diff --git a/README.ES.md b/README.ES.md deleted file mode 100644 index b90625eef..000000000 --- a/README.ES.md +++ /dev/null @@ -1,175 +0,0 @@ -# [![Langflow](./docs/static/img/hero.png)](https://www.langflow.org) - -

- Un Framework visual para crear aplicaciones de agentes autónomos y RAG -

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- De código abierto, construido en Python, totalmente personalizable, agnóstico en cuanto a modelos y bases de datos -

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- Documentación - - Únete a nuestro Discord - - Síguenos en X - - Demostración -

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- -# 📝 Contenido - -- [📝 Contenido](#-contenido) -- [📦 Introducción](#-introducción) -- [🎨 Crear Flujos](#-crear-flujos) -- [Despliegue](#despliegue) - - [Despliegue usando Google Cloud Platform](#despliegue-usando-google-cloud-platform) - - [Despliegue en Railway](#despliegue-en-railway) - - [Despliegue en Render](#despliegue-en-render) -- [🖥️ Interfaz de Línea de Comandos (CLI)](#️-interfaz-de-línea-de-comandos-cli) - - [Uso](#uso) - - [Variables de Entorno](#variables-de-entorno) -- [👋 Contribuir](#-contribuir) -- [🌟 Contribuidores](#-contribuidores) -- [📄 Licencia](#-licencia) - -# 📦 Introducción - -Puedes instalar Langflow con pip: - -```shell -# Asegúrate de tener >=Python 3.10 instalado en tu sistema. -# Instala la versión pre-release (recomendada para las actualizaciones más recientes) -python -m pip install langflow --pre --force-reinstall - -# o versión estable -python -m pip install langflow -U -``` - -Luego, ejecuta Langflow con: - -```shell -python -m langflow run -``` - -También puedes ver Langflow en [HuggingFace Spaces](https://huggingface.co/spaces/Langflow/Langflow). [Clona el Space usando este enlace](https://huggingface.co/spaces/Langflow/Langflow?duplicate=true) para crear tu propio espacio de trabajo de Langflow en minutos. - -# 🎨 Crear Flujos - -Crear flujos con Langflow es fácil. Simplemente arrastra los componentes desde la barra lateral al espacio de trabajo y conéctalos para comenzar a construir tu aplicación. - -Explora editando los parámetros del prompt, agrupando componentes y construyendo tus propios componentes personalizados (Custom Components). - -Cuando hayas terminado, puedes exportar tu flujo como un archivo JSON. - -Carga el flujo con: - -```python -from langflow.load import run_flow_from_json - -results = run_flow_from_json("ruta/al/flujo.json", input_value="¡Hola, Mundo!") -``` - -# Despliegue - -## Despliegue usando Google Cloud Platform - -Sigue nuestra guía paso a paso para desplegar Langflow en Google Cloud Platform (GCP) usando Google Cloud Shell. La guía está disponible en el documento [**Langflow en Google Cloud Platform**](https://github.com/langflow-ai/langflow/blob/dev/docs/docs/deployment/gcp-deployment.md). - -Alternativamente, haz clic en el botón **"Abrir en Cloud Shell"** a continuación para iniciar Google Cloud Shell, clonar el repositorio de Langflow y comenzar un **tutorial interactivo** que te guiará a través del proceso de configuración de los recursos necesarios y despliegue de Langflow en tu proyecto GCP. - -[![Abrir en Cloud Shell](https://gstatic.com/cloudssh/images/open-btn.svg)](https://console.cloud.google.com/cloudshell/open?git_repo=https://github.com/langflow-ai/langflow&working_dir=scripts/gcp&shellonly=true&tutorial=walkthroughtutorial_spot.md) - -## Despliegue en Railway - -Usa esta plantilla para desplegar Langflow 1.0 Preview en Railway: - -[![Desplegar 1.0 Preview en Railway](https://railway.app/button.svg)](https://railway.app/template/UsJ1uB?referralCode=MnPSdg) - -O esta para desplegar Langflow 0.6.x: - -[![Desplegar en Railway](https://railway.app/button.svg)](https://railway.app/template/JMXEWp?referralCode=MnPSdg) - -## Despliegue en Render - - -Desplegar en Render - - -# 🖥️ Interfaz de Línea de Comandos (CLI) - -Langflow proporciona una interfaz de línea de comandos (CLI) para una fácil gestión y configuración. - -## Uso - -Puedes ejecutar Langflow usando el siguiente comando: - -```shell -langflow run [OPCIONES] -``` - -Cada opción se detalla a continuación: - -- `--help`: Muestra todas las opciones disponibles. -- `--host`: Establece el host al que vincular el servidor. Se puede configurar usando la variable de entorno `LANGFLOW_HOST`. El valor predeterminado es `127.0.0.1`. -- `--workers`: Establece el número de procesos. Se puede configurar usando la variable de entorno `LANGFLOW_WORKERS`. El valor predeterminado es `1`. -- `--worker-timeout`: Establece el tiempo de espera del worker en segundos. El valor predeterminado es `60`. -- `--port`: Establece el puerto en el que escuchar. Se puede configurar usando la variable de entorno `LANGFLOW_PORT`. El valor predeterminado es `7860`. -- `--env-file`: Especifica la ruta al archivo .env que contiene variables de entorno. El valor predeterminado es `.env`. -- `--log-level`: Establece el nivel de registro. Se puede configurar usando la variable de entorno `LANGFLOW_LOG_LEVEL`. El valor predeterminado es `critical`. -- `--components-path`: Especifica la ruta al directorio que contiene componentes personalizados. Se puede configurar usando la variable de entorno `LANGFLOW_COMPONENTS_PATH`. El valor predeterminado es `langflow/components`. -- `--log-file`: Especifica la ruta al archivo de registro. Se puede configurar usando la variable de entorno `LANGFLOW_LOG_FILE`. El valor predeterminado es `logs/langflow.log`. -- `--cache`: Selecciona el tipo de caché a utilizar. Las opciones son `InMemoryCache` y `SQLiteCache`. Se puede configurar usando la variable de entorno `LANGFLOW_LANGCHAIN_CACHE`. El valor predeterminado es `SQLiteCache`. -- `--dev/--no-dev`: Alterna el modo de desarrollo. El valor predeterminado es `no-dev`. -- `--path`: Especifica la ruta al directorio frontend que contiene los archivos de compilación. Esta opción es solo para fines de desarrollo. Se puede configurar usando la variable de entorno `LANGFLOW_FRONTEND_PATH`. -- `--open-browser/--no-open-browser`: Alterna la opción de abrir el navegador después de iniciar el servidor. Se puede configurar usando la variable de entorno `LANGFLOW_OPEN_BROWSER`. El valor predeterminado es `open-browser`. -- `--remove-api-keys/--no-remove-api-keys`: Alterna la opción de eliminar las claves API de los proyectos guardados en la base de datos. Se puede configurar usando la variable de entorno `LANGFLOW_REMOVE_API_KEYS`. El valor predeterminado es `no-remove-api-keys`. -- `--install-completion [bash|zsh|fish|powershell|pwsh]`: Instala la función de autocompletar para el shell especificado. -- `--show-completion [bash|zsh|fish|powershell|pwsh]`: Muestra el código para la función de autocompletar para el shell especificado, permitiéndote copiar o personalizar la instalación. -- `--backend-only`: Este parámetro, con valor predeterminado `False`, permite ejecutar solo el servidor backend sin el frontend. También se puede configurar usando la variable de entorno `LANGFLOW_BACKEND_ONLY`. -- `--store`: Este parámetro, con valor predeterminado `True`, activa las funciones de la tienda, usa `--no-store` para desactivarlas. Se puede configurar usando la variable de entorno `LANGFLOW_STORE`. - -Estos parámetros son importantes para los usuarios que necesitan personalizar el comportamiento de Langflow, especialmente en escenarios de desarrollo o despliegue especializado. - -### Variables de Entorno - -Puedes configurar muchas de las opciones de CLI usando variables de entorno. Estas se pueden exportar en tu sistema operativo o agregar a un archivo `.env` y cargarse usando la opción `--env-file`. - -Se incluye un archivo de ejemplo `.env` llamado `.env.example` en el proyecto. Copia este archivo a un nuevo archivo llamado `.env` y reemplaza los valores de ejemplo con tus configuraciones reales. Si estás estableciendo valores tanto en tu sistema operativo como en el archivo `.env`, las configuraciones del `.env` tendrán prioridad. - -# 👋 Contribuir - -Aceptamos contribuciones de desarrolladores de todos los niveles para nuestro proyecto de código abierto en GitHub. Si deseas contribuir, por favor, consulta nuestras [directrices de contribución](./CONTRIBUTING.md) y ayuda a hacer que Langflow sea más accesible. - ---- - -[![Historial de Estrellas](https://api.star-history.com/svg?repos=langflow-ai/langflow&type=Timeline)](https://star-history.com/#langflow-ai/langflow&Date) - -# 🌟 Contribuidores - -[![contribuidores de langflow](https://contrib.rocks/image?repo=langflow-ai/langflow)](https://github.com/langflow-ai/langflow/graphs/contributors) - -# 📄 Licencia - -Langflow se publica bajo la licencia MIT. Consulta el archivo [LICENSE](LICENSE) para más detalles. diff --git a/README.FR.md b/README.FR.md deleted file mode 100644 index 3337777f2..000000000 --- a/README.FR.md +++ /dev/null @@ -1,77 +0,0 @@ -> [!WARNING] -> Tous les liens externes sont susceptibles d'être en anglais. - -![Langflow](./docs/static/img/hero.png) - -

