Langflow 是一种用于构建多代理和 RAG 应用程序的全新可视化框架。它是开源的、由 Python 提供支持的、完全可定制的、与 LLM 和向量存储无关的。其直观的界面可以轻松操作 AI 构建块,使开发人员能够快速制作原型并将他们的想法转化为强大的现实世界解决方案。
✨ 核心功能
- 基于 Python并且与模型、API、数据源或数据库无关。
- 用于拖放构建和测试工作流程的可视化 IDE 。
- 通过逐步控制立即测试和迭代工作流程的游乐场。
- 多代理编排和对话管理和检索。
- 免费云服务,几分钟内即可开始使用,无需设置。
- 作为 API 发布或作为 Python 应用程序导出。
- 通过 LangSmith、LangFuse 或 LangWatch 集成实现可观察性。
- 通过免费的 DataStax Langflow 云服务实现企业级安全性和可扩展性。
- 仅使用 Python即可自定义工作流程或完全创建流程。
- 生态系统集成作为任何模型、API 或数据库的可重复使用组件。
📦安装
DataStax
开始使用 Langflow 最简单的方法是通过 DataStax 云服务!
DataStax Langflow是与Astra DB集成的 Langflow 托管版本 。无需安装或设置,几分钟内即可启动并运行。 免费注册。
本地安装 Langflow
Langflow 需要 您的系统上安装 Python 3.10 或更高版本以及 pip 或 pipx 。
使用 pip 安装 Langflow:
python -m pip install langflow -U
使用 pipx 安装 Langflow:
pipx install langflow --python python3.10 --fetch-missing-python
Pipx 可以使用为您获取缺少的 Python 版本 --fetch-missing-python
,但您也可以手动安装 Python 版本。使用 --force-reinstall
确保您拥有最新版本的 Langflow 及其依赖项。
⛓️ 运行Langflow
- 要运行 Langflow,请输入以下命令。
python -m langflow run
http://127.0.0.1:7860
通过基于 Chromium 的浏览器访问,确认本地 Langflow 实例已启动 。
基本提示
提示作为大型语言模型 (LLM) 的输入,充当人类指令和计算任务之间的接口。
通过向 LLM 提交自然语言请求,您可以获得答案、生成文本并解决问题。
本节演示了如何使用 Langflow 的提示工具向 LLM 发出基本提示,以及各种提示策略如何影响您的结果。
创建基本提示项目
- 在 Langflow 仪表板中,单击 “新项目”。
- 选择 基本提示。
- 基本提示流程 已创建。
此流程允许您通过 Prompt组件与OpenAI组件聊天 。
检查 提示 组件。 模板 字段指示 LLM Answer the user as if you were a pirate.
这应该很有趣…
- 要为OpenAI组件创建环境变量 , 请在OpenAI API 密钥 字段中单击 地球 按钮,然后单击 添加新变量。
- 在 变量名称 字段中,输入
openai_api_key
。 - 在 值 字段中,粘贴您的 OpenAI API 密钥 (
sk-...
)。 - 单击 “保存变量”。
- 在 变量名称 字段中,输入
运行
- 点击 控制面板上的Playground 按钮(工作区右下方)。在这里您可以与 AI 进行交互。
- 输入一条消息并按 Enter。机器人应该会以明显的盗版方式做出回应!
修改提示以获得不同的结果
- 要修改提示结果, 请在提示 模板中单击 模板 字段。 将打开编辑提示 窗口。
- 或许换个
Answer the user as if you were a pirate
角色Answer the user as if you were Hermione Granger.
- 再次运行工作流。响应将明显不同。
AI博客生成器
使用 OpenAI 构建一个使用 URL 作为参考内容的博客编写器。
先决条件
博客作者
创建博客作者项目
- 在 Langflow 仪表板中,单击 “新项目”。
- 选择 博客作者。
- 显示博客编辑器的工作区 。
此流程使用Prompt、 OpenAI和 Chat Output组件创建一次性文章生成器 ,并增强了来自 URL 和 Instructions 组件的参考内容和说明。
提示 的模板字段 如下所示:
该 值从Instructions{instructions}
组件 接收 。 从 URL 列表中接收一个或多个。{references}
- URL从一个或多个网络链接中提取原始文本和元数据。
- 解析数据将来自URL组件的数据转换为纯文本以提供提示。
运行博客作家
- 点击 Playground 按钮。在这里你可以与有权访问URL内容的 AI 聊天。
- 单击 闪电 图标来运行它。
- 要写一些不同的东西,请更改 URL组件中的值并调整Playground 左侧栏上的说明。再试一次,看看 LLM 构建了什么。
网址:https://docs.langflow.org/