LangFlow--可视化的LangChain

将llm嵌入到您的应用程序中，无需代码.

LangChain是一个Python库，它可以更容易地将大语言模型的功能与应用程序的逻辑结合起来。LangChain允许用户创建和组合模块化组件，如prompt序列化器、代理和链，以实现各种自然语言任务。然而，如果没有用户友好的界面，设计和测试LangChain流可能是具有挑战性的。

这就是LangFlow的用武之地。LangFlow是一个针对LangChain的GUI，它采用了反应流设计，提供了一种轻松的方式，通过拖放组件和聊天框来实验和原型化流程。LangFlow允许您探索不同的大语言模型、prompt参数、链配置和代理行为，并跟踪代理的思维过程。您还可以将流导出为JSON文件，以便与LangChain一起使用。

在本文中，我们将向您展示如何使用LangFlow用LangChain创建您自己的会话代理。

LangFlow安装

正如GitHub库中所描述的，你可以通过pip install langflow安装它，前提条件如下:

首先，从这个链接 https://visualstudio.microsoft.com/visual-cpp-build-tools/ 安装visual c++ build工具
然后使用命令py -m pip install cython安装cython

然后，运行命令langflow:它将打开LangChain GUI的本地部署界面。

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在GUI中，在左边的栏中，你可以看到所有你可以使用的工具:

Agent→他们将大语言模型的决策与工具结合起来，使他们能够实施和执行行动;
Chains→允许组合人工智能应用程序的不同组件，如prompts，大语言模型和存储器;
Loaders→允许与外部源集成以上传信息(如pdf);
Embeddings→将文本嵌入到向量潜在空间的模型;
LLMs→用于理解和生成文本的模型，包括今天的OpenAI模型和hug Face Hub;
Memories→LangChain组件，能够维护会话的记忆;
Prompts→用于定义prompts框架的模板;
Text Splitters→将文本分割成更小的块并避免tokens限制问题的实用程序;
Toolkits→为特定用例与外部系统集成，例如，CSV文件或Python Agent;
Tools→代理可以用来与外部工具交互的功能，如必应搜索或本地文件系统;
Utilities→对SQLDB或Bing API等系统有用的包装器;
Vector Stores→数据库，文本Embeddings可以保存，然后与用户的输入进行匹配;
Wrappers→请求库的轻量级包装器

然后，每个框都带有入站和出站链接，并用颜色标记，以便更容易理解可以链接到哪些其他块。您还可以从每个块的右上角看到链接是成功还是失败(包括失败的原因)。

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最后，无论何时完成流程，都可以直接使用基于聊天的GUI进行测试:

7fmLp7B-3zxPQbXPZ0H-BA

很好，现在我们已经熟悉了这个工具，让我们从头开始构建第一个代理。

构建一个简单的代理

在本教程中，我将构建一个由OpenAI GPT3驱动的简单代理，它也能够浏览互联网。这是整个流程:

nTyNjaSZV1dszs4ZUdhZrw

让我们一块一块地检查它:

Prompt:ZeroShotPrompt带有默认指令;
LLM:OpenAI text-davinci-003 model.。您可以在https://platform.openai.com/account/api-keys上找到OpenAI密钥。对于OpenAI的接口对接，可以使用https://api.openai.com/v1或https://api.openai.com/v1/chat，这取决于您是否使用完整的模型(如我们正在使用的)或仅仅聊天模型(如gpt-3.5 turbo)。
LLMChain:我们prompt和LLM的协调者;
- Bing Search API:我们的代理浏览网页所需的工具。它由两个块组成：BingSearchAPIWrapper，你需要在其中插入你的Bing API和URL(你可以在Azure中免费创建一个Bing资源)，BingSearchRun包装前面的信息。
ZeroShotAgent:代理执行器，封装LLM和我们提供的Bing工具。

现在让我们测试一下，询问2021年之后发生的事情:

98mbQO6iGK7LtmuL3g7R6A

这样做的好处是，如果您单击消息图标，您还可以展示LLM背后的思维过程，以及使用外部工具(在我们的示例中是Bing)和观察的一组操作。

x9QOCC2nDSdyp_KL1viQvA

正如您所看到的，代理执行了一个web搜索来回答这个问题，因为它没有这个参数内存。

结论

最近，Langflow已经展示了强大的功能，它也有与llm进一步集成的路线图(包括Azure OpenAI!)。另外，你可以通过SDK使用整个流程，并将其嵌入到进一步的应用程序中，如下所示:

from langflow import load_flow_from_json

flow = load_flow_from_json("your_flow_name.json")
# Now you can use it like any chain
flow("What is the plot of Avatar 2?")

OK，结束，有兴趣的朋友可以试起来。

（2023-08-05）译者：最近发现了另外一个更好的LangChain可视化实现，而且是基于低代码的，拖拽即可完成开发，支持的组件也非常丰富。本人已经安装亲测，效果很好。大家可以看这里：Flowise—基于低代码的LLM应用敏捷开发LangChain实现