LangFlow跟传统的LangChain比，在本地部署上有啥优势?灵活性会不会差一些？

[nomomoly]

我们团队在做一个系统,需要在公司内网的Ubuntu服务器上本地部署(数据安全要求不能上云),要对接本地部署的Llama 2模型和自建的数据库。之前一直用Python写LangChain代码来构建RAG pipeline,但最近发现了LangFlow这个可视化工具,考虑到团队里有几个非技术背景的产品经理也想参与prompt调优和工作流调整,我在考虑要不要切换。我主要想了解LangFlow跟传统的LangChain比,在本地部署上有什么实质性优势吗?会不会引入额外的资源开销?另外我比较担心灵活性问题,用LangChain写代码虽然费劲但想实现什么逻辑都可以自己写,换成LangFlow这种拖拉拽的方式后,能否支持复杂的条件判断、自定义的embedding处理、特殊的文档切分逻辑这些细粒度的控制?如果遇到组件库里没有的功能,自定义开发会不会很麻烦?有在生产环境用过LangFlow的朋友能分享下实际体验吗

[极市平台]

你好。LangFlow跟传统的LangChain比，在本地部署上优势在于可视化，降低了原型搭建和调试的门槛。灵活性确实不如纯代码（LangChain），对于复杂的自定义逻辑，LangFlow 可能需要手写 Custom Component（自定义组件）来实现。LangFlow中很多可视化组件其实是直接调用LangChain实现的。