Flowise 零代码搭建AI应用

Flowise允许用户通过拖放组件设计LLM应用，界面采用React-Flow技术，支持构建聊天机器人、文档问答系统、语言翻译工具等，无需编写代码。Flowise包含预置节点，如OpenAI连接器、文本分割器、向量数据库集成模块，用户可通过连线定义数据流向。

安装方法

1、NPM部署

安装NodeJS ≥18.15.0

执行命令：

npm install -g flowise
npx flowise start --FLOWISE_USERNAME=user --FLOWISE_PASSWORD=1234

访问 http://localhost:3000

2、Docker部署

克隆仓库后进入docker目录，创建.env文件配置端口和认证信息

启动容器：

docker-compose up -d

支持自定义数据库路径和存储卷

3、源码构建

使用PNPM安装依赖并编译：

git clone https://github.com/FlowiseAI/Flowise.git
pnpm install && pnpm build
pnpm start

开发模式下代码变更自动热更新

核心组件

Chatflows

基于对话流程设计，包含LLM模型、提示模板、记忆模块等节点。例如，构建天气查询机器人仅需连接OpenAI模块、提示模板和LLM链。

文档问答系统

支持PDF/Word文件上传，通过文本分割器处理内容后存入向量数据库（如Chroma、Pinecone），结合检索链实现基于文档的自动问答。

工具集成

可编写JavaScript自定义函数，调用外部API或处理业务逻辑。

安全

应用级认证

启动时通过环境变量设置用户名密码，防止未授权访问。

API密钥管理

为每个聊天流程分配独立API密钥，调用接口需在请求头添加Authorization: Bearer <key>。

集成方案

API调用

将构建的流程导出为REST API，前端应用通过POST请求交互。

嵌入式组件 生成HTML代码片段直接嵌入网页，实现聊天窗口快速部署。

数据存储支持

向量数据库

兼容Pinecone、Supabase、Chroma等，需预先配置API密钥与索引参数。

关系型数据库

支持SQLite、MySQL、PostgreSQL存储应用配置和会话数据。

应用案例

1、历史问答机器人

上传50个历史问题文档，使用OpenAI Embeddings生成向量后存入Chroma，构建检索式问答链。

2、GitHub仓库分析

加载仓库文档，结合语义搜索实现技术栈自动解析。

3、多语言翻译器

配置多轮提示模板，连接ChatGPT实现实时语言转换。