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FlowiseAI:GUIで手軽にLangChainを使ったAIアプリを作成できる
FlowiseAIはドラッグアンドドロップの軽快なUIで、LangChainJS を使ったAIアプリケーションを手軽に開発できるオープンソースのツールです。その特徴と使い方を簡単に紹介します。🌽
FlowiseAIの概要
オープンソースのMITライセンス: 商用利用可
LangchainJSを使用したLLMフローを素早く構築可能
Node Typescript/Javascriptで書かれ、OpenAI はじめとした各種LLM(ローカル動作のggmlモデルも使えます)、各種入力ローダー や Chroma、Pinecone🌽などのベクターDBとの統合、カスタムコンポーネントなどなど、多様なノードを使用可能
環境構築
気軽にdocker を利用して使ってみます。
デフォルト設定の場合、http://localhost:3000/をブラウザで開くとWebUIが使えます。
$ git clone https://github.com/FlowiseAI/Flowise
$ cd Flowise/docker
$ docker-compose up -d
使用方法
FlowiseAIの画面が開いたら、「+ Add New」ボタンを押してフローの作成を始めましょう。
キャンバスの左上にある、プラスボタンから追加するノードの部品を選んで、キャンバス上にドラック、配置。配置したノードのコネクター間を線で結んでいくことで、フローを実装できます。
なお、まだ試していませんが、完成したフローはデプロイしてAPIとして活用できるようです。
ためしにツール2つ(Google検索、電卓)にメモリー機能を備えたOpenAI Function Agent を作ってみました。
![](https://assets.st-note.com/img/1687513998976-EKSg6eAI4z.png?width=1200)
サンプル集
ChatFlow の例はMarketplacesにたくさん。参考になります。
![](https://assets.st-note.com/img/1687697584862-AeMmaKi3Vz.png?width=1200)
直列にプロンプトチェーンを接続
![](https://assets.st-note.com/img/1687700537844-Ru1lPjAcii.png?width=1200)
単純な会話チェーン
![](https://assets.st-note.com/img/1687700570355-fhF9AY5ZYH.png?width=1200)
ベクターDB(Pinecone)に保存したテキストとQA形式で会話
![](https://assets.st-note.com/img/1687700707867-hCiCO0Uk94.png?width=1200)
感想・まとめ
同様な機能でpython版のLangFlowを使って実装されているLangFlowは、少しもっさりして実用には少し遠い印象もありましたが、このFlowiseは動作がキビキビしていて軽く好印象です。😆
利用できるノードの種類はかなり豊富にあり、LangFlowの開発に食らいついている印象です。
あとはデーターフローの可視化(デバッカー機能)とかあれば、言うことなしな感じです。
インストールも、ワークフロー構築の操作も直感的なので、プロトタイピングツールや教育目的でもとても有用だと感じました。個人的に超オススメしたいです。これならプログラミングをしたこと無い人にも抵抗なくLangChainを体験してもらえそうです。
全く余談ですが、Pythonしか使えない私は今までTypeScriptを食わず嫌いしていたのですが、これをきっかけに勉強しようと強く思いました。
最後までお読みいただき、ありがとうございました。
みなさんも、お楽しみアレ。😊
参考
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