- Langflow est un générateur d'applications low-code pour les applications RAG et IA multi-agents. Il est basé sur Python et indépendant de tout modèle, API ou base de données. -

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- Documentation - - Service cloud gratuit - - Autogéré -

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- README en Anglais - README en Portuguais - README en Espagnol - README en Chinois Simplifié - README en Japonais - README en Coréen - README en Français -
- -## ✨ Caractéristiques principales - -1. **Basé sur Python** et indépendant des modèles, API, sources de données ou bases de données. -2. **IDE visuel** pour la création et le test de flux de travail par glisser-déposer. -3. **Playground** pour tester et itérer immédiatement les flux de travail avec un contrôle étape par étape. -4. **Orchestration multi-agent** et gestion et récupération des conversations. -5. **Service cloud gratuit** pour démarrer en quelques minutes sans configuration. -6. **Publier en tant qu'API** ou exporter en tant qu'application Python. -7. **Observabilité** avec l'intégration de LangSmith, LangFuse ou LangWatch. -8. **Sécurité et évolutivité de niveau entreprise** avec le service cloud gratuit DataStax Langflow. -9. **Personnalisez les flux de travail** ou créez des flux entièrement à l'aide de Python. -10. **Intégrations d'écosystèmes** en tant que composants réutilisables pour tout modèle, API ou base de données. - -![Intégrations](./docs/static/img/integrations.png) - -## 📦 Démarrage - -- **Installer avec pip** (Python 3.10 à 3.12): - -```shell -pip install langflow -``` - -- **Installer avec uv** (Python 3.10 à 3.12): - -```shell -uv pip install langflow -``` - -- **Cloud :** DataStax Langflow est un environnement hébergé sans configuration. [Inscrivez-vous pour un compte gratuit.](https://astra.datastax.com/signup?type=langflow) -- **Autogéré :** exécutez Langflow dans votre environnement. [Installez Langflow](https://docs.langflow.org/get-started-installation) pour exécuter un serveur Langflow local, puis utilisez le guide [Démarrage rapide](https://docs.langflow.org/get-started-quickstart) pour créer et exécuter un flux. -- **Hugging Face :** [Clonez l'espace à l'aide de ce lien](https://huggingface.co/spaces/Langflow/Langflow?duplicate=true) pour créer un espace de travail Langflow. - -[![Getting Started](https://github.com/user-attachments/assets/f1adfbe7-3c35-43a4-b265-661f3d4f875f)](https://www.youtube.com/watch?v=kinngWhaUKM) - -## ⭐ Restez à jour - -Ajoute une étoile à Langflow sur GitHub pour être instantanément informé des nouvelles versions. - -![Star Langflow](https://github.com/user-attachments/assets/03168b17-a11d-4b2a-b0f7-c1cce69e5a2c) - -## 👋 Contribuer - -Nous acceptons les contributions des développeurs de tous niveaux. Si vous souhaitez contribuer, veuillez consulter nos [consignes de contribution](./CONTRIBUTING.md) et contribuez à rendre Langflow plus accessible. - ---- - -[![Star History Chart](https://api.star-history.com/svg?repos=langflow-ai/langflow&type=Timeline)](https://star-history.com/#langflow-ai/langflow&Date) - -## ❤️ Contributeurs - -[![Langflow contributors](https://contrib.rocks/image?repo=langflow-ai/langflow)](https://github.com/langflow-ai/langflow/graphs/contributors) diff --git a/README.KR.md b/README.KR.md deleted file mode 100644 index 082f94729..000000000 --- a/README.KR.md +++ /dev/null @@ -1,197 +0,0 @@ -
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Langflow 1.0 이 출시되었습니다! 🎉

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여기를 눌러 자세히 알아보기!

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- - - -# [![Langflow](./docs/static/img/hero.png)](https://www.langflow.org) - -

- 다중 에이전트 및 RAG 애플리케이션 구축을 위한 시각적 프레임워크 -

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- 오픈소스, Python-기반, 전체 커스텀, LLM과 Vector store를 몰라도 사용 가능 -

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- 문서 - - Discord에 참여하기 - - X에서 팔로우하기 - - 실시간 데모 -

