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docs: Added Spanish README (#3451)

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Vinicios Silva 2024-08-20 15:41:13 -03:00 • committed by GitHub
commit 3531c07fb6
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173
README.ES.md Normal file
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@ -0,0 +1,173 @@
# [![Langflow](./docs/static/img/hero.png)](https://www.langflow.org)
<p align="center"><strong>
Un Framework visual para crear aplicaciones de agentes autónomos y RAG
</strong></p>
<p align="center" style="font-size: 12px;">
De código abierto, construido en Python, totalmente personalizable, agnóstico en cuanto a modelos y bases de datos
</p>
<p align="center" style="font-size: 12px;">
<a href="https://docs.langflow.org" style="text-decoration: underline;">Documentación</a> -
<a href="https://discord.com/invite/EqksyE2EX9" style="text-decoration: underline;">Únete a nuestro Discord</a> -
<a href="https://twitter.com/langflow_ai" style="text-decoration: underline;">Síguenos en X</a> -
<a href="https://huggingface.co/spaces/Langflow/Langflow" style="text-decoration: underline;">Demostración</a>
</p>
<p align="center">
<a href="https://github.com/langflow-ai/langflow">
<img src="https://img.shields.io/github/stars/langflow-ai/langflow">
</a>
<a href="https://discord.com/invite/EqksyE2EX9">
<img src="https://img.shields.io/discord/1116803230643527710?label=Discord">
</a>
</p>
<div align="center">
<a href="./README.md"><img alt="README en Inglés" src="https://img.shields.io/badge/English-d9d9d9"></a>
<a href="./README.PT.md"><img alt="README en Portugués" src="https://img.shields.io/badge/Português-d9d9d9"></a>
<a href="./README.ES.md"><img alt="README en Español" src="https://img.shields.io/badge/Español-d9d9d9"></a>
<a href="./README.zh_CN.md"><img alt="README en Chino Simplificado" src="https://img.shields.io/badge/简体中文-d9d9d9"></a>
<a href="./README.ja.md"><img alt="README en Japonés" src="https://img.shields.io/badge/日本語-d9d9d9"></a>
<a href="./README.KR.md"><img alt="README en Coreano" src="https://img.shields.io/badge/한국어-d9d9d9"></a>
</div>
<p align="center">
<img src="./docs/static/img/langflow_basic_howto.gif" alt="Tu GIF" style="border: 3px solid #211C43;">
</p>
# 📝 Contenido
- [📝 Contenido](#-contenido)
- [📦 Introducción](#-introducción)
- [🎨 Crear Flujos](#-crear-flujos)
- [Despliegue](#despliegue)
- [Despliegue usando Google Cloud Platform](#despliegue-usando-google-cloud-platform)
- [Despliegue en Railway](#despliegue-en-railway)
- [Despliegue en Render](#despliegue-en-render)
- [🖥️ Interfaz de Línea de Comandos (CLI)](#️-interfaz-de-línea-de-comandos-cli)
- [Uso](#uso)
- [Variables de Entorno](#variables-de-entorno)
- [👋 Contribuir](#-contribuir)
- [🌟 Contribuidores](#-contribuidores)
- [📄 Licencia](#-licencia)
# 📦 Introducción
Puedes instalar Langflow con pip:
```shell
# Asegúrate de tener >=Python 3.10 instalado en tu sistema.
# Instala la versión pre-release (recomendada para las actualizaciones más recientes)
python -m pip install langflow --pre --force-reinstall
# o versión estable
python -m pip install langflow -U
```
Luego, ejecuta Langflow con:
```shell
python -m langflow run
```
También puedes ver Langflow en [HuggingFace Spaces](https://huggingface.co/spaces/Langflow/Langflow). [Clona el Space usando este enlace](https://huggingface.co/spaces/Langflow/Langflow?duplicate=true) para crear tu propio espacio de trabajo de Langflow en minutos.
# 🎨 Crear Flujos
Crear flujos con Langflow es fácil. Simplemente arrastra los componentes desde la barra lateral al espacio de trabajo y conéctalos para comenzar a construir tu aplicación.
Explora editando los parámetros del prompt, agrupando componentes y construyendo tus propios componentes personalizados (Custom Components).
Cuando hayas terminado, puedes exportar tu flujo como un archivo JSON.
Carga el flujo con:
```python
from langflow.load import run_flow_from_json
results = run_flow_from_json("ruta/al/flujo.json", input_value="¡Hola, Mundo!")
