「.NET 開発基盤部会 Wiki」は、「Open棟梁Project」,「OSSコンソーシアム .NET開発基盤部会」によって運営されています。
目次 †
概要 †
詳細 †
準備 †
アップグレード †
uv pip install langflow -U
起動 †
uv run langflow run
クイック・スタート１ †
テンプレート選択 †
Templates → Get started → Basic Prompting
素描き手順 †
以下は、テンプレートを素描きする場合の手順を示している。
- コンポーネントサイドバーでInputsをクリックしChat Inputコンポーネントを選択してキャンバスにドラッグ。
（Chat Inputコンポーネントは、チャットへのユーザー入力を受け付ける。）
- コンポーネントサイドバーでPromptsをクリックし Promptコンポーネントを選択してキャンバスにドラッグ。
（Promptコンポーネントは、ユーザー入力とユーザー定義のプロンプトを組み合わせる。）
- コンポーネントサイドバーでOutputをクリックしChat Outputコンポーネントを選択してキャンバスにドラッグ。
（Chat Outputコンポーネントは、フローの出力をチャットに出力。）
- コンポーネントサイドバーでModelsをクリックしOpenAIコンポーネントを選択してキャンバスにドラッグ。
（OpenAIモデルコンポーネントは、ユーザー入力とプロンプトをOpenAI APIに送信し、レスポンスを受け取る。）
- エッジの配置
コンポーネントを接続し相互連携させる（左側で入力を受け取り、右側で出力を送信。
接続ポートにマウスポインターを合わせると、コンポーネントが受け入れるデータ型が表示される。
- Chat Inputコンポーネント（Messageポート）を OpenAIモデル コンポーネント（入力ポート）に接続
- Promptコンポーネント（Prompt Messageポート）を OpenAIモデル コンポーネント（System Messageポート）に接続
- OpenAIモデル コンポーネント（Messageポート）をChat Outputコンポーネント（Textポート）に接続
- OpenAIコンポーネントの「OpenAI APIキー」フィールドにAPIキー（＝認証情報）を追加（「設定」（地球儀） → 「グローバル変数」 → 「新規追加」も便利）
- Promptコンポーネントにプロンプトを追加するには 「テンプレート」フィールドをクリックし、プロンプトを入力。
[Playground]で実行 †
[Playground]をクリックしてチャット セッションを開始、クエリを入力、ボットが応答することを確認。
クイック・スタート２ †
テンプレート選択 †
Templates → Get started → Vector Store RAG
作成の手順 †
以下は、テンプレートをBasic Promptingから作成する場合の手順を示している。
- コンポーネントサイドバーでDataをクリックし、Fileコンポーネントを選択してキャンバスにドラッグ。
（Fileコンポーネントはローカルマシンからファイルを読み込む）
- ProcessingをクリックしSplit Textコンポーネントを選択してキャンバスにドラッグ。
（Split Textコンポーネントは、読み込まれたテキストを小さなチャンクに分割）
- コンポーネントサイドバーでVector Storesをクリックし、Astra DBコンポーネントを選択してキャンバスにドラッグ。
（Astra DB ベクターストアコンポーネントはAstra DBデータベースに接続）
- Embeddingsをクリックし、OpenAI Embeddingsコンポーネントを選択してキャンバスにドラッグ。
（OpenAI Embeddingsコンポーネントは、埋め込みを生成し、VDB内のベクターデータと比較。）
- コンポーネントサイドバーでVector Storesをクリックし、Astra DBコンポーネントを選択してキャンバスにドラッグ。
（Astra DB ベクターストアコンポーネントはAstra DBデータベースに接続）
- Embeddingsをクリックし、OpenAI Embeddingsコンポーネントを選択してキャンバスにドラッグ。
（OpenAI Embeddingsコンポーネントは、埋め込みを生成し、VDB内のベクターデータと比較。）
- ProcessingをクリックしParserコンポーネントを選択してキャンバスにドラッグ。
（Parserコンポーネントは、Astra DBコンポーネントからのデータをプレーンテキストに変換）
- Chat InputコンポーネントをOpenAIコンポーネントから切断（接続線をダブルクリック）
[Playground]で実行 †
- Load Dataフロー
Astra DBコンポーネントの[▶](コンポーネントの実行)をクリックして、データを読み込み。
- Retrieverフロー
[Playground]をクリックしてチャット セッションを開始、クエリを入力、ボットが応答することを確認。
参考 †
公式 †
langflow
Welcome to Langflow †
https://docs.langflow.org/
Get Started †
Starter Projects †
Tutorials †
- Blog Writer
- Document QA
- Memory Chatbot
- Sequential tasks agent
- Travel planning agent
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