Langflow

Was dieser Artikel behandelt

• Was Langflow ist und wie es zu LangChain passt.
• Wie Du Langflow installierst.
• Wie Du einen ersten visuellen Workflow baust.
• Wie Du ein lokales Ollama-Modell einbindest.
• Wann Langflow sinnvoll ist.

Einleitung

Langflow ist eine visuelle Oberfläche für LangChain. Du verbindest Bausteine wie Modelle, Prompts, Tools und Speicher per Drag and Drop. Dadurch lassen sich KI-Workflows ohne viel Code bauen. Langflow läuft lokal und unterstützt auch Ollama. Wer LangChain kennt, findet sich schnell zurecht.

Langflow kurz erklärt

Langflow stellt Komponenten bereit, die Du auf einer Arbeitsfläche verbindest. Eine Komponente kann ein Modell, ein Prompt, eine Datei oder ein Tool sein. Die Verbindungen bestimmen den Datenfluss. Fertige Flows lassen sich als API-Endpunkt bereitstellen.

Installation

Variante 1: Mit pip

pip install langflow
langflow run

Danach ist Langflow unter http://localhost:7860 erreichbar.

Variante 2: Mit Docker

docker run -it --rm -p 7860:7860 langflowai/langflow:latest

Variante 3: Aus dem Repository

git clone https://github.com/langflow-ai/langflow.git
cd langflow
docker compose up

Ollama als Modell einbinden

Füge im Interface eine Ollama-Komponente hinzu. Als Base-URL trägst Du http://localhost:11434 ein und wählst ein heruntergeladenes Modell:

ollama pull llama3.1

Erste Schritte: Ein einfacher Flow

1. Öffne Langflow im Browser.
2. Klicke auf New Flow.
3. Ziehe eine Ollama-Komponente und eine Prompt-Komponente auf die Fläche.
4. Verbinde Prompt und Modell.
5. Gib einen Prompt ein und führe den Flow aus.

Du siehst direkt, wie das Modell auf Deine Eingabe reagiert.

Wofür ist Langflow geeignet?

Einsatzgebiet	Nutzen
Prompt-Prototypen	Schnell testen, ohne Code zu schreiben
RAG-Flows	Dokumente, Embeddings und Modelle verbinden
Agenten-Workflows	Tools und Speicher visuell verknüpfen
Lernen	Verstehen, wie LangChain-Komponenten zusammenspielen

Typische Stolpersteine

• Abhängigkeiten - Die pip-Installation kann bei älteren Python-Versionen Probleme machen. Python 3.11 oder neuer ist empfohlen.
• Port 7860 belegt - Langflow nutzt diesen Port. Gegebenenfalls beim Start ändern.
• Modell nicht gefunden - In Ollama muss das Modell vorab mit ollama pull heruntergeladen sein.

Weiterführende Links

• LangChain Einführung
• Was ist ein KI-Agent?
• Dify

FAQ - Typische Fragen

Ist Langflow kostenlos?

Ja, die Open-Source-Version ist kostenlos. Es gibt auch eine kostenpflichtige Cloud-Variante.

Kann ich Langflow lokal betreiben?

Ja, per pip, Docker oder Docker Compose. Dafür brauchst Du keinen Cloud-Dienst.

Brauche ich LangChain-Kenntnisse?

Nein, aber sie helfen. Langflow macht die Konzepte visuell nachvollziehbar.

Quellen

• Langflow Webseite
• Langflow GitHub
• Langflow Dokumentation