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- LangFlowファースト・ステップ的な
- LangFlowセカンド・ステップ的な?
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 †
素描き手順 †
以下は、Basic Promptingテンプレートを素描きする場合の手順を示している。
- 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。）
- 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。）
- 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。）
- 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
（グローバル変数（「設定」（地球儀） → 「グローバル変数」 → 「新規追加」）も便利）
[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 †
作成の手順 †
以下は、Vector Store RAGテンプレートをBasic Promptingテンプレートから作成する場合の手順を示している。
- 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）
- 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。）
- 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）
- FileコンポーネントでRAGに与える外部情報Fileをアップロード
- Astra DBを設定する手順は、Chroma DBに置き換え設定。
- コンポーネントサイドバーでVector Storesをクリックし、
Chroma 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と同様に、Chroma DBコンポーネントを接続
- Chroma のパラメタ設定
・collection_name（ベクトル保存先のコレクション名）に「例：my_docs」
・persist_directory（永続化のためのディレクトリパス）に「例：./chroma_db」
[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。
クイック・スタート３ †
テンプレート選択 †
作成の手順 †
- AgentノードにOpenAI WebAPIのキーを設定
- 「Wikipedia API」ツールを追加、
- Toolモードに変更。
- 言語をen→jpに変更。
- Agentノードと接続する。
[Playground]で実行 †
[Playground]をクリックしてチャット セッションを開始、以下のクエリを入力、ボットが応答することを確認。
- Calculatorツールが接続されているので、
- Chat Input：「2+2=」
- Chat Output：「The result of ( 2 + 2 ) is ( 4 ).」
- URLツールが接続されているので、
- Chat Input：「以下のURLの内容を要約せよ」と「URL」等の入力
- Chat Output：「URLのテキストを要約したもの」になる。
- Wikipedia APIツールが接続されているので、
- Chat Input：XXXXについて教えて下さい（マイナーだがWikipediaに解説記事があるもの）。
- Chat Output：「XXXX - Wikipediaのテキストを要約したもの」になる。
- （URLツールの接続を外し）Calculator＋Wikipedia APIツールが接続されている状態で、
- （Wikipedia APIツールの接続を外し）Calculator＋URLツールが接続されている状態で、
- Chat Input：日本の2021年と2024年の夏季オリンピックの金メダル数の合計は？
- Chat Output：日本の2021年と2024年の夏季オリンピックの金メダル数の合計は「47個」です。（2021年：27個、2024年：20個）
- Terminal Output：Invoking: `evaluate_expression` with `{'expression': '27+20'}`
※ ターミナル出力からツールが使用されていることを確認する。
※ 多くのツールの接続を試す：https://docs.langflow.org/agents-tool-calling-agent-component
サンプルフロー１ †
Blog writer
サンプルフロー２ †
Document QA
サンプルフロー３ †
Memory chatbot
サンプルフロー４ †
Financial report parser
サンプルフロー５ †
Sequential tasks agent
サンプルフロー６ †
Travel planning agent
参考 †
公式 †
langflow
Welcome to Langflow †
https://docs.langflow.org/
Get Started †
Starter Projects †
Tutorials †
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- Document QA
- Memory Chatbot
- Sequential tasks agent
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