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# [](https://www.langflow.org)
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<p align="center"><strong>
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Un Framework visual para crear aplicaciones de agentes autónomos y RAG
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</strong></p>
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<p align="center" style="font-size: 12px;">
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De código abierto, construido en Python, totalmente personalizable, agnóstico en cuanto a modelos y bases de datos
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</p>
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<p align="center" style="font-size: 12px;">
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<a href="https://docs.langflow.org" style="text-decoration: underline;">Documentación</a> -
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<a href="https://discord.com/invite/EqksyE2EX9" style="text-decoration: underline;">Únete a nuestro Discord</a> -
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<a href="https://twitter.com/langflow_ai" style="text-decoration: underline;">Síguenos en X</a> -
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<a href="https://huggingface.co/spaces/Langflow/Langflow" style="text-decoration: underline;">Demostración</a>
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<p align="center">
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<a href="https://github.com/langflow-ai/langflow">
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<img src="https://img.shields.io/github/stars/langflow-ai/langflow">
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</a>
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<a href="https://discord.com/invite/EqksyE2EX9">
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<img src="https://img.shields.io/discord/1116803230643527710?label=Discord">
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</a>
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</p>
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<div align="center">
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<a href="./README.md"><img alt="README en Inglés" src="https://img.shields.io/badge/English-d9d9d9"></a>
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<a href="./README.PT.md"><img alt="README en Portugués" src="https://img.shields.io/badge/Português-d9d9d9"></a>
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<a href="./README.ES.md"><img alt="README en Español" src="https://img.shields.io/badge/Español-d9d9d9"></a>
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<a href="./README.zh_CN.md"><img alt="README en Chino Simplificado" src="https://img.shields.io/badge/简体中文-d9d9d9"></a>
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<a href="./README.ja.md"><img alt="README en Japonés" src="https://img.shields.io/badge/日本語-d9d9d9"></a>
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<a href="./README.KR.md"><img alt="README en Coreano" src="https://img.shields.io/badge/한국어-d9d9d9"></a>
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<a href="./README.FR.md"><img alt="README en Francès" src="https://img.shields.io/badge/Français-d9d9d9"></a>
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<a href="./README.RU.md"><img alt="README en Russian" src="https://img.shields.io/badge/Русский"></a>
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</div>
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<img src="./docs/static/img/langflow_basic_howto.gif" alt="Tu GIF" style="border: 3px solid #211C43;">
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# 📝 Contenido
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- [📝 Contenido](#-contenido)
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- [📦 Introducción](#-introducción)
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- [🎨 Crear Flujos](#-crear-flujos)
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- [Despliegue](#despliegue)
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- [Despliegue usando Google Cloud Platform](#despliegue-usando-google-cloud-platform)
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- [Despliegue en Railway](#despliegue-en-railway)
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- [Despliegue en Render](#despliegue-en-render)
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- [🖥️ Interfaz de Línea de Comandos (CLI)](#️-interfaz-de-línea-de-comandos-cli)
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- [Uso](#uso)
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- [Variables de Entorno](#variables-de-entorno)
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- [👋 Contribuir](#-contribuir)
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- [🌟 Contribuidores](#-contribuidores)
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- [📄 Licencia](#-licencia)
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# 📦 Introducción
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Puedes instalar Langflow con pip:
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```shell
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# Asegúrate de tener >=Python 3.10 instalado en tu sistema.
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# Instala la versión pre-release (recomendada para las actualizaciones más recientes)
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python -m pip install langflow --pre --force-reinstall
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# o versión estable
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python -m pip install langflow -U
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```
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Luego, ejecuta Langflow con:
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```shell
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python -m langflow run
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```
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También puedes ver Langflow en [HuggingFace Spaces](https://huggingface.co/spaces/Langflow/Langflow). [Clona el Space usando este enlace](https://huggingface.co/spaces/Langflow/Langflow?duplicate=true) para crear tu propio espacio de trabajo de Langflow en minutos.
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# 🎨 Crear Flujos
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Crear flujos con Langflow es fácil. Simplemente arrastra los componentes desde la barra lateral al espacio de trabajo y conéctalos para comenzar a construir tu aplicación.
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Explora editando los parámetros del prompt, agrupando componentes y construyendo tus propios componentes personalizados (Custom Components).
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Cuando hayas terminado, puedes exportar tu flujo como un archivo JSON.
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Carga el flujo con:
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```python
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from langflow.load import run_flow_from_json
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results = run_flow_from_json("ruta/al/flujo.json", input_value="¡Hola, Mundo!")
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```
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# Despliegue
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## Despliegue usando Google Cloud Platform
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Sigue nuestra guía paso a paso para desplegar Langflow en Google Cloud Platform (GCP) usando Google Cloud Shell. La guía está disponible en el documento [**Langflow en Google Cloud Platform**](https://github.com/langflow-ai/langflow/blob/dev/docs/docs/deployment/gcp-deployment.md).
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Alternativamente, haz clic en el botón **"Abrir en Cloud Shell"** a continuación para iniciar Google Cloud Shell, clonar el repositorio de Langflow y comenzar un **tutorial interactivo** que te guiará a través del proceso de configuración de los recursos necesarios y despliegue de Langflow en tu proyecto GCP.
