Connecter Langflow à CometAPI

Langflow est un framework visuel pour créer des workflows d’agent et de RAG. Langflow inclut un composant CometAPI qui appelle les modèles de langage CometAPI via des endpoints compatibles OpenAI.

Prérequis

Langflow Desktop, Langflow Cloud ou une instance Langflow auto-hébergée
Un compte CometAPI avec une clé API active — obtenez la vôtre dans le tableau de bord
Un model ID depuis la page des modèles CometAPI

Configurer l’intégration

Ajouter le composant CometAPI

Dans le canvas Langflow, ouvrez le menu des composants. Recherchez CometAPI, puis ajoutez le composant de génération de texte CometAPI à votre flow.

Saisir votre clé API CometAPI

Sélectionnez le composant CometAPI. Dans le panneau d’inspection du composant, saisissez votre clé API CometAPI dans le champ de clé API.

Choisir un model ID

Définissez le model ID sur une valeur de la page des modèles CometAPI. Si le composant peut récupérer les modèles après la saisie de la clé API, sélectionnez le model ID dans le menu des modèles.

Connecter l’entrée et la sortie du chat

Pour un flow de test minimal, ajoutez les composants Chat Input et Chat Output. Connectez Chat Input à l’entrée du composant CometAPI, puis connectez la sortie CometAPI à Chat Output.

Tester dans Playground

Ouvrez Playground et envoyez un court message. Une réponse de chat réussie confirme que Langflow appelle CometAPI.

Utiliser CometAPI dans des flows plus larges

Remplacez le type de sortie du composant CometAPI par Language Model lorsqu’un autre composant Langflow a besoin d’une entrée LLM. Cela est utile pour les flows Agent, Prompt Template et Smart Transform. Pour un chat direct, conservez la sortie de réponse du modèle par défaut et connectez-la à un composant Chat Output.

Exécuter le flow CometAPI depuis Python

Après avoir testé le flow dans Playground, vous pouvez appeler le même flow Langflow depuis Python. Le code Python appelle votre serveur Langflow. Il n’envoie pas les requêtes directement à CometAPI. Conservez la clé API CometAPI et le model ID dans le composant CometAPI à l’intérieur de Langflow. L’exemple d’API REST envoie une entrée de chat à un flow ID ou à un nom d’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())

Pour les projets qui utilisent le SDK Python de Langflow, installez langflow-sdk et appelez le même flow via 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())

Remplacez FLOW_ID par le flow ID ou le nom d’endpoint provenant de Langflow. Remplacez <LANGFLOW_API_KEY> par votre clé API Langflow. Cette valeur est différente de votre clé API CometAPI.

Dépannage

Le composant CometAPI est manquant

Mettez à jour Langflow vers une version qui inclut le bundle CometAPI. Si votre déploiement masque certains composants, vérifiez les paramètres du bundle ou recherchez dans les composants de modèle de langage.

La liste des modèles ne se charge pas

Vérifiez que la clé API CometAPI est valide et que le compte a accès au modèle sélectionné. Vous pouvez également saisir le model ID manuellement.

Le flow s’exécute mais renvoie une erreur

Vérifiez que le model ID correspond exactement à celui de CometAPI et que l’entrée du flow est connectée à l’entrée du composant CometAPI.

Ressources associées

Connecter Flowise à CometAPI

Connecter BuildShip à CometAPI

Vue d'ensemble

Agents de codage IA

Agents IA

Clients de chat IA

Traduction et langue

Plateformes d’automatisation

Observabilité et évaluation

Frameworks IA

Prérequis

Configurer l’intégration

Utiliser CometAPI dans des flows plus larges

Exécuter le flow CometAPI depuis Python

Dépannage

Ressources associées

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​Dépannage

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