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- -# 📝 목차 - -- [📝 목차](#-content) -- [📦 시작하기](#-get-started) -- [🎨 플로우 만들기](#-create-flows) -- [배포](#deploy) - - [DataStax Langflow](#datastax-langflow) - - [Hugging Face Spaces에 Langflow 배포하기](#deploy-langflow-on-hugging-face-spaces) - - [Google Cloud Platform에 Langflow 배포하기](#deploy-langflow-on-google-cloud-platform) - - [Railway에 배포하기](#deploy-on-railway) - - [Render에 배포하기](#deploy-on-render) - - [Kubernetes에 배포하기](#deploy-on-kubernetes) -- [🖥️ 명령줄 인터페이스 (CLI)](#️-command-line-interface-cli) - - [사용법](#usage) - - [환경 변수](#environment-variables) -- [👋 기여](#-contribute) -- [🌟 기여자](#-contributors) -- [📄 라이선스](#-license) - -# 📦 시작하기 - -pip으로 Langflow 다운로드: - -```shell -# >=Python 3.10 이 시스템에 미리 설치되어 있어야 합니다. -python -m pip install langflow -U -``` - -혹은 - -복제된 Repo에서 설치하려면 다음과 같이 Langflow의 프론트엔드와 백엔드를 구축하고 설치할 수 있습니다: - -```shell -make install_frontend && make build_frontend && make install_backend -``` - -Langflow 실행하기: - -```shell -python -m langflow run -``` - -# 🎨 플로우 만들기 - -플로우(Flow)는 전체적인 작업의 `흐름`을 표현하는것으로, 별도의 코딩작업을 최소화 하고, 시각적으로 수정/확인이 가능한 일련의 그룹을 말합니다. - -Langflow를 사용하여 플로우를 만드는 것은 쉽습니다. 사이드바의 구성 요소를 작업 공간으로 끌어다가 연결하기만 하면 응용 프로그램을 구축할 수 있습니다. - -프롬프트 매개 변수를 편집하고 구성 요소를 하나의 상위 수준 구성 요소로 그룹화하고 사용자 정의 구성 요소를 구축하여 탐색합니다. - -작업이 완료되면 플로우를 JSON 파일로 내보낼 수 있습니다. - -플로우 로드하기: - -```python -from langflow.load import run_flow_from_json - -results = run_flow_from_json("path/to/flow.json", input_value="Hello, World!") -``` - -# 배포 - -## DataStax Langflow - -DataStax Langflow는 [AstraDB](https://www.datastax.com/products/datastax-astra) 와 통합된 Langflow의 호스팅된 버전입니다. 별도의 설치나 설정이 필요하지 않고 몇 분 안에 실행됩니다. [무료로 가입하기](https://astra.datastax.com/signup?type=langflow). - -## Hugging Face Spaces에 Langflow 배포하기 - -[Hugging Face Spaces](https://huggingface.co/spaces/Langflow/Langflow) 에서 Langflow를 미리 볼 수 있습니다. [space 복제하기](https://huggingface.co/spaces/Langflow/Langflow?duplicate=true) 에서 몇 분 안에 자신만의 Langflow 작업 공간을 만들 수 있습니다. - -## Google Cloud Platform에 Langflow 배포하기 - -Google Cloud Shell을 사용하여 Google Cloud Platform(GCP)에 Langflow를 배포하려면 단계별 가이드를 따르십시오. 가이드는 [**Langflow in Google Cloud Platform**](/docs/docs/Deployment/deployment-gcp.md) 문서에서 확인할 수 있습니다. - -또는 아래의 **"Cloud Shell에서 열기"** 버튼을 클릭하여 Google Cloud Shell을 시작하고 Langflow 저장소를 복제한 후 필요한 리소스를 설정하고 GCP 프로젝트에 Langflow를 배포하는 과정을 안내하는 **대화형 튜토리얼**을 시작합니다. - -[![Cloud Shell에서 열기](https://gstatic.com/cloudssh/images/open-btn.svg)](https://console.cloud.google.com/cloudshell/open?git_repo=https://github.com/langflow-ai/langflow&working_dir=scripts/gcp&shellonly=true&tutorial=walkthroughtutorial_spot.md) - -## Railway에 배포하기 - -이 템플릿을 사용하여 Railway에 Langflow 1.0을 배포합니다: - -[![Railway에 배포하기](https://railway.app/button.svg)](https://railway.app/template/JMXEWp?referralCode=MnPSdg) - -## Render에 배포하기 - - -Render에 배포하기 - - -## Kubernetes에 배포하기 - -[Langflow on Kubernetes](./docs/docs/Deployment/deployment-kubernetes.md)의 가이드를 따르세요. - -# 🖥️ 명령줄 인터페이스 (CLI) - -Langflow는 쉬운 관리 및 구성을 위한 명령줄 인터페이스(CLI)를 제공합니다. - -## 사용법 - -다음 명령을 사용하여 Langflow를 실행할 수 있습니다: - -```shell -langflow run [OPTIONS] -``` - -각 옵션의 자세한 내용은 아래와 같습니다: - -- `--help`: 사용 가능한 모든 옵션을 표시합니다. -- `--host`: 서버를 바인딩할 호스트를 정의합니다. `LANGFLOW_HOST` 환경 변수를 사용하여 설정할 수 있습니다. 기본 값은 `127.0.0.1`입니다. -- `--workers`: 작업자 프로세스 수를 설정합니다. `LANGFLOW_WORKERS` 환경 변수를 사용하여 설정할 수 있습니다. 기본 값은 `1`입니다. -- `--worker-timeout`: 작업자 시간 제한을 초 단위로 설정합니다. 기본 값은 `60`입니다. -- `--port`: 수신할 포트를 설정합니다. `LANGFLOW_PORT` 환경 변수를 사용하여 설정할 수 있습니다. 기본 값은 `7860`입니다. -- `--env-file`: 환경 변수가 포함된 .env 파일의 경로를 지정합니다. 기본 값은 `.env`입니다. -- `--log-level`: 로깅 수준을 정의합니다. `LANGFLOW_LOG_LEVEL` 환경 변수를 사용하여 설정할 수 있습니다. 기본 값은 `critical`입니다. -- `--components-path`: 사용자 지정 구성 요소가 포함된 디렉토리 경로를 지정합니다. `LANGFLOW_COMPONENTS_PATH` 환경 변수를 사용하여 설정할 수 있습니다. 기본 값은 `langflow/components`입니다. -- `--log-file`: 로그 파일 경로를 지정합니다. `LANGFLOW_LOG_FILE` 환경 변수를 사용하여 설정할 수 있습니다. 기본 값은 `logs/langflow.log`입니다. -- `--cache`: 사용할 캐시 유형을 선택합니다. 옵션은 `InMemoryCache` 와 `SQLiteCache`입니다. `LANGFLOW_LANGCHAIN_CACHE` 환경 변수를 사용하여 설정할 수 있습니다. 기본 값은 `SQLiteCache`입니다. -- `--dev/--no-dev`: 개발 모드를 전환합니다. 기본 값은 `no-dev`입니다. -- `--path`: 빌드 파일이 포함된 프런트엔드 디렉토리 경로를 지정합니다. 이 옵션은 개발 목적으로만 사용됩니다. `LANGFLOW_FRONTEND_PATH` 환경 변수를 사용하여 설정할 수 있습니다. -- `--open-browser/--no-open-browser`: 서버를 시작한 후 브라우저를 여는 옵션을 토글합니다. `LANGFLOW_OPEN_BROWSER` 환경 변수를 사용하여 설정할 수 있습니다. 기본 값은 `open-browser`입니다. -- `--remove-api-keys/--no-remove-api-keys`: 데이터베이스에 저장된 프로젝트에서 API 키를 제거하는 옵션을 토글합니다. `LANGFLOW_REMOVE_API_KEYS` 환경 변수를 사용하여 설정할 수 있습니다. 기본 값은 `no-remove-api-keys`입니다. -- `--install-completion [bash|zsh|fish|powershell|pwsh]`: 지정된 셸에 대해 설치합니다. -- `--show-completion [bash|zsh|fish|powershell|pwsh]`: 지정된 셸의 완료를 표시하여 셸을 복사하거나 설치를 사용자 정의할 수 있습니다. -- `--backend-only`: 이 파라미터는 기본 값이 `False`이며, 프론트엔드 없이 백엔드 서버만 실행할 수 있도록 합니다. `LANGFLOW_BACKEND_ONLY` 환경 변수를 사용하여 설정할 수 있습니다. -- `--store`: 이 파라미터는 기본 값이 `True`이며, 스토어 기능을 활성화하고, `--no-store`를 사용하여 비활성화할 수 있습니다. `LANGFLOW_STORE` 환경 변수를 사용하여 설정할 수 있습니다. - -These parameters are important for users who need to customize the behavior of Langflow, especially in development or specialized deployment scenarios. - -### 환경 변수 - -환경 변수를 사용하여 많은 CLI 옵션을 구성할 수 있습니다. 이러한 옵션은 운영 체제에서 내보내거나 `.env` 파일에 추가 하고 `--env-file` 옵션을 사용하여 로드할 수 있습니다. - -예제 `.env` 파일은 `.env.example` 프로젝트에 포함되어 있습니다. 이 파일을 복사하고 `.env` 파일로 이름을 바꾸어 실제 설정을 바꾸세요. OS와 `.env` 파일 모두에서 값을 설정하는 경우, `.env` 파일 설정이 우선시 됩니다. - -# 👋 기여 - -모든 레벨의 개발자가 GitHub의 오픈소스 프로젝트에 기여하는 것을 환영합니다. 기여하고 싶으시다면 [기여 지침](./CONTRIBUTING.md)을 확인 하고 Langflow를 더 접근하기 쉽게 만드는 데 도움을 주세요. - ---- - -[![Star History Chart](https://api.star-history.com/svg?repos=langflow-ai/langflow&type=Timeline)](https://star-history.com/#langflow-ai/langflow&Date) - -# 🌟 기여자 - -[![langflow contributors](https://contrib.rocks/image?repo=langflow-ai/langflow)](https://github.com/langflow-ai/langflow/graphs/contributors) - -# 📄 라이선스 - -Langflow는 MIT 라이선스에 따라 출시됩니다. 자세한 내용은 [라이선스](LICENSE) 파일을 확인하세요. diff --git a/README.PT.md b/README.PT.md deleted file mode 100644 index 881aa9bdb..000000000 --- a/README.PT.md +++ /dev/null @@ -1,177 +0,0 @@ - - -# [![Langflow](./docs/static/img/hero.png)](https://www.langflow.org) - -

