Quelle est la différence entre LangFlow et Flowise ?

Les deux sont des constructeurs visuels de pipelines LLM. LangFlow est Python natif et cible les développeurs qui veulent écrire des composants personnalisés ou exporter du code Python propre depuis leurs flux. Flowise est davantage orienté no-code, avec un canevas plus accessible. Les deux partagent l'écosystème LangChain mais ont divergé en profil d'utilisateur.

Support

Créer, héberger et exploiter des solutions IA.

LangFlow

Construisez des pipelines d'agents IA et de RAG en glisser-déposer — éditeur visuel LLM Python natif, 100+ composants, REST API en un clic.

2 Go minimum, 4 Go recommandé RAM 2 vCPU minimum Disponible

LangFlow (153 000+ étoiles GitHub, MIT, v1.11.x) est l'éditeur visuel open-source de référence pour construire des applications LLM et des workflows d'agents IA. Vous faites glisser des composants sur un canevas — fournisseurs LLM (OpenAI, Anthropic, Ollama, Mistral, Groq), bases vectorielles (Qdrant, Chroma), chargeurs de documents, modules mémoire, code Python personnalisé — et vous les reliez pour créer un pipeline fonctionnel sans écrire un framework from scratch.

Auto-hébergé sur un VPS ServOrbit, LangFlow offre à votre équipe un atelier privé pour prototyper et déployer des pipelines IA. Chaque flux est automatiquement exposé comme endpoint REST API, prêt à appeler depuis n'importe quelle application. L'authentification est intégrée : un mot de passe admin généré verrouille votre instance dès le premier boot. Les données persistent dans une base SQLite sur un volume Docker nommé — pas de PostgreSQL nécessaire pour démarrer.

LangFlow complète le catalogue IA de ServOrbit : combinez-le avec Ollama pour un backend LLM entièrement local, Qdrant comme store vectoriel pour vos pipelines RAG, ou Langfuse pour l'observabilité. Licence MIT — pas de limite d'utilisateurs, pas de télémétrie, pas de dépendance à un fournisseur.

Fonctionnalités clés

Canevas glisser-déposer pour relier LLMs, bases vectorielles, chargeurs de documents et composants Python personnalisés en un pipeline IA fonctionnel — sans boilerplate de framework.

100+ composants intégrés couvrant les principaux fournisseurs LLM (OpenAI, Anthropic, Ollama, Mistral, Groq, Azure), bases vectorielles (Qdrant, Chroma, Pinecone) et intégrations d'outils.

REST API en un clic — chaque flux est exposé instantanément comme endpoint HTTP documenté, appellable depuis n'importe quel langage ou application.

Python natif : écrivez des composants personnalisés en Python pur, importez n'importe quel paquet PyPI, et testez unitairement votre logique indépendamment du canevas.

Auth intégrée : compte admin créé avec mot de passe généré au premier boot — aucun accès anonyme possible avec LANGFLOW_AUTO_LOGIN=false.

Licence MIT — pas de limite d'utilisateurs, pas de télémétrie, pas de dépendance fournisseur. Toutes les données de flux restent sur votre VPS.

Quand utiliser cette solution ?

Prototyper des pipelines IA avant d'écrire le code

Reliez un fournisseur LLM, un chargeur de documents et une base vectorielle en quelques minutes sur le canevas, validez les sorties, puis appelez l'API auto-générée directement depuis votre application.

Construire des chatbots RAG sur des documents privés

Chargez des PDFs internes, découpez-les en chunks, intégrez-les dans Qdrant, et chaînez une étape de retrieval avec un appel Ollama ou OpenAI — sans écrire de framework RAG.

Partager et versionner les workflows IA de l'équipe

Exportez chaque flux en JSON, stockez-le dans Git, importez-le sur une autre instance LangFlow. Vos pipelines sont reproductibles, révisables et déployables n'importe où.

Déployer LangFlow sur votre VPS

Guide optimisé pour les VPS Cloud ServOrbit.

