Предисловие

С развитием искусственного интеллекта ИИ меняет многие отрасли. Сегодня мы представляем проект искусственного интеллекта, который недавно стал популярным на github и позволяет легко экспериментировать и создавать прототипы конвейера LangChain[1] — LangFlow.

Для этого проекта вы можете сравнить его с проектом, который я представил ранее:

Flowise — создавайте индивидуальные процессы LLM с помощью интерфейса перетаскивания

⛓️ LangFlow

~ Простой способ поэкспериментировать и создать прототип конвейера LangChain[2] ~

Адрес опыта: https://huggingface.co/spaces/Logspace/LangFlow.

Уже есть много примеров интерфейса опыта, примерно такие:

📦 Установка

Локальная установка

Вы можете установить LangFlow через pip:

pip install langflow

Затем запустите:

python -m langflow

или

langflow

Развертывание Langflow на Google Cloud Platform

Следуйте нашему пошаговому руководству в Google. Cloud Platform (GCP) Используйте Google на Cloud ShellразвертыватьLangflow。Это руководство доступно по адресуLangflow в Google Cloud Развертывание на платформе[3]Нашел в документации。

или нажмите ниже «В облаке Открыть в Шелле"кнопка,в Запуск в Google Cloud Shell,и клонируйте репозиторий Langflow,Затем начнитеИнтерактивное руководство, проведет вас через процесс настройки необходимых ресурсов и развертывания Langflow в вашем проекте GCP. Ссылка[4]

Развертывание Langflow в Jina AI Cloud[5]

Langflow интегрирован с langchain-serve, обеспечивая развертывание в Jina AI Cloud одним щелчком мыши.

Сначала используйте следующую команду Установитьlangchain-serve：

pip install -U langchain-serve

Затем запустите:

langflow --jcloud

🎉 Функция развертывания LangflowserverIn Джине AI В облаке 🎉
🔗 Нажмите на ссылку, чтобы открытьсервер（пожалуйста, позвольтесервер Начало ок.1-2минута）：https://<your-app>.wolf.jina.ai/
📖 Узнайте больше об управлении сервером: https://github.com/jina-ai/langchain-serve.

Завершенный пример:

Как использовать API

Вы можете использовать Langflow непосредственно в браузере или использовать конечные точки API в Jina AI Cloud для взаимодействия с сервером.

используя питон Как использовать API：

import requests

BASE_API_URL = "https://langflow-e3dd8820ec.wolf.jina.ai/api/v1/predict"
FLOW_ID = "864c4f98-2e59-468b-8e13-79cd8da07468"
# You can tweak the flow by adding a tweaks dictionary
# e.g {"OpenAI-XXXXX": {"model_name": "gpt-4"}}
TWEAKS = {
"ChatOpenAI-g4jEr": {},
"ConversationChain-UidfJ": {}
}

def run_flow(message: str, flow_id: str, tweaks: dict = None) -> dict:
  """
  Run a flow with a given message and optional tweaks.

  :param message: The message to send to the flow
  :param flow_id: The ID of the flow to run
  :param tweaks: Optional tweaks to customize the flow
  :return: The JSON response from the flow
  """
  api_url = f"{BASE_API_URL}/{flow_id}"

  payload = {"message": message}

  if tweaks:
      payload["tweaks"] = tweaks

  response = requests.post(api_url, json=payload)
  return response.json()

# Setup any tweaks you want to apply to the flow
print(run_flow("Your message", flow_id=FLOW_ID, tweaks=TWEAKS))

{
  "result": "Great choice! Bangalore in the 1920s was a vibrant city with a rich cultural and political scene. Here are some suggestions for things to see and do:\n\n1. Visit the Bangalore Palace - built in 1887, this stunning palace is a perfect example of Tudor-style architecture. It was home to the Maharaja of Mysore and is now open to the public.\n\n2. Attend a performance at the Ravindra Kalakshetra - this cultural center was built in the 1920s and is still a popular venue for music and dance performances.\n\n3. Explore the neighborhoods of Basavanagudi and Malleswaram - both of these areas have retained much of their old-world charm and are great places to walk around and soak up the atmosphere.\n\n4. Check out the Bangalore Club - founded in 1868, this exclusive social club was a favorite haunt of the British expat community in the 1920s.\n\n5. Attend a meeting of the Indian National Congress - founded in 1885, the INC was a major force in the Indian independence movement and held many meetings and rallies in Bangalore in the 1920s.\n\nHope you enjoy your trip to 1920s Bangalore!"
}

🎨 Создать процесс

Создавать процессы с помощью LangFlow очень просто. Просто перетащите компоненты боковой панели на холст и соедините их вместе, чтобы создать конвейер. LangFlow предоставляет на выбор ряд компонентов LangChain [6], включая LLM, сериализаторы запросов, прокси и цепочки.

Исследуйте ситуацию, редактируя параметры подсказок, связывая цепочки и агентов, отслеживая мыслительный процесс агента и экспортируя потоки.

После завершения вы можете экспортировать процесс в виде файла JSON для использования с LangChain. Для этого нажмите кнопку «Экспорт» в правом верхнем углу холста, после чего в Python вы сможете загрузить процесс с помощью следующего кода:

from langflow import load_flow_from_json

flow = load_flow_from_json("path/to/flow.json")
# Теперь вы можете использовать его как любую цепочку.
flow("Hey, have you heard of LangFlow?")

👋 Внести свой вклад

Мы приглашаем разработчиков всех уровней внести свой вклад в наши проекты с открытым исходным кодом на GitHub. Если вы хотите внести свой вклад, ознакомьтесь с нашими рекомендациями по участию[7] и помогите нам сделать LangFlow проще в использовании.

Присоединяйтесь к нашему серверу Discord[8], чтобы задавать вопросы, вносить предложения и демонстрировать свои проекты! 🦾

📄 Лицензия

LangFlow выпускается под лицензией MIT. Подробности смотрите в файле ЛИЦЕНЗИИ.

заявление

Эта статья переведена и скомпилирована с сайта: https://github.com/logspace-ai/langflow. Если вам интересно, поставьте лайк и соберите ее.

References

[1] LangChain: https://github.com/hwchase17/langchain [2] LangChain: https://github.com/hwchase17/langchain [3] Langflow в Google Cloud Развертывание на платформе: GCP_DEPLOYMENT.md [4] : https://console.cloud.google.com/cloudshell/open?git_repo=https://github.com/logspace-ai/langflow&working_dir=scripts&shellonly=true&tutorial=walkthroughtutorial_spot.md [5] Jina AI Cloud: https://github.com/jina-ai/langchain-serve [6] Компоненты LangChain: https://api.python.langchain.com/en/latest/index.html [7] Рекомендации по внесению взносов: ./CONTRIBUTING.md [8] Discord: https://discord.com/invite/EqksyE2EX9