```
# Despliegue
## Despliegue usando Google Cloud Platform
Sigue nuestra guía paso a paso para desplegar Langflow en Google Cloud Platform (GCP) usando Google Cloud Shell. La guía está disponible en el documento [**Langflow en Google Cloud Platform**](https://github.com/langflow-ai/langflow/blob/dev/docs/docs/deployment/gcp-deployment.md).
Alternativamente, haz clic en el botón **"Abrir en Cloud Shell"** a continuación para iniciar Google Cloud Shell, clonar el repositorio de Langflow y comenzar un **tutorial interactivo** que te guiará a través del proceso de configuración de los recursos necesarios y despliegue de Langflow en tu proyecto GCP.
[![Abrir en Cloud Shell](https://gstatic.com/cloudssh/images/open-btn.svg)](https://console.cloud.google.com/cloudshell/open?git_repo=https://github.com/langflow-ai/langflow&working_dir=scripts/gcp&shellonly=true&tutorial=walkthroughtutorial_spot.md)
## Despliegue en Railway
Usa esta plantilla para desplegar Langflow 1.0 Preview en Railway:
[![Desplegar 1.0 Preview en Railway](https://railway.app/button.svg)](https://railway.app/template/UsJ1uB?referralCode=MnPSdg)
O esta para desplegar Langflow 0.6.x:
[![Desplegar en Railway](https://railway.app/button.svg)](https://railway.app/template/JMXEWp?referralCode=MnPSdg)
## Despliegue en Render
<a href="https://render.com/deploy?repo=https://github.com/langflow-ai/langflow/tree/dev">
<img src="https://render.com/images/deploy-to-render-button.svg" alt="Desplegar en Render" />
</a>
# 🖥️ Interfaz de Línea de Comandos (CLI)
Langflow proporciona una interfaz de línea de comandos (CLI) para una fácil gestión y configuración.
## Uso
Puedes ejecutar Langflow usando el siguiente comando:
```shell
langflow run [OPCIONES]
```
Cada opción se detalla a continuación:
- `--help`: Muestra todas las opciones disponibles.
- `--host`: Establece el host al que vincular el servidor. Se puede configurar usando la variable de entorno `LANGFLOW_HOST`. El valor predeterminado es `127.0.0.1`.
- `--workers`: Establece el número de procesos. Se puede configurar usando la variable de entorno `LANGFLOW_WORKERS`. El valor predeterminado es `1`.
- `--timeout`: Establece el tiempo de espera del worker en segundos. El valor predeterminado es `60`.
- `--port`: Establece el puerto en el que escuchar. Se puede configurar usando la variable de entorno `LANGFLOW_PORT`. El valor predeterminado es `7860`.
- `--env-file`: Especifica la ruta al archivo .env que contiene variables de entorno. El valor predeterminado es `.env`.
- `--log-level`: Establece el nivel de registro. Se puede configurar usando la variable de entorno `LANGFLOW_LOG_LEVEL`. El valor predeterminado es `critical`.
- `--components-path`: Especifica la ruta al directorio que contiene componentes personalizados. Se puede configurar usando la variable de entorno `LANGFLOW_COMPONENTS_PATH`. El valor predeterminado es `langflow/components`.
- `--log-file`: Especifica la ruta al archivo de registro. Se puede configurar usando la variable de entorno `LANGFLOW_LOG_FILE`. El valor predeterminado es `logs/langflow.log`.
- `--cache`: Selecciona el tipo de caché a utilizar. Las opciones son `InMemoryCache` y `SQLiteCache`. Se puede configurar usando la variable de entorno `LANGFLOW_LANGCHAIN_CACHE`. El valor predeterminado es `SQLiteCache`.
- `--dev/--no-dev`: Alterna el modo de desarrollo. El valor predeterminado es `no-dev`.
- `--path`: Especifica la ruta al directorio frontend que contiene los archivos de compilación. Esta opción es solo para fines de desarrollo. Se puede configurar usando la variable de entorno `LANGFLOW_FRONTEND_PATH`.
- `--open-browser/--no-open-browser`: Alterna la opción de abrir el navegador después de iniciar el servidor. Se puede configurar usando la variable de entorno `LANGFLOW_OPEN_BROWSER`. El valor predeterminado es `open-browser`.
- `--remove-api-keys/--no-remove-api-keys`: Alterna la opción de eliminar las claves API de los proyectos guardados en la base de datos. Se puede configurar usando la variable de entorno `LANGFLOW_REMOVE_API_KEYS`. El valor predeterminado es `no-remove-api-keys`.
- `--install-completion [bash|zsh|fish|powershell|pwsh]`: Instala la función de autocompletar para el shell especificado.
- `--show-completion [bash|zsh|fish|powershell|pwsh]`: Muestra el código para la función de autocompletar para el shell especificado, permitiéndote copiar o personalizar la instalación.
