[{"data":1,"prerenderedAt":117},["ShallowReactive",2],{"seo-verification":3,"marketplace-app-es-langflow":6},{"google":4,"bing":5},"EycwPY2XMyTkVzas3n1ygeNJFGAH513qrMjfDljzsMQ","",{"key":7,"data":8},"marketplace-app-es-langflow",{"slug":9,"slugs":10,"categorySlugs":11,"name":16,"description":17,"phase":18,"unavailableReason":19,"docsUrl":20,"logo":19,"github":19,"tagline":21,"longDescription":22,"features":23,"useCases":30,"steps":40,"faq":56,"specs":72,"compatibleOs":78,"relatedApps":80,"relatedPosts":110,"category":114},"langflow",{"fr":9,"en":9,"ar":9,"es":9},{"fr":12,"en":13,"ar":14,"es":15},"ia","artificial-intelligence","الذكاء-الاصطناعي","inteligencia-artificial","LangFlow","Cree pipelines de agentes de IA y de RAG con arrastrar y soltar. Editor visual open source de flujos de trabajo LLM — Python nativo, 100+ componentes, exposición REST API en un clic.",1,null,"https:\u002F\u002Fservorbit.com\u002Fblog\u002Fcomo-alojar-langflow-en-un-vps","Cree pipelines de agentes de IA y de RAG con arrastrar y soltar — editor visual LLM Python nativo, 100+ componentes, REST API en un clic.","LangFlow (153 000+ estrellas en GitHub, MIT, v1.11.x) es el editor visual open source de referencia para crear aplicaciones LLM y flujos de trabajo de agentes de IA. Usted arrastra componentes a un lienzo — proveedores de LLM (OpenAI, Anthropic, Ollama, Mistral, Groq), bases de datos vectoriales (Qdrant, Chroma), cargadores de documentos, módulos de memoria, código Python personalizado — y los conecta para crear un pipeline funcional sin escribir un framework desde cero.\n\nAutoalojado en un VPS ServOrbit, LangFlow ofrece a su equipo un taller privado para prototipar y desplegar pipelines de IA. Cada flujo se expone automáticamente como un endpoint REST API, listo para ser invocado desde cualquier aplicación. La autenticación está integrada: una contraseña de administrador generada bloquea su instancia desde el primer arranque. Los datos persisten en una base de datos SQLite sobre un volumen Docker con nombre — no hace falta PostgreSQL para empezar.\n\nLangFlow completa el catálogo de IA de ServOrbit: combínelo con Ollama para un backend LLM totalmente local, con Qdrant como almacén vectorial para sus pipelines RAG, o con Langfuse para la observabilidad. Licencia MIT — sin límite de usuarios, sin telemetría, sin dependencia de un proveedor.",[24,25,26,27,28,29],"Lienzo de arrastrar y soltar para conectar LLM, bases de datos vectoriales, cargadores de documentos y componentes Python personalizados en un pipeline de IA funcional — sin boilerplate de framework.","100+ componentes integrados que cubren los principales proveedores de LLM (OpenAI, Anthropic, Ollama, Mistral, Groq, Azure), bases de datos vectoriales (Qdrant, Chroma, Pinecone) e integraciones de herramientas.","REST API en un clic — cada flujo se expone al instante como un endpoint HTTP documentado, invocable desde cualquier lenguaje o aplicación.","Python nativo: escriba componentes personalizados en Python puro, importe cualquier paquete PyPI y someta su lógica a pruebas unitarias con independencia del lienzo.","Autenticación integrada: la cuenta admin se crea con una contraseña generada en el primer arranque — ningún acceso anónimo es posible con LANGFLOW_AUTO_LOGIN=false.","Licencia MIT — sin límite de usuarios, sin telemetría, sin dependencia de proveedor. Todos los datos de sus flujos permanecen en su VPS.",[31,34,37],{"title":32,"body":33},"Prototipar pipelines de IA antes de escribir el código","Conecte un proveedor de LLM, un cargador de documentos y una base de datos vectorial en unos minutos sobre el lienzo, valide las salidas y luego invoque la API autogenerada directamente desde su aplicación.",{"title":35,"body":36},"Crear chatbots RAG sobre documentos privados","Cargue PDF internos, divídalos en chunks, incrústelos en Qdrant y encadene una etapa de retrieval con una llamada a Ollama o a OpenAI — sin escribir ningún framework RAG.",{"title":38,"body":39},"Compartir y versionar los flujos de trabajo de IA del equipo","Exporte cada flujo en JSON, guárdelo en Git e impórtelo en otra instancia de LangFlow. Sus pipelines son reproducibles, revisables y desplegables en cualquier lugar.",[41,44,47,50,53],{"title":42,"body":43},"Desplegar desde el Marketplace ServOrbit","En su área de cliente ServOrbit, vaya a Marketplace → Inteligencia Artificial → LangFlow → Desplegar. AWX aprovisiona Docker, genera la contraseña de administrador y los secretos, configura nginx si hay un dominio asociado, e inicia el contenedor LangFlow.",{"title":45,"body":46},"Iniciar sesión por primera vez","Abra la URL facilitada por ServOrbit. Introduzca `admin` como identificador y la contraseña ADMIN_PASSWORD que aparece en su área de cliente (pestaña de credenciales de la aplicación). Esta cuenta tiene acceso completo a todos los flujos y ajustes.",{"title":48,"body":49},"Crear su primer flujo","Haga clic en **New Flow** → **Blank Flow**. Arrastre un componente **Chat Input** y un componente **OpenAI** (u **Ollama**) al lienzo. Conéctelos y haga clic en **Run**, arriba a la