Flowise官方网页入口
文章来源：智汇AI 发布时间：2025-06-19
Flowise是一款开源的低 无代码工具，只要用于可视化构建LLM工作流。它通过拖拽界面，让用户不需要编写的复杂代码就可以快速搭建LLM应用。
访问官网Flowise是一款开源的低/无代码工具，只要用于可视化构建LLM工作流。它通过拖拽界面，让用户不需要编写的复杂代码就可以快速搭建LLM应用，支持多种工作流模式（如Assistant、Chatflow、Agentflow）和丰富的组件（如模型、提示模板、链路等）。同时它还支持多种LLM模型、扩展功能和多平台部署。
Flowise功能特点
低代码/无代码操作：通过拖拽界面，用户无需编写复杂代码即可快速搭建LLM应用。
可视化构建：提供直观的图形界面，支持多种组件（如LLM模型、提示模板、链路等）的拖拽和连接。
支持多种工作流模式：
Assistant：适合初学者，用于创建简单的聊天助手。
Chatflow：用于构建单智能体系统和简单的LLM流。
Agentflow：支持更复杂的多智能体系统和工作流编排。
全面的模型支持：与数百种开源或专有的LLM无缝集成，支持HuggingFace、Ollama、Localai等。
丰富的扩展功能：支持与内存、数据加载器、缓存、审核等组件的集成。
开发友好性：提供API、SDK和嵌入式聊天功能，方便开发者扩展和集成。
多平台支持：支持在本地环境、云平台（如AWS、Azure、GCP）上运行。
Flowise使用教程
安装
通过Docker安装：
克隆Flowise项目。
进入项目根目录的docker文件夹。
复制.env.example文件并重命名为.env。
执行dockercomposeup-d启动服务。
访问http://localhost:3000使用Flowise。
通过Node.js安装：
确保安装了Node.js（版本>=18.15.0）。
使用命令npxflowisestart--FLOWISE_USERNAME=user--FLOWISE_PASSWORD=1234启动Flowise。
访问http://localhost:3000使用Flowise。
构建工作流
创建新的工作流：登录Flowise后，点击页面右上角的“AddNew”按钮，添加一个新的工作流。
添加组件：从左侧的组件面板中选择需要的组件（如LLM模型、链路、提示模板等），拖拽到画布上。
连接组件：将组件的输出端口连接到其他组件的输入端口，形成工作流。
配置组件参数：在组件的配置面板中填写必要的参数，如LLM的API密钥、提示模板内容等。
保存和测试：保存工作流后，点击右上角的对话框进行测试。
例子
聊天机器人：通过连接OpenAI模型、提示模板和LLM链，可以快速构建一个简单的聊天机器人。
问答系统：结合数据加载器和检索组件，可以构建基于知识库的问答系统。
技术架构
前端：采用React+TypeScript，基于ReactFlow实现可视化。
后端：使用Node.js+Express，支持RESTfulAPI和WebSocket。
部署方案：支持Docker+Kubernetes一键云原生部署。
包管理：使用pnpmworkspace进行多模块依赖管理。
文档生成：通过SwaggerUI自动生成API文档，方便开发者进行API的调用集成。
应用场景
智能客服系统：接入企业知识库，自动回答产品问题。
合同审查助手：解析法律文件，自动生成风险报告。
科研文献分析：批量处理论文，提取关键研究成果。
智能招聘系统：自动解析简历，生成候选人评估。
Github：
https://github.com/FlowiseAI/Flowise
相关推荐
