Flowise AI ಅನ್ನು ಹೇಗೆ ಬಳಸುವುದು: LLM ಕಾರ್ಯಪ್ರವಾಹಗಳನ್ನು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ನಿರ್ಮಿಸಲು ಒಂದು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ
ನೀವು ಬೋರ್ಡ್ ಮೇಲೆ ಆಲೋಚನೆಗಳನ್ನು ಸ್ಕೆಚ್ ಮಾಡುವ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಶಕ್ತಿಯುತ AI ಏಜೆಂಟ್ಗಳನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗಿದ್ದರೆ—ಎಳೆದು ಹಾಕುವುದು, ಬಿಡುವುದು, ವೈರ್ ಮಾಡುವುದು ಮತ್ತು ರನ್ ಮಾಡುವುದು—Flowise AI ನಿಖರವಾಗಿ ಅದನ್ನೇ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಇದು ಸಾವಿರಾರು ಸಾಲುಗಳ ಕೋಡ್ನೊಂದಿಗೆ ಹೋರಾಡದೆ LLM ಕಾರ್ಯಪ್ರವಾಹಗಳು ಮತ್ತು AI ಏಜೆಂಟ್ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಒಂದು ದೃಶ್ಯ, ಮುಕ್ತ-ಮೂಲ ವೇದಿಕೆಯಾಗಿದೆ. ಈ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ, ಪರಿಹಾರ-ಆಧಾರಿತ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿಯಲ್ಲಿ, Flowise AI ಅನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸುವುದು, ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಸಂಪರ್ಕಿಸುವುದು, ಹರಿವುಗಳನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸುವುದು, ಅವುಗಳನ್ನು ಡೀಬಗ್ ಮಾಡುವುದು ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವ ಚಾಟ್ಬಾಟ್ ಅಥವಾ ಏಜೆಂಟ್ ಅನ್ನು ವೆಬ್ಗೆ ನಿಯೋಜಿಸುವುದು ಹೇಗೆ ಎಂದು ನೀವು ಕಲಿಯುವಿರಿ.
ಅಂತಿಮವಾಗಿ, ಶೂನ್ಯದಿಂದ ಉತ್ಪಾದನೆಯವರೆಗೆ ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ಮಾರ್ಗವನ್ನು ನೀವು ಹೊಂದಿರುತ್ತೀರಿ—ಜೊತೆಗೆ ನಿಮ್ಮ Flowise ಯೋಜನೆಗಳನ್ನು ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್, ಸುರಕ್ಷಿತಗೊಳಿಸುವ ಮತ್ತು ಆಪ್ಟಿಮೈಜ್ ಮಾಡುವ ಕುರಿತು ವೃತ್ತಿಪರ ಸಲಹೆಗಳು.
ಗಮನಿಸಬೇಕಾದ ಅಂಶ: ನೀವು ಆಲೋಚನೆಗಳನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸುವಾಗ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ಗಳು ಮತ್ತು ನೋಡ್ ಕಾನ್ಫಿಗರೇಶನ್ಗಳ ಕುರಿತು ಸಾಮೂಹಿಕವಾಗಿ ಚರ್ಚಿಸಲು, ದಾಖಲಿಸಲು ಅಥವಾ ಪುನರಾವರ್ತಿಸಲು ಬಯಸಿದರೆ, Sider.AI ತ್ವರಿತ ಮೂಲಮಾದರಿ ಮತ್ತು ಜ್ಞಾನ ಸೆರೆಹಿಡಿಯುವಿಕೆಗೆ ಸೂಕ್ತವಾದ ಸಹಾಯಕರಾಗಬಹುದು. ನೀವು ಅದನ್ನು ಇಲ್ಲಿ ಅನ್ವೇಷಿಸಬಹುದು: Flowise AI ಎಂದರೇನು (ಮತ್ತು ಅದು ಏಕೆ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ)
Flowise AI ಒಂದು ಮುಕ್ತ-ಮೂಲ ಉತ್ಪಾದಕ AI ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ವೇದಿಕೆಯಾಗಿದ್ದು, ಇದು ನೋಡ್-ಆಧಾರಿತ ದೃಶ್ಯ ಸಂಪಾದಕವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು AI ಏಜೆಂಟ್ಗಳು ಮತ್ತು LLM ಕಾರ್ಯಪ್ರವಾಹಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ನಿಮಗೆ ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. AI ಘಟಕಗಳಿಗೆ ಲೆಗೊವನ್ನು ಯೋಚಿಸಿ: ಮಾದರಿಗಳು, ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ಗಳು, ಮೆಮೊರಿ, ಪರಿಕರಗಳು (ವೆಬ್ ಹುಡುಕಾಟ ಅಥವಾ API ಕರೆಗಳಂತಹವು), ಎಂಬೆಡಿಂಗ್ಗಳು, ವೆಕ್ಟರ್ ಸ್ಟೋರ್ಗಳು ಮತ್ತು ಔಟ್ಪುಟ್ ಪಾರ್ಸರ್ಗಳು. ಇದು ಬಹು ಪೂರೈಕೆದಾರರು ಮತ್ತು ಚೌಕಟ್ಟುಗಳನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಡೆವಲಪರ್ಗಳು ಮತ್ತು ನೋ-ಕೋಡ್ ಬಿಲ್ಡರ್ಗಳಿಗೆ ಏಜೆಂಟ್ ವಿನ್ಯಾಸವನ್ನು ಸುಲಭಗೊಳಿಸುವ ಗುರಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ.
