Kaip naudoti „Flowise AI“: praktinis vadovas, kaip greitai sukurti LLM darbo eigas
Jei kada nors norėjote sukurti galingus AI agentus taip, kaip eskizuojate idėjas lentoje – vilkite, numeskite, sujunkite ir paleiskite – „Flowise AI“ yra būtent tai. Tai vizuali, atvirojo kodo platforma, skirta LLM darbo eigoms ir AI agentams kurti, nekovojant su tūkstančiais kodo eilučių. Šiame praktiniame, į sprendimus orientuotame vadove sužinosite, kaip įdiegti „Flowise AI“, prijungti modelius, kurti srautus, juos derinti ir įdiegti veikiantį pokalbių robotą ar agentą internete.
Pabaigoje turėsite aiškų kelią nuo nulio iki produkcijos – taip pat profesionalių patarimų, kaip plėsti, apsaugoti ir optimizuoti „Flowise“ projektus.
Verta paminėti: jei norite bendrai generuoti idėjas, dokumentuoti arba kartoti raginimus ir mazgų konfigūracijas testuojant idėjas, Sider.AI gali būti patogus pagalbininkas greitam prototipų kūrimui ir žinių fiksavimui. Jį galite ištirti čia: Kas yra „Flowise AI“ (ir kodėl tai naudinga)
„Flowise AI“ yra atvirojo kodo generatyvinė AI kūrimo platforma, leidžianti kurti AI agentus ir LLM darbo eigas naudojant mazgais pagrįstą vizualųjį redaktorių. Pagalvokite apie „Lego“ AI komponentams: modeliams, raginimams, atminčiai, įrankiams (tokiems kaip paieška internete arba API skambučiai), įterpimams, vektorių saugykloms ir išvesties analizatoriams. Jis palaiko kelis tiekėjus ir sistemas ir siekia, kad agento dizainas būtų prieinamas tiek kūrėjams, tiek be kodo kūrėjams.
- Vizualusis redaktorius, skirtas sujungti LLM, įrankius, atmintį ir paiešką
- Kelių modelių tiekėjų ir vektorių duomenų bazių palaikymas
- Vieno paspaudimo diegimo parinktys ir įterpiami pokalbių valdikliai
- Atvirojo kodo, todėl galite savarankiškai prižiūrėti ir plačiai pritaikyti
Jei jums labiau patinka mokytis žiūrint, yra pilni vaizdo įrašai, apimantys diegimą, pokalbių robotų kūrimą ir agentų diegimą. Taip pat yra atnaujintų 2025 m. mokymo programų, kuriose išsamiai aprašomos sąrankos parinktys ir platformos pagrindai.
Greitas startas: „Flowise AI“ diegimas
„Flowise“ galima paleisti lokaliai arba debesyje. Oficialiuose dokumentuose siūlomi keli keliai (Node.js + npm, „Docker“ ir valdomi prieglobos modeliai).
A variantas: Node.js + npm (vietinis kūrimas)
- Įdiekite būtinas sąlygas: Node.js (LTS), npm ir Git.
- Sukurkite projektą ir įdiekite „Flowise“:
mkdir flowise-project && cd flowise-project
npm install -g flowise (arba naudokite npx, kai paleidžiate)
npx flowise start arba flowise start
- Atidarykite vartotojo sąsają vietiniu URL, rodomu jūsų terminale (dažnai `).
Privalumai: greitas paleidimas, lankstus, puikiai tinka eksperimentams. Trūkumai: rankinis aplinkos valdymas.
B variantas: „Docker“ (vietinis arba serveris)
- Įsitikinkite, kad įdiegti „Docker“ ir „Docker Compose“.
- Naudokite oficialią „Docker“ konfigūraciją iš dokumentų, kad paleistumėte konteinerį.
Privalumai: nuosekli aplinka, nešiojama, tinkama serveriams. Trūkumai: reikalingas „Docker“ išmanymas.
C variantas: priegloba debesyje
- Įdiekite į pasirinktą debesies VM arba konteinerio paslaugą naudodami „Docker“. Pridėkite SSL, atvirkštinį tarpinį serverį (pvz., Nginx) ir aplinkos kintamuosius, skirtus paslaptims.
Patarimas: komandos naudojimui nustatykite autentifikavimą ir atsargines kopijas anksti (aptariama toliau).
Pirmasis paleidimas: API raktų ir nustatymų konfigūravimas
Kai „Flowise“ veikia:
- Eikite į Nustatymai arba Aplinkos konfigūraciją.
- Pridėkite modelių tiekėjų raktus (pvz., OpenAI, Anthropic, Google ir kt.).
- Konfigūruokite vektorių DB kredencialus, jei planuojate atlikti paiešką (pvz., Pinecone, Weaviate, Qdrant, PostgreSQL + pgvector).
