Was ist LangFlow?

LangFlow wird verwendet, um agentische KI-Anwendungen innerhalb einer grafischen Low-Code- oder No-Code-Benutzeroberfläche (GUI) zu erstellen. Benutzer verbinden Komponenten miteinander, und die Verbindungen bestimmen den Datenfluss durch die App. 

Beim Aufbau einer agentenbasierten KI -Chatbot-Anwendung zur Automatisierung des Kundenservice könnte ein Benutzer zunächst eine Chat-Schnittstelle mit einem Large Language Model (LLM) verbinden. Er könnte das LLM auch mit der internen Vektordatenbank seines Unternehmens verbinden, um ein Retrieval-Augmented Generation (RAG)-System zu erstellen, mit dem das LLM Daten, einschließlich der Bestellhistorie der Kunden, abfragen kann. 

Das LLM kann über API-Schlüssel auf Tools zugreifen, die auch als modulare Komponente in den KI-Workflow eingebunden werden können. Um die agentische Anwendung zu vervollständigen, würde das LLM mit einer zweiten Chat-Komponente verknüpft, um die Ausgabe an den Benutzer über den Chatbot zurückzusenden.

Der Nutzen von LangFlow ergibt sich aus seinen benutzerfreundlichen Kernfeatures und -funktionen, zu denen Folgendes gehört: 

• Visuelle Low-Code- oder No-Code-Schnittstelle

• Umfangreiche Integrationen 

• Komponentenbibliothek 

• Exportierbare Abläufe 

• Open Source

Die Benutzerfreundlichkeit von LangFlow ist zu einem großen Teil auf seine Präsentation zurückzuführen. Benutzer können KI-Anwendungen über eine modulare, visuelle Drag-and-Drop-Oberfläche erstellen. Jede Komponente des maschinellen Lernprozesses (ML) ist der Reihe nach angeordnet und je nach Bedarf des KI-Workflows mit den anderen Komponenten verbunden. 

Die visuelle Oberfläche verwandelt ein komplexes Codierungsprojekt in ein intuitives Flussdiagramm, komplett mit Verbindungen, die den Datenfluss durch das System der künstlichen Intelligenz (KI) bestimmen. Anfänger können LangFlow nutzen, um die KI-Orchestrierung zu vereinfachen, indem sie bei Bedarf verschiedene Modelle, Komponenten und Datenquellen hinzufügen. Benutzer mit Python-Kenntnissen können zudem eigenen Code innerhalb von LangFlow implementieren. 

Als Beispiel für die Verwendung von No-Code ermöglicht LangFlow den Benutzern, mit einem einfachen Schieberegler eine eingeschränkte Hyperparameter-Optimierung für ihre ausgewählten LLMs durchzuführen. Benutzer können die Temperatur– einen Hyperparameter, der den Grad der Zufälligkeit in einer LLM-Ausgabe steuert – mit einer schnellen Verschiebung nach links oder rechts anpassen.

Die Verwendung von LangFlow ist nicht dasselbe wie die Vibe-Codierung, bei der ein Benutzer ein LLM mit natürlichen Sprachprompts anweist, Code zu generieren. Der Benutzer teilt dem LLM mit, was der Code tun soll, und verlässt sich darauf, dass das LLM den tatsächlichen Code generiert. 

LangFlow beauftragt Benutzer, die gewünschte KI-Anwendung zu erstellen, und ersetzt die Notwendigkeit der Codierung durch vorgefertigte modulare Komponenten. Benutzer können weiterhin Code verwenden, um benutzerdefinierte Komponenten für eine erweiterte agentische Automatisierung zu erstellen.

LangFlow bietet aufgrund seiner breiten Palette an Integrationen erhebliche Flexibilität. LangFlow unterstützt die Integration mit zahlreichen ML-Frameworks und deckt wie sein übergeordnetes Framework LangChain den gleichen Bereich von API, Vektordatenbank und anderen Verbindungsoptionen ab. 

Mit LangFlow ist auch die Verkettung von LLMs möglich, bei der mehrere Modelle nacheinander in einer Pipeline verbunden werden. Dieser Ansatz unterscheidet sich von der Multi-Agenten-Orchestrierung, bei der mehrere Agenten mit eigenen LLMs, Tools oder Datenquellen an einer gemeinsamen Aufgabe zusammenarbeiten. Der modulare Aufbau von LangFlow unterstützt beide Ansätze.

LangChain ist ein quelloffenes, codebasiertes ML-Framework für die KI-Entwicklung. LangFlow ist ein visuelles Tool, das auf ML-Frameworks wie LangChain aufbaut und es Benutzern ermöglicht, LLM-Apps zu erstellen und schnell Prototypen zu entwickeln. LangFlow wurde ursprünglich auf LangChain aufgebaut und ist immer noch eng mit diesem verbunden, unterstützt aber jetzt andere Frameworks und Integrationen. 