- LLM ಗಳು, ಪರಿಕರಗಳು, ಮೆಮೊರಿ ಮತ್ತು ರಿಟ್ರೈವಲ್ ಅನ್ನು ಸರಪಳಿಯಲ್ಲಿ ಜೋಡಿಸಲು ದೃಶ್ಯ ಸಂಪಾದಕ
- ಬಹು ಮಾದರಿ ಪೂರೈಕೆದಾರರು ಮತ್ತು ವೆಕ್ಟರ್ ಡೇಟಾಬೇಸ್ಗಳಿಗೆ ಬೆಂಬಲ
- ಒಂದು-ಕ್ಲಿಕ್-ಇಶ್ ನಿಯೋಜನೆ ಆಯ್ಕೆಗಳು ಮತ್ತು ಎಂಬೆಡ್ ಮಾಡಬಹುದಾದ ಚಾಟ್ ವಿಜೆಟ್ಗಳು
- ಮುಕ್ತ-ಮೂಲ, ಆದ್ದರಿಂದ ನೀವು ಸ್ವಯಂ-ಹೋಸ್ಟ್ ಮಾಡಬಹುದು ಮತ್ತು ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಕಸ್ಟಮೈಸ್ ಮಾಡಬಹುದು
ವೀಕ್ಷಿಸುವ ಮೂಲಕ ಕಲಿಯಲು ನೀವು ಬಯಸಿದರೆ, ಅನುಸ್ಥಾಪನೆ, ಚಾಟ್ಬಾಟ್ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಏಜೆಂಟ್ಗಳನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಪೂರ್ಣ ವೀಡಿಯೊ ವಾಕ್-ಥ್ರೂಗಳಿವೆ. ಸೆಟಪ್ ಆಯ್ಕೆಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ ಮೂಲಭೂತ ಅಂಶಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸುವ ನವೀಕರಿಸಿದ 2025 ಟ್ಯುಟೋರಿಯಲ್ಗಳು ಸಹ ಇವೆ.
ತ್ವರಿತ ಪ್ರಾರಂಭ: Flowise AI ಅನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಿ
Flowise ಅನ್ನು ಸ್ಥಳೀಯವಾಗಿ ಅಥವಾ ಕ್ಲೌಡ್ನಲ್ಲಿ ರನ್ ಮಾಡಬಹುದು. ಅಧಿಕೃತ ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ಗಳು ಬಹು ಮಾರ್ಗಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತವೆ (Node.js + npm, Docker, ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಿಸಿದ ಹೋಸ್ಟಿಂಗ್ ಮಾದರಿಗಳು).
ಆಯ್ಕೆ A: Node.js + npm (ಸ್ಥಳೀಯ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ)
- ಪೂರ್ವಾಪೇಕ್ಷಿತಗಳನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಿ: Node.js (LTS), npm, ಮತ್ತು Git.
- ಯೋಜನೆಯನ್ನು ರಚಿಸಿ ಮತ್ತು Flowise ಅನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಿ:
mkdir flowise-project && cd flowise-project
npm install -g flowise (ಚಾಲನೆ ಮಾಡುವಾಗ npx ಬಳಸಿ)
- ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಅನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ:
npx flowise start ಅಥವಾ flowise start
- ನಿಮ್ಮ ಟರ್ಮಿನಲ್ನಲ್ಲಿ ತೋರಿಸಿರುವ ಸ್ಥಳೀಯ URL ನಲ್ಲಿ UI ಅನ್ನು ತೆರೆಯಿರಿ (ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ `).
ಸಾಧಕ: ಪ್ರಾರಂಭಿಸಲು ವೇಗ, ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವ, ಪ್ರಯೋಗಕ್ಕೆ ಉತ್ತಮ. ಅನಾನುಕೂಲಗಳು: ಕೈಪಿಡಿ ಪರಿಸರ ನಿರ್ವಹಣೆ.
ಆಯ್ಕೆ B: Docker (ಸ್ಥಳೀಯ ಅಥವಾ ಸರ್ವರ್)
- Docker ಮತ್ತು Docker Compose ಅನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಲಾಗಿದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ.
- ಕಂಟೇನರ್ ಅನ್ನು ಸ್ಪಿನ್ ಮಾಡಲು ಡಾಕ್ಸ್ನಿಂದ ಅಧಿಕೃತ Docker ಕಾನ್ಫಿಗರೇಶನ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿ.
ಸಾಧಕ: ಸ್ಥಿರವಾದ ಪರಿಸರ, ಪೋರ್ಟಬಲ್, ಸರ್ವರ್ಗಳಿಗೆ ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ. ಅನಾನುಕೂಲಗಳು: Docker ಪರಿಚಿತತೆಯ ಅಗತ್ಯವಿದೆ.
ಆಯ್ಕೆ C: ಕ್ಲೌಡ್ ಹೋಸ್ಟಿಂಗ್
- Docker ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ನಿಮ್ಮ ಆದ್ಯತೆಯ ಕ್ಲೌಡ್ VM ಅಥವಾ ಕಂಟೇನರ್ ಸೇವೆಗೆ ನಿಯೋಜಿಸಿ. SSL, ರಿವರ್ಸ್ ಪ್ರಾಕ್ಸಿ (ಉದಾ., Nginx), ಮತ್ತು ರಹಸ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ ಪರಿಸರ ವೇರಿಯೇಬಲ್ಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಿ.
ಸಲಹೆ: ತಂಡದ ಬಳಕೆಗಾಗಿ, ದೃಢೀಕರಣ ಮತ್ತು ಬ್ಯಾಕಪ್ಗಳನ್ನು ಮೊದಲೇ ಹೊಂದಿಸಿ (ಕೆಳಗೆ ವಿವರಿಸಲಾಗಿದೆ).
ಮೊದಲ ಪ್ರಾರಂಭ: API ಕೀಗಳು ಮತ್ತು ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್ಗಳನ್ನು ಕಾನ್ಫಿಗರ್ ಮಾಡಿ
Flowise ಚಾಲನೆಯಲ್ಲಿರುವಾಗ:
- ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್ಗಳು ಅಥವಾ ಪರಿಸರ ಸಂರಚನೆಗೆ ಹೋಗಿ.
- ಮಾದರಿ ಪೂರೈಕೆದಾರ ಕೀಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಿ (ಉದಾ., OpenAI, Anthropic, Google, ಇತ್ಯಾದಿ).