derecha, para enviar un mensaje de prueba. Su primer pipeline de IA ya está operativo.",{"title":51,"body":52},"Llamar al flujo como API REST","Haga clic en el botón **API** (arriba a la derecha). LangFlow muestra la URL única del flujo y un comando `curl` listo para copiar. Invoque ese endpoint desde Node.js, Python o cualquier cliente HTTP — sin configuración adicional.",{"title":54,"body":55},"Exportar y versionar sus flujos","Vaya a **Settings → Export** para descargar el flujo en JSON. Haga commit del archivo en su repositorio Git para versionarlo junto a su código de aplicación. Restáurelo importando el JSON en cualquier instancia de LangFlow.",[57,60,63,66,69],{"q":58,"a":59},"¿Cómo inicio sesión en LangFlow por primera vez?","Introduzca `admin` como identificador y la contraseña generada ADMIN_PASSWORD que aparece en su área de cliente ServOrbit (pestaña de credenciales). La autenticación está activada desde el primer arranque — la instancia nunca queda abierta sin credenciales.",{"q":61,"a":62},"¿Necesita LangFlow un nombre de dominio para funcionar?","No. Sin dominio, acceda mediante un túnel SSH: `ssh -L 7860:127.0.0.1:7860 root@su-ip-vps`, y luego abra `http:\u002F\u002Flocalhost:7860`. Asociar un dominio activa el acceso HTTPS directo — ServOrbit configura automáticamente el proxy nginx y el certificado TLS.",{"q":64,"a":65},"¿Puede LangFlow conectarse a Ollama o a un LLM local?","Sí. Utilice el componente Ollama en el lienzo e indique la URL base. Si Ollama está instalado en el mismo VPS a través del Marketplace, es accesible desde el contenedor LangFlow en `http:\u002F\u002Fhost.docker.internal:11434`.",{"q":67,"a":68},"¿Cuál es la diferencia entre LangFlow y Flowise?","Ambos son constructores visuales de pipelines LLM. LangFlow es Python nativo y se dirige a los desarrolladores que quieren escribir componentes personalizados o exportar código Python limpio desde sus flujos. Flowise está más orientado al no-code, con un lienzo más accesible. Los dos comparten el ecosistema LangChain, pero han divergido en cuanto al perfil de usuario.",{"q":70,"a":71},"¿Cómo hago una copia de seguridad de mis flujos de LangFlow?","Exporte cada flujo individualmente desde el menú (exportación JSON). Para una copia de seguridad completa, copie la base de datos SQLite: `docker cp langflow-langflow-1:\u002Fapp\u002Fdata\u002Flangflow.db .\u002Flangflow-backup.db`. Restaure volviendo a copiar el archivo y reiniciando el contenedor.",{"version":73,"license":74,"ram":75,"cpu":76,"disk":77},"1.11.3","MIT","2 GB mínimo, 4 GB recomendado","2 vCPU mínimo","10 GB",[79],"ubuntu-24.04",[81,90,98,104],{"name":82,"slug":83,"categorySlug":84,"categoryName":85,"categoryColor":86,"logo":87,"tagline":88,"description":89},"Flowise","flowise","automatizacion","Automatización y flujos de trabajo","text-brand-action bg-brand-action\u002F10","https:\u002F\u002Fcdn.jsdelivr.net\u002Fgh\u002Fselfhst\u002Ficons\u002Fsvg\u002Fflowise.svg","Construya pipelines LLM y chatbots de IA con drag-and-drop — LangChain visual.","Construya pipelines de automatización LLM con drag-and-drop. Cadenas LangChain visuales, conectadas a sus herramientas existentes.",{"name":91,"slug":92,"categorySlug":15,"categoryName":93,"categoryColor":94,"logo":95,"tagline":96,"description":97},"Ollama","ollama","Inteligencia Artificial","text-purple-400 bg-purple-500\u002F10","https:\u002F\u002Fcdn.simpleicons.org\u002Follama","Sirva LLM de código abierto desde su VPS — API compatible con OpenAI, sin coste por token.","Sirva LLM de código abierto desde su propio servidor. Descargue Llama 3, Mistral, Qwen o DeepSeek con un solo comando, detrás de una API compatible con OpenAI y sin coste por token.",{"name":99,"slug":100,"categorySlug":15,"categoryName":93,"categoryColor":94,"logo":101,"tagline":102,"description":103},"Qdrant","qdrant","https:\u002F\u002Fcdn.jsdelivr.net\u002Fgh\u002Fselfhst\u002Ficons\u002Fsvg\u002Fqdrant.svg","Base de datos vectorial autoalojada para la búsqueda semántica y el RAG: indexe y consulte sus embeddings en unos milisegundos, en su VPS.","Base de datos vectorial autoalojada para la búsqueda semántica y el RAG. Almacene, indexe y consulte embeddings de alta dimensión con indexación HNSW: la capa de infraestructura que le falta a su pila de LLM.",{"name":105,"slug":106,"categorySlug":15,"categoryName":93,"categoryColor":94,"logo":107,"tagline":108,"description":109},"Langfuse","langfuse","https:\u002F\u002Fcdn.jsdelivr.net\u002Fgh\u002Fselfhst\u002Ficons\u002Fsvg\u002Flangfuse.svg","Observabilidad autoalojada para aplicaciones LLM: cada llamada trazada, cada costo medido, cada prompt versionado y evaluado — sin enviar sus trazas a terceros.","Plataforma de observabilidad LLM de código abierto: trace cada llamada de IA, evalúe la calidad de las respuestas, gestione sus prompts y compare los costos de los modelos — autoalojada en su VPS.",[111,112,113],"deployer-dify-vps","heberger-open-webui","heberger-flowise-vps",{"key":12,"slug":15,"name":93,"objective":115,"icon":116,"color":94},"Crear, alojar y operar soluciones de IA.","ai",1789665092091]