Langflow
Langflow 是一个低代码、开源框架，它提供了一个直观的可视化界面，用于使用任何 LLM、API 或向量数据库构建多代理和 RAG（检索增强生成）AI 应用程序。
https://www.langflow.org/?ref=aipure&utm_source=aipure
产品信息
更新于：2025年02月20日
什么是 Langflow
Langflow 是一个由 Python 驱动的工具，使开发人员能够通过拖放界面快速原型设计和构建 AI 应用程序。它充当 LangChain 组件的图形用户界面，允许用户在不编写大量代码的情况下试验和创建复杂的 AI 工作流程。该平台是完全可定制的，并且与任何语言模型、向量存储或 API 无关，使其对于不同的用例具有高度的灵活性。无论是构建聊天机器人、RAG 系统还是多代理应用程序，Langflow 都提供了一种可访问的方式来设计和部署 AI 解决方案。
Langflow 的主要功能
Langflow是一个低代码、可视化框架，用于构建人工智能应用程序，专门设计用于创建多代理和检索增强生成（RAG）系统。它提供了一个基于Python的拖放界面，允许开发人员通过可视化组件构建复杂的人工智能工作流程，同时保持对任何特定LLM或向量存储的不可知性。该平台结合了可视化开发的简易性和可定制Python代码的强大功能，使其易于快速原型设计，同时保持生产部署所需的灵活性。
可视化流程构建器: 拖放界面，用于创建具有可视化组件的AI工作流程，并在聊天体验中提供即时预览功能
基于Python的自定义: 完整的Python集成，允许开发人员自定义任何组件，同时保持可视化工作流程结构
模型和数据库无关: 与各种LLM、向量存储和数据库兼容，在选择技术堆栈方面具有灵活性
企业级部署: 提供自托管和云部署选项，具有企业级安全功能，包括ISO、HIPAA、SOC 2和PCI合规性
Langflow 的使用场景
AI代理开发: 构建和部署可以访问多种工具和API以执行复杂任务的AI代理
RAG系统实施: 创建复杂的文档检索和生成系统，用于处理和分析大量数据
快速原型设计: 快速实验和测试AI功能创意，而无需大量的编码要求
企业AI集成: 将AI功能集成到现有业务系统中，具有安全、可扩展的部署选项
优点
直观的可视化界面减少了开发时间
通过Python自定义实现高灵活性
强大的企业安全功能
庞大的预构建组件和集成生态系统
缺点
需要Python 3.7或更高版本
复杂自定义的学习曲线
某些功能可能需要云部署
如何使用 Langflow
安装: 使用 pip 安装 Langflow：'pip install langflow'（需要 Python 3.10-3.12）。或者，您可以使用 DataStax Langflow 云服务进行零设置。
启动 Langflow: 运行 'langflow run' 命令以启动 Langflow 服务器。通过浏览器在 http://localhost:8501 访问 UI
创建新流程: 从 Langflow 仪表板中，单击“新建流程”以从空白画布开始。工作区是您通过连接组件来构建 AI 应用程序的地方。
添加组件: 将组件从左侧边栏拖放到您的工作区中。组件包括聊天输入、模型、提示、代理、工具等。
连接组件: 通过在其端口之间拖动线来连接组件，以创建应用程序中数据和逻辑的流程。
配置组件: 单击组件以配置其设置，如 API 密钥、参数和提示。使用“设置”中的“全局变量”来管理凭据。
在 Playground 中测试: 单击“Playground”以在交互式聊天界面中测试您的流程。输入查询以验证行为。
部署流程: 将您的流程导出为 API 或 Python 代码以进行生产部署。或者，直接部署到 DataStax Langflow 云以进行托管。
监控和调试: 使用与 LangSmith、LangFuse 或 LangWatch 等工具的集成来监控性能并调试生产中的问题。
Langflow 常见问题
Langflow是一个低代码AI构建器和可视化框架，用于创建RAG（检索增强生成）和多代理AI应用程序。它提供了一个拖放界面，由Python驱动，完全可定制，并且与任何LLM或向量存储无关。
Langflow 网站分析
Langflow 流量和排名
508.5K
每月访问量
#129140
全球排名
#376
类别排名
流量趋势：Nov 2024-Jan 2025
Langflow 用户洞察
00:01:37
平均访问时长
1.96
每次访问页数
50.23%
用户跳出率
Langflow 的热门地区
IN: 24.52%
US: 20.3%
BR: 4.71%
CN: 2.87%
FR: 2.75%
Others: 44.85%
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