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マルチエージェントおよびRAGアプリケーションを構築するためのビジュアルフレームワーク
オープンソース、Python駆動、完全にカスタマイズ可能、LLMおよびベクトルストアに依存しない
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Langflow を pip でインストールできます：
# システムに>=Python 3.10がインストールされていることを確認してください。
python -m pip install langflow -U
または
クローンしたリポジトリからインストールしたい場合は、以下のコマンドで Langflow のフロントエンドとバックエンドをビルドしてインストールできます：
make install_frontend && make build_frontend && make install_backend
その後、以下のコマンドで Langflow を実行します：
python -m langflow run
Langflow を使ってフローを作成するのは簡単です。サイドバーからコンポーネントをワークスペースにドラッグして接続するだけで、アプリケーションの構築を開始できます。
プロンプトパラメータを編集したり、コンポーネントを単一の高レベルコンポーネントにグループ化したり、独自のカスタムコンポーネントを作成したりして探索してください。
完了したら、フローを JSON ファイルとしてエクスポートできます。
以下のスクリプトを使用してフローを読み込みます：
from langflow.load import run_flow_from_json
results = run_flow_from_json("path/to/flow.json", input_value="Hello, World!")
DataStax Langflow は、AstraDBと統合された Langflow のホストバージョンです。インストールや設定なしで数分で稼働できます。無料でサインアップしてください。
HuggingFace Spacesで Langflow をプレビューすることもできます。このリンクを使用してスペースをクローンして、数分で独自の Langflow ワークスペースを作成できます。
Google Cloud Shell を使用して Google Cloud Platform（GCP）に Langflow をデプロイする手順については、Langflow in Google Cloud Platformドキュメントをご覧ください。
または、以下の**「Open in Cloud Shell」ボタンをクリックして Google Cloud Shell を起動し、Langflow リポジトリをクローンして、GCP プロジェクトに必要なリソースを設定し、Langflow をデプロイするプロセスをガイドするインタラクティブチュートリアル**を開始します。
このテンプレートを使用して Langflow 1.0 を Railway にデプロイします：
Kubernetes に Langflow をデプロイする手順については、ステップバイステップガイドをご覧ください。
Langflow は、簡単な管理と設定のためのコマンドラインインターフェース（CLI）を提供します。
以下のコマンドを使用して Langflow を実行できます：
langflow run [OPTIONS]
各オプションの詳細は以下の通りです：