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。
还没有评论,来说两句吧...