- `--backend-only`: Este parámetro, con valor predeterminado `False`, permite ejecutar solo el servidor backend sin el frontend. También se puede configurar usando la variable de entorno `LANGFLOW_BACKEND_ONLY`.
- `--store`: Este parámetro, con valor predeterminado `True`, activa las funciones de la tienda, usa `--no-store` para desactivarlas. Se puede configurar usando la variable de entorno `LANGFLOW_STORE`.
Estos parámetros son importantes para los usuarios que necesitan personalizar el comportamiento de Langflow, especialmente en escenarios de desarrollo o despliegue especializado.
### Variables de Entorno
Puedes configurar muchas de las opciones de CLI usando variables de entorno. Estas se pueden exportar en tu sistema operativo o agregar a un archivo `.env` y cargarse usando la opción `--env-file`.
Se incluye un archivo de ejemplo `.env` llamado `.env.example` en el proyecto. Copia este archivo a un nuevo archivo llamado `.env` y reemplaza los valores de ejemplo con tus configuraciones reales. Si estás estableciendo valores tanto en tu sistema operativo como en el archivo `.env`, las configuraciones del `.env` tendrán prioridad.
# 👋 Contribuir
Aceptamos contribuciones de desarrolladores de todos los niveles para nuestro proyecto de código abierto en GitHub. Si deseas contribuir, por favor, consulta nuestras [directrices de contribución](./CONTRIBUTING.md) y ayuda a hacer que Langflow sea más accesible.
---
[![Historial de Estrellas](https://api.star-history.com/svg?repos=langflow-ai/langflow&type=Timeline)](https://star-history.com/#langflow-ai/langflow&Date)
# 🌟 Contribuidores
[![contribuidores de langflow](https://contrib.rocks/image?repo=langflow-ai/langflow)](https://github.com/langflow-ai/langflow/graphs/contributors)
# 📄 Licencia
Langflow se publica bajo la licencia MIT. Consulta el archivo [LICENSE](LICENSE) para más detalles.

4
README.KR.md
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@ -33,6 +33,7 @@
<div align="center">
<a href="./README.md"><img alt="README in English" src="https://img.shields.io/badge/English-d9d9d9"></a>
<a href="./README.PT.md"><img alt="README in Portuguese" src="https://img.shields.io/badge/Portuguese-d9d9d9"></a>
<a href="./README.ES.md"><img alt="README in Spanish" src="https://img.shields.io/badge/Spanish-d9d9d9"></a>
<a href="./README.zh_CN.md"><img alt="README in Simplified Chinese" src="https://img.shields.io/badge/简体中文-d9d9d9"></a>
<a href="./README.ja.md"><img alt="README in Japanese" src="https://img.shields.io/badge/日本語-d9d9d9"></a>
<a href="./README.KR.md"><img alt="README in KOREAN" src="https://img.shields.io/badge/한국어-d9d9d9"></a>
@ -69,6 +70,7 @@ pip으로 Langflow 다운로드:
# >=Python 3.10 이 시스템에 미리 설치되어 있어야 합니다.
python -m pip install langflow -U
```
혹은
복제된 Repo에서 설치하려면 다음과 같이 Langflow의 프론트엔드와 백엔드를 구축하고 설치할 수 있습니다:
@ -113,7 +115,7 @@ DataStax Langflow는 [AstraDB](https://www.datastax.com/products/datastax-astra)
## Google Cloud Platform에 Langflow 배포하기
Google Cloud Shell을 사용하여 Google Cloud Platform(GCP)에 Langflow를 배포하려면 단계별 가이드를 따르십시오. 가이드는 [**Langflow in Google Cloud Platform**](/docs/docs/Deployment/deployment-gcp.md ) 문서에서 확인할 수 있습니다.
Google Cloud Shell을 사용하여 Google Cloud Platform(GCP)에 Langflow를 배포하려면 단계별 가이드를 따르십시오. 가이드는 [**Langflow in Google Cloud Platform**](/docs/docs/Deployment/deployment-gcp.md) 문서에서 확인할 수 있습니다.
또는 아래의 **"Cloud Shell에서 열기"** 버튼을 클릭하여 Google Cloud Shell을 시작하고 Langflow 저장소를 복제한 후 필요한 리소스를 설정하고 GCP 프로젝트에 Langflow를 배포하는 과정을 안내하는 **대화형 튜토리얼**을 시작합니다.

