Langflowは、AIワークフローやエージェントを構築するためのビジュアルフレームワークで、DataStax（クラウド上で構築）とDocker Hub（自分のパソコン）で利用できるパターンがあります。
利用形態
DataStax版（クラウド環境で使用）
- クラウドホスト型サービス：インストールや設定が不要で、すぐに利用可能
- フルマネージド環境：DataStaxによって管理されており、インフラストラクチャの心配が不要
- Astra DBとの統合：DataStaxのAstra DBと統合されており、ベクトルデータベースとの連携が容易
Docker Hub版（自分のパソコンで構築）
- セルフホスト型：ユーザー自身のインフラストラクチャ上で動作
- Docker Compose環境：langflowai/langflowイメージとPostgreSQLを組み合わせて利用
- ローカル実行：自分のマシンや任意のサーバー上で実行可能
セットアップ方法
DataStax版
- DataStaxのアカウントを作成
- LangflowアプリケーションをAstraポータルから選択
- すぐに利用開始可能
Docker Hub版
1. Gitリポジトリをクローン
git clone https://github.com/langflow-ai/langflow.git
2. docker_exampleディレクトリに移動
cd langflow/docker_example
3. Docker Composeを実行
docker compose up
機能と柔軟性
DataStax版
- ワンクリックデプロイ：プロダクション環境への迅速なデプロイが可能
- スケーラブル：クラウド環境でのスケールが容易
- メンテナンス不要：バックエンドの更新やメンテナンスはDataStaxが担当
Docker Hub版
- 高いカスタマイズ性：環境変数、データベース設定などを完全に制御可能
- バージョン選択：特定のバージョンを指定して利用可能（langflowai/langflow:1.0-alphaなど）
- ローカル開発：開発環境での柔軟な利用とテストが可能
データ連携とストレージ
DataStax版
- Astra DB統合：DataStaxのAstra DBと自動的に統合
- クラウドストレージ：データはクラウド上に保存
Docker Hub版
- PostgreSQL連携：デフォルトでPostgreSQLと連携して動作
- ボリューム永続化：Docker volumeを使用してデータを永続化
o langflow-data：/var/lib/langflowにマウント
o langflow-postgres：/var/lib/postgresql/dataにマウント
メリットの比較
DataStax版のメリット
- 迅速な開始と学習が可能
- インフラストラクチャ管理の手間がない
- スケーラビリティが簡単に実現できる
- Astra DBとのシームレスな連携
- 無料で構築、テスト、デプロイが可能
Docker Hub版のメリット
- 完全なカスタマイズ制御
- プライベート環境での利用可能
- 特定バージョンの選択が可能
- 自社インフラでの安全な運用
- オフライン環境での利用可能