Ana içeriğe atla

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, agent ve RAG iş akışları oluşturmak için görsel bir framework’tür. Langflow, OpenAI uyumlu endpoint’ler üzerinden CometAPI dil modellerini çağıran bir CometAPI bileşeni içerir.

​
Ön koşullar

​
Entegrasyonu yapılandırın

1

CometAPI bileşenini ekleyin

Langflow tuvalinde bileşen menüsünü açın. CometAPI aratın, ardından CometAPI metin üretim bileşenini akışınıza ekleyin.
2

CometAPI API key'inizi girin

CometAPI bileşenini seçin. Bileşen inceleme panelinde, API key alanına CometAPI API key’inizi girin.
3

Bir model ID seçin

model ID’yi CometAPI Models sayfasındaki bir değere ayarlayın. API key’i girdikten sonra bileşen modelleri getirebiliyorsa, model menüsünden model ID’yi seçin.
4

Sohbet girişini ve çıkışını bağlayın

Minimum bir test akışı için Chat Input ve Chat Output bileşenlerini ekleyin. Chat Input bileşenini CometAPI bileşeni girişine bağlayın, ardından CometAPI çıkışını Chat Output bileşenine bağlayın.
5

Playground'da test edin

Playground’u açın ve kısa bir mesaj gönderin. Başarılı bir sohbet yanıtı, Langflow’un CometAPI’yi çağırdığını doğrular.

​
CometAPI’yi daha büyük akışlarda kullanın

Başka bir Langflow bileşeni bir LLM girdisine ihtiyaç duyduğunda, CometAPI bileşeni çıktı türünü Language Model olarak değiştirin. Bu, Agent, Prompt Template ve Smart Transform akışları için kullanışlıdır. Doğrudan sohbet için varsayılan model yanıtı çıktısını koruyun ve bunu bir Chat Output bileşenine bağlayın.

​
CometAPI akışını Python’dan çalıştırın

Akışı Playground’da test ettikten sonra, aynı Langflow akışını Python’dan çağırabilirsiniz. Python kodu Langflow sunucunuzu çağırır. İstekleri doğrudan CometAPI’ye göndermez. CometAPI API key’i ve model ID’yi Langflow içindeki CometAPI bileşeninde tutun. REST API örneği, bir akış kimliğine veya endpoint adına bir sohbet girdisi gönderir: 
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 kullanan projeler için langflow-sdk yükleyin ve Client.run() üzerinden aynı akışı çağırın: 
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 değerini Langflow’daki akış kimliği veya endpoint adıyla değiştirin. <LANGFLOW_API_KEY> değerini Langflow API key’inizle değiştirin. Bu değer, CometAPI API key’inizden farklıdır.

​
Sorun giderme

CometAPI paketini içeren bir sürüme Langflow’u güncelleyin. Dağıtımınız bazı bileşenleri gizliyorsa, paket ayarlarını kontrol edin veya language model bileşenleri altında arayın.
CometAPI API anahtarının geçerli olduğunu ve hesabın seçili modele erişimi bulunduğunu doğrulayın. model ID değerini manuel olarak da girebilirsiniz.
model ID değerinin CometAPI ile tam olarak eşleştiğini ve akış girişinin CometAPI bileşeni girişine bağlı olduğunu kontrol edin.

​
İlgili kaynaklar