3
README.PT.md
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@ -28,9 +28,10 @@
<div align="center">
<a href="./README.md"><img alt="README em Inglês" src="https://img.shields.io/badge/English-d9d9d9"></a>
<a href="./README.PT.md"><img alt="README em Português" src="https://img.shields.io/badge/Português-d9d9d9"></a>
<a href="./README.ES.md"><img alt="README em Espanhol" src="https://img.shields.io/badge/Espanhol-d9d9d9"></a>
<a href="./README.zh_CN.md"><img alt="README em Chinês Simplificado" src="https://img.shields.io/badge/简体中文-d9d9d9"></a>
<a href="./README.ja.md"><img alt="README em Japonês" src="https://img.shields.io/badge/日本語-d9d9d9"></a>
<a href="./README.KR.md"><img alt="README in KOREAN" src="https://img.shields.io/badge/한국어-d9d9d9"></a>
<a href="./README.KR.md"><img alt="README em Coreano" src="https://img.shields.io/badge/한국어-d9d9d9"></a>
</div>
<p align="center">

62
README.ja.md
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@ -33,6 +33,7 @@
<div align="center">
<a href="./README.md"><img alt="README in English" src="https://img.shields.io/badge/English-d9d9d9"></a>
<a href="./README.PT.md"><img alt="README in Portuguese" src="https://img.shields.io/badge/Portuguese-d9d9d9"></a>
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<a href="./README.zh_CN.md"><img alt="README in Simplified Chinese" src="https://img.shields.io/badge/简体中文-d9d9d9"></a>
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<a href="./README.KR.md"><img alt="README in KOREAN" src="https://img.shields.io/badge/한국어-d9d9d9"></a>
@ -49,11 +50,11 @@
- [🎨 フローの作成](#-フローの作成)
- [デプロイ](#デプロイ)
- [DataStax Langflow](#datastax-langflow)
- [Hugging Face SpacesにLangflowをデプロイ](#hugging-face-spacesにlangflowをデプロイ)
- [Google Cloud PlatformにLangflowをデプロイ](#google-cloud-platformにlangflowをデプロイ)
- [Railwayにデプロイ](#railwayにデプロイ)
- [Renderにデプロイ](#renderにデプロイ)
- [Kubernetesにデプロイ](#kubernetesにデプロイ)
- [Hugging Face Spaces に Langflow をデプロイ](#hugging-face-spacesにlangflowをデプロイ)
- [Google Cloud Platform に Langflow をデプロイ](#google-cloud-platformにlangflowをデプロイ)
- [Railway にデプロイ](#railwayにデプロイ)
- [Render にデプロイ](#renderにデプロイ)
- [Kubernetes にデプロイ](#kubernetesにデプロイ)
- [🖥️ コマンドラインインターフェース (CLI)](#️-コマンドラインインターフェース-cli)
- [使用方法](#使用方法)
- [環境変数](#環境変数)
@ -63,21 +64,22 @@
# 📦 始めに
Langflowをpipでインストールできます：
Langflow を pip でインストールできます：
```shell
# システムに>=Python 3.10がインストールされていることを確認してください。
python -m pip install langflow -U
```
または
クローンしたリポジトリからインストールしたい場合は、以下のコマンドでLangflowのフロントエンドとバックエンドをビルドしてインストールできます：
クローンしたリポジトリからインストールしたい場合は、以下のコマンドで Langflow のフロントエンドとバックエンドをビルドしてインストールできます：
```shell
make install_frontend && make build_frontend && make install_backend
```
その後、以下のコマンドでLangflowを実行します：
その後、以下のコマンドで Langflow を実行します：
```shell
python -m langflow run
@ -85,11 +87,11 @@ python -m langflow run
# 🎨 フローの作成
Langflowを使ってフローを作成するのは簡単です。サイドバーからコンポーネントをワークスペースにドラッグして接続するだけで、アプリケーションの構築を開始できます。
Langflow を使ってフローを作成するのは簡単です。サイドバーからコンポーネントをワークスペースにドラッグして接続するだけで、アプリケーションの構築を開始できます。
プロンプトパラメータを編集したり、コンポーネントを単一の高レベルコンポーネントにグループ化したり、独自のカスタムコンポーネントを作成したりして探索してください。
完了したら、フローをJSONファイルとしてエクスポートできます。
完了したら、フローを JSON ファイルとしてエクスポートできます。
以下のスクリプトを使用してフローを読み込みます：
@ -103,43 +105,43 @@ results = run_flow_from_json("path/to/flow.json", input_value="Hello, World!")
