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导入和导出流

您可以导出流以便在 Langflow 实例之间传输它们、与他人分享或创建备份。

导出流​

有三种导出流的方法：

  • 从项目中导出：在 项目 (Projects) 页面 上，找到您想要导出的流，点击 更多 (More)，然后选择 导出 (Export)。要导出项目中的所有流，点击项目列表中的 选项 (Options)，然后选择 下载 (Download)。

  • 通过分享导出：编辑流时，点击 分享 (Share)，然后点击 导出 (Export)。

  • 使用 Langflow API 导出：要导出单个流，请使用 /flows/download 端点。 要导出项目中的所有流，请使用 /projects/download 端点。

导出的流将以名为 FLOW_NAME.json 的 JSON 文件格式下载到您的本地机器。 如果您导出整个项目，JSON 文件将被打包在 zip 压缩包中。 更多信息请参阅 Langflow JSON 文件内容。

保存我的 API 密钥​

从 项目 (Projects) 页面或 分享 (Share) 菜单导出时，您可以选择 保存我的 API 密钥 (Save with my API keys)，以导出流 以及 任何定义的 API 密钥变量。 无论是否设置了 保存我的 API 密钥，导出中都会包含非 API 密钥变量。

注意

如果您在组件的 API 密钥字段中输入了字面值密钥，那么 保存我的 API 密钥 将导出该字面值密钥。

如果您的密钥存储在 Langflow 全局变量中，保存我的 API 密钥 将仅导出变量名称。

当您或其他用户将流导入另一个 Langflow 实例时，该实例必须具有名称相同且值有效的 Langflow 全局变量，才能成功运行流。 如果任何变量缺失或无效，则必须在导入流后创建或编辑这些变量。

导入流​

您可以按以下方式从本地机器导入 Langflow JSON 文件：

  • 导入到项目：在 项目 (Projects) 页面上，点击 上传流 (Upload a flow)，然后选择要导入的 Langflow JSON 文件。
  • 随处导入：将 Langflow JSON 文件从文件浏览器拖放到 Langflow 窗口中，即可从任何 Langflow 页面导入流。
  • 使用 Langflow API 导入：要导入单个 Langflow JSON 文件，请使用 /flows/upload/ 端点。 要导入 Langflow JSON 文件的 zip 压缩包，请使用 /projects/upload 端点。

运行导入的流​

导入后，您的流即可使用。 如果流包含任何全局变量，请确保您的 Langflow 实例具有相同名称且值有效的全局变量。 更多信息请参阅 保存我的 API 密钥。

Langflow JSON 文件内容​

导出的流将以名为 FLOW_NAME.json 的 JSON 文件格式下载到您的本地机器。

Langflow JSON 文件包含以下内容：

例如，您可以查看 Langflow 代码库中的任何 模板，或者您可以在 Langflow 中根据模板创建一个流，将其导出，然后在文本编辑器中打开导出的 JSON 文件。

节点 (Nodes)​

节点代表组成流的组件。 例如，此对象代表一个 聊天输入 (Chat Input) 组件：


_35
{
_35
"data": {
_35
"description": "从游乐场获取聊天输入。",
_35
"display_name": "聊天输入",
_35
"id": "ChatInput-jFwUm",
_35
"node": {
_35
"base_classes": ["Message"],
_35
"description": "从游乐场获取聊天输入。",
_35
"display_name": "聊天输入",
_35
"icon": "MessagesSquare",
_35
"template": {
_35
"input_value": {
_35
"display_name": "文本",
_35
"info": "作为输入传递的消息。",
_35
"value": "你好"
_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
}

每个节点都有一个格式为 NODE_NAME-UUID 的唯一标识符，例如 ChatInput-jFwUm。

入口点节点（例如 ChatInput 节点）是运行流时首先执行的节点。

边缘 (Edges)​

边缘代表节点之间的连接。

以下示例代表 ChatInput 节点和 OpenAIModel 节点之间的边缘（或连接）：


_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
}

此边缘显示 ChatInput 组件将 Message 类型输出到 target 节点（即 OpenAIModel 节点）。 OpenAIModel 组件在 input_value 字段接收 Message 类型。

其他元数据和项目信息​

有关流的其他信息存储在根 data 对象中：

  • 元数据和项目信息，包括流的名称、描述和 last_tested_version。 例如：


    _10
    {
    _10
    "name": "基础提示 (Basic Prompting)",
    _10
    "description": "使用 OpenAI 模型执行基础提示。",
    _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
    }

  • 关于流的可视化信息，定义了在工作区打开流时视口的位置：


    _10
    "viewport": {
    _10
    "x": -37.61270157375441,
    _10
    "y": -155.91266341888854,
    _10
    "zoom": 0.7575251406952855
    _10
    }

  • 笔记 (Notes) 是帮助解释流的用途、配置详情以及与可能正在编辑流的用户相关的任何其他信息的注释。 它们可以包含文本、链接、代码片段和其他信息。 它们采用 Markdown 格式编码并存储为 node 对象。


    _10
    {
    _10
    "id": "undefined-kVLkG",
    _10
    "node": {
    _10
    "description": "## 📖 README\n使用 OpenAI 模型执行基础提示。\n\n#### 快速开始\n- 将您的 **OpenAI API key** 添加到 **OpenAI Model**\n- 打开 **游乐场 (Playground)** 与您的机器人聊天。\n..."
    _10
    }
    _10
    }

另请参阅​

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