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Documentation Index

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Langflow es un framework visual para crear flujos de trabajo de agentes y RAG. Langflow incluye un componente de CometAPI que llama a modelos de lenguaje de CometAPI mediante endpoints compatibles con OpenAI.

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Requisitos previos

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Configura la integración

1

Agregar el componente de CometAPI

En el lienzo de Langflow, abre el menú de componentes. Busca CometAPI y luego agrega el componente de generación de texto de CometAPI a tu flujo.
2

Ingresa tu API key de CometAPI

Selecciona el componente de CometAPI. En el panel de inspección del componente, ingresa tu API key de CometAPI en el campo de API key.
3

Elige un model ID

Configura el model ID con un valor de la página de modelos de CometAPI. Si el componente puede obtener modelos después de que ingreses la API key, selecciona el model ID desde el menú de modelos.
4

Conecta la entrada y la salida del chat

Para un flujo de prueba mínimo, agrega los componentes Chat Input y Chat Output. Conecta Chat Input a la entrada del componente de CometAPI y luego conecta la salida de CometAPI a Chat Output.
5

Prueba en Playground

Abre Playground y envía un mensaje corto. Una respuesta de chat correcta confirma que Langflow está llamando a CometAPI.

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Usa CometAPI dentro de flujos más grandes

Cambia el tipo de salida del componente de CometAPI a Language Model cuando otro componente de Langflow necesite una entrada de LLM. Esto es útil para flujos de Agent, Prompt Template y Smart Transform. Para chat directo, mantén la salida predeterminada de respuesta del modelo y conéctala a un componente Chat Output.

​
Ejecuta el flujo de CometAPI desde Python

Después de probar el flujo en Playground, puedes llamar al mismo flujo de Langflow desde Python. El código de Python llama a tu servidor de Langflow. No envía solicitudes directamente a CometAPI. Mantén la API key de CometAPI y el model ID en el componente de CometAPI dentro de Langflow. El ejemplo de la API REST envía una entrada de chat a un flow ID o nombre de endpoint: 
import os

import requests

langflow_url = os.environ.get("LANGFLOW_URL", "http://localhost:7860")
langflow_api_key = os.environ["LANGFLOW_API_KEY"]
flow_id = os.environ["LANGFLOW_FLOW_ID"]

response = requests.post(
    f"{langflow_url}/api/v1/run/{flow_id}",
    headers={
        "x-api-key": langflow_api_key,
        "Content-Type": "application/json",
    },
    json={
        "input_value": "Hello from CometAPI",
        "input_type": "chat",
        "output_type": "chat",
    },
    timeout=60,
)
response.raise_for_status()
print(response.json())
Para proyectos que usan el SDK de Python de Langflow, instala langflow-sdk y llama al mismo flujo mediante Client.run(): 
from langflow_sdk import Client

client = Client("http://localhost:7860", api_key="<LANGFLOW_API_KEY>")
response = client.run("FLOW_ID", input_value="Hello from CometAPI")
print(response.first_text_output())
Reemplaza FLOW_ID por el flow ID o el nombre del endpoint de Langflow. Reemplaza <LANGFLOW_API_KEY> por tu API key de Langflow. Este valor es diferente de tu API key de CometAPI.

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Solución de problemas

Actualiza Langflow a una versión que incluya el bundle de CometAPI. Si tu implementación oculta algunos componentes, revisa la configuración del bundle o busca en los componentes del modelo de lenguaje.
Confirma que la clave de API de CometAPI sea válida y que la cuenta tenga acceso al modelo seleccionado. También puedes introducir manualmente el model ID.
Comprueba que el model ID coincida exactamente con CometAPI y que la entrada del flujo esté conectada a la entrada del componente de CometAPI.

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Recursos relacionados