LangGraph, eine weitere Plattform innerhalb der gleichen Familie, wird auch zum Aufbau agentischer Systeme verwendet. Anstelle einer modularen GUI stellt LangGraph agentische Systeme jedoch als Graphen dar und bietet gleichzeitig eine detailliertere Steuerung.

Die Komponentenbibliothek enthält alle Komponenten, die Benutzer zu ihren Agenten-Workflows hinzufügen können: LLMs wie die GPT-Familie von OpenAI, Llama von Meta und andere, Chat-Schnittstellen, Rechner, Webbrowser und mehr. LangFlow gruppiert Komponenten in zwei Kategorien: 

• Kernkomponenten, die das Rückgrat der meisten LangFlow-Kreationen bilden. 

• Anbieterspezifische Pakete ermöglichen die Integration bestimmter Drittanbieter-Tools.

LangFlow-Projekte können als Abläufe im JSON-Format exportiert werden. Ersteller können ihre Abläufe exportieren und mit anderen Benutzern teilen, die sie dann in ihre eigene LangFlow-Instanz importieren können, um sie zu verwenden und zu ändern. Exportierbare Abläufe verbessern die Zusammenarbeit und rationalisieren die Workflows, indem sie Abläufe wiederverwendbar machen.

Wie sein Mutter-Framework LangChain ist LangFlow Open Source, was bedeutet, dass sein Code öffentlich zur Einsichtnahme, Mitwirkung und Änderung verfügbar ist. Open-Source-KI-Tools tragen dazu bei, die Erklärbarkeit von KI zu verbessern und operative Transparenz zu schaffen. Die Verwendung eines Closed-Source-LLM oder einer anderen Komponente innerhalb von LangFlow gewährt jedoch keinen ähnlichen Zugriff auf das Innenleben.

Die Benutzerfreundlichkeit von LangFlow macht es zu einem idealen Tool für die Rationalisierung und Automatisierung von Workflows mit agentischer KI. Zu den realen Anwendungsfallen für LangFlow gehören: 

• Schnelles Prototyping

• Entwicklung von KI-Agenten 

• RAG-Anwendungen 

• Kundenservice-Automatisierung

Die Drag-and-Drop-GUI von LangFlow eignet sich gut für das Rapid Prototyping für KI-Anwendungen. Benutzer können eine Pipeline mit den modularen Komponenten von LangFlow entwerfen, sie mit anderen teilen, sie testen und nach Bedarf iterieren. Die Integration in Hugging Face Spaces ermöglicht auch eine schnelle ML-Demo.

Einer der Hauptanwendungsfälle von LangFlow ist die Entwicklung von KI-Agenten ohne Code. Über die Komponentenbibliothek können Benutzer ein LLM mit Tools, Datenbanken und anderen Add-ons verbinden, sodass der Agent auf das zugreifen kann, was er benötigt, um die beabsichtigte Funktion zu erfüllen. Benutzer können LLMs auch miteinander verketten oder Multi-Agenten-Systeme erstellen.

Mit Komponenten für Chat-Schnittstellen und Vektordatenbanken kann LangFlow problemlos RAG-Systeme aufbauen. Eingabeaufforderungen in natürlicher Sprache werden in Einbettungen umgewandelt, die das Abrufmodell zur Abfrage der verbundenen Vektordatenbank verwenden. 

Die Datenbank enthält Informationen, die für den beabsichtigten Anwendungsfall des Systems relevant sind. Beispielsweise kann ein RAG-System, das neuen Mitarbeitern beim Onboarding helfen soll, auf Schulungsdokumente im Datensatz verweisen. Anschließend kombiniert das LLM die abgerufenen Daten mit der Eingabeaufforderung, um eine Ausgabe in natürlicher Sprache an den Benutzer zurückzugeben.

Chatbots werden häufig zur Automatisierung des Kundenservice verwendet. Kunden interagieren zunächst mit dem Chatbot, der relevante Daten wie Bestellverläufe und Produktinformationen abrufen kann. Sollte sich die Kundenanfrage als zu komplex erweisen, kann der Chatbot an einen menschlichen Ansprechpartner eskalieren. 

Ein LangFlow-Benutzer kann mit nur wenigen Komponenten schnell einen Chatbot für den Kundenservice erstellen: 

1. Ein Chat-Eingabefeld empfängt Kundenanfragen in natürlicher Sprache.
2. Eine Einbettungskomponente wandelt die Eingabe in eine Vektoreinbettung für die semantische Suche um.
3.  EineVektordatenbank mit Unternehmensdaten wird nach ähnlichen Einbettungen durchsucht. 
4.  Ein LLM kombiniert die abgerufenen Daten mit der Abfrage des Kunden, um eine Antwort zu generieren.
5.  Ein Chat-Ausgabefeld gibt die Antwort in natürlicher Sprache an den Benutzer zurück.