- Um framework visual para criar apps de agentes autônomos e RAG -

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- Open-source, construído em Python, totalmente personalizável, agnóstico em relação a modelos e databases -

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- Docs - - Junte-se ao nosso Discord - - Siga-nos no X - - Demonstração -

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- -# 📝 Conteúdo - -- [📝 Conteúdo](#-conteúdo) -- [📦 Introdução](#-introdução) -- [🎨 Criar Fluxos](#-criar-fluxos) -- [Deploy](#deploy) - - [Deploy usando Google Cloud Platform](#deploy-usando-google-cloud-platform) - - [Deploy on Railway](#deploy-on-railway) - - [Deploy on Render](#deploy-on-render) -- [🖥️ Interface de Linha de Comando (CLI)](#️-interface-de-linha-de-comando-cli) - - [Uso](#uso) - - [Variáveis de Ambiente](#variáveis-de-ambiente) -- [👋 Contribuir](#-contribuir) -- [🌟 Contribuidores](#-contribuidores) -- [📄 Licença](#-licença) - -# 📦 Introdução - -Você pode instalar o Langflow com pip: - -```shell -# Certifique-se de ter >=Python 3.10 instalado no seu sistema. -# Instale a versão pré-lançamento (recomendada para as atualizações mais recentes) -python -m pip install langflow --pre --force-reinstall - -# ou versão estável -python -m pip install langflow -U -``` - -Então, execute o Langflow com: - -```shell -python -m langflow run -``` - -Você também pode visualizar o Langflow no [HuggingFace Spaces](https://huggingface.co/spaces/Langflow/Langflow). [Clone o Space usando este link](https://huggingface.co/spaces/Langflow/Langflow?duplicate=true) para criar seu próprio workspace do Langflow em minutos. - -# 🎨 Criar Fluxos - -Criar fluxos com Langflow é fácil. Basta arrastar componentes da barra lateral para o workspace e conectá-los para começar a construir sua aplicação. - -Explore editando os parâmetros do prompt, agrupando componentes e construindo seus próprios componentes personalizados (Custom Components). - -Quando terminar, você pode exportar seu fluxo como um arquivo JSON. - -Carregue o fluxo com: - -```python -from langflow.load import run_flow_from_json - -results = run_flow_from_json("path/to/flow.json", input_value="Hello, World!") -``` - -# Deploy - -## Deploy usando Google Cloud Platform - -Siga nosso passo a passo para fazer deploy do Langflow no Google Cloud Platform (GCP) usando o Google Cloud Shell. O guia está disponível no documento [**Langflow on Google Cloud Platform**](https://github.com/langflow-ai/langflow/blob/dev/docs/docs/deployment/gcp-deployment.md). - -Alternativamente, clique no botão **"Open in Cloud Shell"** abaixo para iniciar o Google Cloud Shell, clonar o repositório do Langflow e começar um **tutorial interativo** que o guiará pelo processo de configuração dos recursos necessários e deploy do Langflow no seu projeto GCP. - -[![Open on Cloud Shell](https://gstatic.com/cloudssh/images/open-btn.svg)](https://console.cloud.google.com/cloudshell/open?git_repo=https://github.com/langflow-ai/langflow&working_dir=scripts/gcp&shellonly=true&tutorial=walkthroughtutorial_spot.md) - -## Deploy on Railway - -Use este template para implantar o Langflow 1.0 Preview no Railway: - -[![Deploy 1.0 Preview on Railway](https://railway.app/button.svg)](https://railway.app/template/UsJ1uB?referralCode=MnPSdg) - -Ou este para implantar o Langflow 0.6.x: - -[![Deploy on Railway](https://railway.app/button.svg)](https://railway.app/template/JMXEWp?referralCode=MnPSdg) - -## Deploy on Render - - -Deploy to Render - - -# 🖥️ Interface de Linha de Comando (CLI) - -O Langflow fornece uma interface de linha de comando (CLI) para fácil gerenciamento e configuração. - -## Uso - -Você pode executar o Langflow usando o seguinte comando: - -```shell -langflow run [OPTIONS] -``` - -Cada opção é detalhada abaixo: - -- `--help`: Exibe todas as opções disponíveis. -- `--host`: Define o host para vincular o servidor. Pode ser configurado usando a variável de ambiente `LANGFLOW_HOST`. O padrão é `127.0.0.1`. -- `--workers`: Define o número de processos. Pode ser configurado usando a variável de ambiente `LANGFLOW_WORKERS`. O padrão é `1`. -- `--worker-timeout`: Define o tempo limite do worker em segundos. O padrão é `60`. -- `--port`: Define a porta para escutar. Pode ser configurado usando a variável de ambiente `LANGFLOW_PORT`. O padrão é `7860`. -- `--env-file`: Especifica o caminho para o arquivo .env contendo variáveis de ambiente. O padrão é `.env`. -- `--log-level`: Define o nível de log. Pode ser configurado usando a variável de ambiente `LANGFLOW_LOG_LEVEL`. O padrão é `critical`. -- `--components-path`: Especifica o caminho para o diretório contendo componentes personalizados. Pode ser configurado usando a variável de ambiente `LANGFLOW_COMPONENTS_PATH`. O padrão é `langflow/components`. -- `--log-file`: Especifica o caminho para o arquivo de log. Pode ser configurado usando a variável de ambiente `LANGFLOW_LOG_FILE`. O padrão é `logs/langflow.log`. -- `--cache`: Seleciona o tipo de cache a ser usado. As opções são `InMemoryCache` e `SQLiteCache`. Pode ser configurado usando a variável de ambiente `LANGFLOW_LANGCHAIN_CACHE`. O padrão é `SQLiteCache`. -- `--dev/--no-dev`: Alterna o modo de desenvolvimento. O padrão é `no-dev`. -- `--path`: Especifica o caminho para o diretório frontend contendo os arquivos de build. Esta opção é apenas para fins de desenvolvimento. Pode ser configurado usando a variável de ambiente `LANGFLOW_FRONTEND_PATH`. -- `--open-browser/--no-open-browser`: Alterna a opção de abrir o navegador após iniciar o servidor. Pode ser configurado usando a variável de ambiente `LANGFLOW_OPEN_BROWSER`. O padrão é `open-browser`. -- `--remove-api-keys/--no-remove-api-keys`: Alterna a opção de remover as chaves de API dos projetos salvos no banco de dados. Pode ser configurado usando a variável de ambiente `LANGFLOW_REMOVE_API_KEYS`. O padrão é `no-remove-api-keys`. -- `--install-completion [bash|zsh|fish|powershell|pwsh]`: Instala a conclusão para o shell especificado. -- `--show-completion [bash|zsh|fish|powershell|pwsh]`: Exibe a conclusão para o shell especificado, permitindo que você copie ou personalize a instalação. -- `--backend-only`: Este parâmetro, com valor padrão `False`, permite executar apenas o servidor backend sem o frontend. Também pode ser configurado usando a variável de ambiente `LANGFLOW_BACKEND_ONLY`. -- `--store`: Este parâmetro, com valor padrão `True`, ativa os recursos da loja, use `--no-store` para desativá-los. Pode ser configurado usando a variável de ambiente `LANGFLOW_STORE`. - -Esses parâmetros são importantes para usuários que precisam personalizar o comportamento do Langflow, especialmente em cenários de desenvolvimento ou deploy especializado. - -### Variáveis de Ambiente - -Você pode configurar muitas das opções de CLI usando variáveis de ambiente. Estas podem ser exportadas no seu sistema operacional ou adicionadas a um arquivo `.env` e carregadas usando a opção `--env-file`. - -Um arquivo de exemplo `.env` chamado `.env.example` está incluído no projeto. Copie este arquivo para um novo arquivo chamado `.env` e substitua os valores de exemplo pelas suas configurações reais. Se você estiver definindo valores tanto no seu sistema operacional quanto no arquivo `.env`, as configurações do `.env` terão precedência. - -# 👋 Contribuir - -Aceitamos contribuições de desenvolvedores de todos os níveis para nosso projeto open-source no GitHub. Se você deseja contribuir, por favor, confira nossas [diretrizes de contribuição](./CONTRIBUTING.md) e ajude a tornar o Langflow mais acessível. - ---- - -[![Star History Chart](https://api.star-history.com/svg?repos=langflow-ai/langflow&type=Timeline)](https://star-history.com/#langflow-ai/langflow&Date) - -# 🌟 Contribuidores - -[![langflow contributors](https://contrib.rocks/image?repo=langflow-ai/langflow)](https://github.com/langflow-ai/langflow/graphs/contributors) - -# 📄 Licença - -O Langflow é lançado sob a licença MIT. Veja o arquivo [LICENSE](LICENSE) para detalhes. diff --git a/README.RU.md b/README.RU.md deleted file mode 100644 index 9e33d6f16..000000000 --- a/README.RU.md +++ /dev/null @@ -1,78 +0,0 @@ - - -![Langflow](./docs/static/img/hero.png) - -

