
  10. 生态系统集成,作为可重用组件适用于任何模型、API 或数据库。

详细的功能演示,可以参考官方的视频:https://www.bilibili.com/video/BV1Xb4SenE5S

Langflow 功能演示

安装

在群晖上以 Docker 方式安装。

在注册表中搜索 langflow ,选择第一个 langflowai/langflow,版本选择 latest

本文写作时, latest 版本对应为 v1.0.18

采用 docker-compose 安装,将下面的内容保存为 docker-compose.yml 文件

yaml 复制代码
version: "3.8"

services:
  langflow:
    image: langflowai/langflow:latest
    container_name: langflow-web
    pull_policy: always
    ports:
      - "7860:7860"
    volumes:
      - ./data:/app/langflow
    environment:
      - LANGFLOW_DATABASE_URL=postgresql://langflow:langflow@postgres:5432/langflow
    depends_on:
      - postgres

  postgres:
    image: postgres:16
    container_name: langflow-db
    # ports:
    #   - "5432:5432"
    volumes:
      - ./postgres:/var/lib/postgresql/data
    environment:
      POSTGRES_USER: langflow
      POSTGRES_PASSWORD: langflow
      POSTGRES_DB: langflow

关于环境变量的简单说明

可变
POSTGRES_USER 数据库用户
POSTGRES_PASSWORD 数据库用户对应的密码
POSTGRES_DB 数据库库名
LANGFLOW_DATABASE_URL 数据库访问 URL

一般来说,数据库连接地址的格式是: postgresql://<POSTGRES_USER>:<POSTGRES_PASSWORD>@<数据库主机>:<数据库端口>/<POSTGRES_DB>

然后执行下面的命令

bash 复制代码
# 新建文件夹 langflow 和 子目录
mkdir -p /volume1/docker/langflow/{data,postgres}

# 进入 langflow 目录
cd /volume1/docker/langflow

# 将 docker-compose.yml 放入当前目录

# 一键启动
docker-compose up -d

运行

在浏览器中输入 http://群晖IP:7860 就能看到主界面

Start Here 创建项目,会弹出模版供你选择

例如老苏选择了 Blog Writter

流程中默认使用的是 OpenAI,但老苏没有 Key

所以改成了 Ollama

文章传送门:本地大模型运行框架Ollama

测试了一下

忘了改中文了,再来一次

txt 复制代码
请参考以上内容的风格,撰写一篇关于 Langflow 和人工智能的新博客/教程。建议一些未涵盖的主题。并使用中文输出。

虽然时间有点长,但是效果似乎还不错

参考文档

langflow-ai/langflow: ⛓️ Langflow is a dynamic graph where each node is an executable unit. Its modular and interactive design fosters rapid experimentation and prototyping, pushing hard on the limits of creativity.

地址:https://github.com/langflow-ai/langflow
Langflow - Create your chatbot!

地址:https://www.langflow.org/
12 Expert Tips and Features for Building AI Apps VISUALLY with Langflow - YouTube

地址:https://www.youtube.com/watch?v=kinngWhaUKM

相关推荐
vocal13 分钟前
谷歌第七版Prompt Engineering—第一部分
人工智能
MonkeyKing_sunyuhua14 分钟前
5.6 Microsoft Semantic Kernel:专注于将LLM集成到现有应用中的框架
人工智能·microsoft·agent
arbboter22 分钟前
【AI插件开发】Notepad++ AI插件开发1.0发布和使用说明
人工智能·大模型·notepad++·ai助手·ai插件·aicoder·notepad++插件开发
IT_Octopus34 分钟前
AI工程pytorch小白TorchServe部署模型服务
人工智能·pytorch·python
果冻人工智能39 分钟前
AI军备竞赛:我们是不是正在造一个无法控制的神?
人工智能
暴龙胡乱写博客44 分钟前
OpenCV---图像预处理(四)
人工智能·opencv·计算机视觉
程序员辣条1 小时前
深度测评 RAG 应用评估框架:指标最全面的 RAGas
人工智能·程序员
curdcv_po1 小时前
字节跳动Trae:一款革命性的免费AI编程工具完全评测
人工智能·trae
程序员辣条1 小时前
为什么需要提示词工程?什么是提示词工程(prompt engineering)?为什么需要提示词工程?收藏我这一篇就够了!
人工智能·程序员·产品经理
孔令飞1 小时前
Go:终于有了处理未定义字段的实用方案
人工智能·云原生·go