Apa itu LangFlow?

LangFlow digunakan untuk membuat aplikasi AI agen dalam antarmuka pengguna grafis (GUI) dengan kode rendah atau no-code. Pengguna menghubungkan komponen bersama-sama dan koneksi menentukan aliran data melalui aplikasi. 

Jika membangun aplikasi chatbot AI agen untuk mengotomatiskan layanan pelanggan, pengguna mungkin harus menghubungkan antarmuka obrolan dahulu ke model bahasa besar (LLM). Mereka juga dapat menghubungkan LLM ke basis data basis data vektor internal milik perusahaan untuk membuat sistem retrieval-augmented generation (RAG) yang memungkinkan LLM untuk melihat data, termasuk riwayat pesanan pelanggan. 

LLM dapat mengakses alat melalui Kunci API yang juga dapat dimasukkan ke dalam alur kerja AI sebagai komponen modular. Untuk menyelesaikan aplikasi agen, LLM akan ditautkan ke komponen obrolan kedua untuk mengirimkan output kembali ke pengguna melalui chatbot.

Utilitas LangFlow berasal dari fitur dan fungsi inti yang ramah pengguna, yang meliputi: 

• Antarmuka visual kode rendah atau no-code

• Integrasi ekstensif 

• Pustaka komponen 

• Arus yang dapat diekspor 

• Sumber terbuka

Kemudahan penggunaan LangFlow sebagian besar disebabkan oleh penyajiannya. Pengguna dapat membangun aplikasi AI melalui antarmuka visual modular dengan fungsi seret dan lepas. Setiap komponen dari machine learning (ML) diposisikan secara berurutan, terhubung ke komponen lain sesuai kebutuhan alur kerja AI. 

Antarmuka visual mengubah proyek pengodean yang kompleks menjadi diagram alir yang intuitif, lengkap dengan koneksi yang menentukan aliran data melalui sistem kecerdasan buatan (AI). Pemula dapat menggunakan LangFlow untuk merampingkan Orkestrasi AI dengan menambahkan berbagai model, komponen, dan sumber data sesuai kebutuhan. Sementara itu, pengguna dengan pengalaman Python dapat membangun c di dalam LangFlow. 

Sebagai contoh penggunaan no-code, LangFlow memungkinkan pengguna untuk memberlakukan penyetelan hiperparameter terbatas untuk LLM pilihan mereka dengan alat slider yang sederhana. Pengguna dapat menyesuaikan parameter—hiperparameter yang mengontrol tingkat keacakan dalam output LLM—dengan dorongan cepat ke kiri atau ke kanan.

Penggunaan LangFlow tidak sama dengan vibe coding, yaitu ketika pengguna menginstruksikan LLM dengan prompt bahasa alami untuk menghasilkan kode. Pengguna memberi tahu LLM apa yang harus dilakukan kode dan bergantung pada LLM untuk menghasilkan kode yang sebenarnya. 

LangFlow menugaskan pengguna untuk membangun aplikasi AI yang mereka inginkan dan menggantikan kebutuhan pengodean dengan komponen modular yang sudah jadi. Pengguna masih dapat menggunakan kode untuk membuat komponen khusus untuk otomatisasi agen lanjutan.

LangFlow menawarkan fleksibilitas yang signifikan berkat beragam integrasinya. LangFlow mendukung integrasi dengan banyak kerangka kerja ML, dan seperti kerangka kerja induknya LangChain, mencakup berbagai API, basis data vektor, dan opsi koneksi lainnya. 

LangFlow juga mendukung rantai LLM, di mana beberapa model terhubung secara berurutan dalam satu saluran. Penggabungan berbeda dengan orkestrasi multiagen, di mana beberapa agen—masing-masing berpotensi menggunakan LLM, alat, atau sumber datanya sendiri—berkolaborasi dalam sebuah tugas bersama. Desain modular LangFlow mendukung kedua pendekatan tersebut.

LangChain adalah kerangka kerja ML sumber terbuka berbasis kode untuk pengembangan AI. LangFlow adalah alat visual yang berada di atas kerangka kerja ML seperti LangChain, yang memungkinkan pengguna untuk membangun dan membuat prototipe aplikasi LLM dengan cepat. LangFlow pada awalnya dibangun di atas LangChain dan masih terkait erat dengannya, tetapi sekarang mendukung kerangka kerja dan integrasi lainnya. 

