https://github.com/logspace-ai/langflow
LangChain 已经很强大了，包含各种组件库，且每个组件模块下面又包含N多个各种各样的组件，所以用LangChain完成Chat 就像搭积木一样的简单，虽然已经足够简单了，但是如果实验一些想法，还需要写代码！不会写代码的人怎么办？所以 langflow 就诞生了，只需要轻松的拖拉拽，把组件模块进行连线即可，一个能聊天的chat就完成了，极力推荐。
- 假如你有不同的数据集，csv、pdf、html的，你想看哪个数据集搭建后的chat如何
- 还是上面的数据集，他们的QA问答效果如何，哪个数据集的qa效果更好
- 业务不同，比如做个特定数据集下的数据分析的agent，需要各种数据集和组件，记忆组件，函数组件、搜索组件等的试验
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