Langflow

비주얼 AI 파이프라인 빌더입니다. 드래그 앤 드롭 방식으로 LLM, RAG, AI Agent 파이프라인을 구성할 수 있습니다.

어디에 쓰이나요?

RAG 파이프라인: 문서 로더 → 텍스트 분할 → 임베딩 → 벡터 DB → LLM 응답까지의 흐름을 시각적으로 구성
AI Agent: 도구(Tool)와 LLM을 연결하여 자율적으로 작업을 수행하는 에이전트 구축
프로토타이핑: 코드 작성 없이 다양한 LLM 조합과 파라미터를 실험
API 배포: 구성한 파이프라인을 REST API로 바로 배포

LangChain 기반으로 동작하며, 각 컴포넌트(LLM, 벡터 DB, 도구 등)를 노드로 배치하고 연결선으로 데이터 흐름을 정의합니다. 완성된 플로우는 Python 코드로 내보낼 수도 있습니다.

Docker Compose

docker-compose.yml

services:
  langflow:
    image: langflowai/langflow:latest
    container_name: langflow
    restart: unless-stopped
    ports:
      - "7860:7860"
    environment:
      - LANGFLOW_DATABASE_URL=sqlite:///./langflow.db
      - LANGFLOW_AUTO_LOGIN=true
    volumes:
      - langflow_data:/app/langflow

volumes:
  langflow_data:

PostgreSQL 연동 구성

데이터 영속성이 필요한 경우 PostgreSQL을 함께 사용합니다.

docker-compose.yml

services:
  langflow:
    image: langflowai/langflow:latest
    container_name: langflow
    restart: unless-stopped
    ports:
      - "7860:7860"
    environment:
      - LANGFLOW_DATABASE_URL=postgresql://postgres:changeme@langflow-db:5432/langflow
      - LANGFLOW_AUTO_LOGIN=true
    depends_on:
      langflow-db:
        condition: service_healthy

  langflow-db:
    image: postgres:17-alpine
    container_name: langflow-db
    restart: unless-stopped
    environment:
      - POSTGRES_USER=postgres
      - POSTGRES_PASSWORD=changeme
      - POSTGRES_DB=langflow
    volumes:
      - langflow_db_data:/var/lib/postgresql/data
    healthcheck:
      test: ["CMD-SHELL", "pg_isready -U postgres"]
      interval: 3s
      timeout: 3s
      retries: 10

volumes:
  langflow_db_data:

실행

docker compose up -d

접속 확인

브라우저에서 http://localhost:7860으로 접속합니다. LANGFLOW_AUTO_LOGIN=true로 설정된 경우 자동 로그인됩니다.

기본 정보

항목	값
웹 UI 포트	7860
기본 데이터베이스	SQLite (내장)

환경 변수

변수	설명
`LANGFLOW_DATABASE_URL`	데이터베이스 연결 문자열
`LANGFLOW_AUTO_LOGIN`	자동 로그인 활성화 (true/false)
`LANGFLOW_SUPERUSER`	슈퍼유저 이름
`LANGFLOW_SUPERUSER_PASSWORD`	슈퍼유저 비밀번호
`LANGFLOW_CONFIG_DIR`	설정 디렉토리 경로

라이선스

구분	내용
라이선스	MIT License
개인 사용	자유롭게 사용 가능
상업적 사용	자유롭게 사용 가능, 수정/재배포 제한 없음

참고

설치 점검 목록

docker compose up -d 후 docker compose ps로 컨테이너 상태를 확인했습니다.
기본 포트/계정/비밀번호를 문서대로 점검했습니다.
운영용으로 사용할 때 기본 비밀번호/시크릿 값을 변경했습니다.
장애 분석을 위해 docker compose logs -f 확인 방법을 숙지했습니다.

문제 해결 가이드

컨테이너가 실행되지 않으면 docker compose logs -f로 오류 원인을 먼저 확인합니다.
포트 충돌이 나면 기존 프로세스를 종료하거나 포트 매핑 값을 변경합니다.
이미지 pull 실패 시 네트워크 연결 및 레지스트리 접근 권한을 확인합니다.
설정 변경 후 문제가 지속되면 docker compose down 후 다시 up -d로 재기동합니다.

Setup 홈

운영체제별 설치 흐름을 다시 확인합니다.

다음: Flowise

다음 설치 단계를 이어서 진행합니다.

00. 배움 에이아이 소개

01. OS별 개발환경

02. 컨테이너 스택

03. Python 환경 설정

어디에 쓰이나요?

Docker Compose

PostgreSQL 연동 구성

실행

접속 확인

기본 정보

환경 변수

라이선스

참고

설치 점검 목록

문제 해결 가이드

관련 문서

Setup 홈

다음: Flowise

​어디에 쓰이나요?

​Docker Compose

​PostgreSQL 연동 구성

​실행

​접속 확인

​기본 정보

​환경 변수

​라이선스

​참고

​설치 점검 목록

​문제 해결 가이드

​관련 문서

Setup 홈

다음: Flowise

어디에 쓰이나요?

Docker Compose

PostgreSQL 연동 구성

실행

접속 확인

기본 정보

환경 변수

라이선스

참고

설치 점검 목록

문제 해결 가이드

관련 문서