Com utilitzar Flowise AI: Una guia pràctica per crear fluxos de treball LLM ràpidament
Si alguna vegada has desitjat poder dissenyar agents d'IA potents de la mateixa manera que esboces idees en una pissarra blanca (arrossegar, deixar anar, connectar i executar), Flowise AI és exactament això. És una plataforma visual de codi obert per crear fluxos de treball LLM i agents d'IA sense haver de lluitar amb milers de línies de codi. En aquesta guia pràctica i orientada a solucions, aprendràs a instal·lar Flowise AI, connectar models, dissenyar fluxos, depurar-los i desplegar un chatbot o agent funcional a la web.
Al final, tindràs un camí clar des de zero fins a la producció, a més de consells professionals per escalar, protegir i optimitzar els teus projectes de Flowise.
Val la pena destacar: si vols fer una pluja d'idees, documentar o iterar sobre les indicacions i les configuracions de nodes de manera col·laborativa mentre proves idees, Sider.AI pot ser un company útil per a la creació ràpida de prototips i la captura de coneixement. Pots explorar-ho aquí: Què és Flowise AI (i per què és útil)
Flowise AI és una plataforma de desenvolupament d'IA generativa de codi obert que et permet crear agents d'IA i fluxos de treball LLM utilitzant un editor visual basat en nodes. Pensa en Lego per a components d'IA: models, indicacions, memòria, eines (com ara cerca web o crides a l'API), embeddings, emmagatzematges vectorials i analitzadors de sortida. Admet múltiples proveïdors i frameworks, i té com a objectiu fer que el disseny d'agents sigui accessible tant per a desenvolupadors com per a constructors sense codi.
- Editor visual per encadenar LLM, eines, memòria i recuperació
- Suport per a múltiples proveïdors de models i bases de dades vectorials
- Opcions de desplegament d'un sol clic i widgets de xat incrustables
- Codi obert, de manera que pots autoallotjar-te i personalitzar àmpliament
Si prefereixes aprendre mirant, hi ha tutorials de vídeo complets que cobreixen la instal·lació, la creació de chatbots i el desplegament d'agents. També hi ha tutorials actualitzats del 2025 que detallen les opcions de configuració i els conceptes bàsics de la plataforma.
Inici ràpid: Instal·lar Flowise AI
Flowise es pot executar localment o al núvol. La documentació oficial ofereix múltiples camins (Node.js + npm, Docker i patrons d'allotjament gestionat).
Opció A: Node.js + npm (Desenvolupament local)
- Instal·la els prerequisits: Node.js (LTS), npm i Git.
- Crea un projecte i instal·la Flowise:
mkdir flowise-project && cd flowise-project
npm install -g flowise (o utilitza npx en executar)
npx flowise start o flowise start
- Obre la interfície d'usuari a l'URL local que es mostra al teu terminal (sovint `).
Pros: inici ràpid, flexible, ideal per a l'experimentació. Contres: gestió manual de l'entorn.
Opció B: Docker (Local o Servidor)
- Assegura't que Docker i Docker Compose estiguin instal·lats.
- Utilitza la configuració oficial de Docker de la documentació per engegar el contenidor.
Pros: entorn consistent, portàtil, adequat per a servidors. Contres: requereix familiaritat amb Docker.
Opció C: Allotjament al núvol
- Desplega al teu servei de VM o contenidor al núvol preferit utilitzant Docker. Afegeix SSL, un proxy invers (per exemple, Nginx) i variables d'entorn per als secrets.
Consell: Per a l'ús en equip, configura l'autenticació i les còpies de seguretat aviat (es tracta a continuació).
Primer llançament: Configurar les claus de l'API i la configuració
Un cop Flowise estigui en funcionament:
- Vés a Configuració o Configuració de l'entorn.
- Afegeix les claus del proveïdor de models (per exemple, OpenAI, Anthropic, Google, etc.).
