LangFlow es una herramienta low-code de código abierto para crear agentes de IA y otras aplicaciones de IA a través de una interfaz visual de arrastrar y soltar. Permite a los usuarios orquestar modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM), API, bases de datos vectoriales y componentes personalizados en flujos de trabajo agénticos sin necesidad de conocimientos avanzados de programación.
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LangFlow se utiliza para crear aplicaciones de IA agéntica dentro de una interfaz gráfica de usuario (GUI) low-code o no-code. Los usuarios conectan componentes entre sí y las conexiones determinan el flujo de datos a través de la aplicación.
Si se crea una aplicación de chatbot de IA agéntica para automatizar el servicio de atención al cliente, un usuario puede conectar primero una interfaz de chat a un modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM). También pueden conectar el LLM a la base de datos vectorial interna de su empresa para crear un sistema de generación aumentada por recuperación (RAG), lo que permite al LLM consultar datos, incluidos los historiales de pedidos de los clientes.
El LLM puede acceder a las herramientas a través de claves API, que también se pueden colocar en el flujo de trabajo de IA como componentes modulares. Para completar la aplicación, el LLM se vincularía a un segundo componente de chat para devolver la salida al usuario a través del chatbot.
El servicio de LangFlow se deriva de sus características básicas fáciles de usar, que incluyen:
Interfaz visual low-code o no-code
Amplias integraciones
Biblioteca de componentes
Flujos exportables
Código abierto
La facilidad de uso de LangFlow se debe en gran parte a su presentación. Los usuarios pueden crear aplicaciones de IA a través de una interfaz visual modular de arrastrar y soltar. Cada componente del proceso de machine learning (ML) se coloca en secuencia, conectado a los demás componentes según lo necesite el flujo de trabajo de IA.
La interfaz visual transforma un complejo proyecto de codificación en un diagrama de flujo intuitivo, completo con conexiones que dictan el flujo de datos a través del sistema de inteligencia artificial (IA). Los principiantes pueden utilizar LangFlow para agilizar la orquestación de la IA añadiendo varios modelos, componentes y fuentes de datos según sea necesario. Mientras tanto, los usuarios con experiencia en Python pueden crear c dentro de LangFlow.
Como ejemplo de uso no-code, LangFlow permite a los usuarios realizar un ajuste limitado de hiperparámetros para los LLM elegidos con un simple control deslizante. Los usuarios pueden ajustar la temperatura, un hiperparámetro que controla el grado de aleatoriedad en un resultado de LLM, con un rápido movimiento hacia la izquierda o hacia la derecha.
El uso de LangFlow no es lo mismo que el vibe coding, que es cuando un usuario ordena a un LLM con instrucciones en lenguaje natural que genere código. El usuario le dice al LLM lo que debe hacer el código y confía en el LLM para generar el código real.
LangFlow encarga a los usuarios la creación de la aplicación de IA que desean y sustituye la necesidad de programar por componentes modulares prefabricados. Los usuarios pueden seguir utilizando código para crear componentes personalizados para una automatización agéntica más avanzada.
LangFlow ofrece una flexibilidad significativa debido a su amplia gama de integraciones. LangFlow admite la integración con numerosos marcos de ML, y al igual que su marco principal LangChain, cubre la misma gama de API, base de datos vectorial y otras opciones de conexión.
LangFlow también admite el encadenamiento LLM, en el que varios modelos se conectan en secuencia dentro de una única canalización. El encadenamiento es diferente de la orquestación multiagente, en la que varios agentes, cada uno de los cuales puede utilizar su propio LLM, herramientas o fuentes de datos, colaboran en una tarea compartida. El diseño modular de LangFlow admite ambos enfoques.
LangChain es un marco de ML de código abierto y basado en código para el desarrollo de IA. LangFlow es una herramienta visual que se asienta sobre marcos de ML como LangChain, lo que permite a los usuarios crear y prototipar rápidamente aplicaciones LLM. LangFlow se creó originalmente en LangChain y todavía está estrechamente vinculado a él, pero ahora es compatible con otros marcos e integraciones.