- ನೀವು ರಿಟ್ರೈವಲ್ ಮಾಡಲು ಯೋಜಿಸಿದರೆ ವೆಕ್ಟರ್ DB ರುಜುವಾತುಗಳನ್ನು ಕಾನ್ಫಿಗರ್ ಮಾಡಿ (ಉದಾ., Pinecone, Weaviate, Qdrant, PostgreSQL + pgvector).
- ನಿಯೋಜನೆಗಳಿಗಾಗಿ ಫೈಲ್ ಸಂಗ್ರಹಣೆ, ದೃಢೀಕರಣ ಮತ್ತು ಮೂಲ URL ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಸಿ.
ನವೀಕೃತ ಪೂರೈಕೆದಾರ ಏಕೀಕರಣಗಳು ಮತ್ತು ಪರಿಸರ ವೇರಿಯೇಬಲ್ಗಳಿಗಾಗಿ ಅಧಿಕೃತ ಡಾಕ್ಸ್ಗಳನ್ನು ನೋಡಿ.
ನಿಮ್ಮ ಮೊದಲ ಫ್ಲೋ ಅನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಿ: ಸಹಾಯಕ RAG ಚಾಟ್ಬಾಟ್
ನಿಮ್ಮ PDF ಗಳು ಅಥವಾ ಡಾಕ್ಸ್ಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ ಉತ್ತರಿಸುವ ರಿಟ್ರೈವಲ್-ಆಗ್ಮೆಂಟೆಡ್ ಜನರೇಷನ್ (RAG) ಚಾಟ್ಬಾಟ್ ಅನ್ನು ನಾವು ತಯಾರಿಸುತ್ತೇವೆ.
ಹಂತ 1: ಹೊಸ ಫ್ಲೋ ಅನ್ನು ರಚಿಸಿ
- Flowise UI ನಲ್ಲಿ “ಹೊಸ ಫ್ಲೋ” ಕ್ಲಿಕ್ ಮಾಡಿ.
ಉತ್ಪನ್ನ-ಡಾಕ್ಸ್-ಅಸಿಸ್ಟೆಂಟ್ ನಂತಹ ಹೆಸರನ್ನು ನೀಡಿ.
ಹಂತ 2: ಕೋರ್ ನೋಡ್ಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಿ
- LLM ನೋಡ್: ನಿಮ್ಮ ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಆರಿಸಿ ಮತ್ತು ತಾಪಮಾನವನ್ನು ಹೊಂದಿಸಿ (ವಾಸ್ತವಿಕ QA ಗಾಗಿ 0.2–0.4 ರಿಂದ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ).
- ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ನೋಡ್: ಸಿಸ್ಟಮ್ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಅನ್ನು ಬರೆಯಿರಿ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ,
ನೀವು ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತ, ಸಹಾಯಕ ಸಹಾಯಕರು. ಹಿಂಪಡೆದ ಸಂದರ್ಭದಿಂದ ಉತ್ತರಿಸಿ.
ಉತ್ತರವು ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಇಲ್ಲದಿದ್ದರೆ, “ನನ್ನ ಬಳಿ ಆ ಮಾಹಿತಿ ಇಲ್ಲ” ಎಂದು ಹೇಳಿ.
- ಎಂಬೆಡಿಂಗ್ಸ್ ನೋಡ್: ನಿಮ್ಮ ಎಂಬೆಡಿಂಗ್ಸ್ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿ (ಪೂರೈಕೆದಾರ-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ).
- ವೆಕ್ಟರ್ ಸ್ಟೋರ್ ನೋಡ್: Pinecone/Weaviate/Qdrant ಅಥವಾ ಸ್ಥಳೀಯ ಸ್ಟೋರ್ಗೆ ಸಂಪರ್ಕಪಡಿಸಿ.
- ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ ಲೋಡರ್ ನೋಡ್: PDF ಗಳು/ಮಾರ್ಕ್ಡೌನ್/HTML ಅನ್ನು ಅಪ್ಲೋಡ್ ಮಾಡಿ.
- ರಿಟ್ರೈವರ್ ನೋಡ್:
top_k ಅನ್ನು ಕಾನ್ಫಿಗರ್ ಮಾಡಿ (3–5 ರಿಂದ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ) ಮತ್ತು ಹೋಲಿಕೆ ಮೆಟ್ರಿಕ್.
ಅವುಗಳನ್ನು ವೈರ್ ಮಾಡಿ: ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ ಲೋಡರ್ -> ಎಂಬೆಡಿಂಗ್ಸ್ -> ವೆಕ್ಟರ್ ಸ್ಟೋರ್ -> ರಿಟ್ರೈವರ್ -> ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ -> LLM -> ಔಟ್ಪುಟ್.
ಹಂತ 3: ಪರೀಕ್ಷಿಸಿ ಮತ್ತು ಪುನರಾವರ್ತಿಸಿ
- ಅಂತರ್ಗತ ಚಾಟ್ ಪ್ಯಾನೆಲ್ ಬಳಸಿ.
- ವಾಸ್ತವಿಕ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಪ್ರಯತ್ನಿಸಿ ಮತ್ತು ಹಿಂಪಡೆದ ಚಂಕ್ಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ.
- ಉತ್ತರಗಳು ವಿಷಯದಿಂದ ಹೊರಗಿದ್ದರೆ,
ತಾಪಮಾನವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಿ, ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಅನ್ನು ಪರಿಷ್ಕರಿಸಿ ಮತ್ತು top_k ಅನ್ನು ಹೊಂದಿಸಿ.
- ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳು ಭ್ರಮೆಯಾಗಿದ್ದರೆ, ಸ್ಪಷ್ಟ ಸೂಚನೆಗಳೊಂದಿಗೆ ನಿರ್ಬಂಧಿಸಿ ಮತ್ತು ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ಗೆ ಉಲ್ಲೇಖ ಸ್ವರೂಪವನ್ನು ಸೇರಿಸಿ.