- Langflow — это инструмент для создания приложений с низким уровнем кода для RAG и многоагентных ИИ-приложений. Он основан на Python и не зависит от конкретных моделей, API или баз данных. -

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- Документация - - Бесплатный облачный сервис - - Самостоятельное развертывание - -

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- README на английском - README на португальском - README на испанском - README на упрощенном китайском - README на японском - README на корейском - README на французском - README на русском -
- -## ✨ Основные возможности - -1. **Основан на Python** и не зависит от моделей, API, источников данных или баз данных. -2. **Визуальная IDE** для построения и тестирования рабочих процессов методом drag-and-drop. -3. **Песочница** для мгновенного тестирования и итерации процессов с поэтапным контролем. -4. **Оркестрация многоагентных систем** с управлением диалогами и извлечением информации. -5. **Бесплатный облачный сервис**, позволяющий начать работу за считанные минуты без настройки. -6. **Публикация в виде API** или экспорт в виде Python-приложения. -7. **Наблюдаемость** с интеграцией LangSmith, LangFuse или LangWatch. -8. **Безопасность и масштабируемость уровня предприятия** с бесплатным облачным сервисом DataStax Langflow. -9. **Настройка рабочих процессов** или создание потоков исключительно на Python. -10. **Интеграция с экосистемами** через повторно используемые компоненты для любых моделей, API или баз данных. - -![Интеграции](./docs/static/img/integrations.png) - -## 📦 Быстрый старт - -- **Установка через uv (рекомендуется)** (Python 3.10–3.12): - -```shell -uv pip install langflow -``` - -- **Установка через pip** (Python 3.10–3.12): - -```shell -pip install langflow -``` - -- **Облако:** DataStax Langflow — это управляемая среда без необходимости настройки. [Зарегистрируйтесь бесплатно.](https://astra.datastax.com/signup?type=langflow) -- **Самостоятельное развертывание:** Запустите Langflow в своей среде. [Установите Langflow](https://docs.langflow.org/get-started-installation), чтобы запустить локальный сервер Langflow, а затем воспользуйтесь [руководством по быстрому старту](https://docs.langflow.org/get-started-quickstart) для создания и выполнения потока. -- **Hugging Face:** [Клонируйте пространство по этой ссылке](https://huggingface.co/spaces/Langflow/Langflow?duplicate=true), чтобы создать рабочее пространство Langflow. - -[![Начало работы](https://github.com/user-attachments/assets/f1adfbe7-3c35-43a4-b265-661f3d4f875f)](https://www.youtube.com/watch?v=kinngWhaUKM) - -## ⭐ Будьте в курсе обновлений - -Добавьте Langflow в избранное на GitHub, чтобы мгновенно узнавать о новых релизах. - -![Star Langflow](https://github.com/user-attachments/assets/03168b17-a11d-4b2a-b0f7-c1cce69e5a2c) - -## 👋 Внесите свой вклад - -Мы приветствуем вклад разработчиков любого уровня. Если хотите помочь в развитии проекта, ознакомьтесь с нашими [руководящими принципами для участников](./CONTRIBUTING.md) и сделайте Langflow еще доступнее. - ---- - -[![График истории звезд](https://api.star-history.com/svg?repos=langflow-ai/langflow&type=Timeline)](https://star-history.com/#langflow-ai/langflow&Date) - -## ❤️ Соавторы - -[![Соавторы Langflow](https://contrib.rocks/image?repo=langflow-ai/langflow)](https://github.com/langflow-ai/langflow/graphs/contributors) diff --git a/README.ja.md b/README.ja.md deleted file mode 100644 index 2c2b3d0bb..000000000 --- a/README.ja.md +++ /dev/null @@ -1,195 +0,0 @@ -
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Langflow 1.0 がリリースされました！ 🎉

