使用FlowiseAI轻松搭建AI驱动的交互式应用

原创 已于 2024-11-29 10:38:19 修改 · 1.1k 阅读 · 7 ·
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#阿里云 #云计算 #AI

于 2024-10-10 18:05:43 首次发布

什么是FlowiseAI

FlowiseAI 是一个开源的低代码开发工具，专为开发者构建定制的语言学习模型（LLM）应用而设计。 通过其拖放式界面，用户可以轻松创建和管理AI驱动的交互式应用，如聊天机器人和数据分析工具。 它基于LangChain框架，支持与多种AI模型和数据库集成，实现高度可定制化的流程自动化​，详细说明见FlowiseAI官网。

怎么使用FlowiseAI

点击阿里云计算巢部署后生成的访问链接，可以进入到FlowiseAI的首页。
在这里插入图片描述
下面以一个聊天机器人的简单例子，说明下怎么使用FlowiseAI构造自己的LLM链。

  1. 点击页面右上角Add New，添加一个新的Chatflows。
    在这里插入图片描述
  2. 从Add Nodes中面板选择以下组件，拖到画布上。
    • 从LLMs分类中将OpenAI拖到画布
    • 从Chains分类中拖出LLM chain
    • 从Promps分类中拖出Prompt Template
      在这里插入图片描述
  3. 连接组件
    • 将OpenAI的Output连接到LLM Chain的Language Model，作为语言模型使用
最低0.47元/天 解锁文章
AI开源 - LangChain UI 之 Flowise
张伟的专栏
11-01 8332
Flowise 是一个为 LangChain 设计的用户界面(UI)，使得使用 LangChain 变得更加容易（低代码模式）。通过拖拽可视化的组件，组建工作流，就可以轻松实现一个大语言模型的应用配置，包括不限于 ChatGPT。Github 地址：https://github.com/FlowiseAI/FlowiseLangChain是一个工具箱，它帮助人们更容易地使用"大型语言模型"（LLM）。你可以把它想象成一个翻译器，它可以帮助你和大型语言模型进行交流，而不需要你了解所有的复杂细节。
Flowise+LocalAI部署--Agent应用
Nile的专栏
11-21 5644
Flowise 是一个开源的用户界面可视化工具，它允许用户通过拖放的方式来构建自定义的大型语言模型（LLM）流程。Flowise基于LangChain.js，是一个非常先进的图形用户界面，用于开发基于LLM的应用程序。Flowise还支持Docker和NodeJS，可以在本地或者在容器中运行。如果有需求修改相关代码，可以本地部署运行。Langflow 是一个用于创建和运行语言模型流程的网络应用程序。Langflow是一个动态图，每个节点都是一个可执行单元¹。
36.7K star！拖拽构建AI流程，这个开源LLM应用框架绝了，大模型入门到精通，收藏这篇就足够了！
最新发布
Y525698136的博客
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Flowise 是一款革命性的低代码LLM应用构建工具，开发者通过可视化拖拽界面，就能快速搭建基于大语言模型的智能工作流。
深入解析六大 LLM 可视化工具：Langflow、Flowise、Dify、AutoGPT UI 、AgentGPT、n8n
花千树的专栏
09-06 1万+
上述五款工具为开发者提供了强大的可视化界面和丰富的功能，帮助他们轻松构建基于大语言模型的智能代理。无论你是想设计一个智能客服系统、自动化任务调度，还是创建自主推理的复杂代理，这些工具都可以满足你的需求。Langflow和Flowise适合那些希望灵活设计任务链并进行多工具集成的用户。Dify则更适合企业级用户，提供强大的多任务自动化能力。AutoGPT UI和AgentGPT强调自主推理与执行，适合自动化任务和复杂决策代理的构建。开发者可以根据具体的应用场景选择适合的工具，快速构建和部署智能代理。
Flowise-AI工作流初体验
持续学习，持续分享AI
07-12 4413
上面我们完整的粗略的体验了一下flowise平台，很强大。个人觉得上手门槛有，但不高，如果你之前了解过langchain。潜在用户还是有一定基础AI的人，如果是完全小白的话还是有点难度。相比扣子、dify等，这两个平台还是集成化度高一点，flowise更偏底层。从产品化的角度来说，flowise还是比较早期，功能点比较简单。同样是基于langchain，可能langflow会更成熟一点。如果大家有不同想法可以留言，共同探讨。
Flowise - 低代码AI应用开发平台初探
加入“Super Entity”，与全能开发团队共探AI智能体与数字人项目，开启前沿技术之旅。