LangGraph, platform lain dalam keluarga yang sama, juga digunakan untuk membangun sistem agen. Tetapi alih-alih GUI modular, LangGraph menggambarkan sistem agen sebagai grafik sekaligus memberikan kontrol yang lebih terperinci.

Pustaka komponen berisi semua komponen yang dapat ditambahkan pengguna ke alur kerja agen mereka: LLM seperti keluarga GPT dari OpenAI, Llama dari Meta, dan lainnya, antarmuka obrolan, kalkulator, browser web, dan banyak lagi. LangFlow mengelompokkan komponen ke dalam dua kategori: 

• Komponen inti yang menjadi fondasi dari sebagian besar kreasi LangFlow. 

• Bundel khusus penyedia yang mendukung integrasi pihak ketiga tertentu.

Proyek LangFlow dapat diekspor sebagai aliran dalam format JSON. Kreator dapat mengekspor alur mereka dan membagikannya dengan pengguna lain, yang kemudian dapat mengimpornya ke dalam contoh LangFlow mereka masing-masing untuk digunakan dan dimodifikasi. Alur yang dapat diekspor meningkatkan kolaborasi dan menyederhanakan alur kerja proyek dengan membuat alur dapat digunakan kembali.

Seperti kerangka kerja induknya LangChain, LangFlow adalah sumber terbuka, yang berarti bahwa kodenya tersedia untuk umum untuk diperiksa, berkontribusi, dan modifikasi. Alat AI sumber terbuka membantu meningkatkan kemampuan menjelaskan AI dan memberikan transparansi operasional. Namun, menggunakan LLM sumber tertutup atau komponen lain di dalam LangFlow tidak memberikan akses yang sama ke mekanisme internalnya.

Kemudahan penggunaan LangFlow menjadikannya alat yang ideal untuk merampingkan dan mengotomatiskan alur kerja dengan AI agen. Contoh penggunaan dunia nyata untuk LangFlow meliputi: 

• Pembuatan prototipe cepat

• Pengembangan agen AI 

• Aplikasi RAG 

• Otomatisasi layanan pelanggan

GUI seret dan lepas dari LangFlow cocok untuk pembuatan prototipe cepat untuk aplikasi AI. Pengguna dapat menyusun saluran dengan komponen modular LangFlow, membagikannya dengan orang lain, mengujinya, dan mengulang sesuai kebutuhan. Integrasi dengan Hugging Face Spaces juga memungkinkan demo ML yang cepat.

Salah satu contoh penggunaan inti LangFlow adalah pengembangan agen AI no-code. Melalui pustaka komponen, pengguna dapat menghubungkan LLM dengan alat, basis data, dan add-on lainnya, sehingga agen dapat mengakses apa yang dibutuhkan untuk memenuhi fungsi yang dimaksudkan. Pengguna juga dapat menggabungkan LLM bersama-sama atau membangun sistem multiagen.

Dengan komponen untuk antarmuka obrolan dan basis data vektor, LangFlow dapat dengan mudah membangun sistem RAG. Prompt bahasa alami dikonversi ke penanaman yang digunakan model pengambilan untuk meminta basis data vektor yang terhubung. 

Basis data ini berisi informasi yang relevan dengan contoh penggunaan yang dimaksudkan sistem. Sebagai contoh, sistem RAG yang dirancang untuk membantu karyawan baru dalam proses orientasi dapat merujuk dokumen pelatihan di dalam kumpulan data. Kemudian, LLM menggabungkan data yang diambil dengan prompt untuk menampilkan output bahasa alami kepada pengguna.

Chatbots sering digunakan untuk otomatisasi layanan pelanggan. Pelanggan pertama-tama berinteraksi dengan chatbot yang dapat mengambil data yang relevan seperti riwayat pesanan dan informasi produk. Jika permintaan pelanggan terbukti terlalu rumit, chatbot dapat mengeskalasi ke perwakilan manusia. 

Pengguna LangFlow dapat dengan cepat membuat chatbot layanan pelanggan hanya dengan beberapa komponen: 

1. Input obrolan menerima permintaan pelanggan dalam bahasa alami.
2. Komponen penanaman mengubah input menjadi penanaman vektor untuk pencarian semantik.
3.  Basis data vektor yang berisi data perusahaan diminta untuk penanaman serupa. 
4.   LLM menggabungkan data yang diambil dengan kueri pelanggan untuk menghasilkan respons. 
5.  Output obrolan menampilkan respons kepada pengguna dalam bahasa alami.