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.
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.
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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.