Déployer depuis le Marketplace ServOrbit

Dans votre espace client ServOrbit, allez dans Marketplace → Intelligence Artificielle → LangFlow → Déployer. AWX provisionne Docker, génère le mot de passe admin et les secrets, configure nginx si un domaine est attaché, et démarre le conteneur LangFlow.

Se connecter la première fois

Ouvrez l'URL fournie par ServOrbit. Saisissez admin comme identifiant et le mot de passe ADMIN_PASSWORD visible dans votre espace client (onglet identifiants de l'application). Ce compte a accès complet à tous les flux et paramètres.

Créer votre premier flux

Cliquez New Flow → Blank Flow. Faites glisser un composant Chat Input et un composant OpenAI (ou Ollama) sur le canevas. Reliez-les et cliquez Run en haut à droite pour envoyer un message test. Votre premier pipeline IA est opérationnel.

Appeler le flux en tant qu'API REST

Cliquez le bouton API (en haut à droite). LangFlow affiche l'URL unique du flux et une commande curl prête à copier. Appelez cet endpoint depuis Node.js, Python ou n'importe quel client HTTP — sans configuration supplémentaire.

Exporter et versionner vos flux

Allez dans Settings → Export pour télécharger le flux en JSON. Commitez-le dans votre dépôt Git pour le versionner aux côtés de votre code applicatif. Restaurez-le en important le JSON sur n'importe quelle instance LangFlow.

Questions fréquentes

Saisissez admin comme identifiant et le mot de passe généré ADMIN_PASSWORD visible dans votre espace client ServOrbit (onglet identifiants). L'authentification est activée dès le premier boot — l'instance n'est jamais ouverte sans identifiants.

Non. Sans domaine, accédez via un tunnel SSH : ssh -L 7860:127.0.0.1:7860 root@votre-ip-vps, puis ouvrez http://localhost:7860. Associer un domaine active l'accès HTTPS direct — ServOrbit configure automatiquement le proxy nginx et le certificat TLS.

Oui. Utilisez le composant Ollama sur le canevas et renseignez l'URL de base. Si Ollama est installé sur le même VPS via le Marketplace, il est joignable depuis le conteneur LangFlow à http://host.docker.internal:11434.

Exportez chaque flux individuellement depuis le menu (export JSON). Pour une sauvegarde complète, copiez la base SQLite : docker cp langflow-langflow-1:/app/data/langflow.db ./langflow-backup.db. Restaurez en recopiant le fichier et en redémarrant le conteneur.

Intégrer le bouton de déploiement

Vous maintenez un projet qui utilise LangFlow ? Ce bouton permet à vos lecteurs de le déployer sur un VPS en un clic, sans lire de documentation Docker.

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>

Le bouton pointe vers la commande d'un VPS avec le template présélectionné. L'image est servie depuis servorbit.com — rien à héberger de votre côté.

Solutions complémentaires

Automatisation & Workflows

Flowise

Construisez des pipelines d'automatisation LLM en drag-and-drop. Chaînes LangChain visuelles, connectées à vos outils existants.

Intelligence Artificielle

Ollama

Servez des LLM open source depuis votre propre serveur. Récupérez Llama 3, Mistral, Qwen ou DeepSeek en une commande, derrière une API compatible OpenAI et sans coût au jeton.

Intelligence Artificielle

Qdrant

Self-hosted vector database for semantic search and RAG. Store, index and query high-dimensional embeddings with HNSW indexing — the missing infrastructure layer for your LLM stack.

Intelligence Artificielle

Langfuse

Plateforme d'observabilité LLM open-source : tracez chaque appel IA, évaluez la qualité des réponses, gérez vos prompts et comparez les coûts de modèles — auto-hébergée sur votre VPS.

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Activez LangFlow sur votre infrastructure.

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Configuration recommandée : 2 Go minimum, 4 Go recommandé RAM · 2 vCPU minimum

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