- Het stelt je in staat om AI-workflows te creëren met behulp van een visuele drag-and-drop-interface gebaseerd op LangChain.
- Elke ontworpen pipeline kan worden geëxporteerd en uitgevoerd als een REST API-eindpunt.
- Het ondersteunt de integratie van lokale modellen met behulp van Ollama om API-kosten te elimineren.
- Het biedt de mogelijkheid om aangepaste componenten te creëren met behulp van Python-scripts.
Hoe publiceer ik een Langflow-flow via de API? Als je graag AI-toepassingen wilt bouwen, maar geen zin hebt om je te verdiepen in eindeloze regels code, dan is Langflow precies wat je nodig hebt. Het is een open-source platform gebaseerd op Python waarmee je prototype LLM-workflows Dankzij een uiterst intuïtieve, visuele interface met slepen en neerzetten wordt het leven een stuk makkelijker voor iedereen die met LangChain wil experimenteren zonder er gek van te worden.
Het mooie van deze tool is dat hij complexe concepten voor prompt- en agent-engineering omzet in visuele blokken die je met lijnen verbindt. In feite is het net alsof je met LEGO-blokjes speelt, maar het resultaat is een krachtige AI-pipeline die je kunt integreren in je eigen projecten of als externe service kunt aanbieden aan anderen.
Kernbegrippen voor het beheersen van Langflow
Om niet onvoorbereid aan de slag te gaan, is het handig om een aantal fundamentele pijlers duidelijk te hebben. Ten eerste hebben we de AgentenDit zijn componenten die in staat zijn tot redeneren, zelfstandig beslissingen te nemen en acties uit te voeren, waarbij ze gebruikmaken van externe tools of API's om specifieke taken op te lossen.
Dan zijn er de Kettingendie niets meer zijn dan een reeks aanroepen naar een linguïstisch model, waarbij de reactie van de ene stap de volgende voedt. Dit is essentieel voor het creëren van dataverwerkingspipelines veel geavanceerder dan een simpel chatgesprek.
We mogen de InbeddingenDeze tools zetten tekst om in wiskundige vectoren, zodat AI de semantische betekenis kan begrijpen en intelligente zoekopdrachten kan uitvoeren. Daarbij komen nog de... LLMdie de kern van de engine vormen (zoals die van OpenAI, Cohere of HuggingFace), en de GeheugenDat is de reden waarom de bot niet vergeet waar je het twee minuten geleden over had.
Hoe publiceer en voer je je flows uit via de API?
Een van de grootste troeven van Langflow is dat elke flow die je op het scherm ontwerpt, kan worden aanroepen via een REST APIOm dit te bereiken, hoeft u alleen maar de codeknop in de gebruikersinterface te zoeken. Deze geeft u het benodigde eindpunt om de flow programmatisch vanuit uw applicatie te activeren.
Als u een dynamische workflow nodig heeft, kunt u dit definiëren. variabelen tussen accolades {variabele} binnen een PromptTemplate. Op deze manier kunt u bij het aanroepen van de API specifieke parameters doorgeven (zoals de naam van een stad of een document) en de AI zal deze in realtime integreren. Bovendien is het mogelijk om deze flows te integreren als een Interactieve widget rechtstreeks op uw website.
Geavanceerde installatie en implementatie
Als je op zoek bent naar een productieomgeving, dan kun je Langflow implementeren met DockerDit is de snelste en schoonste manier. Met één commando start je de server op poort 7860. Voor wie databehoud belangrijk vindt en zijn workflows niet wil verliezen bij het herstarten van de container, is dit essentieel. een opslagvolume koppelen.
Voor meer serieuze of door meerdere gebruikers gebruikte implementaties is de ideale oplossing om de SQLite-database te vervangen door PostgreSQL en voeg een reverse proxy zoals Nginx toe. Als je ook wilt besparen op de kosten van externe API's, kun je Langflow koppelen aan Ollama of vLLM om taalmodellen en embeddings lokaal uit te voeren en zo de kracht van je GPU te benutten.
Gebruiksscenario's en aanpassingsmogelijkheden
De mogelijkheden zijn eindeloos: van een simpele bot die je het weer vertelt op basis van een stad, tot een complexe PDF-parser Extraheer informatie en retourneer deze in JSON-formaat. Als de vooraf gedefinieerde blokken niet voldoende zijn, kunt u zelf blokken aanmaken. Aangepaste componenten Het schrijven van Python-scripts op basis van de CustomComponent-klasse, hetzij via de interface, hetzij extern.
Wat betreft de beveiliging, sinds versie 0.5 a verbeterd inlogsysteem Door middel van omgevingsvariabelen zorgt u ervoor dat uw gevoelige routes en workflows beschermd zijn tegen ongeautoriseerde toegang.
Deze tool sluit de cirkel tussen visuele experimenten en technische implementatie, waardoor elke ontwikkelaar van een idee naar een daadwerkelijke implementatie kan gaan. functioneel API-eindpunt Binnen enkele minuten, of u nu modellen in de cloud uitvoert of een gratis, lokale, particuliere infrastructuur opzet.
Gepassioneerd door technologie sinds hij klein was. Ik houd ervan om op de hoogte te zijn van de sector en vooral om deze te communiceren. Daarom houd ik mij al jaren bezig met communicatie op technologie- en videogamewebsites. Je kunt mij vinden als ik schrijf over Android, Windows, MacOS, iOS, Nintendo of elk ander gerelateerd onderwerp dat in je opkomt.