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/
画面右上のSign UPをクリック
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
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。
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）
上部右あたりの「＋New Project」ボタンを押下
表示されたダイアログから「Vector Store RAG」を選択。
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。
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
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。
画面右下の「Run」を押せば、チャット画面が表示される。