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詳細は こちら をご覧ください！

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- - - -# [![Langflow](./docs/static/img/hero.png)](https://www.langflow.org) - -

- 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 -

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- 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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- ドキュメント - - Discordに参加 - - Xでフォロー - - ライブデモ -

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- README in English - README in Portuguese - README in Spanish - README in Simplified Chinese - README in Japanese - README in KOREAN - README in French - README in Russian -
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- Your GIF -

- -# 📝 目次 - -- [📝 目次](#-目次) -- [📦 始めに](#-始めに) -- [🎨 フローの作成](#-フローの作成) -- [デプロイ](#デプロイ) - - [DataStax Langflow](#datastax-langflow) - - [Hugging Face Spaces に Langflow をデプロイ](#hugging-face-spacesにlangflowをデプロイ) - - [Google Cloud Platform に Langflow をデプロイ](#google-cloud-platformにlangflowをデプロイ) - - [Railway にデプロイ](#railwayにデプロイ) - - [Render にデプロイ](#renderにデプロイ) - - [Kubernetes にデプロイ](#kubernetesにデプロイ) -- [🖥️ コマンドラインインターフェース (CLI)](#️-コマンドラインインターフェース-cli) - - [使用方法](#使用方法) - - [環境変数](#環境変数) -- [👋 貢献](#-貢献) -- [🌟 貢献者](#-貢献者) -- [📄 ライセンス](#-ライセンス) - -# 📦 始めに - -Langflow を pip でインストールできます： - -```shell -# 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： - -```shell -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： - -```shell -python -m langflow run -``` - -# 🎨 フローの作成 - -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： - -```python -from langflow.load import run_flow_from_json - -results = run_flow_from_json("path/to/flow.json", input_value="Hello, World!") -``` - -# デプロイ - -## DataStax Langflow - -DataStax Langflow は、[AstraDB](https://www.datastax.com/products/datastax-astra)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](https://astra.datastax.com/signup?type=langflow)してください。 - -## Hugging Face Spaces に Langflow をデプロイ - -[HuggingFace Spaces](https://huggingface.co/spaces/Langflow/Langflow-Preview)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](https://huggingface.co/spaces/Langflow/Langflow-Preview?duplicate=true)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 Platform に Langflow をデプロイ - -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**](./docs/docs/Deployment/deployment-gcp.md)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。 - -[![Open in Cloud Shell](https://gstatic.com/cloudssh/images/open-btn.svg)](https://console.cloud.google.com/cloudshell/open?git_repo=https://github.com/langflow-ai/langflow&working_dir=scripts/gcp&shellonly=true&tutorial=walkthroughtutorial_spot.md) - -## Railway にデプロイ - -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： - -[![Deploy on Railway](https://railway.app/button.svg)](https://railway.app/template/JMXEWp?referralCode=MnPSdg) - -## Render にデプロイ - - -Deploy to Render - - -## Kubernetes にデプロイ - -[Kubernetes に Langflow をデプロイ](./docs/docs/Deployment/deployment-kubernetes.md)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。 - -# 🖥️ コマンドラインインターフェース (CLI) - -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。 - -## 使用方法 - -以下のコマンドを使用して Langflow を実行できます： - -```shell -langflow run [OPTIONS] -``` - -各オプションの詳細は以下の通りです： - -- `--help`: 利用可能なすべてのオプションを表示します。 -- `--host`: サーバーをバインドするホストを定義します。`LANGFLOW_HOST`環境変数を使用して設定できます。デフォルトは`127.0.0.1`です。 -- `--workers`: ワーカープロセスの数を設定します。`LANGFLOW_WORKERS`環境変数を使用して設定できます。デフォルトは`1`です。 -- `--worker-timeout`: ワーカーのタイムアウトを秒単位で設定します。デフォルトは`60`です。 -- `--port`: リッスンするポートを設定します。`LANGFLOW_PORT`環境変数を使用して設定できます。デフォルトは`7860`です。 -- `--env-file`: 環境変数を含む.env ファイルのパスを指定します。デフォルトは`.env`です。 -- `--log-level`: ログレベルを定義します。`LANGFLOW_LOG_LEVEL`環境変数を使用して設定できます。デフォルトは`critical`です。 -- `--components-path`: カスタムコンポーネントを含むディレクトリのパスを指定します。`LANGFLOW_COMPONENTS_PATH`環境変数を使用して設定できます。デフォルトは`langflow/components`です。 -- `--log-file`: ログファイルのパスを指定します。`LANGFLOW_LOG_FILE`環境変数を使用して設定できます。デフォルトは`logs/langflow.log`です。 -- `--cache`: 使用するキャッシュの種類を選択します。オプションは`InMemoryCache`と`SQLiteCache`です。`LANGFLOW_LANGCHAIN_CACHE`環境変数を使用して設定できます。デフォルトは`SQLiteCache`です。 -- `--dev/--no-dev`: 開発モードを切り替えます。デフォルトは`no-dev`です。 -- `--path`: ビルドファイルを含むフロントエンドディレクトリのパスを指定します。このオプションは開発目的のみに使用されます。`LANGFLOW_FRONTEND_PATH`環境変数を使用して設定できます。 -- `--open-browser/--no-open-browser`: サーバー起動後にブラウザを開くオプションを切り替えます。`LANGFLOW_OPEN_BROWSER`環境変数を使用して設定できます。デフォルトは`open-browser`です。 -- `--remove-api-keys/--no-remove-api-keys`: データベースに保存されたプロジェクトから API キーを削除するオプションを切り替えます。`LANGFLOW_REMOVE_API_KEYS`環境変数を使用して設定できます。デフォルトは`no-remove-api-keys`です。 -- `--install-completion [bash|zsh|fish|powershell|pwsh]`: 指定されたシェルの補完をインストールします。 -- `--show-completion [bash|zsh|fish|powershell|pwsh]`: 指定されたシェルの補完を表示し、コピーまたはインストールをカスタマイズできます。 -- `--backend-only`: デフォルト値が`False`のこのパラメータは、フロントエンドなしでバックエンドサーバーのみを実行することを許可します。`LANGFLOW_BACKEND_ONLY`環境変数を使用して設定できます。 -- `--store`: デフォルト値が`True`のこのパラメータは、ストア機能を有効にします。無効にするには`--no-store`を使用します。`LANGFLOW_STORE`環境変数を使用して設定できます。 - -これらのパラメータは、特に開発や特殊なデプロイメントシナリオで Langflow の動作をカスタマイズする必要があるユーザーにとって重要です。 - -### 環境変数 - -多くの CLI オプションは環境変数を使用して構成できます。これらの変数は、オペレーティングシステムにエクスポートするか、`.env`ファイルに追加して`--env-file`オプションを使用してロードできます。 - -プロジェクトには、`.env.example`という名前のサンプル`.env`ファイルが含まれています。このファイルを新しいファイル`.env`にコピーし、サンプル値を実際の設定に置き換えます。OS と`.env`ファイルの両方に値を設定している場合、`.env`の設定が優先されます。 - -# 👋 貢献 - -私たちは、すべてのレベルの開発者が GitHub のオープンソースプロジェクトに貢献することを歓迎します。貢献したい場合は、[貢献ガイドライン](./CONTRIBUTING.md)を確認し、Langflow をよりアクセスしやすくするのにご協力ください。 - ---- - -[![Star History Chart](https://api.star-history.com/svg?repos=langflow-ai/langflow&type=Timeline)](https://star-history.com/#langflow-ai/langflow&Date) - -# 🌟 貢献者 - -[![langflow contributors](https://contrib.rocks/image?repo=langflow-ai/langflow)](https://github.com/langflow-ai/langflow/graphs/contributors) - -# 📄 ライセンス - -Langflow は MIT ライセンスの下でリリースされています。詳細については、[LICENSE](LICENSE)ファイルを参照してください。 diff --git a/README.md b/README.md index 3499b0c9e..164171670 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -1,63 +1,55 @@ -![Langflow](./docs/static/img/hero.png) +![Langflow logo](./docs/static/img/langflow-logo-color-black-solid.svg) -