## DataStax Langflow
DataStax Langflowは、[AstraDB](https://www.datastax.com/products/datastax-astra)と統合されたLangflowのホストバージョンです。インストールや設定なしで数分で稼働できます。[無料でサインアップ](https://astra.datastax.com/signup?type=langflow)してください。
DataStax Langflow は、[AstraDB](https://www.datastax.com/products/datastax-astra)と統合された Langflow のホストバージョンです。インストールや設定なしで数分で稼働できます。[無料でサインアップ](https://astra.datastax.com/signup?type=langflow)してください。
## Hugging Face SpacesにLangflowをデプロイ
## Hugging Face Spaces に Langflow をデプロイ
[HuggingFace Spaces](https://huggingface.co/spaces/Langflow/Langflow-Preview)でLangflowをプレビューすることもできます。[このリンクを使用してスペースをクローン](https://huggingface.co/spaces/Langflow/Langflow-Preview?duplicate=true)して、数分で独自のLangflowワークスペースを作成できます。
[HuggingFace Spaces](https://huggingface.co/spaces/Langflow/Langflow-Preview)で Langflow をプレビューすることもできます。[このリンクを使用してスペースをクローン](https://huggingface.co/spaces/Langflow/Langflow-Preview?duplicate=true)して、数分で独自の Langflow ワークスペースを作成できます。
## Google Cloud PlatformにLangflowをデプロイ
## Google Cloud Platform に Langflow をデプロイ
Google Cloud Shellを使用してGoogle Cloud Platform（GCP）にLangflowをデプロイする手順については、[**Langflow in Google Cloud Platform**](./docs/docs/Deployment/deployment-gcp.md)ドキュメントをご覧ください。
Google Cloud Shell を使用して Google Cloud Platform（GCP）に Langflow をデプロイする手順については、[**Langflow in Google Cloud Platform**](./docs/docs/Deployment/deployment-gcp.md)ドキュメントをご覧ください。
または、以下の**「Open in Cloud Shell」**ボタンをクリックしてGoogle Cloud Shellを起動し、Langflowリポジトリをクローンして、GCPプロジェクトに必要なリソースを設定し、Langflowをデプロイするプロセスをガイドする**インタラクティブチュートリアル**を開始します。
または、以下の**「Open in Cloud Shell」**ボタンをクリックして Google Cloud Shell を起動し、Langflow リポジトリをクローンして、GCP プロジェクトに必要なリソースを設定し、Langflow をデプロイするプロセスをガイドする**インタラクティブチュートリアル**を開始します。
[![Open in Cloud Shell](https://gstatic.com/cloudssh/images/open-btn.svg)](https://console.cloud.google.com/cloudshell/open?git_repo=https://github.com/langflow-ai/langflow&working_dir=scripts/gcp&shellonly=true&tutorial=walkthroughtutorial_spot.md)
## Railwayにデプロイ
## Railway にデプロイ
このテンプレートを使用してLangflow 1.0をRailwayにデプロイします：
このテンプレートを使用して Langflow 1.0 を Railway にデプロイします：
[![Deploy on Railway](https://railway.app/button.svg)](https://railway.app/template/JMXEWp?referralCode=MnPSdg)
## Renderにデプロイ
## Render にデプロイ
<a href="https://render.com/deploy?repo=https://github.com/langflow-ai/langflow/tree/main">
<img src="https://render.com/images/deploy-to-render-button.svg" alt="Deploy to Render" />
</a>
## Kubernetesにデプロイ
## Kubernetes にデプロイ
[KubernetesにLangflowをデプロイ](./docs/docs/Deployment/deployment-kubernetes.md)する手順については、ステップバイステップガイドをご覧ください。
[Kubernetes に Langflow をデプロイ](./docs/docs/Deployment/deployment-kubernetes.md)する手順については、ステップバイステップガイドをご覧ください。
# 🖥️ コマンドラインインターフェース (CLI)
Langflowは、簡単な管理と設定のためのコマンドラインインターフェース（CLI）を提供します。
Langflow は、簡単な管理と設定のためのコマンドラインインターフェース（CLI）を提供します。
## 使用方法
以下のコマンドを使用してLangflowを実行できます：
以下のコマンドを使用して Langflow を実行できます：
```shell
langflow run [OPTIONS]
@ -152,7 +154,7 @@ langflow run [OPTIONS]
- `--workers`: ワーカープロセスの数を設定します。`LANGFLOW_WORKERS`環境変数を使用して設定できます。デフォルトは`1`です。
- `--timeout`: ワーカーのタイムアウトを秒単位で設定します。デフォルトは`60`です。
- `--port`: リッスンするポートを設定します。`LANGFLOW_PORT`環境変数を使用して設定できます。デフォルトは`7860`です。
- `--env-file`: 環境変数を含む.envファイルのパスを指定します。デフォルトは`.env`です。
- `--env-file`: 環境変数を含む.env ファイルのパスを指定します。デフォルトは`.env`です。
- `--log-level`: ログレベルを定義します。`LANGFLOW_LOG_LEVEL`環境変数を使用して設定できます。デフォルトは`critical`です。
