Langflow and Zilliz Cloud Integration
Langflow and Zilliz Cloud integrate to build production-ready RAG pipelines with visual workflow design and high-performance vector search, enabling teams to prototype, test, and deploy AI applications through a drag-and-drop interface backed by scalable vector storage.
Utiliser cette intégration gratuitementQu’est-ce que Langflow
Langflow est un framework visuel open source pour créer des workflows propulsés par des LLM à l’aide d’une interface glisser-déposer. Il simplifie la création de pipelines d’IA complexes en fournissant des composants visuels pour les flux LangChain, permettant aux utilisateurs de prototyper, tester et déployer des applications d’IA sans écrire beaucoup de code.
En s’intégrant à Zilliz Cloud (Milvus entièrement géré), Langflow accède à une couche de base de données vectorielle entièrement gérée qui prend en charge le stockage et la récupération hautes performances des embeddings vectoriels, ce qui facilite la création à grande échelle d’applications sensibles au contexte comme la recherche sémantique, les questions-réponses sur documents et les systèmes de recommandation.
Avantages de l’intégration Langflow + Zilliz Cloud
- Création visuelle de pipelines avec une puissante recherche vectorielle : L’interface glisser-déposer de Langflow vous permet de concevoir visuellement des workflows RAG complexes, tandis que Zilliz Cloud fournit en arrière-plan le stockage vectoriel haute performance et la recherche de similarité.
- Du prototypage rapide à la production : Les équipes peuvent prototyper rapidement des applications d’IA dans le canevas visuel de Langflow et les déployer avec l’infrastructure de niveau production de Zilliz Cloud, réduisant le délai entre le concept et le déploiement.
- Gestion fluide des embeddings : L’intégration gère l’ensemble du cycle de vie des embeddings vectoriels — de la génération et du stockage à la récupération — sans nécessiter de code de pipeline manuel.
- Récupération évolutive pour l’IA contextuelle : L’architecture distribuée de Zilliz Cloud garantit une recherche de similarité rapide et précise, même à mesure que votre base de connaissances s’agrandit, afin que vos applications basées sur Langflow restent réactives.
- Accessibilité low-code : Les développeurs comme les non-développeurs peuvent créer des pipelines RAG sophistiqués sans écrire beaucoup de code, tout en tirant parti de capacités de base de données vectorielle de niveau entreprise.
Fonctionnement de l’intégration
Langflow fournit un environnement de développement visuel où vous pouvez concevoir des workflows LLM en connectant des composants modulaires sur un canevas. Il prend en charge divers nœuds de traitement des données, d’embedding et de génération, ce qui facilite la création de pipelines IA de bout en bout grâce à son interface intuitive par glisser-déposer.
Zilliz Cloud sert de couche de base de données vectorielle dans le pipeline, en stockant et en indexant les embeddings vectoriels générés à partir de vos documents. Il offre une recherche de similarité haute performance avec une faible latence, permettant à votre application de récupérer efficacement le contexte le plus pertinent à partir de vastes bases de connaissances.
Ensemble, Langflow et Zilliz Cloud créent une solution RAG complète dans laquelle Langflow orchestre le workflow visuel — de l’ingestion et du découpage des documents au traitement des requêtes et à la génération des réponses — tandis que Zilliz Cloud gère l’étape essentielle de stockage et de récupération vectoriels. Cette combinaison permet aux équipes de créer, tester et déployer des applications IA sensibles au contexte avec un minimum de code et une scalabilité maximale.
Guide étape par étape
1. Installer Langflow et démarrer le tableau de bord
Installez Langflow à l’aide de pip :
$ python -m pip install langflow -UUne fois installé, démarrez le tableau de bord Langflow :
$ python -m langflow runUn tableau de bord s’ouvrira dans votre navigateur, où vous pourrez commencer à créer votre workflow RAG.
2. Créer un nouveau projet RAG avec Vector Store
Depuis le tableau de bord Langflow, cliquez sur le bouton New Project. Dans le panneau qui apparaît, sélectionnez le modèle Vector Store RAG. Cela crée un pipeline RAG préconfiguré avec des composants par défaut que vous personnaliserez pour Milvus.
3. Remplacer le Vector Store par défaut par Milvus
Le modèle par défaut utilise AstraDB comme vector store. Pour passer à Milvus :
- Supprimez les deux cartes AstraDB existantes en cliquant dessus et en appuyant sur Backspace.
- Cliquez sur l’option Vector Store dans la barre latérale, sélectionnez Milvus, puis faites-la glisser sur le canevas. Répétez cette opération pour créer deux cartes Milvus — une pour le workflow d’ingestion de fichiers et une pour le workflow de recherche.
- Connectez les modules Milvus au reste des composants du pipeline.
4. Configurer les identifiants Milvus
Configurez les identifiants Milvus pour les deux modules Milvus. La façon la plus simple est d’utiliser Milvus Lite en définissant le Connection URI sur
milvus_demo.db. Si vous disposez d’un serveur Milvus auto-déployé ou sur Zilliz Cloud, définissez le Connection URI sur le point de terminaison du serveur et le Connection Password sur le jeton (pour Milvus, le jeton est concaténé sous la forme<username>:<password>; pour Zilliz Cloud, il s’agit de l’API Key).5. Téléverser les connaissances et exécuter le workflow d’ingestion
- Téléversez un document via le module File en bas à gauche du canevas. Il servira de base de connaissances pour votre système RAG.
- Appuyez sur le bouton Run du module Milvus en bas à droite pour exécuter le workflow d’ingestion. Cela traite le document, génère des embeddings et les stocke dans le vector store Milvus.
6. Interroger votre système RAG
Ouvrez le Playground dans Langflow et posez des questions liées au document que vous avez téléversé. Le système récupérera le contexte pertinent depuis le vector store Milvus et générera des réponses éclairées à l’aide du LLM.
En savoir plus
- Créer un système RAG avec Langflow et Milvus — Tutoriel officiel de Milvus pour créer un pipeline RAG avec Langflow
- Glisser, déposer et déployer des workflows RAG avec Langflow et Milvus — Article de blog de Milvus sur la création de workflows RAG avancés avec Langflow
- Créer vos pipelines RAG personnalisés avec des tutoriels pratiques — Collection Zilliz de tutoriels RAG et de guides pratiques
- Documentation Langflow — Documentation officielle de Langflow
- Dépôt GitHub Langflow — Code source de Langflow et ressources communautaires