FlowiseAI

详情介绍

FlowiseAI是一款基于LangChain框架构建的开源低代码工具，专门用于可视化构建大语言模型应用。该平台采用Node.js + Express作为后端技术栈，前端基于React + TypeScript开发，通过可视化拖拽界面将复杂的AI技术封装成即用型组件，大幅降低了LLM应用开发的门槛。

平台核心设计理念是"组件即节点、节点即链路单元"，每个节点代表LangChain中的一个功能模块，用户通过简单的拖拽和连接操作就能构建出完整的AI应用工作流。这种设计使得业务专家也能直接参与AI流程设计，实现了从想法到AI应用的快速跨越。

官方信息

官网入口：https://flowiseai.com/

开源项目：https://github.com/FlowiseAI/Flowise

项目文档：https://docs.flowiseai.com/

下载安装：支持npm、Docker和源码编译三种部署方式

功能介绍

FlowiseAI提供全面而强大的功能特性，支持AI应用开发的全流程：

可视化拖拽编辑器是FlowiseAI最核心的功能，内置50多个预置节点，涵盖文档处理、模型调用、API对接等多个领域。用户可以通过简单的拖放操作构建复杂的工作流，无需编写任何代码。界面设计直观，左侧为功能模块库，中间是画布区域，右侧为参数配置面板，整个开发过程如同拼图一样简单直观。

多模型支持兼容各类主流大语言模型，包括OpenAI的GPT系列、Anthropic的Claude系列、本地部署的Ollama模型，以及国内的通义千问等。用户可以根据需求灵活切换模型，只需在配置面板修改相应参数。

强大的RAG增强功能支持PDF、Word、网页等20多种格式的文档解析。平台提供完整的知识库构建与管理机制，允许用户导入本地文档、网页内容等非结构化信息，并与向量数据库集成。系统自动执行分块、向量化处理，轻松构建检索增强生成系统。

AI智能体系统支持工具调用和Agent调度，用户可以创建能够调用搜索引擎、数据库、计算器甚至自定义API的智能代理。通过AgentExecutor节点，可以注册多个工具并实现自动路由调用，让AI具备"动手能力"。

流程分支与逻辑控制通过条件判断组件实现不同场景下的智能响应逻辑。平台支持复杂的流程编排，包括多轮对话记忆、上下文缓存和异常处理机制，确保工作流的稳定运行。

API与集成能力支持将构建好的工作流导出为RESTful API接口，轻松集成到网站、APP等各类平台。用户也可以将聊天应用直接嵌入到HTML网页中，实现快速部署和应用。

企业级功能提供完整的权限管理体系、实时监控看板和版本控制功能。平台支持多租户模式，适合团队协作和大型企业部署使用。

应用场景

FlowiseAI适用于多种AI应用开发场景，为不同行业提供解决方案：

智能客服系统是企业最典型的应用场景，可以接入企业知识库，自动回答产品问题。通过拖拽相应的节点，快速构建能够理解上下文、检索相关知识并准确回复的对话系统。

文档分析与问答系统能够处理各类文档格式，用户可以上传PDF、Word等文档，构建能够自动解析内容、提取关键信息并回答用户提问的系统。这在法律合同审查、科研文献分析等场景中特别有用。

个性化推荐与数据分析利用平台的AI能力，可以构建数据分析工具，从复杂数据中提取洞察。教育机构可以用它快速搭建答疑机器人，企业可以开发内部知识库助手，满足个性化需求。

智能招聘与业务流程自动化可以自动解析简历，生成候选人评估。还能自动化企业内部流程，如人力资源、财务等部门的重复性任务，大幅提升工作效率。

创意与内容生成基于大语言模型的强大生成能力，可以构建创意写作助手、内容生成工具等应用。即使是零基础的用户，也能在几分钟内搭建出功能完善的AI创作伴侣。

实用信息

安装部署FlowiseAI非常简便，支持三种主要方式：通过npm全局安装并启动；使用Docker容器化部署；或通过源码编译开发。对于生产环境，推荐使用Docker或Kubernetes部署，确保服务的高可用性。

系统要求需要Node.js版本不低于18.15.0，同时需要MongoDB数据库作为流程存储后端。对于性能要求较高的场景，建议配备足够的内存和计算资源。

开源许可FlowiseAI采用MIT开源协议，用户可以免费、修改和分发。项目由活跃的开发者社区维护，持续迭代更新。

学习资源丰富全面，官方提供详细的文档和示例，社区有超过900个预制工作流模板，新手用户可以导入这些模板快速入门，大大降低学习成本。

FlowiseAI常见问题