الذكاء الاصطناعي

LangFlow

أداة بناء سير عمل LLM البصرية — أنشئ وكلاء الذكاء الاصطناعي وخطوط RAG بالسحب والإفلات، ونشرها كـ REST API بنقرة واحدة.

الوثائق الرسمية

حول LangFlow

LangFlow (أكثر من 153 000 نجمة على GitHub، رخصة MIT، الإصدار v1.11.x) هو المحرّر البصري المفتوح المصدر الرائد لبناء تطبيقات LLM وسير عمل وكلاء الذكاء الاصطناعي. تسحب المكوّنات على اللوحة — مزوّدو LLM (OpenAI وAnthropic وOllama وMistral)، وقواعد البيانات المتجهة (Qdrant وChroma)، ومحمّلات المستندات ومكوّنات Python المخصّصة — وتربطها معًا لتُنشئ خط أنابيب يعمل فعليًا.

باستضافة LangFlow ذاتيًا على خادم ServOrbit VPS، يحصل فريقك على بيئة عمل خاصة لإنشاء نماذج أوّلية ونشر خطوط أنابيب الذكاء الاصطناعي. كل مسار يُعرَض تلقائيًا كنقطة نهاية REST API. المصادقة مدمجة: كلمة مرور مولَّدة تُؤمّن نسختك منذ الإقلاع الأول. تُخزَّن البيانات في قاعدة بيانات SQLite على وحدة تخزين Docker.

رخصة MIT — بلا حدود للمستخدمين، بلا قياس عن بُعد، بلا اعتماد على مزوّدين خارجيين.

ما يُثبَّت

جاهز عند تشغيل الخادم

أنظمة التشغيل المتوافقة
Ubuntu 24.04
التطبيق
LangFlow
الحد الأدنى من RAM
2 جيجابايت كحد أدنى، 4 جيجابايت يُوصى به
الحد الأدنى من CPU
2 vCPU كحد أدنى
الوصول
root عبر SSH

الميزات الرئيسية

  • لوحة سحب وإفلات لربط نماذج LLM وقواعد البيانات المتجهة ومحمّلات المستندات في خط أنابيب ذكاء اصطناعي.
  • أكثر من 100 مكوّن مدمج يغطّي جميع مزوّدي LLM الرئيسيين وقواعد البيانات المتجهة وتكاملات الأدوات.
  • REST API بنقرة واحدة — كل مسار يُعرَض فورًا كنقطة نهاية HTTP موثّقة.
  • أصيل بلغة Python: اكتب مكوّنات مخصّصة بلغة Python الخالصة، واستورد أي حزمة PyPI.
  • مصادقة مدمجة: يُنشأ حساب المسؤول بكلمة مرور مولَّدة عند الإقلاع الأول.
  • رخصة MIT — بلا حدود للمستخدمين، بلا قياس عن بُعد.

متى تستخدم هذا الحل؟

إنشاء نماذج أوّلية لخطوط أنابيب الذكاء الاصطناعي

اربط مزوّد LLM ومحمّل مستندات وقاعدة بيانات متجهة في دقائق على اللوحة، تحقّق من المخرجات، ثم استدعِ API المولَّدة تلقائيًا من تطبيقك.

بناء روبوتات محادثة RAG على المستندات الخاصة

حمّل ملفات PDF الداخلية، قسّمها، ضمّنها في Qdrant، واربط خطوة استرجاع مع استدعاء Ollama أو OpenAI — كل ذلك دون كتابة إطار عمل RAG.

مشاركة سير عمل الذكاء الاصطناعي وإصدارها

صدّر كل مسار كملف JSON، خزّنه في Git، واستورده على أي نسخة LangFlow أخرى. مساراتك قابلة للاستنساخ والنشر في أي مكان.

الدليل

نشر LangFlow على خادم VPS الخاص بك

  1. فتح LangFlow

    بعد التثبيت من السوق، افتح عنوان URL في منطقة عميل ServOrbit. بدون نطاق، افتح نفق SSH: ssh -L 7860:127.0.0.1:7860 root@ip-خادمك، ثم افتح http://localhost:7860.