06-27 1090
Flowise是一个强大的低代码AI应用开发平台，它允许开发者通过可视化界面快速构建和部署AI应用。本文将从平台概述、环境搭建、基础概念等方面详细介绍Flowise，帮助开发者快速入门。可视化工作流设计丰富的AI组件库灵活的API集成多环境部署支持Flowise作为一个强大的低代码AI应用开发平台，为开发者提供了便捷的AI应用开发工具。通过本文的介绍，相信读者已经对Flowise有了基本的了解，可以开始尝试构建自己的AI应用。
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在当今的数字化时代，工作流自动化和人工智能集成已成为提高生产效率和优化业务流程的关键手段。Flowise，作为一个基于拖拽界面创建自定义大型语言模型（LLM）流程的工具，为简化复杂的工作流自动化过程提供了极大的便利。它无需或仅需少量编码，通过直观的图形界面，用户可以轻松地构建聊天机器人、实现工作流中的 AI 集成等多种功能。然而，对于许多用户来说，Flowise 可能部署在内部网络中，无法直接从外部网络进行访问。这就需要一种可靠的内网穿透工具，将内部网络的服务安全地暴露给外部网络。
快速上手！使用Flowise轻松搭建你的AI工作流自动化平台——“cpolar内网穿透”
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FlowiseAI可视化构建器：零代码AI工作流编排
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你是否曾面临这样的困境？想要构建一个智能客服系统，却苦于不懂编程；希望开发一个文档问答机器人，但被复杂的AI技术栈劝退；需要集成多个AI服务，却发现API调用和流程编排异常繁琐。 传统的AI应用开发需要： - 掌握多种编程语言（Python、JavaScript等） - 理解复杂的AI模型和API调用 - 处理数据流和状态管理 - 搭建前后端基础设施 **FlowiseAI正是为解决这些痛点而...
Flowise AI工作流本地部署实战教程
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默认情况下，应用会在3000端口运行，你可以通过浏览器访问。如果在启动应用后遇到错误，例如提示flowise-ui模块没有安装，你可以进入相应的目录，然后运行pnpm run build来编译并安装这个模块。例如，如果你想安装LTS（长期支持）版本20.12.1，你可以使用命令nvm install 20.12.1。好了，斜杠君为你分享的Flowise的安装就到这里 ，希望这个教程能帮助你顺利安装，快动手试试吧！，编程界之翘楚，代码之大师。吾欲以此笔记，传授编程之道，助汝解技术难题。
解锁远程AI工作流：Flowise搭配cpolar跨地域管理AI项目
LT15171009269的博客
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本指南将详细讲解如何在Linux系统中通过Docker安装Flowise，并结合cpolar内网穿透工具，实现对Flowise服务的远程访问。通过这种设置，用户不仅能够突破地域限制，随时随地管理自己的Flowise项目，还能确保数据传输的安全与稳定。
Flowise教程｜第一节，开篇：0代码创建AI工作流&Agents
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05-12 2582
Flowise是一款开源的低代码AI工作流构建工具，通过可视化拖拽界面，让用户无需编程即可轻松搭建基于大语言模型（如GPT、Claude）的定制化应用。它支持多种AI组件（文本处理、向量数据库、条件逻辑等），适用于智能客服、文档分析、自动化内容生成等场景。无论是企业、开发者还是个人用户，都能快速创建AI流程，降低技术门槛，加速AI应用落地。Flowise支持本地、Docker及云端部署，是探索AI自动化与业务集成的理想工具
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Aitrainee | 公众号：AI进修生：AI算法工程师 / Prompt工程师 / ROS机器人开发者 | 分享AI动态与算法应用资讯，提升技术效率。🌟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。
低代码！小白用10分钟也能利用flowise构建AIGC| 业务问答 | 文本识别 | 网络爬虫
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低代码，只需要拖动组件就能实现自己的AIGC！
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