Automatische
Anonymisierung
in Langflow

Die Open-Source Plattform für No-Code LLM-Anwendungen mit visueller Drag & Drop-Oberfläche – jetzt DSGVO-konform mit echten Daten.

Bisher mussten Entwickler und Business Teams bei Langflow-Workflows ihre wertvollsten Daten außen vor lassen. Zu riskant für personenbezogene Informationen. Zu gefährlich für Compliance-Anforderungen. anymize ändert das fundamental.

Zum ersten Mal können Professionals ihre echten Geschäftsdaten in visuellen Langflow-Workflows mit den besten KI-Systemen der Welt nutzen:

Ein Data Scientist baut RAG-Systeme per Drag & Drop – mit echten Unternehmensdokumenten, echten Kundendaten, echten Geschäftsinformationen. Ein Entwickler erstellt Chatbots visuell – mit echten Support-Tickets, echten FAQ-Inhalten, echten Produktdaten. Ein Business Analyst designt KI-Agenten ohne Code – mit echten Verträgen, echten Berichten, echten Analysedaten.

Jeder Langflow-Workflow bleibt DSGVO-konform. Jede Anwendung ist vollständig funktional. Jede Innovation wird ermöglicht.

DSGVO-konform mit sensiblen Daten chatten.

anymize Node Dateien (Google Drive)

Voraussetzungen

  • Zugriff auf deine Langflow-Installation
  • Dateiverwaltungsfunktionen auf deinem Server
  • Grundlegendes Verständnis der Langflow-Komponentenstruktur

Hinweis: Erstelle immer ein Backup deiner Langflow-Installation, bevor du benutzerdefinierte Komponenten hinzufügst.

Schritt-für-Schritt-Installation

Schritt 1: Die anymize-Komponente herunterladen

Gehe zum geteilten Google Drive-Ordner: anymize Node Files

Lade den anymize/ Ordner auf deinen lokalen Computer herunter

Schritt 2: Dein Langflow-Komponenten-Verzeichnis finden

Navigiere zu deiner Langflow-Installation und finde das Komponenten-Verzeichnis:

langflow/src/lfx/src/lfx/components/

Schritt 3: Die anymize-Komponente installieren

Nimm den heruntergeladenen anymize-Ordner und platziere ihn direkt in:

langflow/src/lfx/src/lfx/components/anymize/

Deine finale Struktur sollte so aussehen:

langflow/
└── src/
 └── lfx/
 └── components/
 └── anymize/
 ├── anymize.py
 └── __init__.py

Schritt 4: Langflow neu starten

Starte deinen Langflow-Server neu, um die neue Komponente zu laden.

Verifikation

Langflow-Benutzeroberfläche prüfen

  • Öffne deine Langflow-Web-Benutzeroberfläche
  • Suche nach der anymize-Komponente im Komponenten-Panel
  • Die Komponente sollte mit ihrem benutzerdefinierten Symbol und Konfigurationsoptionen erscheinen

Komponente testen

  • Ziehe die anymize-Komponente in einen Flow
  • Konfiguriere die API-Zugangsdaten
  • Teste mit einer einfachen Dokumentenanonymisierung

Fehlerbehebung

Komponente erscheint nicht

  • Überprüfe, dass sich der anymize-Ordner am richtigen Speicherort befindet
  • Prüfe, dass die Dateiberechtigungen lesbar sind
  • Starte Langflow vollständig neu

Konfigurationsprobleme

  • Stelle sicher, dass sowohl die anymize.py- als auch die __init__.py-Dateien ordnungsgemäß kopiert wurden
  • Überprüfe, dass keine Dateien während der Übertragung beschädigt wurden
  • Prüfe die Langflow-Logs auf Fehlermeldungen

Hilfe benötigt?

Falls Probleme während der Installation auftreten:

  • Überprüfe die Dateistruktur nochmals – sie sollte dem obigen Beispiel entsprechen (anymize-Ordner mit anymize.py und __init__.py)
  • Stelle sicher, dass die Dateiberechtigungen es Langflow erlauben, die Komponentendateien zu lesen
  • Prüfe die Langflow-Startlogs auf Fehler beim Laden von Komponenten
  • Starte den Dienst nach Änderungen neu

Jetzt starten.
14 Tage kostenlos testen.

Alle Modelle. Alle Features. Keine Kreditkarte.

Wir sind überzeugt von anymize. Und wir wissen: Bei einem KI-Werkzeug, das Mandanten-, Patienten- oder Mitarbeiter-Daten berührt, reicht ein Demo-Video nicht. Deshalb 14 Tage voller Zugang – alle Modelle, alle Features, keine Kreditkarte. Genug Zeit, um sicher zu sein, bevor du uns vertraust.

Dein KI-Arbeitsplatz wartet.