Langflow.

Adım adım incelenebilen bir akış

Langflow, AI uygulamalarını bileşenlerden birleştirmek için görsel bir ortam sağlar. Alan, girdi, model, veri kaynakları, arama ve araçları birbirine bağlar. Gizli bir uzun sorgu yerine, komut işlem dizisini görür ve ayrı bir bölümü değiştirebilir. Bu arayüzün altında Python: Geliştiricinin bitmiş bloklar yeterli olmadığında ayarları ve kendi bileşenleri bulunur.

Bu format özellikle bir fikrin araştırma aşamasında yararlıdır. Şemanın geri kalanını kaydederek modeli veya arama yöntemini değiştirebilir ve sürecin hangi kısmının sonucu etkilediğini anlayabilirsiniz. Anlamlı bir karşılaştırma için, aynı girdilere ve önceden tanımlanmış kriterlere ihtiyacınız olacaktır.

Veriden Ajana

Resmi proje, ajanlar, kaynaklar ve MCP sunucuları tarafından arama ile süreçler oluşturulmasını destekler. Dil modelleri, vektör depolama ve uygulama araçları ile entegrasyonlar vardır. Birleştirilen süreç programatik olarak adlandırılabilir ve bileşenler yeniden kullanılabilir.

Kütüphanede bir bloğun varlığı, onu yapılandırmak için soruları kaldırmaz. Dış hizmet için bir anahtar, izinler ve uygun bir tarifeye ihtiyacınız olabilir. Adımlar arasındaki veri biçimini anlamak önemlidir: metin yanıtı, yapılandırılmış alanlar ve arama sonuçları doğrulama olmadan değiştirilebilir olarak kabul edilemez. Dönüşüm hataları bazen modelin zayıf bir tepkisi gibi görünür, ancak daha önce ortaya çıkarlar.

Örnek: bir talebi yönlendirme

Küçük bir ekip, gelen soruların prototip dağıtımını yapabilir. Bir bileşen mesajı alır, bir diğeri hazırlanmış kılavuzdan kuralları çıkarır, model bir kategori sunar ve ayrı bir adım sonucu çizer. Bilinmeyen bir kategori, kaynak metni ve belirsizliğin nedenini koruyarak bir kişiye gönderilir.

Doğrulama için, kısa, belirsiz ve eksik itirazlar kullanın. Her bir bileşenden hangi bilgilerin geçtiğini ve neden belirli bir şubenin seçildiğini görün. İlk olarak, bir kişiye sonucun taslağını göstermek yeterlidir. Böyle bir eğitim senaryosu kişisel Langflow testimizin bir raporu değildir ve şemanın müşterilerle otomatik olarak çalışmaya hazır olduğunu doğrulamaz.

Prototipten sonra ne olacak?

Açık bir proje bağımsız olarak yerleştirilebilir. Kurulan uygulamaya ek olarak, uygun hesaplamalara, depolamaya ve modellere erişime ihtiyacınız olacaktır. Harici bir API kullanmak, görsel düzenleyici sunucuda olsa bile veriyi sağlayıcısına aktarmak anlamına gelir.

İşe başlamadan önce, bileşenlerin sürümlerini, hata işlemelerini, zaman aşımlarını ve gizli depolama kurallarını düzeltin. Harici API'yi değiştirirken sürece kimin eşlik ettiğini önceden belirleyin. Uygun bir görsel yapı, kodun bir kısmını azaltır, ancak operasyonel hazırlığın, sonuçların doğrulanmasının ve bağlı hizmetlerin bütçesinin yerini almaz.

Hangi görevler uygun

• Belgelere göre cevaplarla prototip arama
• Modelleri tek bir şemada karşılaştırın
• Python'da bileşenlerinizi oluşturun
• AI işlemini API aracılığıyla ürüne bağlayın