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Langflow 1.0 이 출시되었습니다! 🎉
여기를 눌러 자세히 알아보기!
다중 에이전트 및 RAG 애플리케이션 구축을 위한 시각적 프레임워크
오픈소스, Python-기반, 전체 커스텀, LLM과 Vector store를 몰라도 사용 가능
문서 - Discord에 참여하기 - X에서 팔로우하기 - 실시간 데모
📝 목차
📦 시작하기
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:
make install_frontend && make build_frontend && make install_backend
Langflow 실행하기:
python -m langflow run
🎨 플로우 만들기
플로우(Flow)는 전체적인 작업의 흐름을 표현하는것으로, 별도의 코딩작업을 최소화 하고, 시각적으로 수정/확인이 가능한 일련의 그룹을 말합니다.
Langflow를 사용하여 플로우를 만드는 것은 쉽습니다. 사이드바의 구성 요소를 작업 공간으로 끌어다가 연결하기만 하면 응용 프로그램을 구축할 수 있습니다.
프롬프트 매개 변수를 편집하고 구성 요소를 하나의 상위 수준 구성 요소로 그룹화하고 사용자 정의 구성 요소를 구축하여 탐색합니다.
작업이 완료되면 플로우를 JSON 파일로 내보낼 수 있습니다.
플로우 로드하기:
from langflow.load import run_flow_from_json
results = run_flow_from_json("path/to/flow.json", input_value="Hello, World!")
배포
DataStax Langflow
DataStax Langflow는 AstraDB 와 통합된 Langflow의 호스팅된 버전입니다. 별도의 설치나 설정이 필요하지 않고 몇 분 안에 실행됩니다. 무료로 가입하기.
Hugging Face Spaces에 Langflow 배포하기
Hugging Face Spaces 에서 Langflow를 미리 볼 수 있습니다. space 복제하기 에서 몇 분 안에 자신만의 Langflow 작업 공간을 만들 수 있습니다.
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 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 튜토리얼을 시작합니다.
Railway에 배포하기
이 템플릿을 사용하여 Railway에 Langflow 1.0을 배포합니다:
Render에 배포하기
Kubernetes에 배포하기
Langflow on Kubernetes의 가이드를 따르세요.
🖥️ 명령줄 인터페이스 (CLI)
Langflow는 쉬운 관리 및 구성을 위한 명령줄 인터페이스(CLI)를 제공합니다.
사용법
다음 명령을 사용하여 Langflow를 실행할 수 있습니다:
langflow run [OPTIONS]
각 옵션의 자세한 내용은 아래와 같습니다:
--help: 사용 가능한 모든 옵션을 표시합니다.--host: 서버를 바인딩할 호스트를 정의합니다.LANGFLOW_HOST환경 변수를 사용하여 설정할 수 있습니다. 기본 값은127.0.0.1입니다.--workers: 작업자 프로세스 수를 설정합니다.LANGFLOW_WORKERS환경 변수를 사용하여 설정할 수 있습니다. 기본 값은1입니다.--timeout: 작업자 시간 제한을 초 단위로 설정합니다. 기본 값은60입니다.--port: 수신할 포트를 설정합니다.LANGFLOW_PORT환경 변수를 사용하여 설정할 수 있습니다. 기본 값은7860입니다.--env-file: 환경 변수가 포함된 .env 파일의 경로를 지정합니다. 기본 값은.env입니다.--log-level: 로깅 수준을 정의합니다.LANGFLOW_LOG_LEVEL환경 변수를 사용하여 설정할 수 있습니다. 기본 값은critical입니다.--components-path: 사용자 지정 구성 요소가 포함된 디렉토리 경로를 지정합니다.LANGFLOW_COMPONENTS_PATH환경 변수를 사용하여 설정할 수 있습니다. 기본 값은langflow/components입니다.--log-file: 로그 파일 경로를 지정합니다.LANGFLOW_LOG_FILE환경 변수를 사용하여 설정할 수 있습니다. 기본 값은logs/langflow.log입니다.--cache: 사용할 캐시 유형을 선택합니다. 옵션은InMemoryCache와SQLiteCache입니다.LANGFLOW_LANGCHAIN_CACHE환경 변수를 사용하여 설정할 수 있습니다. 기본 값은SQLiteCache입니다.--dev/--no-dev: 개발 모드를 전환합니다. 기본 값은no-dev입니다.--path: 빌드 파일이 포함된 프런트엔드 디렉토리 경로를 지정합니다. 이 옵션은 개발 목적으로만 사용됩니다.LANGFLOW_FRONTEND_PATH환경 변수를 사용하여 설정할 수 있습니다.--open-browser/--no-open-browser: 서버를 시작한 후 브라우저를 여는 옵션을 토글합니다.LANGFLOW_OPEN_BROWSER환경 변수를 사용하여 설정할 수 있습니다. 기본 값은open-browser입니다.--remove-api-keys/--no-remove-api-keys: 데이터베이스에 저장된 프로젝트에서 API 키를 제거하는 옵션을 토글합니다.LANGFLOW_REMOVE_API_KEYS환경 변수를 사용하여 설정할 수 있습니다. 기본 값은no-remove-api-keys입니다.--install-completion [bash|zsh|fish|powershell|pwsh]: 지정된 셸에 대해 설치합니다.--show-completion [bash|zsh|fish|powershell|pwsh]: 지정된 셸의 완료를 표시하여 셸을 복사하거나 설치를 사용자 정의할 수 있습니다.--backend-only: 이 파라미터는 기본 값이False이며, 프론트엔드 없이 백엔드 서버만 실행할 수 있도록 합니다.LANGFLOW_BACKEND_ONLY환경 변수를 사용하여 설정할 수 있습니다.--store: 이 파라미터는 기본 값이True이며, 스토어 기능을 활성화하고,--no-store를 사용하여 비활성화할 수 있습니다.LANGFLOW_STORE환경 변수를 사용하여 설정할 수 있습니다.
These parameters are important for users who need to customize the behavior of Langflow, especially in development or specialized deployment scenarios.
환경 변수
환경 변수를 사용하여 많은 CLI 옵션을 구성할 수 있습니다. 이러한 옵션은 운영 체제에서 내보내거나 .env 파일에 추가 하고 --env-file 옵션을 사용하여 로드할 수 있습니다.
예제 .env 파일은 .env.example 프로젝트에 포함되어 있습니다. 이 파일을 복사하고 .env 파일로 이름을 바꾸어 실제 설정을 바꾸세요. OS와 .env 파일 모두에서 값을 설정하는 경우, .env 파일 설정이 우선시 됩니다.
👋 기여
모든 레벨의 개발자가 GitHub의 오픈소스 프로젝트에 기여하는 것을 환영합니다. 기여하고 싶으시다면 기여 지침을 확인 하고 Langflow를 더 접근하기 쉽게 만드는 데 도움을 주세요.
🌟 기여자
📄 라이선스
Langflow는 MIT 라이선스에 따라 출시됩니다. 자세한 내용은 라이선스 파일을 확인하세요.