- `--components-path`: カスタムコンポーネントを含むディレクトリのパスを指定します。`LANGFLOW_COMPONENTS_PATH`環境変数を使用して設定できます。デフォルトは`langflow/components`です。
- `--log-file`: ログファイルのパスを指定します。`LANGFLOW_LOG_FILE`環境変数を使用して設定できます。デフォルトは`logs/langflow.log`です。
@ -160,23 +162,23 @@ langflow run [OPTIONS]
- `--dev/--no-dev`: 開発モードを切り替えます。デフォルトは`no-dev`です。
- `--path`: ビルドファイルを含むフロントエンドディレクトリのパスを指定します。このオプションは開発目的のみに使用されます。`LANGFLOW_FRONTEND_PATH`環境変数を使用して設定できます。
- `--open-browser/--no-open-browser`: サーバー起動後にブラウザを開くオプションを切り替えます。`LANGFLOW_OPEN_BROWSER`環境変数を使用して設定できます。デフォルトは`open-browser`です。
- `--remove-api-keys/--no-remove-api-keys`: データベースに保存されたプロジェクトからAPIキーを削除するオプションを切り替えます。`LANGFLOW_REMOVE_API_KEYS`環境変数を使用して設定できます。デフォルトは`no-remove-api-keys`です。
- `--remove-api-keys/--no-remove-api-keys`: データベースに保存されたプロジェクトから API キーを削除するオプションを切り替えます。`LANGFLOW_REMOVE_API_KEYS`環境変数を使用して設定できます。デフォルトは`no-remove-api-keys`です。
- `--install-completion [bash|zsh|fish|powershell|pwsh]`: 指定されたシェルの補完をインストールします。
- `--show-completion [bash|zsh|fish|powershell|pwsh]`: 指定されたシェルの補完を表示し、コピーまたはインストールをカスタマイズできます。
- `--backend-only`: デフォルト値が`False`のこのパラメータは、フロントエンドなしでバックエンドサーバーのみを実行することを許可します。`LANGFLOW_BACKEND_ONLY`環境変数を使用して設定できます。
- `--store`: デフォルト値が`True`のこのパラメータは、ストア機能を有効にします。無効にするには`--no-store`を使用します。`LANGFLOW_STORE`環境変数を使用して設定できます。
これらのパラメータは、特に開発や特殊なデプロイメントシナリオでLangflowの動作をカスタマイズする必要があるユーザーにとって重要です。
これらのパラメータは、特に開発や特殊なデプロイメントシナリオで Langflow の動作をカスタマイズする必要があるユーザーにとって重要です。
### 環境変数
多くのCLIオプションは環境変数を使用して構成できます。これらの変数は、オペレーティングシステムにエクスポートするか、`.env`ファイルに追加して`--env-file`オプションを使用してロードできます。
多くの CLI オプションは環境変数を使用して構成できます。これらの変数は、オペレーティングシステムにエクスポートするか、`.env`ファイルに追加して`--env-file`オプションを使用してロードできます。
プロジェクトには、`.env.example`という名前のサンプル`.env`ファイルが含まれています。このファイルを新しいファイル`.env`にコピーし、サンプル値を実際の設定に置き換えます。OSと`.env`ファイルの両方に値を設定している場合、`.env`の設定が優先されます。
プロジェクトには、`.env.example`という名前のサンプル`.env`ファイルが含まれています。このファイルを新しいファイル`.env`にコピーし、サンプル値を実際の設定に置き換えます。OS と`.env`ファイルの両方に値を設定している場合、`.env`の設定が優先されます。
# 👋 貢献
私たちは、すべてのレベルの開発者がGitHubのオープンソースプロジェクトに貢献することを歓迎します。貢献したい場合は、[貢献ガイドライン](./CONTRIBUTING.md)を確認し、Langflowをよりアクセスしやすくするのにご協力ください。
私たちは、すべてのレベルの開発者が GitHub のオープンソースプロジェクトに貢献することを歓迎します。貢献したい場合は、[貢献ガイドライン](./CONTRIBUTING.md)を確認し、Langflow をよりアクセスしやすくするのにご協力ください。
---
@ -188,4 +190,4 @@ langflow run [OPTIONS]
# 📄 ライセンス
LangflowはMITライセンスの下でリリースされています。詳細については、[LICENSE](LICENSE)ファイルを参照してください。
Langflow は MIT ライセンスの下でリリースされています。詳細については、[LICENSE](LICENSE)ファイルを参照してください。

10
README.md
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@ -16,12 +16,14 @@
<div align="center">
<a href="./README.md"><img alt="README in English" src="https://img.shields.io/badge/English-d9d9d9"></a>
<a href="./README.PT.md"><img alt="README in Portuguese" src="https://img.shields.io/badge/Portuguese-d9d9d9"></a>
<a href="./README.ES.md"><img alt="README in Spanish" src="https://img.shields.io/badge/Spanish-d9d9d9"></a>
<a href="./README.zh_CN.md"><img alt="README in Simplified Chinese" src="https://img.shields.io/badge/简体中文-d9d9d9"></a>
<a href="./README.ja.md"><img alt="README in Japanese" src="https://img.shields.io/badge/日本語-d9d9d9"></a>
<a href="./README.KR.md"><img alt="README in KOREAN" src="https://img.shields.io/badge/한국어-d9d9d9"></a>
</div>
## ✨ Core features
## ✨ Core features
1. **Python-based** and agnostic to models, APIs, data sources, or databases.