ಹಂತ 4: ಮೆಮೊರಿಯನ್ನು ಸೇರಿಸಿ (ಐಚ್ಛಿಕ)
- ಮೆಮೊರಿ ನೋಡ್ ಅನ್ನು ಸೇರಿಸಿ (ಉದಾ., ಸಂಭಾಷಣೆ ಬಫರ್). ಬಹು ತಿರುವುಗಳಲ್ಲಿ ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ಕಾಪಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಬಳಕೆದಾರರ ಇನ್ಪುಟ್ ಮತ್ತು LLM ನಡುವೆ ಅದನ್ನು ಸಂಪರ್ಕಿಸಿ.
ಹಂತ 5: ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಿ (ಐಚ್ಛಿಕ)
- API ಗಳನ್ನು ತರಲು ವೆಬ್/HTTP ಪರಿಕರ ನೋಡ್ ಅನ್ನು ಸೇರಿಸಿ (ಉದಾ., ಉತ್ಪನ್ನ ಬೆಲೆ, CRM ಫೆಚ್, ಕ್ಯಾಲೆಂಡರ್ ಕ್ರಿಯೆಗಳು).
- ಕಾರ್ಯ/ಪರಿಕರ ಕರೆ ಕಾನ್ಫಿಗರೇಶನ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿ ಆದ್ದರಿಂದ ಪರಿಕರವನ್ನು ಯಾವಾಗ ಆಹ್ವಾನಿಸಬೇಕೆಂದು LLM ನಿರ್ಧರಿಸಬಹುದು.
ನೀವು ಮರುಬಳಕೆ ಮಾಡುವ ಸಾಮಾನ್ಯ ಫ್ಲೋ ಮಾದರಿಗಳು
- RAG ನೊಂದಿಗೆ ಚಾಟ್ಬಾಟ್ (ಡಾಕ್ಸ್ → ಚಂಕ್ಗಳು → ರಿಟ್ರೈವಲ್ → ಗ್ರೌಂಡೆಡ್ ಉತ್ತರಗಳು)
- ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಪೈಪ್ಲೈನ್ಗಳಿಗಾಗಿ ರಚನಾತ್ಮಕ ಔಟ್ಪುಟ್ (LLM → JSON ಪಾರ್ಸರ್)
- ಸ್ವಾಯತ್ತ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ ಪರಿಕರಗಳೊಂದಿಗೆ ಏಜೆಂಟ್ (LLM + ಪರಿಕರ ನೋಡ್ಗಳು + ರೂಟರ್)
- ಸುರಕ್ಷತೆಗಾಗಿ ಮಾಡರೇಶನ್ ಗೇಟ್ವೇ (ಇನ್ಪುಟ್ → ಮಾಡರೇಶನ್ → LLM)
- ಬಹು-ಮಾದರಿ ರೂಟರ್ (ವರ್ಗೀಕರಣಕಾರ → ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವಿಶೇಷ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ಮಾರ್ಗ)
ವೇಗವಾಗಿ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಲು ಡಾಕ್ಸ್ಗಳಲ್ಲಿ ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ಗಳು ಮತ್ತು ಉದಾಹರಣೆಗಳನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸಿ.
Flowise ನಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವ ಪ್ರಾಂಪ್ಟಿಂಗ್
- ಪಾತ್ರ + ನಿರ್ಬಂಧಗಳು: ಟೋನ್, ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತತೆ ಮತ್ತು ನಿರಾಕರಣೆ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಸಿ.
- ಪರಿಕರ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನ: ಯಾವ ಪರಿಕರವನ್ನು ಯಾವಾಗ ಕರೆಯಬೇಕೆಂದು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಿ (ಉದಾ., “ಬಳಕೆದಾರರು ಆರ್ಡರ್ ಸ್ಥಿತಿಯ ಬಗ್ಗೆ ಕೇಳಿದರೆ, OrderAPI ಅನ್ನು ಕರೆ ಮಾಡಿ”).
- ಔಟ್ಪುಟ್ ಸ್ವರೂಪ: ಕೆಳಮುಖ ಪಾರ್ಸಿಂಗ್ಗಾಗಿ JSON ಸ್ಕೀಮಾಗಳನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸಿ.
- RAG ಗಾರ್ಡ್ರೈಲ್ಗಳು: “ಸಂದರ್ಭದಿಂದ ಮಾತ್ರ ಉತ್ತರಿಸಿ; ಕಾಣೆಯಾಗಿದ್ದರೆ, ನನಗೆ ಗೊತ್ತಿಲ್ಲ ಎಂದು ಹೇಳಿ.”
ಉದಾಹರಣೆ ಸಿಸ್ಟಮ್ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ತುಣುಕು:
ನೀವು ಉತ್ಪನ್ನ ತಜ್ಞ ಸಹಾಯಕರು.
ಹಿಂಪಡೆದ ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ಬಳಸಿ ಮತ್ತು ಸಾಧ್ಯವಾದಾಗ ವಿಭಾಗದ ಶೀರ್ಷಿಕೆಗಳನ್ನು ಉಲ್ಲೇಖಿಸಿ.
ಸಂದರ್ಭವು ಸಾಕಷ್ಟಿಲ್ಲದಿದ್ದರೆ, ಸ್ಪಷ್ಟೀಕರಣ ಪ್ರಶ್ನೆಯನ್ನು ಕೇಳಿ.
ಸಣ್ಣ, ನೇರವಾದ ಉತ್ತರವನ್ನು ನೀಡಿ (<120 ಪದಗಳು).
ಉತ್ತಮ RAG ಗಾಗಿ ಡೇಟಾ ಸಿದ್ಧತೆ ಸಲಹೆಗಳು
- ಚಂಕಿಂಗ್: ಪ್ರತಿ ಚಂಕ್ಗೆ 500–1,200 ಟೋಕನ್ಗಳನ್ನು ಗುರಿಯಾಗಿಸಿ, 50–150 ಟೋಕನ್ಗಳಿಂದ ಅತಿಕ್ರಮಿಸಿ.
- ಸ್ವಚ್ಛತೆ: ಬಾಯ್ಲರ್ಪ್ಲೇಟ್, ಹೆಡರ್ಗಳು/ಫೂಟರ್ಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕಿ; ಶೀರ್ಷಿಕೆಗಳನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಿಸಿ.