- Configura les credencials de la base de dades vectorial si tens previst fer una recuperació (per exemple, Pinecone, Weaviate, Qdrant, PostgreSQL + pgvector).
- Estableix l'emmagatzematge de fitxers, l'autenticació i els URL base per als desplegaments.
Consulta la documentació oficial per a les integracions de proveïdors i les variables d'entorn més actualitzades.
Crea el teu primer flux: Un chatbot RAG útil
Crearem un chatbot de Generació Augmentada per Recuperació (RAG) que respongui preguntes sobre els teus PDF o documents.
Pas 1: Crea un nou flux
- Fes clic a "Nou flux" a la interfície d'usuari de Flowise.
- Dóna-li un nom com
Product-Docs-Assistant.
Pas 2: Afegeix nodes bàsics
- Node LLM: Tria el teu model principal i estableix la temperatura (comença entre 0,2 i 0,4 per a preguntes i respostes factuals).
- Node Prompt: Escriu una sol·licitud del sistema, per exemple,
Ets un assistent concís i útil. Respon a partir del context recuperat.
Si la resposta no està en context, digues "No tinc aquesta informació".
- Node Embeddings: Selecciona el teu model d'embeddings (específic del proveïdor).
- Node Vector Store: Connecta't a Pinecone/Weaviate/Qdrant o a un emmagatzematge local.
- Node Document Loader: Carrega PDF/Markdown/HTML.
- Node Retriever: Configura
top_k (comença amb 3-5) i la mètrica de similitud.
Connecta'ls: Document Loader -> Embeddings -> Vector Store -> Retriever -> Prompt -> LLM -> Output.
Pas 3: Prova i itera
- Utilitza el panell de xat integrat.
- Prova consultes realistes i inspecciona els fragments recuperats.
- Si les respostes estan fora de tema, redueix la
temperatura, perfecciona la sol·licitud i ajusta top_k.
- Si les respostes al·lucinen, limita amb instruccions explícites i afegeix un format de citació a la sol·licitud.
Pas 4: Afegeix memòria (opcional)
- Afegeix un node de memòria (per exemple, ConversationBuffer). Connecta'l entre l'entrada de l'usuari i el LLM per mantenir el context durant múltiples interaccions.
Pas 5: Afegeix eines (opcional)
- Afegeix un node d'eina Web/HTTP per obtenir API (per exemple, preus de productes, obtenció de CRM, accions de calendari).
- Utilitza la configuració de crida de funció/eina perquè el LLM pugui decidir quan invocar l'eina.
Patrons de flux comuns que reutilitzaràs
- Chatbot amb RAG (documents → fragments → recuperació → respostes fonamentades)
- Sortida estructurada (LLM → analitzador JSON) per a canals d'analítica
- Agent amb eines (LLM + nodes d'eines + router) per a tasques autònomes
- Passarel·la de moderació (entrada → moderació → LLM) per a la seguretat
- Router multi-model (classificador → ruta a models especialitzats específics)
Explora plantilles i exemples a la documentació per a un inici més ràpid.
Sol·licituds que funcionen a Flowise
- Rol + restriccions: estableix el to, la brevetat i les regles de rebuig.
- Guia d'eines: defineix quan trucar a quina eina (per exemple, "Si l'usuari pregunta sobre l'estat de la comanda, truca a OrderAPI").
- Format de sortida: especifica esquemes JSON per a l'anàlisi posterior.
- Proteccions RAG: "Només respon a partir del context; si falta, digues que no ho saps."
Fragment d'exemple de sol·licitud del sistema:
Ets un assistent expert en productes.
Utilitza el context recuperat i cita els títols de les seccions quan sigui possible.
Si el context és insuficient, fes una pregunta aclaridora.
Emet una resposta curta i directa (<120 paraules).
Consells per a la preparació de dades per a un millor RAG
- Fragmentació: apunta a 500-1.200 tokens per fragment, superposant-se entre 50 i 150 tokens.
