Flowise - 轻松构建定制化 LLM 应用
在当今人工智能领域，如何快速有效地构建大语言模型（LLM）应用越来越重要。Flowise 正是应运而生的一个开源项目，通过简单的拖放式用户界面，你可以轻松创建个性化的 LLM 流程。本文将带你快速上手 Flowise，并展示其强大功能。
一、Flowise 简介
Flowise 是一个开源的、基于拖放操作的工具，旨在帮助开发者快速构建定制化的 LLM 应用。它的直观界面降低了开发门槛，使得无论是程序员还是数据科学家，都能轻松地生成各种 LLM 应用。
二、快速入门
前提条件
在安装 Flowise 前，你需要确保系统已经安装了 NodeJS，且版本为 18.15.0 以上。
安装和启动 Flowise
打开终端，执行以下命令安装 Flowise：
npm install -g flowise启动 Flowise：
npx flowise start如果需要设置用户名和密码进行访问：
npx flowise start --FLOWISE_USERNAME=user --FLOWISE_PASSWORD=1234打开浏览器，输入 http://localhost:3000 即可访问。
三、使用 Docker 部署
Flowise 也支持通过 Docker 进行部署，适合开发者在容器中管理应用。
1. 使用 Docker Compose
前往项目根目录的
docker文件夹。复制
.env.example文件并重命名为.env。执行以下命令启动容器：
docker compose up -d若需停止容器：
docker compose stop
2. 使用 Docker Image
构建镜像：
docker build --no-cache -t flowise .运行镜像：
docker run -d --name flowise -p 3000:3000 flowise停止镜像：
docker stop flowise
四、面向开发者的使用指南
Flowise 的代码仓库包含三个主要模块：
server：用于提供 API 逻辑的 Node.js 后端。ui：用于界面的 React 前端。components：集成第三方节点。
开发设置指南
克隆仓库：
git clone https://github.com/FlowiseAI/Flowise.git进入仓库目录：
cd Flowise安装依赖：
pnpm install构建代码：
pnpm build启动应用：
pnpm start在浏览器访问 http://localhost:3000。
如果需要开发环境下的自动刷新功能，请运行：
pnpm dev
五、身份认证
如需设置访问认证，可以在 packages/server 目录下的 .env 文件中添加以下内容：
FLOWISE_USERNAME=user
FLOWISE_PASSWORD=1234
六、环境变量
Flowise 支持自定义环境变量，可通过 .env 文件进行配置，具体信息请查看文档。
七、文档与自托管
Flowise 提供了详细的文档，帮助用户了解应用的功能及配置。更多详细使用说明可以访问 Flowise Docs。
自托管部署选项
- AWS
- Azure
- Digital Ocean
- GCP
- 其他支持平台：Railway、Render、HuggingFace Spaces、Elestio、Sealos、RepoCloud等。
八、Flowise Cloud
如果你希望快速使用 Flowise 而不进行本地部署，可以直接使用托管版本 Flowise Cloud。
九、同类项目介绍
除了 Flowise，还有其他优秀的 LLM 应用构建工具：
- Langchain：提供丰富的工具和预训练模型，用于构建各种语言处理应用。
- OpenAI Codex：由 OpenAI 提供，支持自然语言转换为编程代码，适合开发智能编码应用。
通过本文介绍，相信你已经对 Flowise 有了清晰的了解，并能够快速上手使用它构建 LLM 应用。无论是个人项目还是企业应用，Flowise 都能助你快速构建智能、高效的解决方案。赶快试试吧！