- ಮೆಟಾಡೇಟಾ: ಉತ್ತಮ ಫಿಲ್ಟರಿಂಗ್ಗಾಗಿ ಪುಟ ಸಂಖ್ಯೆಗಳು, ವಿಭಾಗದ ಶೀರ್ಷಿಕೆಗಳು, ದಿನಾಂಕಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಿ.
- ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ: ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ಉತ್ತರದ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಅಳೆಯಲು QA ಸೆಟ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಿ.
ಡೀಬಗ್ ಮಾಡುವುದು: ಫ್ಲೋ ಸ್ವತಃ ವಿವರಿಸುವಂತೆ ಮಾಡಿ
- ಲಭ್ಯವಿರುವಲ್ಲಿ ವಾಕ್ಚಾತುರ್ಯದ ಲಾಗ್ಗಳನ್ನು ಆನ್ ಮಾಡಿ.
- ಪ್ರತಿ ಪ್ರಶ್ನೆಗೆ ಹಿಂಪಡೆದ ದಾಖಲೆಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ.
- ರೂಪಿಸಲಾಗದ ಪೇಲೋಡ್ಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಪರಿಕರ ಇನ್ಪುಟ್ಗಳು/ಔಟ್ಪುಟ್ಗಳನ್ನು ಲಾಗ್ ಮಾಡಿ.
- ಅಸುರಕ್ಷಿತ ಇನ್ಪುಟ್ಗಳನ್ನು ಹಿಡಿಯಲು ಗಾರ್ಡ್ರೈಲ್ ನೋಡ್ ಅನ್ನು ಸೇರಿಸಿ.
ನೀವು ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿತ ದೃಶ್ಯಗಳನ್ನು ಬಯಸಿದರೆ ವೀಡಿಯೊ ವಾಕ್-ಥ್ರೂಗಳು ಎಂಡ್-ಟು-ಎಂಡ್ ಡೀಬಗ್ ಮಾಡುವುದು ಮತ್ತು ನಿಯೋಜನೆ ಅನುಕ್ರಮಗಳನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸುತ್ತವೆ.
ನಿಮ್ಮ Flowise ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಅನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸುವುದು
ನೀವು ಕೆಲವು ಆಯ್ಕೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದೀರಿ:
- ಚಾಟ್ ವಿಜೆಟ್ ಅನ್ನು ಎಂಬೆಡ್ ಮಾಡಿ
- Flowise ಎಂಬೆಡ್ ಮಾಡಬಹುದಾದ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್/ತುಣುಕನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ ಆದ್ದರಿಂದ ನೀವು ನಿಮ್ಮ ಚಾಟ್ಬಾಟ್ ಅನ್ನು ಕನಿಷ್ಠ ಕೋಡ್ನೊಂದಿಗೆ ವೆಬ್ ಪುಟಕ್ಕೆ ಸೇರಿಸಬಹುದು.
- ಬ್ರ್ಯಾಂಡಿಂಗ್, ಆರಂಭಿಕ ಸಂದೇಶ ಮತ್ತು ಹ್ಯಾಂಡಾಫ್ ಆಯ್ಕೆಗಳನ್ನು ಕಾನ್ಫಿಗರ್ ಮಾಡಿ.
- ಕ್ಲೌಡ್ VM ಅಥವಾ ಕಂಟೇನರ್ ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ನಲ್ಲಿ Flowise ಸರ್ವರ್ ಅನ್ನು ರನ್ ಮಾಡಿ.
- ರಿವರ್ಸ್ ಪ್ರಾಕ್ಸಿ (Nginx/Caddy), HTTPS ಅನ್ನು ಸೇರಿಸಿ ಮತ್ತು ಉತ್ಪಾದನೆಗಾಗಿ ಪರಿಸರ ವೇರಿಯೇಬಲ್ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಸಿ.
- ನಿಮ್ಮ ಫ್ಲೋ ಅನ್ನು API ಆಗಿ ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸಿ, ನಂತರ ನಿಮ್ಮ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಫ್ರಂಟ್-ಎಂಡ್, Slack ಅಥವಾ ಮೊಬೈಲ್ ಕ್ಲೈಂಟ್ನೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸಿ.
ನಿಖರವಾದ ನಿಯೋಜನೆ ಹಂತಗಳು ಮತ್ತು ಇತ್ತೀಚಿನ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ ಅಧಿಕೃತ ಡಾಕ್ಸ್ಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ.
ಸುರಕ್ಷತೆ, ದೃಢೀಕರಣ ಮತ್ತು ಆಡಳಿತ
- ರಹಸ್ಯಗಳು: API ಕೀಗಳನ್ನು ಪರಿಸರ ವೇರಿಯೇಬಲ್ಗಳಲ್ಲಿ ಅಥವಾ ರಹಸ್ಯಗಳ ನಿರ್ವಾಹಕದಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸಿ (Vault, SSM, Doppler). ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ಗಳಲ್ಲಿ ಕೀಗಳನ್ನು ಎಂದಿಗೂ ಹಾರ್ಡ್ಕೋಡ್ ಮಾಡಬೇಡಿ.
- ದೃಢೀಕರಣ: ನಿಮ್ಮ Flowise ನಿದರ್ಶನವನ್ನು ರಕ್ಷಿಸಿ (ಮೂಲ ದೃಢೀಕರಣ, OAuth, ಅಥವಾ SSO ಹಿಂದೆ). ಫ್ಲೋಗಳನ್ನು ಯಾರು ರಚಿಸಬಹುದು/ಸಂಪಾದಿಸಬಹುದು ಎಂಬುದನ್ನು ನಿರ್ಬಂಧಿಸಿ.
- ದರ ಮಿತಿ: ಮಾದರಿ ಬಜೆಟ್ಗಳು ಮತ್ತು ಅಪ್ಟೈಮ್ ಅನ್ನು ರಕ್ಷಿಸಲು ಪ್ರತಿ-ಬಳಕೆದಾರ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿ-IP ಮಿತಿಗಳನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಿ.