- Nustatykite failų saugyklą, autentifikavimą ir bazinius URL diegimams.
Žr. oficialius dokumentus, kad gautumėte naujausias tiekėjų integracijas ir aplinkos kintamuosius.
Sukurkite savo pirmąjį srautą: naudingas RAG pokalbių robotas
Mes sukursime Retrieval-Augmented Generation (RAG) pokalbių robotą, kuris atsakys į klausimus apie jūsų PDF failus ar dokumentus.
1 žingsnis: sukurkite naują srautą
- „Flowise“ vartotojo sąsajoje spustelėkite „New Flow“ (naujas srautas).
- Suteikite jam pavadinimą, pvz.,
Product-Docs-Assistant.
2 žingsnis: pridėkite pagrindinius mazgus
- LLM mazgas: pasirinkite savo pagrindinį modelį ir nustatykite temperatūrą (faktinei QA pradėkite nuo 0,2–0,4).
- Raginimo mazgas: parašykite sistemos raginimą, pvz.:
Jūs esate glaustas, naudingas asistentas. Atsakykite iš gauto konteksto.
Jei atsakymo nėra kontekste, sakykite „Neturiu tos informacijos“.
- Įterpimų mazgas: pasirinkite savo įterpimų modelį (specifinį tiekėjui).
- Vektorių saugyklos mazgas: prisijunkite prie Pinecone/Weaviate/Qdrant arba vietinės saugyklos.
- Dokumentų įkėlimo mazgas: įkelkite PDF/Markdown/HTML.
- Paieškos mazgas: konfigūruokite
top_k (pradėkite nuo 3–5) ir panašumo metriką.
Sujunkite juos: Document Loader -> Embeddings -> Vector Store -> Retriever -> Prompt -> LLM -> Output.
3 žingsnis: išbandykite ir kartokite
- Naudokite įmontuotą pokalbių skydelį.
- Išbandykite realistiškas užklausas ir patikrinkite gautus blokus.
- Jei atsakymai yra ne į temą, sumažinkite
temperatūrą, patikslinkite raginimą ir pakoreguokite top_k.
- Jei atsakymai haliucinuoja, apribokite aiškiomis instrukcijomis ir į raginimą įtraukite citavimo formatą.
4 žingsnis: pridėkite atmintį (nebūtina)
- Pridėkite atminties mazgą (pvz., ConversationBuffer). Prijunkite jį tarp vartotojo įvesties ir LLM, kad išlaikytumėte kontekstą per kelis posūkius.
5 žingsnis: pridėkite įrankius (nebūtina)
- Pridėkite žiniatinklio/HTTP įrankio mazgą, kad gautumėte API (pvz., produktų kainas, CRM paiešką, kalendoriaus veiksmus).
- Naudokite funkcijos/įrankio iškvietimo konfigūraciją, kad LLM galėtų nuspręsti, kada iškviesti įrankį.
Dažni srautų modeliai, kuriuos pakartotinai naudosite
- Pokalbių robotas su RAG (dokumentai → blokai → paieška → pagrįsti atsakymai)
- Struktūruota išvestis (LLM → JSON analizatorius), skirta analizės srautams
- Agentas su įrankiais (LLM + įrankių mazgai + maršrutizatorius), skirtas autonominėms užduotims
- Moderavimo vartai (įvestis → moderavimas → LLM), skirti saugai
- Kelių modelių maršrutizatorius (klasifikatorius → maršrutas į konkrečius specializuotus modelius)
Norėdami greičiau pradėti, peržiūrėkite šablonus ir pavyzdžius dokumentuose.
Raginimai, kurie veikia „Flowise“
- Vaidmuo + apribojimai: nustatykite toną, glaustumą ir atsisakymo taisykles.
- Įrankio vadovas: apibrėžkite, kada skambinti kuriuo įrankiu (pvz., „Jei vartotojas klausia apie užsakymo būseną, skambinkite OrderAPI“).
- Išvesties formatas: nurodykite JSON schemas, skirtas tolesniam analizavimui.
- RAG apsaugos priemonės: „Atsakykite tik iš konteksto; jei trūksta, sakykite, kad nežinote“.
Sistemos raginimo fragmento pavyzdys:
Jūs esate produktų ekspertas asistentas.
Naudokite gautą kontekstą ir, jei įmanoma, cituokite skyrių pavadinimus.
Jei konteksto nepakanka, užduokite patikslinantį klausimą.
Pateikite trumpą, tiesioginį atsakymą (<120 žodžių).
Duomenų paruošimo patarimai, skirti geresniam RAG
- Blokavimas: siekite 500–1 200 žodžių viename bloke, persidengiant 50–150 žodžių.
- Švara: pašalinkite katilo plokštę, antraštes/poraštes; normalizuokite antraštes.