- Langflow is a low-code app builder for RAG and multi-agent AI applications. It’s Python-based and agnostic to any model, API, or database. -

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- Docs - - Free Cloud Service - - Self Managed +[![Release Notes](https://img.shields.io/github/release/langflow-ai/langflow?style=flat-square)](https://github.com/langflow-ai/langflow/releases) +[![PyPI - License](https://img.shields.io/badge/license-MIT-orange)](https://opensource.org/licenses/MIT) +[![PyPI - Downloads](https://img.shields.io/pypi/dm/langflow?style=flat-square)](https://pypistats.org/packages/langflow) +[![GitHub star chart](https://img.shields.io/github/stars/langflow-ai/langflow?style=flat-square)](https://star-history.com/#langflow-ai/langflow) +[![Open Issues](https://img.shields.io/github/issues-raw/langflow-ai/langflow?style=flat-square)](https://github.com/langflow-ai/langflow/issues) +[![Open in HuggingFace](https://img.shields.io/badge/%F0%9F%A4%97%20Hugging%20Face-Spaces-blue)](https://huggingface.co/spaces/Langflow/Langflow?duplicate=true) +[![Twitter](https://img.shields.io/twitter/url/https/twitter.com/langflow-ai.svg?style=social&label=Follow%20%40Langflow)](https://twitter.com/langflow) +![YouTube Channel Views](https://img.shields.io/youtube/channel/views/UCn2bInQrjdDYKEEmbpwblLQ) -

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- README in English - README in Portuguese - README in Spanish - README in Simplified Chinese - README in Japanese - README in KOREAN - README in French - README in Russian -
+[Langflow](https://langflow.org) is a powerful tool for building and deploying AI-powered agents and workflows. It provides developers with both a visual authoring experience and a built-in API server that turns every agent into an API endpoint that can be integrated into applications built on any framework or stack. Langflow comes with batteries included and supports all major LLMs, vector databases and a growing library of AI tools. -## ✨ Core features +## ✨ Highlight features -1. **Python-based** and agnostic to models, APIs, data sources, or databases. -2. **Visual IDE** for drag-and-drop building and testing of workflows. -3. **Playground** to immediately test and iterate workflows with step-by-step control. -4. **Multi-agent** orchestration and conversation management and retrieval. -5. **Free cloud service** to get started in minutes with no setup. -6. **Publish as an API** or export as a Python application. -7. **Observability** with LangSmith, LangFuse, or LangWatch integration. -8. **Enterprise-grade** security and scalability with free DataStax Langflow cloud service. -9. **Customize workflows** or create flows entirely just using Python. -10. **Ecosystem integrations** as reusable components for any model, API or database. +1. **Visual Builder** to get started quickly and iterate. +1. **Access to Code** so developers can tweak any component using Python. +1. **Playground** to immediately test and iterate on their flows with step-by-step control. +1. **Multi-agent** orchestration and conversation management and retrieval. +1. **Deploy as an API** or export as JSON for Python apps. +1. **Observability** with LangSmith, LangFuse and other integrations. +1. **Enterprise-ready** security and scalability. -![Integrations](./docs/static/img/integrations.png) +## ⚡️ Quickstart -## 📦 Quickstart +Langflow works with Python 3.10 to 3.13. -- **Install with uv (recommended)** (Python 3.10 to 3.12): +Install with uv **(recommended)** ```shell uv pip install langflow ``` -- **Install with pip** (Python 3.10 to 3.12): +Install with pip ```shell pip install langflow ``` -- **Cloud:** DataStax Langflow is a hosted environment with zero setup. [Sign up for a free account.](https://astra.datastax.com/signup?type=langflow) -- **Self-managed:** Run Langflow in your environment. [Install Langflow](https://docs.langflow.org/get-started-installation) to run a local Langflow server, and then use the [Quickstart](https://docs.langflow.org/get-started-quickstart) guide to create and execute a flow. -- **Hugging Face:** [Clone the space using this link](https://huggingface.co/spaces/Langflow/Langflow?duplicate=true) to create a Langflow workspace. +## 📦 Deployment -[![Getting Started](https://github.com/user-attachments/assets/f1adfbe7-3c35-43a4-b265-661f3d4f875f)](https://www.youtube.com/watch?v=kinngWhaUKM) +### Self-managed + +Langflow is completely open source and you can deploy it to all major deployment clouds. Follow this [guide](https://docs.langflow.org/deployment-docker) to learn how to use Docker to deploy Langflow. + +### Fully-managed by DataStax + +DataStax Langflow is a full-managed environment with zero setup. Developers can [sign up for a free account](https://astra.datastax.com/signup?type=langflow) to get started. ## ⭐ Stay up-to-date diff --git a/README.zh_CN.md b/README.zh_CN.md deleted file mode 100644 index 82cf2e652..000000000 --- a/README.zh_CN.md +++ /dev/null @@ -1,178 +0,0 @@ - - -# [![Langflow](./docs/static/img/hero.png)](https://www.langflow.org) - -

- 一种用于构建多智能体和RAG应用的可视化框架 -

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- 开源、Python驱动、完全可定制、大模型且不依赖于特定的向量存储 -

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- 文档 - - 加入我们的Discord社区 - - 在X上关注我们 - - 在线体验 -

