Flowise：开源无代码LLM工作流可视化构建工具

Flowise是一款专注于LLM（大语言模型）工作流可视化构建的开源低/无代码工具。它通过直观的拖拽式操作界面，让用户无需编写复杂代码，就能快速搭建各类LLM应用；支持Assistant、Chatflow、Agentflow等多种工作流模式，集成模型、提示模板、链路等丰富组件，同时兼容多类LLM模型、提供灵活扩展能力与全平台部署支持，大幅降低LLM应用开发门槛。

Flowise核心功能特点：

1、低/无代码可视化构建，上手零门槛：

采用拖拽式操作逻辑，提供清晰的图形化界面，用户可直接从组件面板选取所需元素，通过拖拽、连接即可完成工作流搭建，无需掌握专业编程知识，新手也能快速上手。

2、多工作流模式，适配全场景需求：

– Assistant：专为初学者设计，可快速创建简单的聊天助手，满足基础交互需求；

– Chatflow：适用于构建单智能体系统及简单LLM流程，覆盖常规对话类应用场景；

– Agentflow：支持复杂多智能体系统搭建与工作流编排，可应对高难度的任务拆解与协同需求。

3、全栈模型支持，兼容生态广泛：

可与数百种开源或专有LLM模型无缝集成，全面兼容HuggingFace、Ollama、Localai等主流模型平台，用户可根据需求灵活选择模型类型，兼顾效果与成本。

4、丰富扩展能力，满足进阶需求：

支持集成内存、数据加载器、缓存、审核等配套组件，同时提供API接口、SDK开发工具及嵌入式聊天功能，方便开发者进行二次扩展与系统集成，适配企业级定制需求。

5、多平台部署，使用场景无限制：

支持本地环境部署、云平台（AWS、Azure、GCP等）部署，兼容云原生架构，可根据业务规模灵活选择部署方案，满足个人开发、团队协作与企业级应用的不同需求。

Flowise快速安装指南：

方式一：Docker 安装（推荐，环境兼容更稳定）

1、克隆 Flowise 项目代码仓库；

2、进入项目根目录下的docker文件夹；

3、复制.env.example文件，并重命名为`.env`（如需自定义配置可修改文件内容）；

4、执行命令docker compose up -d启动服务；

5、浏览器访问http://localhost:3000，即可进入 Flowise 操作界面。

方式二：Node.js 安装（适合快速体验）

1、确保本地已安装 Node.js（版本 ≥ 18.15.0）；

2、执行启动命令：npx flowise start --FLOWISE_USERNAME=user --FLOWISE_PASSWORD=1234（可自定义用户名和密码）；

3、浏览器访问http://localhost:3000，即可登录使用。

Flowise工作流构建步骤：

1、创建新工作流：

登录系统后，点击页面右上角「Add New」按钮，新建工作流并命名；

2、添加组件：

从左侧组件面板中，拖拽所需组件（如LLM模型、提示模板、链路、数据加载器等）到中间画布；

3、连接组件：

点击组件的输出端口，拖拽连线至目标组件的输入端口，构建完整的工作流逻辑；

4、配置参数：

点击单个组件打开配置面板，填写必要参数（如LLM模型的API密钥、提示模板内容、数据来源地址等）；

5、保存与测试：

点击保存按钮留存工作流，再通过页面右上角的对话框功能进行实时测试，验证流程运行效果。

Flowise典型应用案例：

1、智能客服系统：

接入企业知识库与客服话术模板，构建自动问答流程，快速响应用户产品咨询；

2、合同审查助手：

集成文档解析组件与法律风险识别模型，自动解析法律文件，生成风险点报告；

3、科研文献分析：

通过数据加载器批量导入论文文献，利用LLM提取关键研究成果、梳理研究脉络；

4、智能招聘系统：

对接简历数据库，自动解析候选人信息，生成能力评估报告与岗位匹配度分析。

Flowise技术架构：

1、前端：

基于 React + TypeScript 开发，依托 ReactFlow 实现工作流可视化交互；

2、后端：

采用 Node.js + Express 框架，支持 RESTful API 接口与 WebSocket 实时通信；

3、部署架构：

支持 Docker + Kubernetes 一键云原生部署，适配大规模集群运维；

4、依赖管理：

使用 pnpm workspace 实现多模块依赖管理，提升开发与构建效率；

5、文档支持：

通过 Swagger UI 自动生成 API 文档，方便开发者快速对接与调用。

Flowise项目Github地址：https://github.com/FlowiseAI/Flowise

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标签： AI开源项目, LLM工作流, 低代码开发

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