- Neteja: elimina el text estàndard, les capçaleres/peus de pàgina; normalitza els encapçalaments.
- Metadades: afegeix números de pàgina, títols de secció, dates per a una millor filtració.
- Avaluació: mantén un conjunt de control de qualitat per mesurar la precisió de les respostes al llarg del temps.
Depuració: fes que el flux s'expliqui per si mateix
- Activa els registres detallats on estiguin disponibles.
- Inspecciona els documents recuperats per a cada consulta.
- Registra les entrades/sortides de l'eina per detectar càrregues útils mal formades.
- Afegeix un node de protecció per capturar entrades no segures.
Els tutorials de vídeo demostren seqüències de depuració i desplegament d'extrem a extrem si prefereixes visuals guiats.
Desplegament de la teva aplicació Flowise
Tens algunes opcions:
- Incrusta un widget de xat
- Flowise proporciona un script/fragment incrustable perquè puguis afegir el teu chatbot a una pàgina web amb un codi mínim.
- Configura les opcions de branding, missatge inicial i transferència.
- Executa el servidor Flowise en una VM al núvol o en una plataforma de contenidors.
- Afegeix un proxy invers (Nginx/Caddy), HTTPS i estableix variables d'entorn per a la producció.
- Exposa el teu flux com a API i, a continuació, integra'l amb el teu front-end d'aplicació, Slack o un client mòbil.
Consulta la documentació oficial per obtenir els passos de desplegament exactes i les últimes capacitats.
Seguretat, autenticació i governança
- Secrets: emmagatzema les claus de l'API en variables d'entorn o en un gestor de secrets (Vault, SSM, Doppler). No codifiquis mai les claus a les sol·licituds.
- Autenticació: protegeix la teva instància de Flowise (autenticació bàsica, OAuth o darrere de SSO). Restringeix qui pot crear/editar fluxos.
- Limitació de velocitat: aplica límits per usuari i per IP per protegir els pressupostos del model i el temps d'activitat.
- Límits de dades: per a RAG, separa els índexs per inquilí; filtra les metadades per evitar la filtració entre inquilins.
- Registre: saneja la informació d'identificació personal i aplica polítiques de retenció.
Control de costos i rendiment
- Tria els models amb prudència: utilitza models petits/barats per a l'encaminament o la classificació; reserva els models grans per a les respostes finals.
- Emmagatzematge en memòria cau: emmagatzema en memòria cau els resultats d'embeddings; utilitza l'emmagatzematge en memòria cau de respostes per a consultes repetides.
- Ingesta per lots: incrusta documents per lots; paral·leliza de manera segura.
- Pressupost d'eines: limita les crides a eines i afegeix temps d'espera.
- Monitoratge: fes un seguiment dels tokens, la latència i la qualitat de les respostes al llarg del temps.
Extensió de Flowise: nodes i integracions personalitzats
- Crea nodes personalitzats per a les teves API internes o eines propietaries.
- Afegeix analitzadors especialitzats (per exemple, OCR de factures → camps estructurats → validació LLM).
- Integra't amb la teva pila de dades (Snowflake, BigQuery) mitjançant connectors i nodes de funció.
Consulta les guies per a desenvolupadors i els exemples de la documentació per obtenir patrons de creació de nodes.
Resolució de problemes: solucions ràpides a problemes comuns
- El flux no s'inicia: comprova les variables d'entorn i les claus de l'API del model.
- Respostes dolentes: redueix la temperatura, millora la fragmentació i ajusta les sol·licituds.
- No es recupera res: valida el model d'embeddings i la connectivitat de la base de dades vectorial; comprova els noms i els espais de noms de l'índex.
- Les crides a eines fallen: inspecciona la forma de la sol·licitud/resposta de l'eina; registra i valida els esquemes JSON.
- Problemes de desplegament web: confirma la configuració del proxy invers, la configuració de CORS i els certificats HTTPS.
