Langflow는 무료로 사용할 수 있습니까?

예, Langflow는 무료로 사용할 수 있습니다. 개발자는 무료 계정을 만들어 클라우드 서비스 또는 자체 호스팅 버전을 사용하여 Langflow 애플리케이션을 구축, 테스트 및 배포할 수 있습니다.

Langflow의 배포 옵션은 무엇입니까?

Langflow는 두 가지 배포 옵션을 제공합니다. 1) 클라우드: 설정이 필요 없는 DataStax Langflow 호스팅 환경, 2) 자체 관리: 로컬에 설치하여 자체 환경에서 Langflow를 실행합니다.

Langflow는 어떤 통합을 지원합니까?

Langflow는 OpenAI, HuggingFace, Google Cloud, Azure, MongoDB, Pinecone 및 기타 여러 데이터 소스, 모델 및 벡터 스토어와 같은 인기 서비스를 포함하여 수백 개의 통합을 지원합니다. 필요한 경우 사용자는 사용자 정의 구성 요소를 구축할 수도 있습니다.

Langflow의 주요 기능은 무엇입니까?

주요 기능으로는 드래그 앤 드롭 인터페이스를 사용한 시각적 흐름 구축, Python 사용자 정의 기능, 사전 구축된 구성 요소 및 흐름, API로 배포하는 기능, 엔터프라이즈급 보안 및 확장성, 다양한 데이터 소스 및 모델과의 통합이 있습니다.

Langflow

WebsiteFree TrialNo-Code & Low-Code AI Code Assistant

Langflow는 모든 LLM, API 또는 벡터 데이터베이스를 사용하여 다중 에이전트 및 RAG(검색 증강 생성) AI 애플리케이션을 구축하기 위한 직관적인 시각적 인터페이스를 제공하는 로우 코드 오픈 소스 프레임워크입니다.

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https://www.langflow.org/?ref=aipure&utm_source=aipure

개요
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제품 정보

업데이트됨:Feb 20, 2025

Langflow 월간 트래픽 동향

Langflow은(는) 지난달 508.5k회 방문을 기록했으며, 이는 49%의 중간 정도의 성장을(를) 보여줍니다. 저희 분석에 따르면 이러한 추세는 AI 도구 분야의 일반적인 시장 동향과 일치합니다.

과거 트래픽 보기

Langflow이란?

Langflow는 개발자가 드래그 앤 드롭 인터페이스를 통해 AI 애플리케이션을 신속하게 프로토타입하고 구축할 수 있도록 지원하는 Python 기반 도구입니다. LangChain 구성 요소를 위한 그래픽 사용자 인터페이스 역할을 하여 사용자가 광범위한 코드를 작성하지 않고도 복잡한 AI 워크플로를 실험하고 만들 수 있도록 합니다. 이 플랫폼은 완전히 사용자 정의가 가능하며 언어 모델, 벡터 저장소 또는 API에 구애받지 않아 다양한 사용 사례에 매우 유연합니다. 챗봇, RAG 시스템 또는 다중 에이전트 애플리케이션을 구축하든 Langflow는 AI 솔루션을 설계하고 배포할 수 있는 접근 가능한 방법을 제공합니다.

Langflow의 주요 기능

Langflow는 AI 애플리케이션 구축을 위한 로우 코드 시각적 프레임워크이며, 특히 멀티 에이전트 및 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 시스템 생성을 위해 설계되었습니다. 개발자가 시각적 구성 요소를 통해 복잡한 AI 워크플로우를 구축할 수 있도록 파이썬 기반 드래그 앤 드롭 인터페이스를 제공하며, 특정 LLM 또는 벡터 저장소에 구애받지 않습니다. 이 플랫폼은 시각적 개발의 용이성과 사용자 정의 가능한 파이썬 코드의 강력함을 결합하여 빠른 프로토타입 제작이 가능하며, 프로덕션 배포에 필요한 유연성을 유지합니다.

시각적 흐름 빌더: 시각적 구성 요소로 AI 워크플로우를 생성하고 채팅 환경에서 즉각적인 미리보기 기능을 제공하는 드래그 앤 드롭 인터페이스입니다.