- ಡೇಟಾ ಗಡಿಗಳು: RAG ಗಾಗಿ, ಸೂಚ್ಯಂಕಗಳನ್ನು ಬಾಡಿಗೆದಾರರಿಂದ ಬೇರ್ಪಡಿಸಿ; ಅಡ್ಡ-ಬಾಡಿಗೆದಾರರ ಸೋರಿಕೆಯನ್ನು ತಡೆಗಟ್ಟಲು ಮೆಟಾಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ಫಿಲ್ಟರ್ ಮಾಡಿ.
- ಲಾಗ್ ಮಾಡುವುದು: PII ಅನ್ನು ಸ್ವಚ್ಛಗೊಳಿಸಿ ಮತ್ತು ಧಾರಣ ನೀತಿಗಳನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಿ.
ವೆಚ್ಚ ನಿಯಂತ್ರಣ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ
- ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆಯಿಂದ ಆರಿಸಿ: ರೂಟಿಂಗ್ ಅಥವಾ ವರ್ಗೀಕರಣಕ್ಕಾಗಿ ಸಣ್ಣ/ಅಗ್ಗದ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ; ಅಂತಿಮ ಉತ್ತರಗಳಿಗಾಗಿ ದೊಡ್ಡ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಕಾಯ್ದಿರಿಸಿ.
- ಕ್ಯಾಶಿಂಗ್: ಎಂಬೆಡಿಂಗ್ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಿ; ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಕ್ಯಾಶಿಂಗ್ ಬಳಸಿ.
- ಬ್ಯಾಚ್ ಇಂಜೆಕ್ಷನ್: ದಾಖಲೆಗಳನ್ನು ಬ್ಯಾಚ್ಗಳಲ್ಲಿ ಎಂಬೆಡ್ ಮಾಡಿ; ಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿ ಸಮಾನಾಂತರಗೊಳಿಸಿ.
- ಪರಿಕರ ಬಜೆಟ್: ಪರಿಕರ ಕರೆಗಳನ್ನು ಮಿತಿ ಮಾಡಿ ಮತ್ತು ಸಮಯ ಮೀರಿದ ಮಿತಿಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಿ.
- ಮಾನಿಟರಿಂಗ್: ಟೋಕನ್ಗಳು, ಲೇಟೆನ್ಸಿ ಮತ್ತು ಉತ್ತರದ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡಿ.
Flowise ಅನ್ನು ವಿಸ್ತರಿಸುವುದು: ಕಸ್ಟಮ್ ನೋಡ್ಗಳು ಮತ್ತು ಏಕೀಕರಣಗಳು
- ನಿಮ್ಮ ಆಂತರಿಕ API ಗಳು ಅಥವಾ ಸ್ವಾಮ್ಯದ ಪರಿಕರಗಳಿಗಾಗಿ ಕಸ್ಟಮ್ ನೋಡ್ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಿ.
- ವಿಶೇಷ ಪಾರ್ಸರ್ಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಿ (ಉದಾ., ಇನ್ವಾಯ್ಸ್ OCR → ರಚನಾತ್ಮಕ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳು → LLM ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ).
- ಕನೆಕ್ಟರ್ಗಳು ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯ ನೋಡ್ಗಳ ಮೂಲಕ ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾ ಸ್ಟಾಕ್ನೊಂದಿಗೆ (Snowflake, BigQuery) ಸಂಯೋಜಿಸಿ.
ನೋಡ್ ರಚನೆ ಮಾದರಿಗಳಿಗಾಗಿ ದಸ್ತಾವೇಜಿನಲ್ಲಿ ಡೆವಲಪರ್ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿಗಳು ಮತ್ತು ಉದಾಹರಣೆಗಳನ್ನು ನೋಡಿ.
ನಿವಾರಣೆ: ಸಾಮಾನ್ಯ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಿಗೆ ತ್ವರಿತ ಪರಿಹಾರಗಳು
- ಫ್ಲೋ ಪ್ರಾರಂಭವಾಗುವುದಿಲ್ಲ: ಪರಿಸರ ವೇರಿಯೇಬಲ್ಗಳು ಮತ್ತು ಮಾದರಿ API ಕೀಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ.
- ಕೆಟ್ಟ ಉತ್ತರಗಳು: ತಾಪಮಾನವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಿ, ಚಂಕಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಿ ಮತ್ತು ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ಗಳನ್ನು ಬಿಗಿಗೊಳಿಸಿ.
- ಏನೂ ಹಿಂಪಡೆಯಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ: ಎಂಬೆಡಿಂಗ್ಸ್ ಮಾದರಿ ಮತ್ತು ವೆಕ್ಟರ್ DB ಸಂಪರ್ಕವನ್ನು ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಿ; ಸೂಚ್ಯಂಕ ಹೆಸರುಗಳು ಮತ್ತು ನೇಮ್ಸ್ಪೇಸ್ಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ.
- ಪರಿಕರ ಕರೆಗಳು ವಿಫಲಗೊಳ್ಳುತ್ತಿವೆ: ಪರಿಕರ ವಿನಂತಿ/ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಆಕಾರವನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ; JSON ಸ್ಕೀಮಾಗಳನ್ನು ಲಾಗ್ ಮಾಡಿ ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಿ.
- ವೆಬ್ ನಿಯೋಜನೆ ಸಮಸ್ಯೆಗಳು: ರಿವರ್ಸ್ ಪ್ರಾಕ್ಸಿ ಕಾನ್ಫಿಗ್, CORS ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್ಗಳು ಮತ್ತು HTTPS ಪ್ರಮಾಣಪತ್ರಗಳನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿ.
ಸೆಟಪ್ ಮತ್ತು ಆರಂಭಿಕ ಅಪಾಯಗಳ ಹಂತ-ಹಂತದ, ದೃಶ್ಯ ಅವಲೋಕನಕ್ಕಾಗಿ, ನವೀಕರಿಸಿದ ಪರಿಚಯ ಮತ್ತು ಸೆಟಪ್ ಟ್ಯುಟೋರಿಯಲ್ ಅನ್ನು ವೀಕ್ಷಿಸಿ.
