Flock 开源项目使用教程

Flock 开源项目使用教程

flock Flock is a workflow-based low-code platform for rapidly building chatbots, RAG, and coordinating multi-agent teams, powered by LangGraph, Langchain, FastAPI, and NextJS.（Flock 是一个基于workflow工作流的低代码平台，用于快速构建聊天机器人、RAG、Agent和Muti-Agent应用，采用 LangGraph、Langchain、FastAPI 和 NextJS 构建。） 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/flock3/flock

1. 项目介绍

Flock 是一个基于工作流的低代码平台，用于快速构建聊天机器人、RAG 应用和协调多智能体团队。该项目采用了 LangGraph、LangChain、FastAPI 和 NextJS 构建，提供了灵活的低代码编排解决方案，支持聊天机器人、RAG 应用、智能体和多智能体系统，并具备离线运行的能力。

2. 项目快速启动

环境准备

在开始之前，请确保您的系统中已安装以下依赖：

• Node.js
• npm 或 yarn
• PostgreSQL

克隆项目

首先，从 GitHub 克隆项目到本地：

git clone https://github.com/Onelevenvy/flock.git

安装依赖

进入项目目录，安装项目依赖：

cd flock
npm install

配置数据库

根据项目需求配置 PostgreSQL 数据库，并创建相关表结构。

启动项目

启动开发服务器：

npm run dev

现在，您可以通过浏览器访问 http://localhost:3000 来查看项目。

3. 应用案例和最佳实践

聊天机器人构建

使用 Flock，您可以快速构建聊天机器人，支持多轮对话和复杂的工作流。

• 创建 Input Node 处理用户输入。
• 使用 LLM Node 生成回复。
• 添加 Intent Recognition Node 识别用户意图。
• 通过 Answer Node 输出最终回复。

RAG 应用开发

RAG（ Retrieval Augmented Generation ）应用结合了检索和生成的能力，Flock 提供了相应的节点来支持这种应用的开发。

• 使用 Retrieval Node 从知识库中检索信息。
• 利用 LLM Node 生成基于检索到的信息的回复。

多智能体协调

Flock 支持多智能体团队的协调，您可以创建不同的智能体，并定义它们之间的交互逻辑。

• 创建多个 Agent Node。
• 定义 Agent Node 之间的通信和工作流。

4. 典型生态项目

Flock 作为一个低代码平台，可以与其他开源项目结合使用，以下是一些典型的生态项目：

• LangChain: 用于构建基于语言模型的应用。
• LangGraph: 提供了图形化的工作流设计界面。
• NextJS: 用于构建服务端渲染的 Web 应用。
• Chakra UI: 一套可访问的 React 组件库。

通过结合这些项目，您可以构建出功能丰富、高度可定制化的应用。

flock Flock is a workflow-based low-code platform for rapidly building chatbots, RAG, and coordinating multi-agent teams, powered by LangGraph, Langchain, FastAPI, and NextJS.（Flock 是一个基于workflow工作流的低代码平台，用于快速构建聊天机器人、RAG、Agent和Muti-Agent应用，采用 LangGraph、Langchain、FastAPI 和 NextJS 构建。） 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/flock3/flock