  2. تسجيل الدخول لأول مرة

    أدخل admin كاسم مستخدم وكلمة المرور المولَّدة الظاهرة تحت ADMIN_PASSWORD في منطقة عميل ServOrbit.

  3. إنشاء مسارك الأول

    انقر على New Flow ← Blank Flow. اسحب مكوّن Chat Input ومكوّن OpenAI (أو Ollama) على اللوحة، اربطهما وانقر Run.

  4. استدعاء المسار كـ REST API

    انقر زر API (أعلى اليمين). يولّد LangFlow أمر curl جاهزًا للنسخ وعنوان URL الفريد للمسار. استدعِه من Node.js أو Python أو أي عميل HTTP.

  5. تصدير المسارات وإصدارها

    افتح Settings → Export لتنزيل المسار كملف JSON. خزّنه في Git وأعد تثبيته على أي نسخة LangFlow باستيراد الملف.

الأسئلة الشائعة

أسئلة حول LangFlow

→ العودة إلى الذكاء الاصطناعيكل التطبيقات
أدخل admin كاسم مستخدم وكلمة المرور المولَّدة من ServOrbit (ADMIN_PASSWORD). المصادقة مفعّلة من الإقلاع الأول.

إضافة زر النشر

هل تدير مشروعًا يستخدم LangFlow؟ يتيح هذا الزر لقرّائك نشره على خادم VPS بنقرة واحدة، دون قراءة وثائق Docker.

Deploy LangFlow on ServOrbit
Markdown
[![Deploy LangFlow on ServOrbit](https://servorbit.com/brand/deploy/button.svg)](https://servorbit.com/vps-cloud?template=langflow&utm_source=deploy-badge&utm_medium=referral&utm_campaign=langflow)
HTML
<a href="https://servorbit.com/vps-cloud?template=langflow&utm_source=deploy-badge&utm_medium=referral&utm_campaign=langflow"><img src="https://servorbit.com/brand/deploy/button.svg" alt="Deploy LangFlow on ServOrbit" height="40"></a>

يشير الزر إلى طلب خادم ‎VPS مع تحديد القالب مسبقًا. تُقدَّم الصورة من ‎servorbit.com — لا شيء تستضيفه من جهتك.

حلول تكميلية

الأتمتة وسير العمل

Flowise

ابنِ خطوط أنابيب أتمتة لنماذج LLM بالسحب والإفلات. سلاسل LangChain مرئية، متصلة بأدواتك الحالية.

الذكاء الاصطناعي

Ollama

شغّل نماذج اللغة الكبيرة (LLM) مفتوحة المصدر محليًا عبر واجهة برمجية بالغة البساطة. نزّل Llama 3 أو Mistral أو Qwen أو DeepSeek بأمر واحد — متوافق مع OpenAI، وبلا أي تكلفة لكل توكن.

الذكاء الاصطناعي

Qdrant

قاعدة بيانات شعاعية مستضافة ذاتيًا للبحث الدلالي وتقنية RAG. خزّن التضمينات عالية الأبعاد وفهرِسها واستعلم عنها بزمن استجابة دون المللي ثانية — طبقة البنية التحتية المفقودة في منظومة نماذج اللغة الكبيرة لديك.

الذكاء الاصطناعي

Langfuse

منصة مراقبة LLM مفتوحة المصدر: تتبّع كل استدعاء ذكاء اصطناعي، قيّم جودة الاستجابات، أدر نسخ الـ prompts وقارن تكاليف النماذج — مستضافة ذاتيًا على خادمك.

بحاجة إلى مساعدة؟

تصفّح مركز المساعدة والأسئلة الشائعة، أو تواصل مع فريقنا — معاودة اتصال أو WhatsApp أو بريد إلكتروني.

راسلنا على WhatsAppيُفتح في علامة تبويب جديدة
أو راسلنا