24.4k Star！Flowise ：LLM开源低代码工具、可视化的LangChain实现、可定制AI Agent

Aitrainee | 公众号：AI进修生

🌟拖放 UI 以构建您的定制 LLM 流程：

Flowise，一个用户友好的、无代码的平台，它简化了构建LangChain工作流的过程， 允许开 发人员创建LLM应用程序，而无需编写代码。

F lowise的关键特性，包括拖放式UI、用户友好性和多功能性。

通过直观的拖放界面简化LangChain流程开发

Flowise为开发人员提供了一个特殊的工具，旨在构建LLM应用程序，而无需深入研究编码。

对于努力以敏捷方式快速构建原型并开发LLM应用程序的组织来说，这同样是有益的。让我们来看看Flowise AI的一些突出功能:

• • 拖放式UI: Flowise使设计自己的自定义LLM流程变得简单。
• • 开源: 作为一个开源项目，Flowise可以自由使用和修改。
• • 用户友好: Flowise很容易上手，即使对那些没有编码经验的人也是如此。
• • 通用: Flowise AI可用于创建各种LLM应用程序。

---

示例1: 构建基本LLM链

遵循以下步骤:

1. 1. 在空白画布上，单击”+ Add New”按钮以调出左侧的”Add Nodes”面板。

2. 2. 从“Add Nodes”面板中选择以下组件，它们将出现在画布上:

• • 从LLMs中将OpenAI拖到面板
• • 从Chains分类中拖出LLM chain
• • 从Promps分类中拖出Prompt Template

现在，画布应该是这样的:

1. 1. 连接组件

• • 将OpenAI的输出（output）链接到LLM Chain的语言模型（input）
• • 将Prompt Template的输出（output）链接到LLM Chain的Prompt（input）

1. 2. 输入必要的信息 • 在OpenAI的字段中输入OpenAI密钥

• 将以下prompt模板写入“Prompt Template”的Template字段中:

        
            

          What is a good name for a company that makes {product }?
        
      

• • 给LLM Chain一个名字.
• • 单击右上角的“保存”图标进行保存.
• • 点击右上角的聊天图标，就可以开始发送“产品名称”了。在这里，我们得到了预期的答案.

---

示例2: 构建PDF阅读器Bot

在之前的一篇博文中，我演示了如何使用LangFlow创建PDF Reader Bot。现在，让我们使用Flowise创建相同的机器人。

将以下组件添加到空白画布中:

• • 从“Text Splitters”中选择“Recursive Character Text Splitter”（递归字符文本分割器）
• • 从“Document Loaders”中选择“PDF file”
• • 从“Embeddings”中选择“OpenAI Embeddings”
• • 从“Vector Stores”中选择“In-memory Vector Store”（内存向量存储）
• • 从“LLMs”中选择“OpenAI”
• • 从“Chains”中选择“Conversational Retrieval QA Chain”（对话检索QA Chain）

现在我们在画布中拥有了所有必需的组件。

---

连接组件

1. 1. 链接“Recursive Character Text Splitter” 的输出和 “PDF file” 的输入
2. 2. 链接“PDF file” 的输出和 “In-memory Vector Store”的输入
3. 3. 链接“OpenAI Embeddings” 的输出和“In-memory Vector Store” 的输入
4. 4. 链接“In-memory Vector Store” 的输出和 “Conversational Retrieval QA Chain”的输入
5. 5. 链接“OpenAI” 的输出和 “Conversational Retrieval QA Chain” 的输入

---

输入必要的信息

1. 1. 点击“PDF File”中的“Upload File”，上传标题为“Introduction to AWS Security”的示例PDF文件。
2. 2. 在“OpenAI”和“OpenAIEmbeddings”字段中输入您的OpenAI密钥
3. 3. 单击“save”按钮，然后单击聊天按钮开始发送请求。

⚡ 快速入门

下载并安装 NodeJS

= 18.15.0

1. 1. 安装 Flowise

          
          
              

            npm install 
            -
            g flowise
          
        

2. 2. 启动 Flowise

          
          
              

            npx flowise start
          
        

使用用户名和密码

          
          
              

            npx flowise start 
            --
            FLOWISE\_USERNAME
            =
            user 
            --
            FLOWISE\_PASSWORD
            =
            1234
          
        

3. 3. 打开 http://localhost:3000

🐳 Docker

Docker Compose

1. 1. 进入项目根目录下的 docker 文件夹
2. 2. 创建 .env 文件并指定 PORT（参考 .env.example）
3. 3. 运行 docker-compose up -d
4. 4. 打开 http://localhost:3000
5. 5. 可以通过 docker-compose stop 停止容器

Docker 镜像

1. 1. 本地构建镜像：

          
          
              

            docker build 
            --
            no
            -
            cache 
            -
            t flowise 
            .
          
        

2. 2. 运行镜像：

          
          
              

            docker run 
            -
            d 
            --
            name flowise 
            -
            p 
            3000
            :
            3000
             flowise
          
        

3. 3. 停止镜像：

          
          
              

            docker stop flowise
          
        

👨‍💻 开发者

Flowise 在一个单一的代码库中有 3 个不同的模块。

• • server：用于提供 API 逻辑的 Node 后端
• • ui：React 前端
• • components：第三方节点集成

先决条件

• • 安装 PNPM

          
          
              

            npm i 
            -
            g pnpm
          
        

设置

1. 1. 克隆仓库

          
          
              

            git 
            clone
             https
            ://
            github
            .
            com
            /
            FlowiseAI
            /
            Flowise
            .
            git
          
        

2. 2. 进入仓库文件夹

          
          
              

            cd
             
            Flowise
          
        

3. 3. 安装所有模块的依赖：

          
          
              

            pnpm install
          
        

4. 4. 构建所有代码：

          
          
              

            pnpm build
          
        

5. 5. 启动应用：

          
          
              

            pnpm start
          
        

现在可以在 http://localhost:3000 访问应用 6. 6. 用于开发构建：任何代码更改都会自动重新加载应用程序，访问 http://localhost:8080

• • 在 packages/ui 中创建 .env 文件并指定 VITE_PORT（参考 .env.example）
• • 在 packages/server 中创建 .env 文件并指定 PORT（参考 .env.example）
• • 运行

          
          
              

            pnpm dev
          
        

🔒 认证

要启用应用程序级身份验证，在 packages/server 的 .env 文件中添加 FLOWISE_USERNAME 和 FLOWISE_PASSWORD：

      
      
          

        FLOWISE\_USERNAME
        =
        user
          

        FLOWISE\_PASSWORD
        =
        1234
      
    

🌱 环境变量

Flowise 支持不同的环境变量来配置您的实例。您可以在 packages/server 文件夹中的 .env 文件中指定以下变量。了解更多信息，请阅读文档

📖 文档

[Flowise 文档]：(https://docs.flowiseai.com/)

🌐 自托管

在您现有的基础设施中部署自托管的 Flowise，我们支持各种部署

• • AWS

• • Azure

• • Digital Ocean

• • GCP

— 完 —

点这里👇关注我，记得标星哦～

一键三连「分享」、「点赞」和「在看」

科技前沿进展日日相见 ~