- Den lar deg lage AI-arbeidsflyter ved hjelp av et visuelt dra-og-slipp-grensesnitt basert på LangChain.
- Hver designede pipeline kan eksporteres og kjøres som et REST API-endepunkt.
- Den støtter integrering av lokale modeller ved bruk av Ollama for å eliminere API-kostnader.
- Det gir muligheten til å lage tilpassede komponenter ved hjelp av Python-skript.
Hvordan publiserer man en Langflow-flyt ved hjelp av API-et? Hvis du har lyst til å bygge AI-applikasjoner, men ikke vil slite med endeløse kodelinjer, er Langflow akkurat det du trenger. Det er en åpen kildekode-plattform basert på Python som lar deg prototype LLM-arbeidsflyter gjennom et superintuitivt dra-og-slipp visuelt grensesnitt, noe som gjør livet enklere for alle som vil eksperimentere med LangChain uten å bli gale.
Det fine med dette verktøyet er at det forvandler komplekse prompt- og agentutviklingskonsepter til visuelle blokker som du kobler sammen med linjer. I bunn og grunn er det som å leke med LEGO-klosser, men resultatet er en kraftig AI-rørledning som du kan integrere i dine egne prosjekter eller distribuere som en ekstern tjeneste som andre kan bruke.
Nøkkelkonsepter for å mestre Langflow
For å unngå å gå i blinde, er det nyttig å være tydelig på noen grunnleggende søyler. Først har vi Agentersom er komponenter som er i stand til å resonnere for å ta beslutninger og utføre handlinger på egenhånd, og som er avhengige av eksterne verktøy eller API-er for å løse spesifikke oppgaver.
Så er det de Kjedersom ikke er noe mer enn en sekvens av kall til en språklig modell der responsen på ett trinn gir næring til det neste. Dette er viktig for å skape databehandlingsrørledninger mye mer sofistikert enn en enkel prat.
Vi kan ikke glemme InnbyggingerDisse verktøyene konverterer tekst til matematiske vektorer slik at AI kan forstå den semantiske betydningen og utføre intelligente søk. I tillegg til alt dette følger... LLMsom er kjernemotoren (som de i OpenAI, Cohere eller HuggingFace), og Hukommelsesom er det som gjør at boten ikke glemmer hva du snakket om for to minutter siden.
Slik publiserer og kjører du flytene dine via API
En av Langflows kronjuveler er at enhver flyt du designer på skjermen kan påkalle via et REST APIFor å oppnå dette trenger du bare å se etter kodeknappen i brukergrensesnittet, som gir deg det nødvendige endepunktet for å utløse flyten programmatisk fra applikasjonen din.
Hvis du trenger at flyten skal være dynamisk, kan du definere variabler i krøllparenteser {variabel} i en PromptTemplate. På denne måten kan du, når du kaller API-et, sende det spesifikke parametere (som navnet på en by eller et dokument), og AI-en vil integrere dem i sanntid. Videre er det mulig å integrere disse flytene som en Interaktiv widget direkte på nettstedet ditt.
Avansert installasjon og distribusjon
Hvis du leter etter et produksjonsmiljø, kan du distribuer Langflow ved hjelp av DockerDette er den raskeste og reneste måten. Én enkelt kommando er alt som trengs for å starte serveren på port 7860. For de som trenger datapersistens og ikke vil miste arbeidsflytene sine når de starter containeren på nytt, er dette viktig. montere et lagringsvolum.
For mer seriøse implementeringer eller implementeringer med flere brukere er den ideelle løsningen å erstatte SQLite-databasen med PostgreSQL og legg til en omvendt proxy som Nginx. Hvis du også vil spare på kostnadene ved eksterne API-er, kan du koble Langflow til Ollama eller vLLM å kjøre språkmodeller og innebygginger lokalt, og dra nytte av kraften til GPU-en din.
Brukstilfeller og tilpasning
Mulighetene er uendelige: fra en enkel bot som forteller deg været basert på en by, til en kompleks PDF-parser trekke ut informasjon og returnere den i JSON-format. Hvis de forhåndsdefinerte blokkene ikke er nok, kan du opprette Tilpassede komponenter skrive Python-skript basert på CustomComponent-klassen, enten fra grensesnittet eller eksternt.
Angående sikkerhet, siden versjon 0.5 a forbedret innloggingssystem gjennom miljøvariabler, og sikrer at sensitive ruter og arbeidsflyter er beskyttet mot uautorisert tilgang.
Dette verktøyet lukker sløyfen mellom visuell eksperimentering og teknisk implementering, slik at enhver utvikler kan gå fra en idé til en funksjonelt API-endepunkt i løpet av få minutter, enten det er å kjøre modeller i skyen eller sette opp en gratis, privat lokal infrastruktur.
Lidenskapelig opptatt av teknologi siden han var liten. Jeg elsker å være oppdatert i sektoren og fremfor alt å formidle det. Derfor har jeg vært dedikert til kommunikasjon på teknologi- og videospillnettsteder i mange år. Du kan finne meg skrive om Android, Windows, MacOS, iOS, Nintendo eller andre relaterte emner som du tenker på.