Construisez vos applis IA, visuellement et en France
Un studio visuel pour agents et workflows LLM propulsé par Langflow, installé et maintenu par DINAO. Composez vos pipelines RAG en glisser-déposer — branchés sur vos propres modèles, hébergés en France.
Qu'est-ce que Langflow ?
Langflow est un outil low-code pour construire des applications d'IA et des agents. Grâce à un éditeur visuel en glisser-déposer, vous assemblez des briques — modèles de langage, prompts, mémoires, outils, bases vectorielles — pour composer des workflows complexes sans tout écrire à la main.
Indépendant du fournisseur de modèles, Langflow se branche aussi bien sur des LLM locaux (servis par Ollama) que sur des API externes, et fournit les composants nécessaires pour construire des chaînes de RAG (Retrieval Augmented Generation) sur vos propres documents. Chaque flow peut intégrer des agents capables d'utiliser des outils et de raisonner sur plusieurs étapes.
Une fois conçu, un flow s'expose en API REST ou en widget de chat, prêt à être intégré dans vos applications. Pensé pour aller du prototype à la production, Langflow facilite l'itération sur vos cas d'usage IA tout en restant ouvert aux développeurs via du code Python personnalisé.
Hébergez Langflow chez DINAO
Paliers de ressources compatibles avec les pré-requis de Langflow (2 vCPU / 2 Go / 10 Go minimum). Hébergé en France, infogéré.
- 2 vCPU dédiés
- 4 Go de RAM
- 40 Go NVMe
- Sauvegardes quotidiennes
- Infogéré & supervisé par DINAO
- 4 vCPU dédiés
- 8 Go de RAM
- 80 Go NVMe
- Sauvegardes quotidiennes
- Infogéré & supervisé par DINAO
- 8 vCPU dédiés
- 16 Go de RAM
- 160 Go NVMe
- Sauvegardes quotidiennes
- Infogéré & supervisé par DINAO
1 palier(s) masqué(s) (ressources insuffisantes pour cette app) : Découverte
Cette application utilise l'IA
Le conteneur n'embarque pas de calcul IA : les étapes IA s'appuient sur une puissance externe au conteneur, fournie via un service complémentaire AI (Mistral, OpenAI, Anthropic…) branché avec votre propre clé. Prenez un pack de tokens pour démarrer (abonnements fournisseurs non inclus).
Détails techniques
Vous vous demandez…
Faut-il savoir coder pour utiliser Langflow ?
Non pour l'essentiel : vous assemblez vos workflows IA en glisser-déposer. Mais l'outil reste ouvert aux développeurs qui veulent personnaliser des composants en Python ou intégrer les flows par API.
Puis-je utiliser mes propres modèles ?
Oui. Langflow se branche sur des modèles open-weight hébergés localement (Ollama) ou sur des API externes. Pour la souveraineté, privilégiez les modèles locaux.
Puis-je faire du RAG sur mes documents ?
Oui. Langflow intègre des composants de découpage, d'embedding et de bases vectorielles pour interroger vos propres documents internes.
Comment exploiter un flow dans mon appli ?
Chaque flow Langflow s'expose automatiquement en endpoint API ou en widget de chat, prêt à être intégré dans vos applications et vos outils métier.
Où sont hébergées les données ?
Sur l'infrastructure DINAO en France, dans un des datacenters disponible. Vos flows et vos données ne quittent pas le territoire en mode local.