ಉದಾಹರಣೆ: ಒಂದು ವಾರದಲ್ಲಿ ದಸ್ತಾವೇಜು ಸಹಾಯಕವನ್ನು ಸಾಗಿಸುವುದು
ನೀವು ನಕಲಿಸಬಹುದಾದ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಮಾರ್ಗಸೂಚಿ ಇಲ್ಲಿದೆ:
- ದಿನ 1: Flowise (Docker) ಅನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಿ, ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್ ರೆಪೊವನ್ನು ಹೊಂದಿಸಿ, OpenAI (ಅಥವಾ ನಿಮ್ಮ ಮಾದರಿ ಪೂರೈಕೆದಾರ) ಅನ್ನು ಕಾನ್ಫಿಗರ್ ಮಾಡಿ ಮತ್ತು ವೆಕ್ಟರ್ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಅನ್ನು ಸಂಪರ್ಕಿಸಿ.
- ದಿನ 2: ನಿಮ್ಮ ಟಾಪ್ 10 ಡಾಕ್ಸ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ಮೂಲ RAG ಫ್ಲೋ ಅನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಿ. ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ಗಳನ್ನು ರಚಿಸಿ, 30+ ಪ್ರತಿನಿಧಿ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಿ ಮತ್ತು ರಿಟ್ರೈವಲ್ ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್ಗಳನ್ನು ಟ್ವೀಕ್ ಮಾಡಿ.
- ದಿನ 3: ಮೆಮೊರಿ ಮತ್ತು ಪರಿಕರ ನೋಡ್ಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಿ (ಉದಾ., ಬೆಲೆ API). ಪರಿಕರ ಕರೆಗಳಿಗಾಗಿ ನಿರ್ಬಂಧಗಳನ್ನು ರಚಿಸಿ.
- ದಿನ 4: ಸುರಕ್ಷಿತ ವೆಬ್ ವಿಜೆಟ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಿ; ಅನಾಮಧೇಯ ಲಾಗ್ ಅನ್ನು ಸೇರಿಸಿ. ಆಂತರಿಕ ಪೈಲಟ್ ಅನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ.
- ದಿನ 5: ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಿ, ವೈಫಲ್ಯದ ಪ್ರಕರಣಗಳನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸಿ, ಹೆಚ್ಚಿನ ದಾಖಲೆಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಿ ಮತ್ತು ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ಗಳನ್ನು ಟ್ಯೂನ್ ಮಾಡಿ.
ಮೂಲಕ, ನೀವು ವಾಡಿಕೆಯಂತೆ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ಗಳನ್ನು ಪುನರಾವರ್ತಿಸಿದರೆ, ಚೇಂಜ್ಲಾಗ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಿ ಮತ್ತು ಔಟ್ಪುಟ್ಗಳನ್ನು ಹೋಲಿಕೆ ಮಾಡಿದರೆ, Sider.AI ನಿಮ್ಮ Flowise ನೋಡ್ಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ಗಳನ್ನು ನೀವು ಪರಿಷ್ಕರಿಸುವಾಗ ಪರೀಕ್ಷಾ ಪ್ರಕರಣಗಳು, ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳು ಮತ್ತು ಆವೃತ್ತಿ ಹೋಲಿಕೆಗಳನ್ನು ಒಂದೇ ಸ್ಥಳದಲ್ಲಿ ಇರಿಸುವ ಮೂಲಕ ಆ ಕಾರ್ಯಪ್ರವಾಹವನ್ನು ಸುಗಮಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ (https://sider.ai/). ಮುಂದೆ ಪ್ರಯತ್ನಿಸಲು ಸುಧಾರಿತ ಮಾದರಿಗಳು
- ಬಹು-ಏಜೆಂಟ್ ಆರ್ಕೆಸ್ಟ್ರೇಶನ್: ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ವಿಶೇಷ ಏಜೆಂಟ್ಗಳಿಗೆ ಕಳುಹಿಸಲು ರೂಟರ್/ವರ್ಗೀಕರಣಕಾರರನ್ನು ಬಳಸಿ.
- ಹೈಬ್ರಿಡ್ ಹುಡುಕಾಟ: ಹೆಚ್ಚಿನ ನಿಖರತೆಗಾಗಿ ಕೀವರ್ಡ್ + ವೆಕ್ಟರ್ ರಿಟ್ರೈವಲ್ ಅನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸಿ.
- ಮಾಡರೇಶನ್ + ಪಾಲಿಸಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಗಾರ್ಡ್ರೈಲ್ಗಳು: LLM ಮೊದಲು ಮತ್ತು ನಂತರ ವಿಷಯ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಜಾರಿಗೊಳಿಸಿ.
- ರಚನಾತ್ಮಕ ಮುನ್ಸೂಚನೆ: ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸುವ ಮೊದಲು JSON ಸ್ಕೀಮಾಗಳನ್ನು ಬಲವಂತವಾಗಿ ಮತ್ತು ಪಾರ್ಸರ್ ನೋಡ್ನೊಂದಿಗೆ ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಿ.
- ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಹಾರ್ನೆಸ್: ನಿಮ್ಮ QA ಸೆಟ್ನಲ್ಲಿ ರಾತ್ರಿಯಲ್ಲಿ ರನ್ ಆಗುವ ಮತ್ತು Slack ಗೆ ಸ್ಕೋರ್ ಅನ್ನು ಪೋಸ್ಟ್ ಮಾಡುವ ಗುಪ್ತ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಫ್ಲೋ ಅನ್ನು ಸೇರಿಸಿ.
ಪ್ರಮುಖ ಸಂಗತಿಗಳು
- Flowise AI LLM ಕಾರ್ಯಪ್ರವಾಹಗಳನ್ನು ದೃಷ್ಟಿ ರೂಪಿಸಲು, ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು ಮತ್ತು ನಿಯೋಜಿಸಲು ವೇಗಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
- ಸರಳವಾಗಿ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ: LLM + ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ + ರಿಟ್ರೈವರ್ ಅನೇಕ ಬೆಂಬಲ ಮತ್ತು ಜ್ಞಾನ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಬಹುದು.
- ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಫಲಿತಾಂಶಗಳಿಗಾಗಿ ಡೇಟಾ ಸಿದ್ಧತೆ, ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ನಿರ್ಬಂಧಗಳು ಮತ್ತು ವೀಕ್ಷಣೆಗಳಲ್ಲಿ ಹೂಡಿಕೆ ಮಾಡಿ.
- ನಿಮ್ಮ ನಿದರ್ಶನವನ್ನು ಸುರಕ್ಷಿತಗೊಳಿಸಿ ಮತ್ತು API ಕೀಗಳು ಮತ್ತು ಬಾಡಿಗೆದಾರರ ಗಡಿಗಳನ್ನು ಕಟ್ಟುನಿಟ್ಟಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸಿ.
- ಗುಣಮಟ್ಟ ಮತ್ತು ವೆಚ್ಚಕ್ಕಾಗಿ ಲಿವರ್ಗಳಾಗಿ ಎಂಬೆಡಿಂಗ್ಗಳು ಮತ್ತು ರಿಟ್ರೈವಲ್ ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ.
- ಸಾಗಿಸುವ ಮೂಲಕ ಕಲಿಯಿರಿ—ಟ್ಯುಟೋರಿಯಲ್ಗಳು ಮತ್ತು ವೀಡಿಯೊಗಳು ನಿಮ್ಮ ಮೊದಲ ಪ್ರಾರಂಭವನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸಬಹುದು.
FAQ
Q1:Flowise AI ಅನ್ನು ಯಾವುದಕ್ಕಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ?
Flowise AI ಎಂಬುದು LLM ಕಾರ್ಯಪ್ರವಾಹಗಳು ಮತ್ತು AI ಏಜೆಂಟ್ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಒಂದು ದೃಶ್ಯ, ಮುಕ್ತ-ಮೂಲ ವೇದಿಕೆಯಾಗಿದೆ. ಭಾರೀ ಕೋಡಿಂಗ್ ಇಲ್ಲದೆ ಚಾಟ್ಬಾಟ್ಗಳು, ಸಹಾಯಕರು ಮತ್ತು ಯಾಂತ್ರೀಕರಣಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ನೀವು ಮಾದರಿಗಳು, ಪರಿಕರಗಳು, ಮೆಮೊರಿ ಮತ್ತು ರಿಟ್ರೈವಲ್ ಅನ್ನು ಸರಪಳಿಯಲ್ಲಿ ಜೋಡಿಸಬಹುದು.
Q2:Flowise AI ಅನ್ನು ನಾನು ಹೇಗೆ ಸ್ಥಾಪಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಪ್ರಾರಂಭಿಸುವುದು?
ನೀವು Node.js (npm) ಮೂಲಕ ಸ್ಥಾಪಿಸಬಹುದು ಅಥವಾ Docker ನೊಂದಿಗೆ ರನ್ ಮಾಡಬಹುದು, ನಂತರ ಸ್ಥಳೀಯವಾಗಿ UI ಅನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ API ಕೀಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಿ. ಅಧಿಕೃತ ದಸ್ತಾವೇಜು ಹಂತ-ಹಂತದ ಸೆಟಪ್ ಮತ್ತು ಸಂರಚನಾ ವಿವರಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.
Q3:RAG ಗಾಗಿ Flowise AI ನನ್ನ ದಾಖಲೆಗಳಿಗೆ ಸಂಪರ್ಕಿಸಬಹುದೇ?
ಹೌದು. ರಿಟ್ರೈವಲ್-ಆಗ್ಮೆಂಟೆಡ್ ಜನರೇಷನ್ ಅನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸಲು ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ ಲೋಡರ್ಗಳು, ಎಂಬೆಡಿಂಗ್ಗಳು ಮತ್ತು ವೆಕ್ಟರ್ ಸ್ಟೋರ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿ. ಉತ್ತಮ ಫಲಿತಾಂಶಗಳಿಗಾಗಿ ಚಂಕ್ ಗಾತ್ರಗಳು, ಮೆಟಾಡೇಟಾ ಮತ್ತು ರಿಟ್ರೈವರ್ ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್ಗಳನ್ನು ಕಾನ್ಫಿಗರ್ ಮಾಡಿ.
Q4:ನನ್ನ ವೆಬ್ಸೈಟ್ಗೆ ನಾನು Flowise ಚಾಟ್ಬಾಟ್ ಅನ್ನು ಹೇಗೆ ನಿಯೋಜಿಸುವುದು?
ಒದಗಿಸಿದ ಚಾಟ್ ವಿಜೆಟ್ ತುಣುಕನ್ನು ಎಂಬೆಡ್ ಮಾಡಿ ಅಥವಾ ನಿಮ್ಮ ಫ್ಲೋ ಅನ್ನು API ಆಗಿ ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸಿ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ನಿಮ್ಮ ಫ್ರಂಟ್ಎಂಡ್ಗೆ ಸಂಪರ್ಕಪಡಿಸಿ. ಉತ್ಪಾದನೆಗಾಗಿ, HTTPS, ದೃಢೀಕರಣ ಮತ್ತು ದರ ಮಿತಿಯನ್ನು ಸೇರಿಸಿ.
Q5:ಯಾವ ಮಾದರಿಗಳು Flowise AI ನೊಂದಿಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ?
Flowise ಬಹು ಪೂರೈಕೆದಾರರನ್ನು (ಉದಾ., OpenAI ಮತ್ತು ಇತರರು) ಮತ್ತು ಸಾಮಾನ್ಯ ವೆಕ್ಟರ್ ಡೇಟಾಬೇಸ್ಗಳನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತದೆ. ಇತ್ತೀಚಿನ ಏಕೀಕರಣಗಳು ಮತ್ತು ಪರಿಸರ ವೇರಿಯೇಬಲ್ಗಳಿಗಾಗಿ ಡಾಕ್ಸ್ಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ.
