Langsung ke konten utama

Documentation Index

Fetch the complete documentation index at: https://apidoc.cometapi.com/llms.txt

Use this file to discover all available pages before exploring further.

Langflow adalah framework visual untuk membangun workflow agent dan RAG. Langflow menyertakan komponen CometAPI yang memanggil model bahasa CometAPI melalui endpoint yang kompatibel dengan OpenAI.

​
Prasyarat

​
Konfigurasikan integrasi

1

Tambahkan komponen CometAPI

Di canvas Langflow, buka menu komponen. Cari CometAPI, lalu tambahkan komponen pembuatan teks CometAPI ke flow Anda.
2

Masukkan CometAPI API key Anda

Pilih komponen CometAPI. Di panel inspeksi komponen, masukkan CometAPI API key Anda pada kolom API key.
3

Pilih model ID

Atur model ID ke nilai dari halaman CometAPI Models. Jika komponen dapat mengambil daftar model setelah Anda memasukkan API key, pilih model ID dari menu model.
4

Hubungkan input dan output chat

Untuk flow pengujian minimal, tambahkan komponen Chat Input dan Chat Output. Hubungkan Chat Input ke input komponen CometAPI, lalu hubungkan output CometAPI ke Chat Output.
5

Uji di Playground

Buka Playground dan kirim pesan singkat. Respons chat yang berhasil mengonfirmasi bahwa Langflow memanggil CometAPI.

​
Gunakan CometAPI di dalam flow yang lebih besar

Ubah jenis output komponen CometAPI menjadi Language Model ketika komponen Langflow lain memerlukan input LLM. Ini berguna untuk flow Agent, Prompt Template, dan Smart Transform. Untuk chat langsung, pertahankan output respons model bawaan dan hubungkan ke komponen Chat Output.

​
Jalankan flow CometAPI dari Python

Setelah Anda menguji flow di Playground, Anda dapat memanggil flow Langflow yang sama dari Python. Kode Python memanggil server Langflow Anda. Kode tersebut tidak mengirim request langsung ke CometAPI. Simpan CometAPI API key dan model ID di dalam komponen CometAPI di Langflow. Contoh REST API mengirim input chat ke flow ID atau nama 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())
Untuk proyek yang menggunakan Langflow Python SDK, instal langflow-sdk dan panggil flow yang sama melalui 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())
Ganti FLOW_ID dengan flow ID atau nama endpoint dari Langflow. Ganti <LANGFLOW_API_KEY> dengan Langflow API key Anda. Nilai ini berbeda dari CometAPI API key Anda.

​
Pemecahan masalah

Perbarui Langflow ke versi yang menyertakan bundle CometAPI. Jika deployment Anda menyembunyikan beberapa komponen, periksa pengaturan bundle atau cari di bawah komponen language model.
Pastikan API key CometAPI valid dan akun memiliki akses ke model yang dipilih. Anda juga dapat memasukkan model ID secara manual.
Periksa bahwa model ID sama persis dengan CometAPI dan input flow terhubung ke input komponen CometAPI.

​
Sumber daya terkait