LangFlow 처음 공부하면서 정리를 시작하는 자료 입니다.
1. 새로운 Flow 생성 : 화면 우측 상단의 [New Flow] 버튼을 실행
- Flow는 LangChain 구성 요소를 시각적으로 연결하여 언어 모델 애플리케이션 구축 단위
2. 기존 Flow 편집
이미 생성된 Flow 목록을 확인할 수 있습니다.
목록에서 원하는 Flow를 클릭하여 편집하거나 실행할 수 있습니다.
각 Flow 옆의 [...] 버튼을 클릭하면 Flow 이름 변경, 복제, 삭제 등의 추가 작업 실행
3. Flow 검색
[Search flows...] 원하는 Flow 검색
4. Components 탭 확인:
LangChain 구성 요소 목록 확인-LLM, 프롬프트 템플릿, 도구 등 다양한 구성 요소 확인및 관리
5. 폴더 관리
왼쪽 사이드바의 [Folders] 섹션 - 프로젝트 폴더 관리
=> 새로운 폴더 생성, 기존 폴더 편집 : Flow 관리
6. 프로젝트 설정: 우측 상단 프로필 아이콘- 프로젝트 설정 변경, LangFlow 계정 관리
LangFlow에서 새로운 Flow를 시작
1. 템플릿 사용 (Get started 섹션)
LangFlow에서 제공하는 다양한 템플릿을 사용하여 빠르게 시작할 수 있습니다.
Basic Prompting: OpenAI 모델을 사용하여 기본적인 프롬프트 작업을 수행하는 템플릿입니다.
Vector Store RAG: 검색 증강 생성(RAG)을 사용하여 데이터를 로드하고 채팅 컨텍스트를 제공하는 템플릿입니다.
Simple Agent: 간단하지만 강력한 에이전트를 시작할 수 있는 템플릿입니다.
2. 새로운 Flow 시작 (Start from scratch 섹션)
[Blank Flow] 버튼을 클릭하여 빈 Flow 생성
1. 필요한 구성 요소 추가
- 왼쪽 사이드바의 Components 섹션에서 필요한 LangChain 구성 요소를 캔버스로 드래그 앤 드롭
- 구성 요소
- Inputs: 사용자 입력 노드
- Outputs: 언어 모델 응답 출력 노드
- Prompts: 프롬프트 템플릿 작성 노드
- Models: 사용할 언어 모델선택 노드
- Agents: 에이전트 구성 노드
- Tools: 에이전트 사용할 도구 추가 노드
2. 구성 요소 연결:
- 각 구성 요소 출력과 입력 연결하여 워크플로우 구성
- 예) "Inputs" 노드-> "Prompts" 노드 -> "Models" 노드연결
- 연결을 통해 데이터 흐름 정의
- 각 구성 요소의 역할 지정
3. 구성 요소 설정:
- 각 구성 요소를 선택
- 우측 설정 패널에서 필요한 설정 구성
- 예) "Models" 노드 : 사용할 언어 모델의 API 키와 모델 이름을 설정, "Prompts" 노드 : 프롬프트 템플릿 작성
- 각 구성 요소의 설정을 통해 워크플로우의 세밀하게 동작 조정
4. 워크플로우 실행 및 테스트:
- "Playground" 버튼 : 워크플로우 실행하고 테스트
- "API" 버튼 : 워크플로우를 API로 배포
- "Share" 버튼 : 워크플로우를 다른 사용자와 공유
5. 간단한 챗봇 워크플로우 구성
- 컴포넌트 추가: "Input", "Prompt Template", "Ollama", "Chat Output" 컴포넌트 캔버스 추가
- 컴포넌트 연결: "Input" -> "Prompt Template" -> "Ollama" -> "Chat Output" 순서로 컴포넌트 연결
- 프롬프트 템플릿 설정:"Prompt Template" 컴포넌트에서 질문을 Ollama 모델에 전달하기 위한 프롬프트 템플릿 작성
- 워크플로우 실행:"Playground" 버튼을 클릭하여 워크플로우를 실행하고 질문 입력하여 결과 확인