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[](https://console.cloud.google.com/cloudshell/open?git_repo=https://github.com/langflow-ai/langflow&working_dir=scripts/gcp&shellonly=true&tutorial=walkthroughtutorial_spot.md)
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## Despliegue en Railway
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Usa esta plantilla para desplegar Langflow 1.0 Preview en Railway:
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[](https://railway.app/template/UsJ1uB?referralCode=MnPSdg)
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O esta para desplegar Langflow 0.6.x:
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[](https://railway.app/template/JMXEWp?referralCode=MnPSdg)
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## Despliegue en Render
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<a href="https://render.com/deploy?repo=https://github.com/langflow-ai/langflow/tree/dev">
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<img src="https://render.com/images/deploy-to-render-button.svg" alt="Desplegar en Render" />
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</a>
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# 🖥️ Interfaz de Línea de Comandos (CLI)
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Langflow proporciona una interfaz de línea de comandos (CLI) para una fácil gestión y configuración.
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## Uso
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Puedes ejecutar Langflow usando el siguiente comando:
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```shell
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langflow run [OPCIONES]
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```
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Cada opción se detalla a continuación:
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- `--help`: Muestra todas las opciones disponibles.
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- `--host`: Establece el host al que vincular el servidor. Se puede configurar usando la variable de entorno `LANGFLOW_HOST`. El valor predeterminado es `127.0.0.1`.
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- `--workers`: Establece el número de procesos. Se puede configurar usando la variable de entorno `LANGFLOW_WORKERS`. El valor predeterminado es `1`.
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- `--worker-timeout`: Establece el tiempo de espera del worker en segundos. El valor predeterminado es `60`.
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- `--port`: Establece el puerto en el que escuchar. Se puede configurar usando la variable de entorno `LANGFLOW_PORT`. El valor predeterminado es `7860`.
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- `--env-file`: Especifica la ruta al archivo .env que contiene variables de entorno. El valor predeterminado es `.env`.
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- `--log-level`: Establece el nivel de registro. Se puede configurar usando la variable de entorno `LANGFLOW_LOG_LEVEL`. El valor predeterminado es `critical`.
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- `--components-path`: Especifica la ruta al directorio que contiene componentes personalizados. Se puede configurar usando la variable de entorno `LANGFLOW_COMPONENTS_PATH`. El valor predeterminado es `langflow/components`.
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- `--log-file`: Especifica la ruta al archivo de registro. Se puede configurar usando la variable de entorno `LANGFLOW_LOG_FILE`. El valor predeterminado es `logs/langflow.log`.
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- `--cache`: Selecciona el tipo de caché a utilizar. Las opciones son `InMemoryCache` y `SQLiteCache`. Se puede configurar usando la variable de entorno `LANGFLOW_LANGCHAIN_CACHE`. El valor predeterminado es `SQLiteCache`.
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- `--dev/--no-dev`: Alterna el modo de desarrollo. El valor predeterminado es `no-dev`.
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- `--path`: Especifica la ruta al directorio frontend que contiene los archivos de compilación. Esta opción es solo para fines de desarrollo. Se puede configurar usando la variable de entorno `LANGFLOW_FRONTEND_PATH`.
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- `--open-browser/--no-open-browser`: Alterna la opción de abrir el navegador después de iniciar el servidor. Se puede configurar usando la variable de entorno `LANGFLOW_OPEN_BROWSER`. El valor predeterminado es `open-browser`.
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- `--remove-api-keys/--no-remove-api-keys`: Alterna la opción de eliminar las claves API de los proyectos guardados en la base de datos. Se puede configurar usando la variable de entorno `LANGFLOW_REMOVE_API_KEYS`. El valor predeterminado es `no-remove-api-keys`.
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- `--install-completion [bash|zsh|fish|powershell|pwsh]`: Instala la función de autocompletar para el shell especificado.
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- `--show-completion [bash|zsh|fish|powershell|pwsh]`: Muestra el código para la función de autocompletar para el shell especificado, permitiéndote copiar o personalizar la instalación.
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- `--backend-only`: Este parámetro, con valor predeterminado `False`, permite ejecutar solo el servidor backend sin el frontend. También se puede configurar usando la variable de entorno `LANGFLOW_BACKEND_ONLY`.
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- `--store`: Este parámetro, con valor predeterminado `True`, activa las funciones de la tienda, usa `--no-store` para desactivarlas. Se puede configurar usando la variable de entorno `LANGFLOW_STORE`.
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Estos parámetros son importantes para los usuarios que necesitan personalizar el comportamiento de Langflow, especialmente en escenarios de desarrollo o despliegue especializado.
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### Variables de Entorno
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Puedes configurar muchas de las opciones de CLI usando variables de entorno. Estas se pueden exportar en tu sistema operativo o agregar a un archivo `.env` y cargarse usando la opción `--env-file`.
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Se incluye un archivo de ejemplo `.env` llamado `.env.example` en el proyecto. Copia este archivo a un nuevo archivo llamado `.env` y reemplaza los valores de ejemplo con tus configuraciones reales. Si estás estableciendo valores tanto en tu sistema operativo como en el archivo `.env`, las configuraciones del `.env` tendrán prioridad.
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# 👋 Contribuir
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Aceptamos contribuciones de desarrolladores de todos los niveles para nuestro proyecto de código abierto en GitHub. Si deseas contribuir, por favor, consulta nuestras [directrices de contribución](./CONTRIBUTING.md) y ayuda a hacer que Langflow sea más accesible.
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[](https://star-history.com/#langflow-ai/langflow&Date)
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# 🌟 Contribuidores
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[](https://github.com/langflow-ai/langflow/graphs/contributors)
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# 📄 Licencia
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Langflow se publica bajo la licencia MIT. Consulta el archivo [LICENSE](LICENSE) para más detalles.
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