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- -# 📝 目录 - -- [📝 目录](#-目录) -- [📦 快速开始](#-快速开始) -- [🎨 创建工作流](#-创建工作流) -- [部署](#部署) - - [在 Google Cloud Platform 上部署 Langflow](#在google-cloud-platform上部署langflow) - - [在 Railway 上部署](#在railway上部署) - - [在 Render 上部署](#在render上部署) -- [🖥️ 命令行界面 (CLI)](#️-命令行界面-cli) - - [用法](#用法) - - [环境变量](#环境变量) -- [👋 贡献](#-贡献) -- [🌟 贡献者](#-贡献者) -- [📄 许可证](#-许可证) - -# 📦 快速开始 - -使用 pip 安装 Langflow： - -```shell -# 确保您的系统已经安装上>=Python 3.10 -# 安装Langflow预发布版本 -python -m pip install langflow --pre --force-reinstall - -# 安装Langflow稳定版本 -python -m pip install langflow -U -``` - -然后运行 Langflow： - -```shell -python -m langflow run -``` - -您可以在[HuggingFace Spaces](https://huggingface.co/spaces/Langflow/Langflow-Preview)中在线体验 Langflow，也可以使用该链接[克隆空间](https://huggingface.co/spaces/Langflow/Langflow-Preview?duplicate=true)，在几分钟内创建您自己的 Langflow 运行工作空间。 - -# 🎨 创建工作流 - -使用 Langflow 来创建工作流非常简单。只需从侧边栏拖动组件到画布上，然后连接组件即可开始构建应用程序。 - -您可以通过编辑提示参数、将组件分组到单个高级组件中以及构建您自己的自定义组件来展开探索。 - -完成后，可以将工作流导出为 JSON 文件。 - -然后使用以下脚本加载工作流： - -```python -from langflow.load import run_flow_from_json - -results = run_flow_from_json("path/to/flow.json", input_value="Hello, World!") -``` - -# 部署 - -## 在 Google Cloud Platform 上部署 Langflow - -请按照我们的分步指南使用 Google Cloud Shell 在 Google Cloud Platform (GCP) 上部署 Langflow。该指南在 [**Langflow in Google Cloud Platform**](GCP_DEPLOYMENT.md) 文档中提供。 - -或者，点击下面的 "Open in Cloud Shell" 按钮，启动 Google Cloud Shell，克隆 Langflow 仓库，并开始一个互动教程，该教程将指导您设置必要的资源并在 GCP 项目中部署 Langflow。 - -[![Open in Cloud Shell](https://gstatic.com/cloudssh/images/open-btn.svg)](https://console.cloud.google.com/cloudshell/open?git_repo=https://github.com/langflow-ai/langflow&working_dir=scripts/gcp&shellonly=true&tutorial=walkthroughtutorial_spot.md) - -## 在 Railway 上部署 - -使用此模板在 Railway 上部署 Langflow 1.0 预览版： - -[![Deploy 1.0 Preview on Railway](https://railway.app/button.svg)](https://railway.app/template/UsJ1uB?referralCode=MnPSdg) - -或者使用此模板部署 Langflow 0.6.x： - -[![Deploy on Railway](https://railway.app/button.svg)](https://railway.app/template/JMXEWp?referralCode=MnPSdg) - -## 在 Render 上部署 - - -Deploy to Render - - -# 🖥️ 命令行界面 (CLI) - -Langflow 提供了一个命令行界面以便于平台的管理和配置。 - -## 用法 - -您可以使用以下命令运行 Langflow： - -```shell -langflow run [OPTIONS] -``` - -命令行参数的详细说明： - -- `--help`: 显示所有可用参数。 -- `--host`: 定义绑定服务器的主机 host 参数，可以使用 LANGFLOW_HOST 环境变量设置，默认值为 127.0.0.1。 -- `--workers`: 设置工作进程的数量，可以使用 LANGFLOW_WORKERS 环境变量设置，默认值为 1。 -- `--worker-timeout`: 设置工作进程的超时时间（秒），默认值为 60。 -- `--port`: 设置服务监听的端口，可以使用 LANGFLOW_PORT 环境变量设置，默认值为 7860。 -- `--config`: 定义配置文件的路径，默认值为 config.yaml。 -- `--env-file`: 指定包含环境变量的 .env 文件路径，默认值为 .env。 -- `--log-level`: 定义日志记录级别，可以使用 LANGFLOW_LOG_LEVEL 环境变量设置，默认值为 critical。 -- `--components-path`: 指定包含自定义组件的目录路径，可以使用 LANGFLOW_COMPONENTS_PATH 环境变量设置，默认值为 langflow/components。 -- `--log-file`: 指定日志文件的路径，可以使用 LANGFLOW_LOG_FILE 环境变量设置，默认值为 logs/langflow.log。 -- `--cache`: 选择要使用的缓存类型，可选项为 InMemoryCache 和 SQLiteCache，可以使用 LANGFLOW_LANGCHAIN_CACHE 环境变量设置，默认值为 SQLiteCache。 -- `--dev/--no-dev`: 切换开发/非开发模式，默认值为 no-dev 即非开发模式。 -- `--path`: 指定包含前端构建文件的目录路径，此参数仅用于开发目的，可以使用 LANGFLOW_FRONTEND_PATH 环境变量设置。 -- `--open-browser/--no-open-browser`: 切换启动服务器后是否打开浏览器，可以使用 LANGFLOW_OPEN_BROWSER 环境变量设置，默认值为 open-browser 即启动后打开浏览器。 -- `--remove-api-keys/--no-remove-api-keys`: 切换是否从数据库中保存的项目中移除 API 密钥，可以使用 LANGFLOW_REMOVE_API_KEYS 环境变量设置，默认值为 no-remove-api-keys。 -- `--install-completion [bash|zsh|fish|powershell|pwsh]`: 为指定的 shell 安装自动补全。 -- `--show-completion [bash|zsh|fish|powershell|pwsh]`: 显示指定 shell 的自动补全，使您可以复制或自定义安装。 -- `--backend-only`: 此参数默认为 False，允许仅运行后端服务器而不运行前端，也可以使用 LANGFLOW_BACKEND_ONLY 环境变量设置。 -- `--store`: 此参数默认为 True，启用存储功能，使用 --no-store 可禁用它，可以使用 LANGFLOW_STORE 环境变量配置。 - -这些参数对于需要定制 Langflow 行为的用户尤其重要，特别是在开发或者特殊部署场景中。 - -### 环境变量 - -您可以使用环境变量配置许多 CLI 参数选项。这些变量可以在操作系统中导出，或添加到 .env 文件中，并使用 --env-file 参数加载。 - -项目中包含一个名为 .env.example 的示例 .env 文件。将此文件复制为新文件 .env，并用实际设置值替换示例值。如果同时在操作系统和 .env 文件中设置值，则 .env 设置优先。 - -# 👋 贡献 - -我们欢迎各级开发者为我们的 GitHub 开源项目做出贡献，并帮助 Langflow 更加易用，如果您想参与贡献，请查看我们的贡献指南 [contributing guidelines](./CONTRIBUTING.md) 。 - ---- - -[![Star History Chart](https://api.star-history.com/svg?repos=langflow-ai/langflow&type=Timeline)](https://star-history.com/#langflow-ai/langflow&Date) - -# 🌟 贡献者 - -[![langflow contributors](https://contrib.rocks/image?repo=langflow-ai/langflow)](https://github.com/langflow-ai/langflow/graphs/contributors) - -# 📄 许可证 - -Langflow 以 MIT 许可证发布。有关详细信息，请参阅 [LICENSE](LICENSE) 文件。 diff --git a/docs/static/img/langflow-logo-color-black-solid.svg b/docs/static/img/langflow-logo-color-black-solid.svg new file mode 100644 index 000000000..2dae87582 --- /dev/null +++ b/docs/static/img/langflow-logo-color-black-solid.svg @@ -0,0 +1,21 @@ + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + +