想要快速搭建一个AI聊天机器人或智能客服，却苦于需要编写复杂的代码？FlowiseAI 这个在GitHub上已收获48.4K星的开源项目，正是为此而生。它的核心理念在于：通过拖拽和连接节点，无需编写一行代码，即可构建功能完整的AI应用，即使是没有编程背景的产品经理也能轻松上手。
FlowiseAI 是什么？
它是一个开源的、基于 LangChain 的可视化工具，专门设计用于快速构建和部署AI应用。无论是构建问答机器人、文档智能助手，还是集成GPT等大模型实现业务流程自动化，都能轻松实现。其界面类似于绘制流程图，您只需将不同的功能模块（如大语言模型、数据库、工具等）拖拽到画布上并进行连接即可。
它能做什么？
- 可视化拖拽搭建：告别传统编码，通过鼠标拖拽即可组合LLM模型、向量数据库、文档处理器和各类工具节点，构建复杂的工作流。
- 广泛的模型与工具集成：无缝支持 OpenAI GPT 系列、Claude、Google PaLM、Azure OpenAI、本地部署的 Ollama 等主流模型。同时，与 Pinecone、Milvus、Weaviate 等向量数据库，以及文件处理（PDF、Word、Markdown）、搜索引擎、计算器等工具轻松集成。
- 实时调试与测试：每个节点的输出结果都可以实时查看，方便您在构建过程中即时验证和调整逻辑，避免在流程全部完成后才发现问题。
- 一键生成API：完成的工作流可以一键发布为REST API接口，您只需复制生成的API地址，即可将其集成到自己的应用程序或服务中调用。
- 对话历史与记忆：内置对话历史记录功能，可以查看和分析用户与AI的完整交互过程，并支持实体记忆，让AI能够记住上下文信息。
为什么选择它？
- 真正的零代码/低代码：完全图形化操作，极大降低了AI应用开发门槛，让产品、运营等非技术角色也能自主构建原型或解决方案。
- 开源且可自托管：项目代码完全开源，您可以根据业务需求进行定制化开发。更重要的是，您可以将其部署在自己的服务器上，确保数据隐私和安全。
- 强大的扩展性：除了丰富的内置组件，您还可以基于其架构开发自定义节点，以适配更独特的业务场景和需求。
- 活跃的社区生态：超过4.8万的GitHub Stars背后是一个活跃的开发者社区。遇到问题容易找到解决方案，同时官方和社区也提供了大量现成的应用模板可供参考和使用。
- 灵活的部署方式：支持Docker、npm安装等多种方式，无论是在本地开发环境还是云端服务器，都能快速完成部署。
如何安装与启动？
使用Docker（最快捷的方式）:
# 一行命令启动
docker run -d \
--name flowise \
-p 3000:3000 \
-v flowise_data:/root/.flowise \
flowiseai/flowise
# 启动后，在浏览器中访问 http://localhost:3000 即可
使用NPM安装:
# 全局安装
npm install -g flowise
# 启动服务
npx flowise start
# 默认访问地址为 http://localhost:3000
从源码运行（用于开发或定制）:
# 克隆仓库
git clone https://github.com/FlowiseAI/Flowise.git
cd Flowise
# 安装依赖
npm install
# 启动开发服务器
npm run dev
安装完成后，打开浏览器访问相应地址，就可以开始您的第一个可视化AI应用搭建了。官方提供了模板市场，其中包含了智能客服、文档问答、SQL查询助手等多种场景的现成模板，您可以基于这些模板进行修改，快速满足自己的需求。
对于生产环境部署，FlowiseAI 也提供了完善的支持，包括环境变量配置、使用外部数据库进行持久化、以及添加登录认证等企业级功能。
项目地址: https://github.com/FlowiseAI/Flowise
对于希望快速验证AI应用想法，或想将大模型能力以低门槛方式集成到业务流程中的开发者和团队来说，FlowiseAI 无疑是一个极具效率的工具。如果您对这类低代码AI开发平台感兴趣，欢迎到 云栈社区 的 开源实战 板块，与更多开发者交流经验和项目实践。 | 
发表于 14 小时前
|
查看: 1|
回复: 0
