我要投稿
微信搜一搜，关注“GitHub开源小黑板”
LangFlow：轻松构建大语言模型工作流，低代码AI应用开发的革新。 核心内容： 1. LangFlow简介：无需复杂代码即可快速构建AI应用 2. 技术架构：全栈技术融合，可视化节点与实时编译器 3. 五大优势：可视化编排、全链路调试、企业级扩展、多环境部署、活跃社区
LangFlow 是一个基于浏览器的可视化LangChain流程编排工具，由AI开发者社区共同维护的开源项目（Apache 2.0协议）。它通过直观的拖拽式界面，让开发者无需编写复杂代码即可快速构建、测试和部署大语言模型应用，显著降低AI应用开发门槛。
核心解决三大痛点：
# 示例：自动生成的LangChain代码片段from langchain.chains import SequentialChainflow = SequentialChain( steps=[ OpenAIEmbedding(), VectorStoreRetriever(), ConversationBufferMemory() ])
# 克隆仓库git clone https://github.com/langflow-ai/langflow.git# 创建虚拟环境python -m venv langflow-envsource langflow-env/bin/activate# 安装依赖pip install -r requirements.txt
开发模式：
python setup.py developlangflow run --dev
生产部署：
langflow run --host 0.0.0.0 --port 7860
Docker方式：
docker run -d --name langflow -p 7860:7860 langflowai/langflow:latest
用户输入 -> 意图识别 -> 知识库检索 -> 对话生成 -> 情感分析
PDF上传 -> 文本提取 -> 向量化存储 -> 语义搜索 -> 摘要生成
CSV输入 -> 数据清洗 -> 可视化生成 -> 分析报告 -> 邮件发送
创建custom_components目录：
from langflow.interface import Componentclass SentimentAnalyzer(Component):template_config = {"inputs": ["text"],"outputs": ["sentiment_score"]}def execute(self, text):return {"sentiment_score": analyze(text)}
@cacheable_component# config.yamlmonitoring: prometheus: true grafana_dashboard: "/dashboards/langflow.json"
53AI，企业落地大模型首选服务商
产品：场景落地咨询+大模型应用平台+行业解决方案
承诺：免费场景POC验证，效果验证后签署服务协议。零风险落地应用大模型，已交付160+中大型企业
2025-07-01
LangChain教程——LangChain基本使用
2025-06-26
LangChain的OpenAI和ChatOpenAI，到底应该调用哪个？
2025-06-26
开发AI Agent到底用什么框架——LangGraph VS. LlamaIndex
2025-06-24
大模型开发基础：LangChain基础样例
2025-06-19
LangChain ReAct 中文解析器实现
2025-06-16
基于LangGraph多智能体框架的共享内存实现与探索
2025-06-16
一、LangGraph基础入门
2025-06-13
【LangChain 团队重磅实测报告】多智能体架构揭秘：谁才是性能之王？
2025-05-08
2025-05-06
2025-04-18
2025-06-05
2025-05-28
2025-04-13
2025-04-18
2025-05-19
2025-04-25
2025-05-28
2025-06-26
2025-06-13
2025-05-21
2025-05-19
2025-05-08
2025-05-06
2025-04-22
2025-04-18
回到顶部
粤ICP备17114055号