Apa itu Langflow?

Langflow digunakan untuk membuat aplikasi AI agen di dalam antarmuka pengguna grafis (GUI) dengan pendekatan low-code atau no-code. Pengguna menghubungkan komponen satu dengan yang lain, dan koneksi tersebut menentukan aliran data di dalam aplikasi.

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

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

Keunggulan Langflow berasal dari fitur dan fungsi inti yang ramah pengguna, yang meliputi:

• Antarmuka visual low-code atau no-code

• Integrasi yang ekstensif

• Component library

• Flow yang dapat diekspor

• Sumber terbuka

Kemudahan penggunaan Langflow terutama berkat antarmukanya. Pengguna dapat membangun aplikasi AI melalui antarmuka visual modular dengan fungsi drag-and-drop. Setiap komponen dari machine learning (ML) ditempatkan secara berurutan dan terhubung ke komponen lain sesuai kebutuhan alur kerja AI.

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

Sebagai contoh kemampuan no-code, Langflow memungkinkan pengguna menerapkan hyperparameter tuning terbatas bagi LLM pilihannya dengan slider yang sederhana. Pengguna dapat menyesuaikan parameter — yaitu hyperparameter yang mengontrol tingkat keacakan dalam output LLM — dengan menggeser slider 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 menyampaikan kepada LLM fungsi yang harus dijalankan kode tersebut dan bergantung pada LLM untuk menghasilkan kode yang sebenarnya.

Langflow memberikan kendali kepada pengguna untuk membangun aplikasi AI yang diinginkannya dan menggantikan kebutuhan pengodean dengan komponen modular yang sudah jadi. Pengguna masih dapat menggunakan kode untuk membuat komponen khusus bagi otomatisasi agen yang lanjutan.

Langflow menawarkan fleksibilitas yang signifikan berkat beragam integrasinya. Langflow mendukung integrasi dengan banyak kerangka kerja machine learning (ML), dan seperti kerangka kerja induknya, LangChain, Langflow mencakup berbagai API, vector database, dan opsi koneksi lainnya.

Langflow juga mendukung chaining LLM, yaitu ketika beberapa model terhubung secara berurutan dalam satu pipeline. Chaining berbeda dengan orkestrasi multiagen, yaitu ketika beberapa agen — masing-masing berpotensi menggunakan LLM, alat, atau sumber datanya sendiri — berkolaborasi dalam suatu tugas bersama. Desain modular Langflow mendukung kedua pendekatan tersebut.

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

LangGraph, platform lain dalam ekosistem yang sama, juga digunakan untuk membangun sistem agen. Namun, alih-alih GUI modular, LangGraph merepresentasikan sistem agen sebagai graph sekaligus menghadirkan kontrol yang lebih terperinci.

Component library berisi seluruh komponen yang dapat ditambahkan pengguna ke alur kerja agennya: LLM seperti keluarga GPT dari OpenAI dan Llama dari Meta, serta antarmuka obrolan, kalkulator, browser web, dan berbagai komponen lainnya. Langflow mengelompokkan komponen ke dalam dua kategori:

• Komponen inti, yang menjadi fondasi bagi sebagian besar karya Langflow.

• Bundle khusus penyedia, yang mendukung integrasi pihak ketiga tertentu.

Proyek Langflow dapat diekspor sebagai flow dalam format JSON. Kreator dapat mengekspor flow-nya dan membagikannya kepada pengguna lain, yang kemudian dapat mengimpornya ke dalam instance Langflow masing-masing untuk digunakan dan dimodifikasi. Flow yang dapat diekspor meningkatkan kolaborasi dan menyederhanakan alur kerja proyek dengan menjadikan flow dapat digunakan kembali.

Seperti kerangka kerja induknya, LangChain, Langflow bersifat sumber terbuka, artinya kodenya tersedia bagi publik untuk diperiksa, dikontribusikan, dan dimodifikasi. Alat AI sumber terbuka membantu meningkatkan AI explainability dan menghadirkan transparansi operasional. Namun, penggunaan LLM sumber tertutup atau komponen lain di dalam Langflow tidak memberikan akses yang sama terhadap mekanisme internalnya.

Kemudahan penggunaan Langflow menjadikannya alat yang ideal untuk menyederhanakan dan mengotomatiskan alur kerja dengan AI agen. Contoh penggunaan nyata bagi Langflow meliputi:

• Pembuatan prototipe cepat

• Pengembangan agen AI

• Aplikasi RAG

• Otomatisasi layanan pelanggan

GUI drag-and-drop Langflow sesuai bagi pembuatan prototipe cepat untuk aplikasi AI. Pengguna dapat menyusun pipeline dengan komponen modular Langflow, membagikannya kepada pihak lain, mengujinya, dan mengulangnya 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 component library, pengguna dapat menghubungkan LLM dengan alat, database, dan add-on lainnya, sehingga agen dapat mengakses hal yang dibutuhkan untuk memenuhi fungsi yang dimaksudkan. Pengguna juga dapat melakukan chaining LLM atau membangun sistem multiagen.

Dengan komponen bagi antarmuka obrolan dan vector database, Langflow dapat dengan mudah membangun sistem RAG. Prompt bahasa alami dikonversi menjadi embedding yang digunakan model pengambilan untuk melakukan kueri terhadap vector database yang terhubung.

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

Chatbot sering digunakan bagi 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 mengeskalasikan permintaan tersebut ke perwakilan manusia.

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

• Chat input menerima permintaan pelanggan dalam bahasa alami.

• Komponen embedding mengubah input menjadi vector embedding bagi pencarian semantik.

• Vector database yang berisi data perusahaan dikueri untuk mencari embedding serupa.

• LLM menggabungkan data yang diambil dengan kueri pelanggan untuk menghasilkan respons.

• Chat output menampilkan respons kepada pengguna dalam bahasa alami.