Langflowチュートリアル｜最初のフロー作成と公開前の確認

Langflowは、コンポーネントを視覚的に接続することでAIアプリケーションを構築できるツールです。単なるLangChainのGUI（グラフィカルユーザーインターフェース）ではなく、より広範なAIワークフローを設計・可視化するためのプラットフォームとして機能します。

インストール方法の選択

Langflowを導入する際は、利用環境に合わせて以下の3つの方法から選択してください。詳細な仕様や最新のバージョンについては、必ず公式ドキュメントを確認してください。

Dockerでの展開についてはこちらを参照してください。

出典：Langflow公式ガイドのQuickstart。2026年10月6日の確認では、Simple Agentテンプレートから実行する手順とAPIアクセスが案内されています。初回は案内されるテンプレートを開き、モデルを設定してPlaygroundで動作を確認する方法も使えます。

最小構成のフロー作成手順

AIアプリケーションの基本となる「チャット応答」を実現するために、まずは以下の最小構成でフローを作成します。なお、コンポーネントの名称はバージョンによって異なる場合があるため、実際の画面上の表記を確認しながら進めてください。

1. コンポーネントの配置

テンプレートを使わず基本的なチャットの流れを理解する場合は、次の三つの役割を持つコンポーネントを配置します。これは概念上の最小構成で、テンプレートの構成や端子名は使う版で確認してください。

• Chat Input: ユーザーからの入力を受け取るためのコンポーネント。
• Language Model: AIモデル（LLM）を呼び出すためのコンポーネント。
• Chat Output: AIの回答をユーザーに返すためのコンポーネント。

2. コンポーネントの接続

配置したコンポーネントを、データの流れに従って接続します。

1. Chat Input の出力端子を Language Model の入力端子へ接続します。
2. Language Model の出力端子を Chat Output の入力端子へ接続します。

3. モデルの設定

Language Model コンポーネントを選択し、以下の項目を設定します。

• Model Provider: 使用するサービス（OpenAI, Anthropicなど）を選択します。
• Model Name: 使用する具体的なモデル名を入力します。
• API Key: プロバイダーから発行されたAPIキーを入力します。

【重要：セキュリティに関する注意】 APIキーなどの機密情報は、作成したフローのテキストデータ、共有したフローファイル、または実行ログの中に直接書き込まないでください。

動作テストとトラブルシューティング

フローが完成したら、まずは「Playground」機能を使用して、短い入力によるテストを行ってください。

出力が得られない場合の確認手順

フローを実行しても期待した回答が得られない場合は、以下の順序で設定を確認してください。

1. APIキーの確認: キーが正しく入力されているか、有効なものであるかを確認します。
2. 接続の確認: コンポーネント同士が正しく線で結ばれているかを確認します。
3. 端子（ソケット）型の確認: 入力と出力のデータ型（String, Documentなど）が一致しているかを確認します。
4. 課金・クォータの確認: 使用しているモデルの利用料金残高や、APIの利用制限に達していないかを確認します。
5. モデル名の確認: 指定したモデル名が、プロバイダーの仕様と正確に一致しているかを確認します。

RAG（検索拡張生成）の構築

より高度なアプリケーションとして、外部知識を利用するRAG（Retrieval Augmented Generation）を構築する場合は、以下のコンポーネントを適切な順序で配置し、役割を分離して設計します。

RAGの標準的なコンポーネント構成

1. Load: 文書（PDFやテキストファイルなど）を読み込みます。
2. Split: 読み込んだ文書を、処理に適したサイズに分割します。
3. Embedding: 分割されたテキストをベクトルデータに変換します。
4. Vectorstore: ベクトルデータを保存・管理します。
5. Retrieve: ユーザーの質問に関連する情報をベクトルストアから検索します。
6. Model: 検索された情報を入力に含め、回答を生成します。

前半の読み込み・分割・埋め込み・保存は文書登録時、検索と回答は質問時の処理です。六つの役割を一つの直線へ並べれば完成するわけではありません。

【編集部からの提案】 RAGを構築する際は、最初から複雑な構成にせず、まずは「最小構成のフロー（入力→モデル→出力）」で入出力が正しく動作することを確認してください。その後に、RAGや外部ツール（Tool）のコンポーネントを追加していくのが効率的な手順です。

また、RAGのテストには、機密情報を含まない少量の文書を使用し、意図した情報が正しく抽出されるかを確認してください。

公開とデプロイメントの際の注意点

作成したフローを実運用（デプロイ）する際は、以下のセキュリティおよび運用上のルールを遵守してください。

セキュリティ対策

• 機密情報の管理: APIキーなどの秘密情報は、フロー内に直接記述せず、必ず環境変数を使用して管理してください。
• 接続先の確認: API呼び出し先は自分のLangflowサーバーと対象フローに合わせます。UIが生成した例のサーバーアドレスやフローIDを確認してください。
• 認証の設定: ネットワークへ公開する際は、認証なしの状態で公開しないようにしてください。
• 外部書き込みツールの扱い: 外部のデータベースやファイルシステムに書き込みを行うツールを使用する場合は、必ずテスト環境で動作を確認してください。

運用コストとデータ送信

ローカル環境でLangflowを動作させている場合でも、クラウドモデル（OpenAIなど）を使用している場合は、入力データがインターネット経由でプロバイダーへ送信されます。これに伴い、APIの利用料金が発生することに留意してください。

API呼び出しをアプリケーションに組み込む際は、LangflowのUIから生成されるスニペット（Snippet）を活用してください。

詳細なサーバーセキュリティについては、Linuxサーバーのセキュリティ強化ガイドを参考にしてください。

フローを小さく評価する確認表

編集部では、最初の一回で流れを複雑にせず、入力と出力が通った状態を保存してから機能を追加することを勧めます。APIの成功応答だけで、回答内容が正しいとは判断しません。

編集部では、RAGの評価に答えが分かっている小さな非機密文書を使い、回答だけでなく検索された箇所を実際に確認することを勧めます。開発環境の準備が必要ならNode.jsのバージョン管理も参考になります。

FAQ

Q1. LangflowはLangChain専用のツールですか？

いいえ、Langflowは視覚的にAIアプリケーションを構築するためのツールであり、単なるLangChain専用のGUIではありません。

Q2. APIキーをフロー内に直接入力しても大丈夫ですか？

いいえ、セキュリティ上のリスクがあるため、フロー内に直接書き込んだり、共有したフローやログに含めたりしないでください。共有するデータやログに値を含めず、利用環境に合う秘密情報の管理方法を使ってください。

Q3. フローを実行しても何も出力されないときはどうすればよいですか？

まず、APIキーの有効性、コンポーネント間の接続、端子のデータ型の一致、APIの利用制限（課金）、モデル名の正確さの順に確認してください。

Q4. RAGを構築する際のコンポーネントの順序は決まっていますか？

文書を登録する処理と、質問に答える処理を分けて設計します。検索用の埋め込みモデルと保存先の整合性も確認してください。

Q5. ローカル環境で動かしていれば、データは外部に送信されませんか？

クラウドモデル（外部API）を使用している場合は、入力データはモデルプロバイダーへ送信されます。その際、APIの利用料金が発生します。

Q6. 開発中のフローをそのままインターネットに公開してもよいですか？

いいえ、認証設定を行わずにネットへ公開することは避けてください。また、外部への書き込みを行うツールを使用している場合は、必ずテスト環境で検証を行ってください。