Langflow
Langflow 是一個低代碼、開源框架，它提供了一個直觀的可視化界面，用於使用任何 LLM、API 或向量數據庫構建多代理和 RAG（檢索增強生成）AI 應用程序。
https://www.langflow.org/?ref=aipure&utm_source=aipure
產品資訊
更新時間：2025年02月20日
什麼是 Langflow
Langflow 是一個基於 Python 的工具，使開發人員能夠通過拖放界面快速原型設計和構建 AI 應用程序。它充當 LangChain 組件的圖形用戶界面，允許用戶在不編寫大量代碼的情況下試驗和創建複雜的 AI 工作流程。該平台是完全可定制的，並且與任何語言模型、向量存儲或 API 無關，使其對於不同的用例具有高度的靈活性。無論是構建聊天機器人、RAG 系統還是多代理應用程序，Langflow 都提供了一種可訪問的方式來設計和部署 AI 解決方案。
Langflow 的主要功能
Langflow 是一個低代碼、可視化框架，用於構建 AI 應用程式，專為創建多代理和檢索增強生成 (RAG) 系統而設計。它提供了一個基於 Python 的拖放介面，允許開發人員通過可視化組件構建複雜的 AI 工作流程，同時保持對任何特定 LLM 或向量存儲的不可知性。該平台結合了可視化開發的便利性和可自定義 Python 代碼的強大功能，使其易於快速原型設計，同時保持生產部署所需的靈活性。
可視化流程構建器: 拖放介面，用於創建具有可視化組件的 AI 工作流程，並在聊天體驗中提供即時預覽功能
基於 Python 的自定義: 完整的 Python 整合，允許開發人員自定義任何組件，同時保持可視化工作流程結構
模型和數據庫不可知: 與各種 LLM、向量存儲和數據庫兼容，在選擇技術堆疊方面提供靈活性
企業級部署: 提供自託管和雲部署選項，具有企業級安全功能，包括 ISO、HIPAA、SOC 2 和 PCI 合規性
Langflow 的使用案例
AI 代理開發: 構建和部署可以訪問多個工具和 API 以執行複雜任務的 AI 代理
RAG 系統實施: 創建複雜的文檔檢索和生成系統，用於處理和分析大量數據
快速原型設計: 快速實驗和測試 AI 功能想法，而無需大量的編碼要求
企業 AI 整合: 將 AI 功能整合到現有業務系統中，具有安全、可擴展的部署選項
優點
直觀的可視化介面減少了開發時間
通過 Python 自定義實現高靈活性
強大的企業安全功能
龐大的預構建組件和整合生態系統
缺點
需要 Python 3.7 或更高版本
複雜自定義的學習曲線
某些功能可能需要雲部署
如何使用 Langflow
安裝: 使用 pip 安裝 Langflow：'pip install langflow'（需要 Python 3.10-3.12）。或者，您可以使用 DataStax Langflow 雲服務進行零設置。
啟動 Langflow: 運行 'langflow run' 命令以啟動 Langflow 伺服器。通過瀏覽器在 http://localhost:8501 訪問 UI
創建新流程: 從 Langflow 儀表板中，單擊 '新建流程' 以從空白畫布開始。工作區是您通過連接組件來構建 AI 應用程序的地方。
添加組件: 將組件從左側邊欄拖放到您的工作區中。組件包括聊天輸入、模型、提示、代理、工具等。
連接組件: 通過在其端口之間拖動線條來連接組件，以創建應用程序中數據和邏輯的流動。
配置組件: 單擊組件以配置其設置，例如 API 密鑰、參數和提示。使用設置中的全局變量來管理憑據。
在 Playground 中測試: 單擊 'Playground' 以在交互式聊天界面中測試您的流程。輸入查詢以驗證行為。
部署流程: 將您的流程導出為 API 或 Python 代碼以進行生產部署。或者，直接部署到 DataStax Langflow 雲以進行託管。
監控和調試: 使用與 LangSmith、LangFuse 或 LangWatch 等工具的集成來監控性能並調試生產中的問題。
Langflow 常見問題
Langflow 是一個低代碼 AI 建構器和視覺化框架，用於創建 RAG（檢索增強生成）和多代理 AI 應用程式。它提供了一個拖放介面，並由 Python 提供支持，完全可自定義，並且與任何 LLM 或向量儲存無關。
Langflow 網站分析
Langflow 流量和排名
508.5K
每月訪問量
#129140
全球排名
#376
類別排名
流量趨勢：Nov 2024-Jan 2025
Langflow 用戶洞察
00:01:37
平均訪問時長
1.96
每次訪問的頁面數
50.23%
用戶跳出率
Langflow 的主要地區
IN: 24.52%
US: 20.3%
BR: 4.71%
CN: 2.87%
FR: 2.75%
Others: 44.85%
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