- Metaduomenys: pridėkite puslapių numerius, skyrių pavadinimus, datas, kad būtų galima geriau filtruoti.
- Įvertinimas: palaikykite QA rinkinį, kad laikui bėgant įvertintumėte atsakymų tikslumą.
Derinimas: priverskite srautą paaiškinti save
- Įjunkite išsamius žurnalus, kur įmanoma.
- Patikrinkite gautus dokumentus kiekvienai užklausai.
- Registruokite įrankių įvestis/išvestis, kad pastebėtumėte neteisingus naudingus krovinius.
- Pridėkite apsaugos priemonės mazgą, kad sugautumėte nesaugią įvestį.
Vaizdo įrašai parodo nuoseklias derinimo ir diegimo sekas, jei jums labiau patinka vizualiniai vadovai.
„Flowise“ programos diegimas
Turite keletą parinkčių:
- Įterpkite pokalbių valdiklį
- „Flowise“ pateikia įterpiamąjį scenarijų/fragmentą, kad galėtumėte pridėti savo pokalbių robotą prie tinklalapio su minimaliu kodu.
- Konfigūruokite prekės ženklą, pradinį pranešimą ir perdavimo parinktis.
- Paleiskite „Flowise“ serverį debesies VM arba konteinerio platformoje.
- Pridėkite atvirkštinį tarpinį serverį (Nginx/Caddy), HTTPS ir nustatykite aplinkos kintamuosius, skirtus gamybai.
- Pateikite savo srautą kaip API, tada integruokite su savo programos priekine dalimi, Slack arba mobiliuoju klientu.
Peržiūrėkite oficialius dokumentus, kad gautumėte tikslius diegimo veiksmus ir naujausias galimybes.
Saugumas, autentifikavimas ir valdymas
- Paslaptys: saugokite API raktus aplinkos kintamuosiuose arba paslapčių tvarkyklėje („Vault“, SSM, „Doppler“). Niekada neįdėkite raktų į raginimus.
- Autentifikavimas: apsaugokite savo „Flowise“ egzempliorių (pagrindinis autentifikavimas, OAuth arba už SSO). Apribokite, kas gali kurti/redaguoti srautus.
- Greičio apribojimas: taikykite kiekvienam vartotojui ir kiekvienam IP apribojimus, kad apsaugotumėte modelių biudžetus ir veikimo laiką.
- Duomenų ribos: RAG atveju atskirkite indeksus pagal nuomininką; filtruokite pagal metaduomenis, kad išvengtumėte nuomininkų nuotėkio.
- Žurnalų registravimas: apdorokite PII ir taikykite saugojimo strategijas.
Išlaidų kontrolė ir našumas
- Rinkitės modelius išmintingai: naudokite mažus/pigius modelius maršrutizavimui arba klasifikavimui; pasilikite didelius modelius galutiniams atsakymams.
- Kaupimas talpykloje: kaupkite įterpimo rezultatus talpykloje; naudokite atsakymų kaupimą talpykloje pakartotinėms užklausoms.
- Paketinis įvedimas: įterpkite dokumentus paketais; lygiagrečiai saugiai.
- Įrankių biudžetas: apribokite įrankių iškvietimus ir pridėkite skirtuosius laikus.
- Stebėjimas: laikui bėgant stebėkite žetonus, delsą ir atsakymų kokybę.
„Flowise“ išplėtimas: pasirinktiniai mazgai ir integracijos
- Sukurkite pasirinktinius mazgus savo vidinėms API arba patentuotiems įrankiams.
- Pridėkite specializuotus analizatorius (pvz., sąskaitų faktūrų OCR → struktūruoti laukai → LLM patvirtinimas).
- Integruokite su savo duomenų rinkiniu („Snowflake“, „BigQuery“) per jungtis ir funkcijų mazgus.
Peržiūrėkite kūrėjų vadovus ir pavyzdžius dokumentacijoje, kad gautumėte mazgų kūrimo modelius.
Trikčių šalinimas: greiti dažniausiai pasitaikančių problemų sprendimai
- Srautas neprasideda: patikrinkite aplinkos kintamuosius ir modelių API raktus.
- Blogi atsakymai: sumažinkite temperatūrą, pagerinkite blokavimą ir sugriežtinkite raginimus.
- Nieko negaunama: patikrinkite įterpimo modelį ir vektorių DB ryšį; patikrinkite indekso pavadinimus ir vardų sritis.
- Įrankių iškvietimai nepavyksta: patikrinkite įrankio užklausos/atsakymo formą; registruokite ir patvirtinkite JSON schemas.
- Žiniatinklio diegimo problemos: patvirtinkite atvirkštinio tarpinio serverio konfigūraciją, CORS nustatymus ir HTTPS sertifikatus.
Norėdami gauti nuoseklią, vaizdinę sąrankos apžvalgą ir ankstyvus spąstus, žiūrėkite atnaujintą įvadinę ir sąrankos mokymo programą.
