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Langflow 是面向开发者的低代码构建工具,将可视化流程编辑与 Python 自定义相结合,用于创建 AI 智能体、检索增强生成(RAG)应用和 MCP 服务器,并支持将流程通过 API 提供给其他应用使用。

什么是 Langflow?

Langflow 是一款低代码 AI 构建工具,用于创建和部署智能体应用、检索增强生成(RAG)应用以及模型上下文协议(MCP)服务器。它将可视化流程编辑器与 Python 自定义相结合,让开发者能够将模型、数据源和工具连接起来,构建可运行的应用。

其核心工作流程包括组装可复用组件、运行流程,以及通过 API 提供流程调用。开发者可以为应用选择模型和向量数据库,迭代优化流程,并通过开源软件或云端账户进行部署。

Langflow 能做什么?

可视化流程构建

通过拖放组件和可视化状态流程组装工作流。数百个预构建流程和组件为应用构建与迭代提供起点。

Python 自定义

当工作流需要超出可视化配置范围的逻辑时,可使用 Python 自定义组件和应用行为。

模型与数据集成

切换和比较模型,连接向量数据库与外部工具。列出的集成包括 Anthropic、Ollama、Mistral、Qdrant、Weaviate、Google Drive 和 Slack。

智能体工具访问

运行单个或多个智能体,并将流程组件用作工具。智能体配置包括指令、模型提供商和工具输入。

结构化输出生成

使用语言模型按照定义的输出模式,从非结构化文本中提取结构化数据,支持需要统一结果格式的工作流。

API 部署

将流程作为 API 提供给其他应用调用。Langflow 支持自行部署和云端部署,帮助将工作流投入生产环境。

使用场景

“通话转录与客服分析”

使用 AssemblyAI 将音频文件转换为转录文本,再按主题、情绪、解决状态和紧急程度对通话进行分类。该工作流会保留转录文本及其分类结果,以供后续分析。

“文档信息提取”

将非结构化的 PDF、电子邮件和网页转换为机器可读的数据。结合文档处理与基于模式的输出生成,为下游工作流准备提取的信息。

“文档分块分类”

导入文件,将内容拆分为文本块,并在面向文档和知识库的文档处理工作流中对这些文本块进行分类。

“CSV 查询助手”

以 CSV 查询助手模板为起点,构建可处理上传文件的助手,实现自动化文档分析和数据查询。

常见问题

开始构建时需要编写 Python 代码吗?

Langflow 提供可视化编辑器和预构建组件,供你组装流程。当你需要修改组件或添加应用特定行为时,可以使用 Python 进行自定义。

如何在流程中配置模型?

语言模型组件允许你选择提供商和模型、输入 API 密钥,并提供输入消息和系统消息。已发布的示例展示了 OpenAI 模型的配置方式。

构建过程中可以查看流程的聊天输出吗?

可以。聊天输出组件会在交互试验区中显示消息,让你能够查看所连接流程的输出。

可以免费开始使用吗?

网站提供免费的入门使用和免费云端账户,也提供可供自行部署的开源版本。

快速信息

产品类别
低代码 AI 应用构建工具
主要用户
构建 AI 工作流的开发者
自定义语言
Python
应用类型
AI 智能体、RAG 应用和 MCP 服务器
网站
https://langflow.org

Langflow 流量分析

流量数据仅供参考。

域名评分
73

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