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Haggingface Spacesを利用してブラウザのみでLangflowを実行する方法(またはローコード開発によるRAGパターンチャットアプリ構築体験)

Last updated at Posted at 2024-04-11

2024年7月12日付の補足

以下の記事は、2024年4月に発表されました。ここでは、「ブラウザのみでLangflowを実行する方法」として、Haggingfaceの環境を利用しています。

現在では、(現時点ではプレビューの扱いですが)DataStax Langflowとして(Langflowはオープンソースのテクノロジー、DataStax Langflowは、DataStax社のサービス)、より直接的に利用することが可能です。

とはいえ、いずれも操作性については共通しているところが多いと思いますので、適宜参考にしてください。

前提

  • Astra DBのアカウント
     - Astra DB上に、Vector Search DBを作成済み
     - 上記のデータベースへの認証・接続のための以下の情報
        - APIエンドポイントURL
       - トークン
  • OpenAIのアカウント
     - API Key

手順

Haggingfaceアカウント作成

以下のURLにアクセス
https://huggingface.co/

image.png

画面右上のSign UPをクリック

image.png

指示に従って、アカウントを作成

Langflow

上記で作ったHaggingfaceのアカウントでHaggingfaceのサイトにログインしておく。

同じブラウザで、以下のURLにアクセスする
https://langflow-orcin.vercel.app/getting-started/rag-with-astradb

image.png

上記画面の文言「Duplicate our Langflow 1.0 Space」の「Langflow 1.0 Space」をクリック

Hugging Faceにログインしているアカウント名(Owner)で以下のようなダイアログが表示されるので「Duplicate Space」ボタンを押す。

image.png

しばらく環境構築で待たされるが下記のような画面が表示される。
(左上やURLに自分のアカウント名が表示されていることに注目)

image.png

上部右あたりの「+New Project」ボタンを押下

image.png

表示されたダイアログから「Vector Store RAG」を選択。

image.png

こんな画面が表示される。

OpenAIのアイコンのボックス(3個)の「OpenAI API Key」の欄に自分のOpenAI API Keyを入力する。

image.png

image.png

Astra DBと記載のあるボックス(2個)に自分のAstra DB環境のTokenとAPI Endpointを入力する

image.png

image.png

最後に、下記のFileボックスに、RAG(検索拡張生成)の検索対象となる、つまりAstra DBに保存したい(自分のローカルの環境にある)ファイルを指定する。
image.png

画面右下の「Run」を押せば、チャット画面が表示される。

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