將 Langflow 連接到 CometAPI

Langflow 是一個用於建構 agent 與 RAG 工作流程的視覺化框架。Langflow 包含一個 CometAPI 元件，可透過與 OpenAI 相容的端點呼叫 CometAPI 語言模型。

先決條件

Langflow Desktop、Langflow Cloud，或自架的 Langflow 執行個體
一個具有啟用中 API key 的 CometAPI 帳戶 — 在控制台取得你的 API key
來自 CometAPI Models 頁面的 model ID

設定整合

加入 CometAPI 元件

在 Langflow 畫布中，開啟元件選單。搜尋 CometAPI，然後將 CometAPI 文字生成功能元件加入你的流程。

輸入你的 CometAPI API key

選取 CometAPI 元件。在元件檢查面板中，於 API key 欄位輸入你的 CometAPI API key。

選擇 model ID

將 model ID 設定為 CometAPI Models 頁面中的值。如果該元件在你輸入 API key 後可以擷取模型，請從模型選單中選取 model ID。

連接聊天輸入與輸出

若要建立最小化測試流程，請加入 Chat Input 與 Chat Output 元件。將 Chat Input 連接到 CometAPI 元件輸入，然後將 CometAPI 輸出連接到 Chat Output。

在 Playground 中測試

開啟 Playground 並傳送一則簡短訊息。若成功收到聊天回應，即表示 Langflow 正在呼叫 CometAPI。

在較大的流程中使用 CometAPI

當另一個 Langflow 元件需要 LLM 輸入時，請將 CometAPI 元件的輸出類型改為 Language Model。這對 Agent、Prompt Template 與 Smart Transform 流程特別有用。若是直接聊天，請保留預設的模型回應輸出，並將其連接到 Chat Output 元件。

從 Python 執行 CometAPI 流程

在 Playground 中測試流程後，你可以從 Python 呼叫相同的 Langflow 流程。Python 程式碼會呼叫你的 Langflow 伺服器，不會直接將請求傳送到 CometAPI。請將 CometAPI API key 與 model ID 保留在 Langflow 內的 CometAPI 元件中。以下 REST API 範例會將聊天輸入傳送到 flow ID 或 endpoint 名稱：

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())

對於使用 Langflow Python SDK 的專案，請安裝 langflow-sdk，並透過 Client.run() 呼叫相同流程：

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())

請將 FLOW_ID 替換為 Langflow 中的 flow ID 或 endpoint 名稱。請將 <LANGFLOW_API_KEY> 替換為你的 Langflow API key。此值與你的 CometAPI API key 不同。

疑難排解

找不到 CometAPI 元件

將 Langflow 更新至包含 CometAPI bundle 的版本。如果你的部署環境隱藏了部分元件，請檢查 bundle 設定，或在語言模型元件下搜尋。

模型清單無法載入

確認 CometAPI API key 有效，且帳戶具有所選模型的存取權。你也可以手動輸入 model ID。

流程執行了，但回傳錯誤

檢查 model ID 是否與 CometAPI 完全一致，並確認流程輸入已連接到 CometAPI 元件輸入。

概覽

AI 程式設計代理

AI 代理

AI 聊天客戶端

翻譯與語言

自動化平台

可觀測性與評估

AI 框架

先決條件

設定整合

在較大的流程中使用 CometAPI

從 Python 執行 CometAPI 流程

疑難排解

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