Langflow is a low-code app builder for RAG and multi-agent AI applications. It’s Python-based and agnostic to any model, API, or database.
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FineTune Lab é uma plataforma que permite a criação e o compartilhamento de soluções baseadas em LLMs de forma rápida e fácil. Construída sobre o Langflow, ela oferece um ambiente colaborativo para equipes desenvolverem e experimentarem com modelos de linguagem de grande porte.
- Interface intuitiva: Crie fluxos e pipelines de IA sem a necessidade de escrever código extenso com o auxilio da solucao low-code langFlow.
- Colaboração: Compartilhe seus projetos com colegas de equipe e colabore em tempo real.
- MarketPlace Apos a finalizacao de um projeto, publique no marketplace para validacao com usuarios reais.
- Integração com LLMs: Utilize o modelo de linguagem mais adequado a sua necessidade tecnica ou financeira.
- Reports Relatorios com o ranking dos projetos mais acessados/curtidos no marketplace.
Nosso objetivo é tornar FineTune Lab a plataforma de escolha para o desenvolvimento de aplicações de IA dentro de empresas. Nosso roadmap de desenvolvimento inclui:
- Core da Plataforma:
- Implementação da interface intuitiva utilizando o Langflow como base.
- Sistema básico de autenticação e criação de usuários.
- Sistema básico de autenticação e criação de organizacoes.
- Sistema básico de autenticação e criação de grupos de usuarios da mesma organiacao.
- Colaboração:
- Implementação de um sistema de compartilhamento de projetos entre usuários.
- Ferramentas básicas de colaboração (comentários, versões).
- Marketplace:
- Criação de uma página inicial para o marketplace.
- Mecanismo básico de publicação de projetos.
- Colaboração:
- Chat integrado para discussão sobre projetos.
- Sistema de revisão por pares.
- Permissões de acesso granular (leitura, escrita, edição).
- Marketplace:
- Categorias e tags para facilitar a busca de projetos.
- Sistema de recomendação de projetos baseado em interesses.
- Monetização do marketplace (licenciamento de projetos, assinatura premium).
- Ferramentas de avaliação de projetos (curtidas, comentários, classificações).
- Integração:
- Conectores para outras ferramentas e serviços (bases de dados, cloud storage, etc.).
- Suporte a diferentes formatos de dados.
- Relatórios:
- Relatórios detalhados sobre o uso da plataforma e o desempenho dos projetos.
- Análise de tendências e insights sobre o uso de LLMs.
- Escalabilidade:
- Implementação de uma arquitetura escalável para suportar um grande número de usuários e projetos.
- Otimização do desempenho da plataforma.
- Governança:
- Políticas de uso e termos de serviço.
- Ferramentas de moderação de conteúdo.
- Segurança de dados e privacidade.
- Inteligência Artificial:
- Utilização de técnicas de aprendizado de máquina para melhorar a experiência do usuário e as recomendações.
- Documentação: Criar uma documentação completa e fácil de entender para os usuários.
- Comunidade: Construir uma comunidade ativa de desenvolvedores e usuários.
- Feedback: Coletar feedback dos usuários para aprimorar a plataforma continuamente.
- Testes: Realizar testes contínuos para garantir a qualidade do software.
- Esforço de desenvolvimento: Qual o custo de desenvolvimento de cada funcionalidade?
- Dependências: Quais funcionalidades dependem de outras?
- Frontend: React, Vue.js ou Angular para a interface do usuário.
- Backend: Node.js, Python (Django ou Flask) ou outras tecnologias para a lógica do servidor.
- Banco de dados: PostgreSQL, MongoDB ou outros bancos de dados adequados.
- Cloud: AWS, GCP ou Azure para hospedagem e escalabilidade.