LangFlow-组件概要介绍Langflow 组件概述 Langflow 是一个包含 95+ 分类、294 个组件的强

Langflow 组件概要介绍

Langflow 共有 95+ 个分类，包含 294 个组件。以下是主要分类及用法：

1. 输入/输出组件 (`input_output`)

组件	输入	输出	用途
Chat Input	文本、文件、会话ID	`Message`	获取用户聊天输入
Text Input	文本	`Message`	获取用户文本输入
Chat Output	`Message`	显示聊天	输出聊天消息
Text Output	`Message`	显示文本	输出文本内容

使用示例

用户输入 ──> Chat Input ──> Chat Output ──> 显示给用户
         │
         └─> 语言模型处理 ──>

2. 逻辑组件 (`logic`)

组件	输入	输出	用途
If-Else	文本、匹配文本、操作符	`True/False`	条件路由
Loop	`list[Data]`	`Item`	循环迭代
Listen	任意	同上	监听事件
Notify	`Message`	-	通知
Pass Message	`Message`	`Message`	消息透传

If-Else 使用示例

输入: "hello"
操作符: "contains"
匹配文本: "he"
      ▼
If-Else ── True ──> 分支A
     │
     └─ False ──> 分支B

Loop 使用示例

数据: [Data1, Data2, Data3]
      ▼
Loop ── Item ──> 处理单个数据
      │
      └─ Done ──> 完成后执行

3. 数据组件 (`data`)

组件	输入	输出	用途
Load JSON	JSON字符串/文件	`Data`	JSON 转数据
CSV to Data	CSV	`list[Data]`	CSV 转数据
File	文件路径	`Data`	读取文件
Directory	目录路径	`list[Data]`	读取目录
Web Search	搜索词	`list[Data]`	网页搜索
API Request	URL、方法、头部	`Data`	HTTP 请求

使用示例

API Request (URL: https://api.example.com/data)
      │
      ▼
Python Script Executor (处理响应)

4. 处理组件 (`processing`)

组件	输入	输出	用途
Create Data	字段	`Data`	创建数据对象
Data Operations	`Data`, 操作	`Data`	数据操作（选择、过滤、合并）
Parse Data	文本	`Data`	解析文本
Merge Data	多个`Data`	`Data`	合并数据
Python Interpreter	代码、导入	`Data`	执行 Python 代码
Python Script Executor	参数、数据、脚本	`Data`	执行带参数脚本
Smart Function	数据、LLM、指令	`list[Data]`	LLM 生成 lambda
Combine Text	多个文本	`Message`	合并文本
Split Text	文本、分隔符	`list[Message]`	分割文本

Data Operations 使用示例

选择操作: "Select Keys"
选择字段: ["name", "age"]
      ▼
Data Operations ──> 输出: {"name": "Alice", "age": 30}

5. 模型组件 (`models` + 第三方)

分类	组件	输入	输出
通用 LLM	OpenAI Chat	`Message`	OpenAI 对话
	Anthropic Messages	`Message`	Claude 对话
	Ollama Chat	`Message`	本地 Ollama
	Google Chat	`Message`	Gemini 对话
	Groq Chat	`Message`	Groq Llama
Embedding	文本	向量	文本向量化
Embedding Model	模型配置	向量模型	配置嵌入模型

6. 工具组件 (`tools`)

组件	输入	输出	用途
Calculator	数字、操作符	`Message`	计算器
Python REPL	代码	`Message`	Python 工具
Wikipedia	查询词	`Message`	维基百科搜索
Search API	查询词	`list[Message]`	搜索工具
Tavily Search	查询词	`list[Message]`	深度搜索

7. 向量存储 (`vectorstores`)

组件	输入	输出	用途
Local DB	文档、向量	搜索结果	本地向量数据库
Pinecone	文档、向量	搜索结果	Pinecone 云存储
Qdrant	文档、向量	搜索结果	Qdrant 存储
Chroma	文档、向量	搜索结果	ChromaDB 存储

8. Agents 组件 (`agents`)

组件	输入	输出	用途
Agent	LLM、工具	`Message`	自主智能体
MCP Component	MCP 服务器	工具	MCP 协议工具

典型流程示例

对话流程

Chat Input
      │
      ▼
OpenAI Chat
      │
      ▼
Chat Output

RAG 流程

Load Document
      │
      ▼
Split Text
      │
      ▼
Embedding Model
      │
      ▼
Local DB (存入向量库)
      │
      ▼
用户输入
      │
      ▼
Embedding Model
      │
      ▼
Local DB (检索相似文档)
      │
      ▼
OpenAI Chat (生成回答)
      │
      ▼
Chat Output

数据处理流程

Load JSON
      │
      ▼
Data Operations (过滤数据)
      │
      ▼
Loop (遍历处理)
      │
      ▼
Python Script Executor (处理每项)
      │
      ▼
Collect Results
      │
      ▼
Save File

组件连接规则

类型	说明
`Message`	聊天消息对象
`Data`	数据对象（字典形式）
`list[Data]`	数据列表
`list[Message]`	消息列表
`DataFrame`	Pandas DataFrame
`Tool`	Agent 工具
`LanguageModel`	LLM 模型

