老板让我三天做AI客服?有了Flowise我边吃火锅边回:“行啊,链接发您微信了“

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嘿!是不是也遇到过这些扎心场面?

  • 老板突然拍桌:“下个月客户要智能客服!能自动回答问题、分析情绪还要推荐产品,你三天给我整出来啊?”
  • 客户非要"远程看看你的系统",你手忙脚乱开端口到凌晨三点,结果防火墙一堵直接崩盘
  • 说好零代码AI办公,结果对着满屏报错:"缺少这个库!安装那个API!"直接把头发薅成蒲公英

这时候,Flowise就是你的救命稻草啊!

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像搭乐高一样造AI:

这玩意儿简直就是给社畜的**「AI傻瓜工具箱」**——不用写代码,拖拽几个模块就像拼乐高:

  • 10分钟造个智能客服机器人
    “用户提问→AI分析意图→自动调数据库回答→记录对话历史”,连我这种只会双击exe文件的人也玩得转!
  • AI秒变文字秘书
    想写方案?丢几个关键词进去:“生成一份关于XX的行业报告”,它直接吐出带图表的PPT。统计销售数据?把Excel一扔,半小时后就能交出让老板眼前一亮的分析图!

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神操作:和各种工具无缝衔接
  • 会议记录自动整理
    录音转文字→提取关键点→按部门分类→发到企业微信,全程像开了外挂!
  • 炒股盯盘新姿势
    设置好参数后,AI盯着大盘走势,涨5%就钉钉提醒:“老铁!可以抄底啦!”(边喝咖啡都能捡钱)

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远程访问黑科技:用cpolar把内网变成"云端游乐场"

你一定也经历过这些尴尬场面:

  • 客户说:“今天必须远程验收系统!”
    → 你手忙脚乱开端口、改防火墙,凌晨两点还在群里@IT同事救命
  • 团队要协作?
    “服务器在内网访问不了”"只能到公司来操作"的借口听得耳朵长茧
  • 做演示时链接突然失效,客户翻个身的时间系统就断开了…

现在只需要一个「云喇叭」——
用cpolar,把你的Flowise(或其他工具)瞬间变成外网可访问的"云端空间"。就像给内网系统装了个隐形扩音器,全世界都能听到它的声音!

真实问题+解决方案:
  1. 客户要看系统?不用求IT部门开绿灯!
    • 把Flowise连上cpolar → 生成一个外网链接(比如https://xxx.cpolar.cn
    • 发给客户:“您直接点这个链接,想怎么测试都行”
    • 省去:改防火墙规则、申请端口白名单的繁琐流程
  2. 远程协作卡在内网?一招破解!
    • 团队成员说:“系统访问不了”“只能等回公司”?
      → 绑定cpolar生成链接,所有人直接外网登录
      → 客户、同事随时查看数据模型进度,效率翻倍
  3. 临时演示怕崩溃?稳定性拉满!
    • cpolar自带「智能路由」功能:即使本地网络波动,系统也能通过云端保持连接
    • 比如你在外网咖啡厅改方案,客户办公室的同事同步刷新就能看到最新版

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为什么它这么好用?
  • 零技术门槛:不用懂端口映射、防火墙配置,点击绑定就完事了
  • 随时开关:想展示时开链接,结束直接关闭,安全又灵活
  • 像微信分享一样简单:生成的链接能发给任何人,甚至贴在网页上公开访问(需要时可设置密码)
场景案例:客户紧急验收

上周三下午5点,客户突然说:“明天要远程看系统演示!”
→ 我打开Flowise启动测试流程 → 用cpolar生成外网链接
→ 6点前把链接发给客户:“您随时可以试,有问题我在线改”
→ 客户当晚测试通过,第二天直接签合同

它就是你的「远程访问急救包」——不用等、不用求,自己就能解决!

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真的不要再等了。参考下面的教程赶紧给自己的AI助手里加上这一套👍

👇干货教程在此,拿走不谢!