LangGraph, otra plataforma dentro de la misma familia, también se utiliza para crear sistemas agénticos. Pero en lugar de una GUI modular, LangGraph representa los sistemas agénticos como gráficos a la vez que proporciona un control más granular.
La biblioteca de componentes contiene todos los componentes que los usuarios pueden agregar a sus flujos de trabajo de agencia: LLM como la familia GPT de OpenAI, Llama de Meta y otros, interfaces de chat, calculadoras, navegadores web y más. LangFlow agrupa los componentes en dos categorías:
Componentes básicos que forman la columna vertebral de la mayoría de las creaciones de LangFlow.
Paquetes específicos del proveedor que admiten integraciones específicas de terceros.
Los proyectos LangFlow se pueden exportar como flujos en formato JSON. Los creadores pueden exportar sus flujos y compartirlos con otros usuarios, quienes luego pueden importarlos a su propia instancia LangFlow respectiva para usarlos y modificarlos. Los flujos exportables mejoran la colaboración y agilizan los flujos de trabajo de los proyectos al hacer que los flujos sean reutilizables.
Al igual que su marco principal LangChain, LangFlow es de código abierto, lo que significa que su código está disponible públicamente para su inspección, contribución y modificación. Las herramientas de IA de código abierto ayudan a aumentar la explicabilidad de la IA y proporcionan transparencia operativa. Sin embargo, el uso de un LLM de código cerrado u otro componente dentro de LangFlow no otorga un acceso similar a su funcionamiento interno.
La facilidad de uso de LangFlow lo convierte en una herramienta ideal para optimizar y automatizar los flujos de trabajo con IA agéntica. Los casos de uso reales de LangFlow incluyen:
Creación rápida de prototipos
Desarrollo de agentes de IA
Aplicaciones RAG
Automatización del servicio de atención al cliente
La GUI de arrastrar y soltar de LangFlow se presta bien a la creación rápida de prototipos para aplicaciones de IA. Los usuarios pueden redactar un pipeline con los componentes modulares de LangFlow, compartirla con otros, probarlo e iterar según sea necesario. La integración con Hugging Face Spaces también permite realizar demostraciones rápidas de ML.
Uno de los principales casos de uso de LangFlow es el desarrollo no-code de agente de IA. A través de la biblioteca de componentes, los usuarios pueden conectar un LLM con herramientas, bases de datos y otros complementos, lo que permite al agente acceder a lo que necesita para cumplir su función prevista. Los usuarios también pueden encadenar LLM o crear sistemas multiagente.
Con componentes para interfaces de chat y bases de datos vectoriales, LangFlow puede crear fácilmente sistemas RAG. Las instrucciones en lenguaje natural se convierten en embeddings, que el modelo de recuperación utiliza para consultar la base de datos vectorial conectada.
La base de datos contiene información relevante para el caso de uso previsto del sistema. Por ejemplo, un sistema RAG diseñado para ayudar a los nuevos empleados con la incorporación puede hacer referencia a documentos de formación en el conjunto de datos. A continuación, el LLM combina los datos recuperados con la instrucción para devolver un resultado de lenguaje natural al usuario.
Los chatbots se utilizan a menudo para la automatización del servicio de atención al cliente. Los clientes interactúan primero con el chatbot, que puede recuperar datos relevantes como historiales de pedidos e información de productos. Si la consulta del cliente resulta demasiado compleja, el chatbot puede derivar a un representante humano.
Un usuario de LangFlow puede crear rápidamente un chatbot de atención al cliente con solo unos pocos componentes:
Ponga la IA a trabajar en su negocio con la experiencia líder en IA del sector de IBM y junto a su cartera de soluciones.
Reinvente las operaciones y flujos de trabajo críticos añadiendo IA para maximizar las experiencias, la toma de decisiones en tiempo real y el valor empresarial.