什么是 Flowise 人工智能？如何无需代码即可轻松构建 AI 代理

如何开始使用 Flowise AI：开发环境设置步骤

人工智能开发不仅仅是专家的专利。「流水」是一种创新工具，支持使用 LLM（大规模语言模型）和直观的拖放操作进行应用程序开发。我们提供了一个环境，即使您几乎没有编程经验，也可以构建高级人工智能应用程序。

本文逐步解释 Flowise 的基本概念、实用设置方法和具体用例。为任何想要开始人工智能开发而无需复杂编码的人提供的完整指南。

本文内容在上面的GPT主播室以简单易懂的音频进行讲解。

Flowise 是一个开源、低代码平台，重新定义了人工智能开发。以前只有专家才能完成的LLM（大规模语言模型）编排和AI代理构建，现在可以通过可视化操作来实现。

直观的可视化界面

Flowise的核心特点是：直观的视觉构建器是。这将人工智能开发的复杂过程变成了一个简单的任务，就像绘制流程图一样。即使没有专业知识，您也可以快速将您的想法转化为人工智能应用。

例如，只需连接读取 PDF 等文档的“文档加载器”、将长文本分割成适当单元的“文本分割器”以及 ChatGPT 等“LLM（大规模语言模型）”等节点，即可完成复杂的 AI 流程和工作流程。

这种基于节点的方法允许您轻松地将特定节点替换为另一个节点。

例如，如果您想更改您使用的LLM提供商，只需更换相应的LLM节点即可。这种低代码和拖放式 UI 方法使开发团队能够快速迭代开发并加速从测试环境到生产环境的过渡。

Flowise 的主要特点：它能做什么

Flowise 最大的吸引力在于其丰富的功能集。开发以LLM为中心的AI应用程序所需的组件作为“节点”提供，通过组合它们，可以构建各种工作流程。

主要部件

• 法学硕士节点：Chat OpenAI、ChatGoogleGenerativeAI等多种聊天模型。
• 代理节点：OpenAI功能代理、会话检索代理等
• 文件加载器：支持PDF、网页、CSV、Notion、GitHub等多种格式。
• 内存节点：具有缓冲存储器和会话摘要存储器等长期存储器的功能
• *矢量商店：实现Pinecone、Chroma、Qdrant等高效数据搜索。

此外，除了这些基本组件之外，Flowise 还提供了一组丰富的工具节点，可以与外部系统集成。

示例包括执行 Web 搜索、调用 API、读写文件，甚至与 SQL 数据库交互的工具，使 AI 代理能够访问外部信息并执行操作。

轻松创建自定义工具

值得注意的是，用户定制工具该功能可以让您轻松创建 .如果您了解 Node.js 和 JavaScript，则可以使用外部 Node 包（例如 Pokemon 包）开发自己的工具，并将它们合并到您的 Flowise 工作流程中。此功能极大地提高了 Flowise 的可扩展性。

实践！ Flowise 按用途设置指南

根据用途，安装 Flowise 的方法有多种。在这里，我们将详细说明每个目的的设置过程，从“试用”到“生产环境构建”。前提条件是：

• 使用 Docker 时：需要 Node.js
• 从源代码构建：需要 Node.js v18.15.0 或更高版本

1.先尝试一下（最快​​快速启动）

npm install -g flowise
npx flowise start

• 在浏览器中https://localhost:3000如果您访问 ，UI 将打开。
• 港口变更npx flowise start --PORT=8080可以指定如下。
• 出于安全原因，即使在内部环境中不要忘记配置身份验证设置和加密密钥。

2. 使用 Docker 快速自托管

docker run -d --name flowise \
  -p 3000:3000 \
  -e ENCRYPTION_KEY=任意の長い文字列 \
  -e FLOWISE_USERNAME=admin \
  -e FLOWISE_PASSWORD=強固なパスワード \
  flowiseai/flowise

