Langflow와 Ollama를 사용하여 시각적 AI 에이전트 파이프라인 구축하기

시각적인 드래그 앤 드롭 (drag-and-drop) 인터페이스를 통해 멀티 에이전트 (multi-agent) 및 RAG 애플리케이션을 프로토타이핑하고 배포하세요. 이 모든 과정은 여러분의 자체 모델을 사용하여 로컬에서 실행됩니다.

Langflow는 AI 애플리케이션 구축을 위한 오픈 소스 시각적 프레임워크 (visual framework)입니다. 이를 로컬 추론 (local inference)을 위해 Ollama에 연결하면, 코드 작성 없이도 에이전트 아키텍처 (agent architectures), RAG 파이프라인 (RAG pipelines), 그리고 챗봇 워크플로우 (chatbot workflows)를 설계할 수 있는 강력한 환경을 얻을 수 있습니다.

필요한 사항

• 12GB 이상의 VRAM을 갖춘 GPU (또는 프로토타이핑을 위한 CPU 전용)
• Docker 또는 Python 3.10+
• 약 15분

아키텍처 (Architecture)

구성 요소 (Component)	역할 (Role)
Langflow	시각적 드래그 앤 드롭 플로우 빌더 (flow builder) 및 API 서버
...

설정 (Setup)

옵션 A: Docker (권장)

다음 내용을 docker-compose.yml로 저장하세요:

services:
  ollama:
    image: ollama/ollama:latest
...

실행하세요:

docker compose up -d
docker exec ollama ollama pull qwen3:14b

http://localhost:7860을 열어 Langflow에 접속하세요.

옵션 B: pip 설치

pip install langflow
langflow run
# 다른 터미널에서:
...

http://localhost:7860을 여세요.

Langflow를 Ollama에 연결하기

Langflow 캔버스에서 다음을 추가하세요:

1. Ollama Chat Model 구성 요소 - Base URL: http://ollama:11434 (Docker) 또는 http://localhost:11434 (pip)
2. 모델 선택: qwen3:14b
3. 기본적인 챗봇을 위해 Prompt 노드 및 Chat Output에 연결

구축 가능한 것들

RAG 챗봇

드래그 앤 드롭: File > Ollama Embeddings > Vector Store (Chroma) > Ollama Chat Model > Chat Output. PDF를 업로드하고 질문하세요. 답변은 여러분의 문서에서 나옵니다.

멀티 에이전트 연구 시스템 (Multi-Agent Research System)

Web Search Tool + Ollama가 포함된 Agent 노드를 추가하고, 요약을 위한 두 번째 Agent를 추가하세요. 한 에이전트는 정보를 수집하고, 다른 에이전트는 이를 압축합니다.

문서 처리 파이프라인 (Document Processing Pipeline)

File Loader > Splitter > Ollama Embeddings > Vector Store를 결합하세요. 문서에 대한 질의응답 (Q&A)을 위해 커스텀 프롬프트 (custom prompts)가 포함된 Ollama Chat Model을 추가하세요.

비용 vs 클라우드

	Local Langflow + Ollama	Langflow Cloud + OpenAI
월간 비용 (Monthly)	$0	$50-200+
...

상세한 문제 해결 방법 및 대안을 포함한 전체 가이드: https://everylocalai.com/stack/langflow-ollama-rag-agent