2. **Visual IDE** for drag-and-drop building and testing of workflows.
3. **Playground** to immediately test and iterate workflows with step-by-step control.
@ -29,11 +31,10 @@
5. **Free cloud service** to get started in minutes with no setup.
6. **Publish as an API** or export as a Python application.
7. **Observability** with LangSmith, LangFuse, or LangWatch integration.
8. **Enterprise-grade** security and scalability with free DataStax Langflow cloud service.
8. **Enterprise-grade** security and scalability with free DataStax Langflow cloud service.
9. **Customize workflows** or create flows entirely just using Python.
10. **Ecosystem integrations** as reusable components for any model, API or database.
![Integrations](https://github.com/user-attachments/assets/df4a6714-60de-4a8b-aff0-982c5aa467e3)
## ⭐ Stay up-to-date
@ -45,11 +46,12 @@ Star Langflow on GitHub to be instantly notified of new releases.
## 📦 Quickstart
- **Install with pip** (Python 3.10 or greater):
```shell
pip install langflow
```
- **Cloud:** DataStax Langflow is a hosted environment with zero setup. [Sign up for a free account.](https://astra.datastax.com/signup?type=langflow)
- **Cloud:** DataStax Langflow is a hosted environment with zero setup. [Sign up for a free account.](https://astra.datastax.com/signup?type=langflow)
- **Self-managed:** Run Langflow in your environment. [Install Langflow](https://docs.langflow.org/getting-started-installation) to run a local Langflow server, and then use the [Quickstart](https://docs.langflow.org/getting-started-quickstart) guide to create and execute a flow.
- **Hugging Face:** [Clone the space using this link](https://huggingface.co/spaces/Langflow/Langflow?duplicate=true) to create a Langflow workspace.

25
README.zh_CN.md
View file

@ -28,6 +28,7 @@
<div align="center">
<a href="./README.md"><img alt="README in English" src="https://img.shields.io/badge/英文-d9d9d9"></a>
<a href="./README.PT.md"><img alt="README in Portuguese" src="https://img.shields.io/badge/Portuguese-d9d9d9"></a>
<a href="./README.ES.md"><img alt="README in Spanish" src="https://img.shields.io/badge/Spanish-d9d9d9"></a>
<a href="./README.zh_CN.md"><img alt="README in Simplified Chinese" src="https://img.shields.io/badge/简体中文-d9d9d9"></a>
<a href="./README.ja.md"><img alt="README in Japanese" src="https://img.shields.io/badge/日本語-d9d9d9"></a>
<a href="./README.KR.md"><img alt="README in KOREAN" src="https://img.shields.io/badge/한국어-d9d9d9"></a>
@ -43,9 +44,9 @@
- [📦 快速开始](#-快速开始)
- [🎨 创建工作流](#-创建工作流)
- [部署](#部署)
- [在Google Cloud Platform上部署Langflow](#在google-cloud-platform上部署langflow)
- [在Railway上部署](#在railway上部署)
- [在Render上部署](#在render上部署)
- [在 Google Cloud Platform 上部署 Langflow](#在google-cloud-platform上部署langflow)
- [在 Railway 上部署](#在railway上部署)
- [在 Render 上部署](#在render上部署)
- [🖥️ 命令行界面 (CLI)](#️-命令行界面-cli)
- [用法](#用法)
- [环境变量](#环境变量)
@ -66,7 +67,7 @@ python -m pip install langflow --pre --force-reinstall
python -m pip install langflow -U
```
然后运行Langflow：
然后运行 Langflow：
```shell
python -m langflow run
@ -92,7 +93,7 @@ results = run_flow_from_json("path/to/flow.json", input_value="Hello, World!")
