Langflow는 AI 워크플로우 구축을 위한 핵심 플랫폼으로 급속히 성장해 왔습니다. 이번 장에서는 v1.3에서 도입된 주요 기능을 정리하고, 앞으로의 로드맵을 구체적으로 살펴보겠습니다.8-1. v1.3 주요 업데이트 (Launch Week 2025)2025년 4월, Langflow Launch Week에서 발표된 1.3 버전의 핵심 기능은 다음과 같습니다.1) MCP(Model Context Protocol) 지원MCP 서버·클라이언트 모드: Langflow 인스턴스를 MCP 서버로 배치하거나 외부 MCP 서버의 툴을 원격 호출할 수 있습니다.모듈형 에코시스템 구축: 예를 들어, 문서 요약 플로우를 MCP 툴로 등록하면 다른 에이전트가 해당 기능을 간편하게 재사용할 수 있습니다.표준 상호운용성: JS..
로컬에서 Langflow 프로토타입을 완성했다면, 이제 이를 실제 서비스로 전환하기 위해 배포 및 운영 전략을 수립해야 합니다. 본 장에서는 배포 옵션 선택 → 네트워크·인증 구성 → 데이터베이스·스토리지 설계 → 관찰성(모니터링·로그) → 비용 최적화 → CI/CD·테스트 → 보안 컴플라이언스 → 인시던트 대응에 이르는 실무 체크리스트와 모범 사례를 단계별로 제시합니다.7‑1. 배포 옵션 비교 및 아키텍처 설계주요 배포 방식 비교방식장점단점인증·보안권장 시나리오Docker 단일 컨테이너단일 명령 실행, 환경 일관성가용성·확장성 제한LANGFLOW_AUTO_LOGIN=false + API Key소규모 PoC, 데모용Docker Compose + PostgreSQL + Nginx서비스 묶음 관리, TLS ..
미리 준비된 Starter Templates를 활용하면 복잡한 LLM 파이프라인도 몇 번의 클릭으로 골격을 완성할 수 있습니다. 본 장에서는 템플릿 카탈로그를 정리한 뒤 불러오기 → 설정 → 커스터마이징 → 운영까지 전 과정을 단계별로 설명합니다.6‑1. 템플릿 카탈로그 (v 1.3 기준)6‑1‑1. 카테고리별 개요카테고리템플릿핵심 노드대표 용도기본Basic PromptingChat Input → Prompt → LLM → Chat Output간단 챗봇, 기초 학습대화형 AIMemory Chatbot, Support BotMemory + GPT‑4문맥 유지형 Q&A에이전트Simple Agent, Tools AgentAgent + Search + Calculator툴 호출 데모콘텐츠 생성Blog Write..
지금까지 Langflow의 개념과 UI 사용법을 살펴보았습니다. 이제 실제 프로젝트에서 어떤 식으로 적용할 수 있는지 다섯 가지 대표 영역— 지능형 챗봇, 문서 질의응답(RAG), 콘텐츠 생성, 멀티에이전트 오케스트레이션, 업무 자동화—을 중심으로 살펴보겠습니다. 각 장에서는 기본 템플릿 → 세부 설계 → 확장 아이디어 → 운영 체크리스트까지 단계별로 안내하니, 필요에 맞게 참고하시기 바랍니다.5‑1. 지능형 챗봇 (Conversational AI)5‑1‑1. 활용 시나리오FAQ / 헬프데스크 : 반복 질문 자동 응답, 티켓 시스템 연계사내 정보 챗봇 : 조직도, 휴가 정책, 기술 위키 안내개인 비서 : 일정 확인, 이메일 요약, 작업 우선순위 제안5‑1‑2. 기본 플로우Chat Input → Promp..
AI 워크플로우를 설계한 후에는 실행 환경에 맞춰 Langflow를 설치하고 운영해야 합니다. 이 장에서는 네 가지 대표 설치 방식을 특징, 설치 절차, 장단점, 실무 팁, 검증 단계로 나누어 상세히 안내합니다.3-1. Langflow Desktop (독립 실행형 애플리케이션)개요플랫폼 지원: Windows(MSI), macOS(DMG), Linux(AppImage) 패키지 제공설정 불필요: 별도 Python, Docker 설치 없이 설치 즉시 사용 가능버전 관리: UI 내 버튼 클릭으로 주요 릴리즈(1.x, 1.y-alpha 등) 전환 및 Changelog 조회오프라인 모드: 네트워크 연결 없이도 로컬 자원 기반 테스트 및 개발 지원설치 및 실행Langflow 공식 사이트에서 OS별 설치 파일 다운로드..
Langflow는 LangChain 기반의 LLM(대규모 언어 모델) 파이프라인을 시각적 상위 레이어로 추상화한 플랫폼입니다. 이 장에서는 Langflow와 LangChain의 내부 연동 방식을 단계별로 살펴보고, 다양한 모델 통합 방법, 외부 API 노출 방식, 그리고 고급 활용 팁까지 종합적으로 정리합니다.2-1. 아키텍처 개요프론트엔드(UI) 레이어워크스페이스 캔버스: 마우스 드래그 앤 드롭으로 노드(Node)와 엣지(Edge)를 자유롭게 배치하고, 줌·팬 기능으로 큰 흐름을 직관적으로 설계합니다.컴포넌트 패널: Inputs, Outputs, Models, Agents, Memories, Vector Stores, Tools 등 주요 카테고리별 노드를 제공합니다.설정 패널: 노드를 클릭하면 우측에 ..
1-1. Langflow 개요 및 의의Langflow는 대규모 언어 모델(LLM) 기반 애플리케이션을 노코드/로우코드 방식으로 설계·실행할 수 있는 시각적 프레임워크입니다. 프로그래밍 전문 지식이 부족한 초심자부터 LangChain을 활용해 복잡한 AI 파이프라인을 직접 구축하는 전문가까지, 누구나 드래그 앤 드롭 방식으로 노드를 연결하고 파라미터를 조정하여 다양한 AI 워크플로우를 빠르게 프로토타입하고 배포할 수 있습니다.오픈소스 파이썬 기반: LangChain 라이브러리 위에 구축되어 있어, 사용자가 내부 LangChain 객체를 직접 확장하거나 커스터마이징할 수 있는 유연한 구조를 제공합니다.플러그인-아키텍처: OpenAI, Anthropic Claude, Hugging Face Hub, Coher..
