Langflow を CometAPI に接続する

Langflow は、エージェントおよび RAG ワークフローを構築するためのビジュアルフレームワークです。Langflow には、OpenAI 互換エンドポイントを通じて CometAPI 言語モデルを呼び出す CometAPI コンポーネントが含まれています。

前提条件

Langflow Desktop、Langflow Cloud、またはセルフホストされた Langflow インスタンス
有効な API key を持つ CometAPI アカウント — ダッシュボードで取得
CometAPI Models ページの model ID

統合を設定する

CometAPI コンポーネントを追加する

Langflow のキャンバスで、コンポーネントメニューを開きます。CometAPI を検索し、CometAPI テキスト生成コンポーネントをフローに追加します。

CometAPI API key を入力する

CometAPI コンポーネントを選択します。コンポーネントのインスペクションパネルで、API key フィールドに CometAPI API key を入力します。

model ID を選択する

model ID を CometAPI Models ページの値に設定します。API key を入力した後にコンポーネントがモデルを取得できる場合は、モデルメニューから model ID を選択します。

チャット入力と出力を接続する

最小限のテストフローとして、Chat Input と Chat Output コンポーネントを追加します。Chat Input を CometAPI コンポーネントの入力に接続し、その後 CometAPI の出力を Chat Output に接続します。

Playground でテストする

Playground を開いて短いメッセージを送信します。チャット応答が正常に返れば、Langflow が CometAPI を呼び出していることを確認できます。

より大きなフロー内で CometAPI を使う

別の Langflow コンポーネントが LLM 入力を必要とする場合は、CometAPI コンポーネントの出力タイプを Language Model に変更します。これは、Agent、Prompt Template、Smart Transform のフローで役立ちます。直接チャットする場合は、デフォルトのモデル応答出力をそのまま使い、Chat Output コンポーネントに接続してください。

Python から CometAPI フローを実行する

Playground でフローをテストした後は、Python から同じ Langflow フローを呼び出せます。Python コードは Langflow サーバーを呼び出します。リクエストを CometAPI に直接送信するわけではありません。CometAPI API key と model ID は、Langflow 内の CometAPI コンポーネントに保持してください。 REST API の例では、flow ID または endpoint name にチャット入力を送信します。

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())

Langflow Python SDK を使用するプロジェクトでは、langflow-sdk をインストールし、Client.run() を通じて同じフローを呼び出します。

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())

FLOW_ID は Langflow の flow ID または endpoint name に置き換えてください。<LANGFLOW_API_KEY> は Langflow API key に置き換えてください。この値は CometAPI API key とは異なります。

トラブルシューティング

CometAPI コンポーネントが見つかりません

CometAPI バンドルを含むバージョンに Langflow を更新してください。デプロイ環境で一部のコンポーネントが非表示になっている場合は、バンドル設定を確認するか、言語モデルコンポーネントの下で検索してください。

モデル一覧が読み込まれません

CometAPI API キーが有効であり、アカウントが選択したモデルにアクセスできることを確認してください。model ID を手動で入力することもできます。

フローは実行されますがエラーが返されます

model ID が CometAPI と完全に一致していること、およびフロー入力が CometAPI コンポーネントの入力に接続されていることを確認してください。

概要

AIコーディングエージェント

AIエージェント

AIチャットクライアント

翻訳と言語

自動化プラットフォーム

可観測性と評価

AIフレームワーク

前提条件

統合を設定する

より大きなフロー内で CometAPI を使う

Python から CometAPI フローを実行する

トラブルシューティング

関連リソース

​前提条件

​統合を設定する

​より大きなフロー内で CometAPI を使う

​Python から CometAPI フローを実行する

​トラブルシューティング

​関連リソース

前提条件

統合を設定する

より大きなフロー内で CometAPI を使う

Python から CometAPI フローを実行する

トラブルシューティング

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