Pavyzdys: dokumentacijos asistento pristatymas per savaitę
Štai pragmatiškas planas, kurį galite nukopijuoti:
- 1 diena: įdiekite „Flowise“ („Docker“), nustatykite projekto saugyklą, sukonfigūruokite OpenAI (arba savo modelio tiekėją) ir prijunkite vektorių duomenų bazę.
- 2 diena: sukurkite pagrindinį RAG srautą su 10 geriausių dokumentų. Sukurkite raginimus, išbandykite 30+ reprezentatyvių klausimų ir pakoreguokite paieškos nustatymus.
- 3 diena: pridėkite atminties ir įrankių mazgus (pvz., kainų API). Sukurkite įrankių iškvietimų apribojimus.
- 4 diena: sukurkite saugų žiniatinklio valdiklį; pridėkite anonimizuotą žurnalų registravimą. Paleiskite vidinį bandomąjį projektą.
- 5 diena: rinkite atsiliepimus, ištaisykite gedimų atvejus, pridėkite daugiau dokumentų ir sureguliuokite raginimus.
Beje, jei nuolat kartojate raginimus, palaikote pakeitimų žurnalą ir lyginate išvestis, Sider.AI gali supaprastinti šį darbo eigą, laikydama bandymų atvejus, pastabas ir versijų palyginimus vienoje vietoje, kol patobulinsite „Flowise“ mazgus ir raginimus (https://sider.ai/). Išplėstiniai modeliai, kuriuos reikia išbandyti toliau
- Kelių agentų organizavimas: naudokite maršrutizatorių/klasifikatorių, kad paskirstytumėte užduotis specializuotiems agentams.
- Hibridinė paieška: sujunkite raktinių žodžių + vektorių paiešką, kad pasiektumėte didesnį tikslumą.
- Apsaugos priemonės su moderavimu + strategijomis: įgyvendinkite turinio taisykles prieš ir po LLM.
- Struktūruotas prognozavimas: priverskite JSON schemas ir patvirtinkite jas analizatoriaus mazgu prieš pateikiant rezultatus.
- Įvertinimo sistema: pridėkite paslėptą įvertinimo srautą, kuris kasnakt paleidžiamas jūsų QA rinkinyje ir paskelbia balą „Slack“.
Pagrindiniai dalykai
- „Flowise AI“ leidžia greitai kurti, išbandyti ir diegti LLM darbo eigas vizualiai.
- Pradėkite paprastai: LLM + Prompt + Retriever gali išspręsti daugelį palaikymo ir žinių užduočių.
- Investuokite į duomenų paruošimą, raginimų apribojimus ir stebėjimą, kad pasiektumėte patikimų rezultatų.
- Apsaugokite savo egzempliorių ir griežtai valdykite API raktus ir nuomininkų ribas.
- Naudokite įterpimus ir paieškos nustatymus kaip svertus kokybei ir kainai.
- Mokykitės siųsdami – mokymo programos ir vaizdo įrašai gali pagreitinti jūsų pirmąjį paleidimą.
DUK
Q1:Kam naudojamas „Flowise AI“?
„Flowise AI“ yra vizuali, atvirojo kodo platforma, skirta LLM darbo eigoms ir AI agentams kurti. Galite sujungti modelius, įrankius, atmintį ir paiešką, kad sukurtumėte pokalbių robotus, asistentus ir automatizavimus be didelio kodavimo.
Q2:Kaip įdiegti ir paleisti „Flowise AI“?
Galite įdiegti per Node.js (npm) arba paleisti su „Docker“, tada paleisti vartotojo sąsają vietoje ir pridėti savo API raktus. Oficialioje dokumentacijoje pateikiama išsami sąrankos ir konfigūracijos informacija.
Q3:Ar „Flowise AI“ gali prisijungti prie mano dokumentų, skirtų RAG?
Taip. Norėdami įgalinti Retrieval‑Augmented Generation, naudokite dokumentų įkėlėjus, įterpimus ir vektorių saugyklą. Norėdami gauti geriausius rezultatus, konfigūruokite bloko dydžius, metaduomenis ir paieškos nustatymus.
Q4:Kaip įdiegti „Flowise“ pokalbių robotą savo svetainėje?
Įterpkite pateiktą pokalbių valdiklio fragmentą arba pateikite savo srautą kaip API ir prijunkite jį prie savo priekinės dalies. Gamybai pridėkite HTTPS, autentifikavimą ir greičio apribojimą.
Q5:Kurie modeliai veikia su „Flowise AI“?
„Flowise“ palaiko kelis tiekėjus (pvz., OpenAI ir kitus) ir bendras vektorių duomenų bazes. Peržiūrėkite dokumentus, kad gautumėte naujausias integracijas ir aplinkos kintamuosius.