Per obtenir una visió general visual pas a pas de la configuració i les primeres dificultats, mira una introducció i un tutorial de configuració actualitzats.
Exemple: enviament d'un assistent de documentació en una setmana
Aquí teniu un full de ruta pragmàtic que pots copiar:
- Dia 1: Instal·la Flowise (Docker), configura el repositori del projecte, configura OpenAI (o el teu proveïdor de models) i connecta una base de dades vectorial.
- Dia 2: Crea un flux RAG base amb els teus 10 documents principals. Crea sol·licituds, prova més de 30 preguntes representatives i ajusta la configuració de recuperació.
- Dia 3: Afegeix nodes de memòria i eines (per exemple, API de preus). Crea restriccions per a les crides a eines.
- Dia 4: Crea un widget web segur; afegeix el registre anònim. Llança un pilot intern.
- Dia 5: Recopila comentaris, soluciona casos de fallada, afegeix més documents i ajusta les sol·licituds.
Per cert, si iteres rutinàriament les sol·licituds, mantens un registre de canvis i compares les sortides, Sider.AI pot agilitzar aquest flux de treball mantenint els casos de prova, les notes i les comparacions de versions en un sol lloc mentre perfecciones els teus nodes i sol·licituds de Flowise (https://sider.ai/). Patrons avançats per provar a continuació
- Orquestració multiagent: utilitza un router/classificador per enviar tasques a agents especialitzats.
- Cerca híbrida: combina la recuperació de paraules clau + vectors per obtenir una major precisió.
- Proteccions amb moderació + polítiques: aplica regles de contingut abans i després del LLM.
- Predicció estructurada: força els esquemes JSON i valida amb un node d'analitzador abans de presentar els resultats.
- Arnés d'avaluació: afegeix un flux d'avaluació ocult que s'executa cada nit al teu conjunt de control de qualitat i publica una puntuació a Slack.
Conclusions clau
- Flowise AI permet dissenyar, provar i desplegar fluxos de treball LLM visualment de manera ràpida.
- Comença de manera senzilla: un LLM + Prompt + Retriever pot resoldre moltes tasques de suport i coneixement.
- Inverteix en la preparació de dades, les restriccions de sol·licituds i l'observabilitat per obtenir resultats fiables.
- Protegeix la teva instància i gestiona rigorosament les claus de l'API i els límits d'inquilins.
- Utilitza els embeddings i la configuració de recuperació com a palanques per a la qualitat i el cost.
- Aprèn enviant: els tutorials i els vídeos poden accelerar el teu primer llançament.
FAQ
P1: Per a què s'utilitza Flowise AI?
Flowise AI és una plataforma visual de codi obert per crear fluxos de treball LLM i agents d'IA. Pots encadenar models, eines, memòria i recuperació per crear chatbots, assistents i automatitzacions sense una codificació pesada.
P2: Com instal·lo i inicio Flowise AI?
Pots instal·lar-lo mitjançant Node.js (npm) o executar-lo amb Docker, i després iniciar la interfície d'usuari localment i afegir les teves claus de l'API. La documentació oficial proporciona detalls pas a pas sobre la configuració i la configuració.
P3: Pot Flowise AI connectar-se als meus documents per a RAG?
Sí. Utilitza carregadors de documents, embeddings i un emmagatzematge vectorial per habilitar la generació augmentada per recuperació. Configura les mides dels fragments, les metadades i la configuració de recuperació per obtenir els millors resultats.
P4: Com desplego un chatbot de Flowise al meu lloc web?
Incrusta el fragment de widget de xat proporcionat o exposa el teu flux com a API i connecta'l al teu frontend. Per a la producció, afegeix HTTPS, autenticació i limitació de velocitat.
P5: Quins models funcionen amb Flowise AI?
Flowise admet múltiples proveïdors (per exemple, OpenAI i altres) i bases de dades vectorials comunes. Consulta la documentació per obtenir les últimes integracions i variables d'entorn.
