¿Qué es LangFlow?

LangFlow se utiliza para crear aplicaciones de IA agéntica dentro de una interfaz gráfica de usuario (GUI) de código bajo o sin código. 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 la atención al cliente, un usuario puede conectar primero una interfaz de chat a un modelo de lenguaje grande (LLM). También puede conectar el LLM a la base de datos vectorial interna de su empresa para crear un sistema de generación aumentada por recuperación (RAG, por sus siglas en inglés), 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 agéntica, el LLM se vincularía a un segundo componente de chat para devolver el resultado al usuario a través del chatbot.

La utilidad de LangFlow se deriva de sus características y funciones básicas fáciles de usar, que incluyen: 

• Interfaz visual de código bajo o sin código

• 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 al otro componente según lo necesite el flujo de trabajo de IA. 

La interfaz visual transforma un proyecto de programación complejo 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 usar LangFlow para optimizar la orquestación de IA agregando 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 del uso de Sin código, LangFlow permite a los usuarios realizar un ajuste limitado de hiperparámetros para sus LLM elegidos con un simple control deslizante. Los usuarios pueden ajustar la temperatura, un hiperparámetro que controla el grado de aleatoriedad en una salida LLM, con un rápido impulso hacia la izquierda o hacia la derecha.

El uso de LangFlow no es lo mismo que vibe coding, que es cuando un usuario instruye a un LLM con lenguaje natural para generar código. El usuario le dice al LLM qué debe hacer el código y confía en el LLM para generar el código real. 

LangFlow asigna a los usuarios la tarea de crear la aplicación de IA que desean y reemplaza la necesidad de programación con componentes modulares prefabricados. Los usuarios aún pueden usar 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 infraestructura principal LangChain, cubre la misma gama de API, base de datos vectorial y otras opciones de conexión. 

LangFlow también admite el encadenamiento de LLM, donde varios modelos se conectan en secuencia dentro de un solo pipeline. El encadenamiento es diferente de la orquestación de múltiples agentes, donde varios agentes, cada uno de los cuales usa potencialmente 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 aprendizaje automático basado en código de código abierto para el desarrollo de IA. LangFlow es una herramienta visual que se encuentra sobre infraestructuras de ML como LangChain, lo que permite a los usuarios construir y crear prototipos de aplicaciones rápidamente. LangFlow se creó originalmente en LangChain y todavía está estrechamente vinculado a él, pero ahora admite otras infraestructuras e integraciones. 

LangGraph, otra plataforma dentro de la misma familia, también se emplea para construir sistemas agénticos. Pero en lugar de una GUI modular, LangGraph representa los sistemas agénticos como gráficos, al tiempo que proporciona un control más granular.

La biblioteca de componentes contiene todos los componentes que los usuarios pueden agregar a sus flujos de trabajo agénticos: 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 centrales que forman la columna vertebral de la mayoría de las creaciones de LangFlow. 

• Paquetes específicos del proveedor que admiten la integración de terceros específicos.

Los proyectos de 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 respectiva de LangFlow 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 infraestructura 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 la convierte en una herramienta ideal para optimizar y automatizar los flujos de trabajo con IA agéntica. Los casos de uso del mundo real para 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 para la creación rápida de prototipos para aplicaciones de IA. Los usuarios pueden redactar un pipeline con los componentes modulares de LangFlow, compartirlo con otros, probarlo e iterar según sea necesario. La integración con Hugging Face Spaces también permite una demostración rápida de ML.

Uno de los principales casos de uso de LangFlow es el desarrollo de agentes de IA sin código. 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 incorporaciones, 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 entrenamiento en el conjunto de datos. Luego, el LLM combina los datos recuperados con la instrucción para devolver una salida en lenguaje natural al usuario.

Los chatbots se utilizan a menudo para la automatización de la atención al cliente. Los clientes primero interactúan 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: 

1. Una entrada de chat recibe consultas de los clientes en lenguaje natural.
2. Un componente de incorporación convierte la entrada en una incorporación vectorial para la búsqueda semántica.
3.  Se consulta una base de datos vectorial que contiene datos de la empresa para incorporaciones similares.
4.  Un LLM combina los datos recuperados con la consulta del cliente para generar una respuesta. 
5.  Una salida de chat devuelve la respuesta al usuario en lenguaje natural.