파이썬 기반 사용자 정의: 개발자가 시각적 워크플로우 구조를 유지하면서 모든 구성 요소를 사용자 정의할 수 있도록 완벽한 파이썬 통합을 제공합니다.

모델 및 데이터베이스 독립성: 다양한 LLM, 벡터 저장소 및 데이터베이스와 호환되어 기술 스택 선택에 유연성을 제공합니다.

엔터프라이즈 지원 배포: ISO, HIPAA, SOC 2 및 PCI 준수를 포함한 엔터프라이즈급 보안 기능과 함께 자체 호스팅 및 클라우드 배포 옵션을 모두 제공합니다.

Langflow의 사용 사례

AI 에이전트 개발: 복잡한 작업을 수행하기 위해 여러 도구 및 API에 액세스할 수 있는 AI 에이전트를 구축하고 배포합니다.

RAG 시스템 구현: 대량의 데이터를 처리하고 분석하기 위한 정교한 문서 검색 및 생성 시스템을 만듭니다.

빠른 프로토타입 제작: 광범위한 코딩 요구 사항 없이 AI 기능 아이디어를 빠르게 실험하고 테스트합니다.

엔터프라이즈 AI 통합: 안전하고 확장 가능한 배포 옵션을 통해 AI 기능을 기존 비즈니스 시스템에 통합합니다.

장점

직관적인 시각적 인터페이스로 개발 시간을 단축합니다.

파이썬 사용자 정의로 높은 유연성을 제공합니다.

강력한 엔터프라이즈 보안 기능을 제공합니다.

미리 빌드된 구성 요소 및 통합의 대규모 생태계를 제공합니다.

단점

Python 3.7 이상이 필요합니다.

복잡한 사용자 정의를 위한 학습 곡선이 있습니다.

일부 기능은 클라우드 배포가 필요할 수 있습니다.

Langflow 사용 방법

설치: pip를 사용하여 Langflow를 설치합니다. 'pip install langflow' (Python 3.10-3.12 필요). 또는 설정이 필요 없는 DataStax Langflow 클라우드 서비스를 사용할 수 있습니다.

Langflow 실행: 'langflow run' 명령을 실행하여 Langflow 서버를 시작합니다. 브라우저(http://localhost:8501)를 통해 UI에 액세스합니다.

새 흐름 만들기: Langflow 대시보드에서 '새 흐름'을 클릭하여 빈 캔버스로 시작합니다. 작업 공간은 구성 요소를 연결하여 AI 애플리케이션을 구축하는 곳입니다.

구성 요소 추가: 왼쪽 사이드바에서 작업 공간으로 구성 요소를 끌어다 놓습니다. 구성 요소에는 채팅 입력, 모델, 프롬프트, 에이전트, 도구 등이 포함됩니다.

구성 요소 연결: 포트 사이에 선을 끌어 구성 요소를 연결하여 애플리케이션에서 데이터와 논리의 흐름을 만듭니다.

구성 요소 구성: 구성 요소를 클릭하여 API 키, 매개변수 및 프롬프트와 같은 설정을 구성합니다. 설정에서 전역 변수를 사용하여 자격 증명을 관리합니다.

플레이그라운드에서 테스트: '플레이그라운드'를 클릭하여 대화형 채팅 인터페이스에서 흐름을 테스트합니다. 쿼리를 입력하여 동작을 확인합니다.

흐름 배포: 프로덕션 배포를 위해 흐름을 API 또는 Python 코드로 내보냅니다. 또는 관리형 호스팅을 위해 DataStax Langflow 클라우드에 직접 배포합니다.

모니터링 및 디버깅: LangSmith, LangFuse 또는 LangWatch와 같은 도구와의 통합을 사용하여 프로덕션에서 성능을 모니터링하고 문제를 디버깅합니다.

Langflow 자주 묻는 질문

Langflow는 로우 코드 AI 빌더이자 RAG(검색 증강 생성) 및 다중 에이전트 AI 애플리케이션 생성을 위한 시각적 프레임워크입니다. 드래그 앤 드롭 인터페이스를 제공하며 Python으로 구동되며, 완전히 사용자 정의 가능하고 모든 LLM 또는 벡터 스토어에 구애받지 않습니다.