1. Docker安装Flowise

Flowise是一个开源项目,我们可以直接在github上获取,本例直接使用git 克隆项目到本地,执行下面命令进行克隆下载

sudo git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/fl/Flowise.git

克隆下载后得到下面一个文件,表示成功把项目给下载下来了,本例是把文件克隆在/usr/local文件夹下面,下面我们进行修改配置文件名和运行

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官方默认一个.env.example配置文件,我们直接修改成.env使用即可,注意,要进入Flowise文件里的docker文件夹,执行

sudo mv -p .env.example .env

修改成功后可以看到变成了一个正常的配置文件,下面开始运行

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在当前docker目录文件夹下,执行下面命令运行,(如果出现下载不了,可能是docker镜像源的问题,可以修改配置镜像源再执行)

sudo docker compose up -d

运行后.执行sudo docker ps命令,我们可以看到Flowise成功运行了,且注意,访问端口是3000,下面我们在Linux 或者局域网去访问3000端口

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浏览器输入IP+3000端口,可以看到成功访问进去了,本地部署到运行再到访问就完成了,下面我们安装cpolar内网穿透工具,实现远程也可以访问

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2. Ubuntu安装Cpolar

上面在本地Docker中成功部署了Flowise服务,并局域网访问成功,下面我们在Linux安装Cpolar内网穿透工具,通过Cpolar 转发本地端口映射的http公网地址,我们可以很容易实现远程访问,而无需自己注册域名购买云服务器.下面是安装Cpolar步骤

cpolar官网地址: https://www.cpolar.com

  • 使用一键脚本安装命令
curl -L https://www.cpolar.com/static/downloads/install-release-cpolar.sh | sudo bash
  • 安装完成后,可以通过如下方式来操作Cpolar服务,首先执行加入系统服务设置开机启动,然后再启动服务
# 加入系统服务设置开机启动
sudo systemctl enable cpolar

# 启动cpolar服务
sudo systemctl start cpolar

# 重启cpolar服务
sudo systemctl restart cpolar

# 查看cpolar服务状态
sudo systemctl status cpolar

# 停止cpolar服务
sudo systemctl stop cpolar

Cpolar安装和成功启动服务后,内部或外部浏览器上通过局域网IP加9200端口即:【http://192.168.xxx.xxx:9200】访问Cpolar管理界面(如果访问不了,注意防火墙开放9200端口),然后使用Cpolar官网注册的账号登录,登录后即可看到cpolar web 配置界面,接下来在web 界面配置即可

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3. 配置Flowise公网地址

点击左侧仪表盘的隧道管理——创建隧道,创建一个Flowise的公网http地址隧道!

  • 隧道名称:可自定义命名,注意不要与已有的隧道名称重复
  • 协议:选择http
  • 本地地址:3000 (docker部署后对外访问的端口)
  • 域名类型:免费选择随机域名
  • 地区:选择China

点击创建 (点击一次即可)

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隧道创建成功后,点击左侧的状态——在线隧道列表,查看所生成的公网访问地址,有两种访问方式,一种是http 和https,两种都可以访问,下面选择其中一种进行远程访问

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4. 远程访问Flowise

使用上面Cpolar生成的 https公网地址,在任意设备的浏览器进行访问,即可成功访问看到我们Flowise的界面,远程访问初步就设置成功了,极大的缩小了云服务器那些繁琐的配置,简单几步即可实现无需云服务器,无需公网IP实现远程访问.

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小结

为了更好地演示,我们在前述过程中使用了cpolar生成的隧道,其公网地址是随机生成的。

这种随机地址的优势在于建立速度快,可以立即使用。然而,它的缺点是网址由随机字符生成,不太容易记忆(例如:https://1fd5a347.r3.cpolar.cn/)。另外,这个地址在24小时内会发生随机变化,更适合于临时使用。

我一般会使用固定二级子域名,原因是我希望将网址发送给同事或客户时,它是一个固定、易记的公网地址(例如:flowise-test.cpolar.cn),这样更显正式,便于流交协作。

5. 固定Cpolar公网地址

由于以上使用cpolar所创建的隧道使用的是随机公网地址,24小时内会随机变化,不利于长期远程访问。因此我们可以为其配置二级子域名,该地址为固定地址,不会随机变化。