• 容器化使得管理依赖关系变得更加容易。
• 例如，在生产环境中，反向代理+SSL终止设计通常与以下内容一起发布：

3. 从源代码设置（用于开发和扩展）

git clone https://github.com/FlowiseAI/Flowise.git
cd Flowise
pnpm install   # または yarn install
pnpm build     # または yarn build
pnpm start     # または yarn start

• 如果您想要进行深度自定义（例如独特的节点和 UI 修改），请单击此处。
• 使用外部 Node 包的自定义工具如果你想创建packages/components在下面pnpm add パッケージ名后.env到
  TOOL_FUNCTION_EXTERNAL_DEP=パッケージ名请添加并重建。

4. 应包含的最低环境变量和设置

.env或者，在容器的环境变量中设置以下内容也是安全的。

ENCRYPTION_KEY=ランダムで長い文字列   # APIキーなどの暗号化に必須
FLOWISE_USERNAME=admin               # Basic認証用（任意）
FLOWISE_PASSWORD=強固なパスワード     # 同上
JWT_AUTH_TOKEN_SECRET=ランダム文字列             # JWT認証を使う場合
JWT_REFRESH_TOKEN_SECRET=ランダム文字列    # リフレッシュトークン用（推奨）

• 使用 OIDC/SSO 集成时，还需设置 IdP 客户端 ID/秘密等（仅限企业计划功能）。
• 初始状态下无需认证即可启动，所以请务必设置身份验证/加密密钥请。

具体用例示例

Flowise 允许您仅通过“连接节点”来创建 LLM 应用程序，因此希望在封闭的内部网络中安全地使用人工智能的情况它会派上用场的。例如，可以考虑以下用例：

• 内部文档搜索聊天机器人 (RAG)
  从 PDF、Confluence、Notion 等加载文档并将其存储在矢量存储中（Pinecone、Chroma、Qdrant 等）。您可以构建一个通过引用相关部分来回答用户问题的流程。
• FAQ自动回复/首次询问回复
  连接现有的常见问题解答数据库并构建一个工作流程，仅在未解决问题时才将其升级为人工处理。例如，可以使用外部 API 节点与票务系统（例如 Zendesk）集成。
• 内部数据库/SaaS协作代理
  通过结合SQL节点和HTTP请求节点，我们自动化了从订购系统和销售支持工具获取信息→聚合→报告生成的过程。
• 报告摘要/会议记录生成
  输入会议录音的转录数据并自动提取摘要和行动项目。例如，语音转文本与外部服务配合使用，Flowise 处理摘要和交付流程。
• 从概念验证到生产的快速迭代
  例如切换模型，只需更换LLM节点即可。它的优点是可以快速进行验证、修改和重新部署。

Flowise 与 Langflow：选择要点

与 Flowise 一样，它是开源的。朗弗洛是一个经常被比较的类似工具。这两种工具都有一些共同点：使用可视化界面构建基于节点的人工智能工作流程，但我们在这里比较一下这两种工具的功能。

基本信息及目标用户

• 流水适用于“希望无需代码即可快速实施业务运营的公司”。它具有安全设置和认证功能，其优点是可以通过GUI轻松完成RAG和外部API协作。
• 朗弗洛适用于“想要详细修改代码的开发人员和研究人员”。 MIT 许可证的轻便性和扩展 Python 的自由使其成为 PoC 和想法验证的理想选择。

而不是哪个工具更好，根据项目的目的、开发人员的经验和所需的功能选择最合适的工具非常重要。是。在某些情况下，可以同时使用这两种工具来构建更广泛的解决方案。

总结：Flowise 的力量让 AI 开发“无线”

随着人工智能开发变得更加民主化，Flowise 将成为许多人的强大盟友。如果您有人工智能应用程序的想法，但觉得自己的编码技能是一个障碍，或者如果您是一名工程师，希望从根本上提高人工智能开发的效率，那么 Flowise 是一个值得尝试的工具。请花点时间深入了解 Flowise 的世界，并具体落实您的 AI 想法。