组件分类汇总

分类	组件数量	主要用途
`input_output`	4	输入输出
`logic`	8	流程控制
`data`	8	数据加载
`processing`	25	数据处理
`models`	2 + 第三方	AI 模型
`tools`	8	工具
`vectorstores`	20+	向量存储
`embeddings`	3	文本嵌入
`agents`	2	智能体
`chains`	多个	LangChain 链
`textsplitters`	多个	文本分割
`documentloaders`	多个	文档加载
`toolkits`	多个	工具套件
`knowledge_bases`	多个	知识库

完整组件列表（95+ 分类）

分类	描述
`FAISS`	FAISS 向量存储
`Notion`	Notion 集成
`agentql`	AgentQL 查询
`agents`	智能体组件
`aiml`	AIML 机器人
`amazon`	AWS Bedrock
`apify`	Apify 集成
`arxiv`	ArXiv 论文搜索
`assemblyai`	AssemblyAI
`azure`	Azure OpenAI
`baidu`	百度搜索
`bing`	Bing 搜索
`cassandra`	Cassandra 数据库
`chains`	LangChain 链
`chroma`	ChromaDB 向量存储
`cleanlab`	CleanLab 数据清洗
`clickhouse`	ClickHouse 数据库
`cloudflare`	Cloudflare Workers
`cohere`	Cohere AI
`composio`	Composio 工具集成
`confluence`	Confluence 集成
`couchbase`	Couchbase 数据库
`crewai`	CrewAI 智能体
`custom_component`	自定义组件
`data`	数据加载
`datastax`	DataStax 数据库
`deactivated`	已停用组件
`deepseek`	DeepSeek 模型
`docling`	Docling 文档处理
`documentloaders`	文档加载器
`duckduckgo`	DuckDuckGo 搜索
`elastic`	Elasticsearch
`embeddings`	文本嵌入
`exa`	Exa 搜索
`firecrawl`	Firecrawl 网页抓取
`git`	Git 集成
`glean`	Glean 企业搜索
`google`	Google AI
`groq`	Groq 模型
`helpers`	辅助组件
`homeassistant`	Home Assistant
`huggingface`	Hugging Face
`ibm`	IBM Watson
`icosacomputing`	Icosacomputing
`input_output`	输入输出
`jigsawstack`	JigsawStack
`knowledge_bases`	知识库
`langchain_utilities`	LangChain 工具
`langwatch`	LangWatch 监控
`lingxi`	灵犀自定义
`link_extractors`	链接提取
`lmstudio`	LM Studio
`logic`	逻辑控制
`maritalk`	Maritalk
`mem0`	Mem0 记忆
`milvus`	Milvus 向量存储
`mistral`	Mistral AI
`mongodb`	MongoDB
`needle`	Needle API
`notdiamond`	NotDiamond 路由
`novita`	Novita 模型
`nvidia`	NVIDIA NIM
`olivya`	Olivya
`ollama`	Ollama 本地模型
`openai`	OpenAI
`openrouter`	OpenRouter
`output_parsers`	输出解析
`perplexity`	Perplexity AI
`pgvector`	pgvector PostgreSQL
`pinecone`	Pinecone 向量存储
`processing`	数据处理
`qdrant`	Qdrant 向量存储
`redis`	Redis
`sambanova`	SambaNova
`scrapegraph`	ScrapeGraph
`searchapi`	SearchAPI
`serpapi`	SerpAPI
`serper`	Serper 搜索
`supabase`	Supabase 数据库
`tavily`	Tavily 搜索
`textsplitters`	文本分割
`toolkits`	工具套件
`tools`	工具组件
`twelvelabs`	TwelveLabs
`unstructured`	Unstructured 解析
`upstash`	Upstash
`vectara`	Vectara 向量搜索
`vertexai`	Vertex AI
`weaviate`	Weaviate 向量存储
`wikipedia`	维基百科
`wolframalpha`	Wolfram Alpha
`xai`	xAI (Grok)
`yahoosearch`	Yahoo 搜索
`youtube`	YouTube
`zep`	Zep 记忆

LangFlow-组件概要介绍

Langflow 组件概要介绍

1. 输入/输出组件 (input_output)

使用示例

2. 逻辑组件 (logic)

If-Else 使用示例

Loop 使用示例

3. 数据组件 (data)

使用示例

4. 处理组件 (processing)

Data Operations 使用示例

5. 模型组件 (models + 第三方)

6. 工具组件 (tools)

7. 向量存储 (vectorstores)

8. Agents 组件 (agents)

典型流程示例

对话流程

RAG 流程

数据处理流程

组件连接规则

组件分类汇总

完整组件列表（95+ 分类）

1. 输入/输出组件 (`input_output`)

2. 逻辑组件 (`logic`)

3. 数据组件 (`data`)

4. 处理组件 (`processing`)

5. 模型组件 (`models` + 第三方)

6. 工具组件 (`tools`)

7. 向量存储 (`vectorstores`)

8. Agents 组件 (`agents`)