随着大型语言模型（LLM）技术的飞速发展，构建基于LLM的应用程序已成为众多开发者和企业关注的焦点。然而，从模型选择、数据处理、链式调用到最终部署，整个过程往往涉及复杂的编程和集成工作，对非专业人士而言门槛较高。正是在这样的背景下，Flowise 应运而生，它是一个开源的低代码/无代码平台，旨在通过直观的拖放界面，让任何人都能轻松构建、测试和部署基于LLM的自定义应用程序。
该项目在 GitHub 上广受欢迎，拥有 40934 颗星和 20962 次复刻，彰显了其强大的社区活力和实用价值。
项目详解
Flowise 的核心理念是“可视化LLM应用开发”。它提供了一个用户友好的图形界面，将复杂的LLM组件（如模型、提示模板、链、代理、工具、向量存储等）抽象为可拖放的节点。用户只需将这些节点连接起来，即可构建出各种复杂的LLM工作流，例如智能客服、内容生成器、知识问答系统、数据分析助手等。这种方式极大地降低了LLM应用的开发难度，使得即使没有深厚编程背景的用户也能快速将创意变为现实。
Flowise 不仅支持主流的LLM提供商（如OpenAI、Hugging Face、Azure OpenAI等），还允许用户集成自定义的LLM模型。它内置了丰富的工具和集成，例如与各种向量数据库（如Chroma、Pinecone、Weaviate等）的连接，以及用于数据加载、文本分割、嵌入生成等功能，为构建RAG（检索增强生成）应用提供了全面的支持。
核心功能
- 直观的拖放界面：通过可视化画布，用户可以轻松组合LLM组件，构建复杂的AI工作流，无需编写代码。
- 丰富的LLM集成：支持多种主流LLM提供商和自定义模型，提供灵活的模型选择。
- 全面的RAG支持：内置文档加载器、文本分割器、嵌入模型和多种向量数据库集成，简化知识问答系统的构建。
- 代理与工具：支持构建智能代理，并为其配备各种工具（如计算器、网页搜索、自定义API调用等），扩展LLM的能力边界。
- 自定义组件：允许开发者通过编写少量代码来创建自定义节点，满足特定业务需求和高级功能。
- API部署与集成：构建好的LLM应用可以一键部署为API接口，方便集成到现有应用程序、网站或聊天机器人中。
- 流式传输支持：支持LLM响应的流式传输，提供更流畅的用户体验。
- 灵活的部署选项：支持多种部署方式，包括本地运行、Docker、云平台（如AWS、Azure、DigitalOcean）等，满足不同用户的需求。
- 社区与生态：拥有活跃的社区和不断增长的集成生态系统，用户可以获取支持、分享经验和发现新的用例。
快速上手
开始使用 Flowise 非常简单。最便捷的方式是通过 npm 全局安装并运行：
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这将启动 Flowise 服务，您可以通过浏览器访问 http://localhost:3000 来打开 Flowise 的可视化界面。在这里，您可以开始拖放节点，连接LLM、提示模板、工具等，构建您的第一个LLM应用。例如，您可以创建一个简单的聊天机器人，连接一个LLM模型和一个聊天历史节点，即可实现基本的对话功能。
如果您希望在Docker环境中运行 Flowise，可以使用以下命令：
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这将使用 Docker Compose 启动 Flowise 服务，方便您在隔离的环境中进行开发和部署。
结论
Flowise 极大地降低了LLM应用的开发门槛，使得无论是开发者、数据科学家还是业务分析师，都能够快速构建和部署强大的AI解决方案。它将复杂的LLM技术封装成易于理解和操作的模块，让用户能够专注于业务逻辑和创新，而不是底层技术的实现细节。如果您希望快速构建、迭代和部署LLM应用，Flowise 绝对是您不可错过的强大工具。
立即访问 https://github.com/FlowiseAI/Flowise，开始您的LLM应用构建之旅，释放AI的无限潜力！
