Langflow

Langflow は、マルチエージェントアプリケーションや RAG アプリケーションを構築するためのローコードのビジュアルビルダーです。本ガイドでは、SambaNova の高速推論を Langflow のドラッグ&ドロップ式ワークフロービルダーに接続する方法を解説します。

前提条件

Langflow のインストール

ローカル:

pip install langflow
langflow run

クラウド: langflow.org で無料アカウントを作成します。Langflow は http://localhost:7860 (ローカル) またはブラウザ上 (クラウド) で開きます。

新規フローの作成

New Flow をクリックし、空のキャンバスまたはスターターテンプレートを選択します。

SambaNova コンポーネントの追加

コンポーネントパネルで SambaNova を検索します。SambaNova テキスト生成コンポーネントをキャンバスにドラッグします。

コンポーネントの設定

コンポーネントの設定で API キーを入力し、モデルを選択します。

パラメータ	デフォルト値	説明
`sambanova_api_key`	—	必須。SambaCloud の API キー。
`model_name`	—	SambaNova のモデル識別子。
`temperature`	`0.07`	応答のランダム性 (0.0–1.0)。
`max_tokens`	`0` (モデルのデフォルトを使用)	生成する最大トークン数。正の整数を設定すると出力長を制限できます。
`sambanova_url`	`https://api.sambanova.ai/v1/chat/completions`	API エンドポイント。

接続と実行

SambaNova コンポーネントの出力を Chat Output コンポーネントに接続します。Run をクリックしてフローをテストします。

AuthenticationError または無効な API キー

API キーが正しいか確認してください。コンポーネントの設定パネルで再入力するか、SambaCloud で確認できます。

コンポーネントにモデルが表示されない

対応モデルを確認し、Model Name フィールドにモデル名を手動で入力してください。

Connection refused (ローカルインストール)

langflow run が動作していることを確認したうえで、http://localhost:7860 にアクセスしてください。ポートが使用中の場合は langflow run --port 7861 を実行します。