注意需要将cpolar套餐升级至基础套餐或以上,且每个套餐对应的带宽不一样。【cpolar.cn已备案】

点击登录cpolar官网,点击左侧的预留,选择保留二级子域名,设置一个二级子域名名称,点击保留,保留成功后复制保留的二级子域名名称

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保留成功后复制保留成功的二级子域名的名称

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返回登录cpolar web UI管理界面,点击左侧仪表盘的隧道管理——隧道列表,找到所要配置的隧道,点击右侧的编辑

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修改隧道信息,将保留成功的二级子域名配置到隧道中

  • 域名类型:选择二级子域名
  • Sub Domain:填写保留成功的二级子域名

点击更新(注意,点击一次更新即可,不需要重复提交)

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更新完成后,打开在线隧道列表,此时可以看到公网地址已经发生变化,地址二级名称变成了我们自己设置的二级子域名名称

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6. 固定地址访问

最后,我们使用固定的公网https地址访问,可以看到同样访问成功,这样一个固定且永久不变的公网地址就设置好了,随时随地都可以远程访问本地FlowiseAI服务,无需公网IP,无需云服务器!

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如果有什么问题可以尽管在留言区提出哟。7X24,服务没得说😊

### 如何在Flowise中使用自定义大模型 #### 流程概述 Flowise 是一款基于拖放式的低代码开平台,旨在帮助开者轻松创建复杂的自然语言处理工作流。通过其直观的用户界面,可以快速集成不同的组件来实现特定的功能需求[^1]。 要配置并运带有自定义大模型的工作流,需完成以下几个方面的操作: #### 安装与环境准备 首先,在本地环境中安装 Flowise 并启动服务。可以通过克隆官方仓库到本地,并按照文档说明执必要的依赖项安装命令[^3]。例如: ```bash git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/fl/Flowise.git cd Flowise pip install -r requirements.txt ``` 接着确保 Python 虚拟环境已激活以及所有必需库版本匹配无误之后再继续后续步骤。 #### 添加自定义LLM节点 进入 Flowise 的图形化编辑器页面后,点击左侧栏中的 "+ Add Node" 按钮添加新的计算单元(Node)。在这里可以选择支持外部 API 或者加载预训练权重文件形式接入第三方开源框架如 Hugging Face Transformers 提供的各种大规模语言模型实例[^2]。 对于已经托管在网络上的远程 RESTful 接口服务,则只需填写对应的 URL 地址即可;而如果是离线部署于内部服务器内的私有版 LLM ,则可能还需要额外指定认证令牌等相关参数以便成功调用目标函数逻辑。 #### 参数调整优化性能表现 根据不同应用场景下的具体要求,合理设置超参组合能够有效提升最终输出质量。比如温度值 (Temperature),它控制着生成文本随机性的程度——较低数值倾向于更稳定但保守的答模式,较高数值则鼓励更多样化的表达方式却可能导致连贯性下降风险增加等问题出现。 另外还有最大长度(Max Tokens)限制每轮对话最多能返多少token数量作为结果展示给前端用户查看; top-p核采样方法允许我们只考虑累积概率达到一定阈值范围内的候选词选项参与下一步预测过程从而进一步提高效率降低成本开销等等细节都需要仔细权衡考量后再决定最佳取舍方案。 #### 实际案例演示 假设现在有一个场景是要利用某个专精领域知识图谱增强型的大规模预训练模型来进客服问答任务自动化解决方案设计的话: 1. 创建一个新的空白画布(Canvas); 2. 将上述提到过的两种类型的节点分别加入进来形成一条简单的流水线结构; 3. 对各个连接点处传递的数据格式兼容适配处理以满足下游消费端期望接收的标准形态; 4. 运调试直至确认整个链条运作正常为止最后保存成果分享链接给别人体验试用效果如何反馈改进意见不断迭代完善产品功能特性集成为更加成熟可靠的企业级SaaS服务平台之一. ```json { "nodes": [ { "id": "node1", "type": "Custom_LLM_Input", "data": {} }, { "id": "node2", "type": "Knowledge_Base_Enhancer", "data": {} } ], "edges": [{"from":"node1","to":"node2"}] } ```
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