大模型学习系列（三）大模型开发工具之Langflow

目前开源的大模型开发工具非常多，本文介绍下Langflow这个工具。

一、LangFlow介绍

LangFlow[1] 是一款低代码、可视化的 AI 应用构建工具，专为快速搭建和实验 LangChain 流水线而设计。通过拖拽式界面，用户可以轻松创建复杂的 AI 工作流，无需编写大量代码。它支持多代理对话管理和 RAG（检索增强生成）应用，适用于构建智能聊天机器人、文档分析系统和内容生成工具等场景。

LangFlow 提供了丰富的预构建组件和模板，用户可以通过 Python 代码对组件进行自定义，满足不同场景的需求。此外，用户可以将工作流以 API 形式发布，或导出为 Python 应用程序，方便集成到其他系统中。

LangFlow的开源地址是：LangFlow开源。

LangFlow相关的文档地址是：LangFlow官方文档

二、LangFlow核心功能

可视化工作流构建：通过拖拽组件，用户可以轻松创建复杂的 AI 工作流。

多代理支持：支持多代理的编排、对话管理和信息检索。

Python 自定义：用户可以使用 Python 代码对组件进行自定义。

预构建组件：提供数百个预构建的组件和模板，方便快速开始项目。

即时测试环境：内置的 Playground 功能允许用户实时测试和迭代工作流。

云部署与本地运行：支持在 DataStax Langflow 云平台免费部署，也支持本地运行。

API 发布与导出：用户可以将工作流发布为 API 或导出为 Python 应用程序。

生态系统集成：支持与 LangSmith、LangFuse 或 LangWatch 等工具集成，提供企业级安全性和可扩展性。

三、LangFlow 的技术原理

基于有向无环图（DAG）的执行引擎：当工作流运行时，LangFlow 会根据组件和连接线构建一个有向无环图（DAG）。DAG 的节点（组件）会按照依赖关系排序并依次执行，每个节点的输出结果会传递给依赖它的下一个节点，确保了工作流的高效执行和结果的正确性。

组件化设计与灵活性：LangFlow 的组件化设计支持用户根据需求选择或自定义组件。支持与多种模型、API 和数据库集成，开发者可以轻松扩展和复用组件。LangFlow 提供了数百个预构建的组件，满足不同场景的需求。

RAG（检索增强生成）支持：LangFlow 提供了对 RAG 的支持，通过智能文本分块模块将长文档结构化存储到向量数据库中，在查询时通过向量检索快速定位相关信息。

Python 驱动与开源特性：LangFlow 基于 Python 开发，完全开源，用户可以通过 Python 完全自定义工作流或扩展功能。

四、LangFlow部署

整个langflow部署一般我们直接使用docker部署即可。示例如下：

1、准备docker和docker-compose环境

2、执行

#下载源码
git clone  
#进入到langflow的docker目录
cd langflow/docker_example
#启动
docker-compose up -d

3、访问7860端口即可

备注：

1、LangFlow部署之后不需要登录，直接使用即可。