# 部署
## 在Google Cloud Platform上部署Langflow
## 在 Google Cloud Platform 上部署 Langflow
请按照我们的分步指南使用 Google Cloud Shell 在 Google Cloud Platform (GCP) 上部署 Langflow。该指南在 [**Langflow in Google Cloud Platform**](GCP_DEPLOYMENT.md) 文档中提供。
@ -100,7 +101,7 @@ results = run_flow_from_json("path/to/flow.json", input_value="Hello, World!")
[![Open in Cloud Shell](https://gstatic.com/cloudssh/images/open-btn.svg)](https://console.cloud.google.com/cloudshell/open?git_repo=https://github.com/langflow-ai/langflow&working_dir=scripts/gcp&shellonly=true&tutorial=walkthroughtutorial_spot.md)
## 在Railway上部署
## 在 Railway 上部署
使用此模板在 Railway 上部署 Langflow 1.0 预览版：
@ -110,7 +111,7 @@ results = run_flow_from_json("path/to/flow.json", input_value="Hello, World!")
[![Deploy on Railway](https://railway.app/button.svg)](https://railway.app/template/JMXEWp?referralCode=MnPSdg)
## 在Render上部署
## 在 Render 上部署
<a href="https://render.com/deploy?repo=https://github.com/langflow-ai/langflow/tree/dev">
<img src="https://render.com/images/deploy-to-render-button.svg" alt="Deploy to Render" />
@ -118,11 +119,11 @@ results = run_flow_from_json("path/to/flow.json", input_value="Hello, World!")
# 🖥️ 命令行界面 (CLI)
Langflow提供了一个命令行界面以便于平台的管理和配置。
Langflow 提供了一个命令行界面以便于平台的管理和配置。
## 用法
您可以使用以下命令运行Langflow：
您可以使用以下命令运行 Langflow：
```shell
langflow run [OPTIONS]
@ -131,7 +132,7 @@ langflow run [OPTIONS]
命令行参数的详细说明：
- `--help`: 显示所有可用参数。
- `--host`: 定义绑定服务器的主机host参数，可以使用 LANGFLOW_HOST 环境变量设置，默认值为 127.0.0.1。
- `--host`: 定义绑定服务器的主机 host 参数，可以使用 LANGFLOW_HOST 环境变量设置，默认值为 127.0.0.1。
- `--workers`: 设置工作进程的数量，可以使用 LANGFLOW_WORKERS 环境变量设置，默认值为 1。
- `--timeout`: 设置工作进程的超时时间（秒），默认值为 60。
- `--port`: 设置服务监听的端口，可以使用 LANGFLOW_PORT 环境变量设置，默认值为 7860。
@ -141,9 +142,9 @@ langflow run [OPTIONS]
- `--components-path`: 指定包含自定义组件的目录路径，可以使用 LANGFLOW_COMPONENTS_PATH 环境变量设置，默认值为 langflow/components。
- `--log-file`: 指定日志文件的路径，可以使用 LANGFLOW_LOG_FILE 环境变量设置，默认值为 logs/langflow.log。
- `--cache`: 选择要使用的缓存类型，可选项为 InMemoryCache 和 SQLiteCache，可以使用 LANGFLOW_LANGCHAIN_CACHE 环境变量设置，默认值为 SQLiteCache。
- `--dev/--no-dev`: 切换开发/非开发模式，默认值为 no-dev即非开发模式。
- `--dev/--no-dev`: 切换开发/非开发模式，默认值为 no-dev 即非开发模式。
- `--path`: 指定包含前端构建文件的目录路径，此参数仅用于开发目的，可以使用 LANGFLOW_FRONTEND_PATH 环境变量设置。
- `--open-browser/--no-open-browser`: 切换启动服务器后是否打开浏览器，可以使用 LANGFLOW_OPEN_BROWSER 环境变量设置，默认值为 open-browser即启动后打开浏览器。
- `--open-browser/--no-open-browser`: 切换启动服务器后是否打开浏览器，可以使用 LANGFLOW_OPEN_BROWSER 环境变量设置，默认值为 open-browser 即启动后打开浏览器。
- `--remove-api-keys/--no-remove-api-keys`: 切换是否从数据库中保存的项目中移除 API 密钥，可以使用 LANGFLOW_REMOVE_API_KEYS 环境变量设置，默认值为 no-remove-api-keys。
- `--install-completion [bash|zsh|fish|powershell|pwsh]`: 为指定的 shell 安装自动补全。
- `--show-completion [bash|zsh|fish|powershell|pwsh]`: 显示指定 shell 的自动补全，使您可以复制或自定义安装。