匯入和匯出FLOW
您可以將FLOW匯出以在 AgentBuilder 實例之間傳輸、與他人分享,或建立備份。
匯出FLOW
有三種方式可以匯出FLOW:
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從專案匯出:在 專案 頁面,找到您要匯出的FLOW,按一下 更多,然後選取 匯出。要匯出專案中的所有FLOW,請按一下 專案 清單上的 選項,然後選取 下載。
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透過分享匯出:編輯FLOW時,按一下 分享,然後按一下 匯出。
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使用 AgentBuilder API 匯出:要匯出一個FLOW,請使用
/flows/download端點。 要匯出專案中的所有FLOW,請使用/projects/download端點。
匯出的FLOW會下載到您的本機電腦作為 JSON 檔案,檔案名稱為 FLOW_NAME.json。
如果您匯出 整個專案,JSON 檔案會打包在 zip 封存檔中。
如需詳細資訊,請參閱 AgentBuilder JSON 檔案內容。
儲存我的 API 金鑰
從 專案 頁面或 分享 選單匯出時,您可以選取 儲存我的 API 金鑰 以匯出FLOW 以及 任何已定義的 API 金鑰變數。 非 API 金鑰變數無論 儲存我的 API 金鑰 設定為何,都會包含在匯出中。
如果您在Components的 API 金鑰欄位中輸入實際金鑰值,則 儲存我的 API 金鑰 會匯出實際金鑰值。
如果您的金鑰儲存在 AgentBuilder 全域變數中,儲存我的 API 金鑰 只會匯出變數名稱。
當您或其他使用者將FLOW匯入到另一個 AgentBuilder 實例時,該實例必須有 AgentBuilder 全域變數,且名稱相同且有效值,才能成功執行FLOW。 如果任何變數遺失或無效,則在匯入FLOW後必須建立或編輯這些變數。
匯入FLOW
您可以從本機電腦匯入 AgentBuilder JSON 檔案,如下所示:
- 匯入到專案:在 專案 頁面,按一下 上傳FLOW,然後選取要匯入的 AgentBuilder JSON 檔案。
- 隨處匯入:將 AgentBuilder JSON 檔案從您的檔案總管拖放到您的 AgentBuilder 視窗中,從任何 AgentBuilder 頁面匯入FLOW。
- 使用 AgentBuilder API 匯入:要匯入一個 AgentBuilder JSON 檔案,請使用
/flows/upload/端點。 要匯入 zip 封存檔的 AgentBuilder JSON 檔案,請使用/projects/upload端點。
執行已匯入的FLOW
匯入後,您的FLOW即可使用。 如果FLOW包含任何全域變數,請確保您的 AgentBuilder 實例有全域變數,且名稱相同且有效值。 如需詳細資訊,請參閱 儲存我的 API 金鑰。
AgentBuilder JSON 檔案內容
匯出的FLOW會下載到您的本機電腦作為 JSON 檔案,檔案名稱為 FLOW_NAME.json。
AgentBuilder JSON 檔案包含以下內容:
如需 AgentBuilder JSON 檔案範例,您可以檢查 AgentBuilder 儲存庫中的任何 https://github.com/langflow-ai/langflow/tree/main/src/backend/base/langflow/initial_setup/starter_projects[templates],或在 AgentBuilder 中從範本建立FLOW、匯出它,然後在文字編輯器中開啟匯出的 JSON 檔案。
節點
節點代表組成FLOW的Components。 例如,此物件代表 聊天輸入 Components:
_35{_35 "data": {_35 "description": "Get chat inputs from the Playground.",_35 "display_name": "Chat Input",_35 "id": "ChatInput-jFwUm",_35 "node": {_35 "base_classes": ["Message"],_35 "description": "Get chat inputs from the Playground.",_35 "display_name": "Chat Input",_35 "icon": "MessagesSquare",_35 "template": {_35 "input_value": {_35 "display_name": "Text",_35 "info": "Message to be passed as input.",_35 "value": "Hello"_35 },_35 "sender": {_35 "value": "User",_35 "options": ["Machine", "User"]_35 },_35 "sender_name": {_35 "value": "User"_35 },_35 "should_store_message": {_35 "value": true_35 }_35 }_35 },_35 "type": "ChatInput"_35 },_35 "position": {_35 "x": 689.5720422421635,_35 "y": 765.155834131403_35 }_35}
每個節點都有唯一識別碼,格式為 NODE_NAME-UUID,例如 ChatInput-jFwUm。
入口節點,例如 ChatInput 節點,是執行FLOW時首先執行的節點。
邊緣
邊緣代表節點之間的連線。
以下範例代表 ChatInput Components和 OpenAIModel Components之間的邊緣(或連線):
_22{_22 "className": "",_22 "data": {_22 "sourceHandle": {_22 "dataType": "ChatInput",_22 "id": "ChatInput-jFwUm",_22 "name": "message",_22 "output_types": ["Message"]_22 },_22 "targetHandle": {_22 "fieldName": "input_value",_22 "id": "OpenAIModel-OcXkl",_22 "inputTypes": ["Message"],_22 "type": "str"_22 }_22 },_22 "id": "reactflow__edge-ChatInput-jFwUm{œdataTypeœ:œChatInputœ,œidœ:œChatInput-jFwUmœ,œnameœ:œmessageœ,œoutput_typesœ:[œMessageœ]}-OpenAIModel-OcXkl{œfieldNameœ:œinput_valueœ,œidœ:œOpenAIModel-OcXklœ,œinputTypesœ:[œMessageœ],œtypeœ:œstrœ}",_22 "source": "ChatInput-jFwUm",_22 "sourceHandle": "{œdataTypeœ: œChatInputœ, œidœ: œChatInput-jFwUmœ, œnameœ: œmessageœ, œoutput_typesœ: [œMessageœ]}",_22 "target": "OpenAIModel-OcXkl",_22 "targetHandle": "{œfieldNameœ: œinput_valueœ, œidœ: œOpenAIModel-OcXklœ, œinputTypesœ: [œMessageœ], œtypeœ: œstrœ}"_22}
此邊緣顯示 ChatInput Components輸出 Message 類型到目標節點,即 OpenAIModel 節點。
OpenAIModel Components在 input_value 欄位接受 Message 類型。
其他中繼資料和專案資訊
FLOW的其他資訊儲存在根 data 物件中:
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中繼資料和專案資訊包括FLOW的名稱、描述和
last_tested_version。 例如:_10{_10"name": "Basic Prompting",_10"description": "Perform basic prompting with an OpenAI model.",_10"tags": ["chatbots"],_10"id": "1511c230-d446-43a7-bfc3-539e69ce05b8",_10"last_tested_version": "1.0.19.post2",_10"gradient": "2",_10"icon": "Braces"_10} -
視覺資訊定義開啟FLOW時工作區中視口的視窗位置:
_10"viewport": {_10"x": -37.61270157375441,_10"y": -155.91266341888854,_10"zoom": 0.7575251406952855_10} -
筆記 是幫助解釋FLOW目的、配置詳細資訊,或任何相關資訊的註釋,使用者編輯FLOW時可能會用到。 它們可以包含文字、連結、程式碼片段和其他資訊。 它們以 Markdown 格式編碼,並儲存為
node物件。_10{_10"id": "undefined-kVLkG",_10"node": {_10"description": "## 📖 README\nPerform basic prompting with an OpenAI model.\n\n#### Quick Start\n- Add your **OpenAI API key** to the **OpenAI Model**\n- Open the **Playground** to chat with your bot.\n..."_10}_10}