Inteligencia Artificial

LangFlow

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.

Documentación oficial

Acerca de LangFlow

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.

Autoalojado 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.

LangFlow 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.

Lo que se instala

Listo al arrancar el VPS

SO compatibles
Ubuntu 24.04
Aplicación
LangFlow
RAM mínima
2 GB mínimo, 4 GB recomendado
CPU mínima
2 vCPU mínimo
Acceso
root por SSH

Funcionalidades clave

  • 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.

¿Cuándo usar esta solución?

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.

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.

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.

Guía

Desplegar LangFlow en su VPS

  1. 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.

  2. 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.

  3. 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.

  4. 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.

  5. 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.

Preguntas frecuentes

Preguntas sobre LangFlow

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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.

Integrar el botón de despliegue

¿Mantiene un proyecto que utiliza LangFlow? Este botón permite a sus lectores desplegarlo en un VPS con un clic, sin leer documentación de 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>

El botón lleva al pedido de un VPS con la plantilla preseleccionada. La imagen se sirve desde servorbit.com: no tiene que alojar nada por su parte.

Soluciones complementarias

Automatización y flujos de trabajo

Flowise

Construya pipelines de automatización LLM con drag-and-drop. Cadenas LangChain visuales, conectadas a sus herramientas existentes.

Inteligencia Artificial

Ollama

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.

Inteligencia Artificial

Qdrant

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.

Inteligencia Artificial

Langfuse

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.

¿Necesita ayuda?

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