Flowise AI ஐ எவ்வாறு பயன்படுத்துவது: LLM வேலைப்பாய்வுகளை விரைவாக உருவாக்குவதற்கான ஒரு நடைமுறை வழிகாட்டி
சக்திவாய்ந்த AI ஏஜெண்டுகளை ஒரு ஒயிட்போர்டில் யோசனைகளை வரைவது போல் வடிவமைக்க முடிந்தால்— இழுத்து, போட்டு, இணைத்து, இயக்கினால்—Flowise AI சரியாக அதுதான். இது ஆயிரக்கணக்கான வரிக் குறியீடுகளுடன் போராடாமல் LLM வேலைப்பாய்வுகள் மற்றும் AI ஏஜெண்டுகளை உருவாக்குவதற்கான ஒரு காட்சி, திறந்த மூல தளம் ஆகும். இந்த நடைமுறை, தீர்வு சார்ந்த வழிகாட்டியில், Flowise AI ஐ நிறுவுவது, மாதிரிகளை இணைப்பது, ஓட்டங்களை வடிவமைப்பது, பிழைகளை நீக்குவது மற்றும் வேலை செய்யும் சாட்போட் அல்லது ஏஜெண்டை இணையத்தில் பயன்படுத்துவது எப்படி என்பதை நீங்கள் கற்றுக் கொள்வீர்கள்.
முடிவில், பூஜ்ஜியத்திலிருந்து உற்பத்தி வரையிலான தெளிவான பாதையை நீங்கள் பெறுவீர்கள்—கூடுதலாக உங்கள் Flowise திட்டங்களை அளவிடுதல், பாதுகாத்தல் மற்றும் மேம்படுத்துவதற்கான சார்பு உதவிக்குறிப்புகள்.
குறிப்பிடத்தக்கது: நீங்கள் யோசனைகளைச் சோதிக்கும்போது, தூண்டுதல்கள் மற்றும் முனை உள்ளமைவுகளை ஒருவருக்கொருவர் ஒத்துழைத்து ஆலோசிக்க, ஆவணப்படுத்த அல்லது மீண்டும் செய்ய விரும்பினால், விரைவான முன்மாதிரி மற்றும் அறிவு பிடிப்புக்கு Sider.AI ஒரு கைகொடுக்கும் பக்கபலமாக இருக்கும். அதை நீங்கள் இங்கே ஆராயலாம்: Flowise AI என்றால் என்ன (மேலும் இது ஏன் பயனுள்ளதாக இருக்கிறது)
Flowise AI என்பது ஒரு திறந்த மூல ஜெனரேட்டிவ் AI மேம்பாட்டு தளமாகும், இது ஒரு நோட் அடிப்படையிலான விஷுவல் எடிட்டரைப் பயன்படுத்தி AI ஏஜெண்டுகள் மற்றும் LLM வேலைப்பாய்வுகளை உருவாக்க உங்களை அனுமதிக்கிறது. AI கூறுகளுக்கான லெகோ என்று நினைத்துப் பாருங்கள்: மாதிரிகள், தூண்டுதல்கள், நினைவகம், கருவிகள் (வலைத் தேடல் அல்லது API அழைப்புகள் போன்றவை), உட்பொதிவுகள், வெக்டர் ஸ்டோர்கள் மற்றும் வெளியீட்டு பார்சர்கள். இது பல வழங்குநர்கள் மற்றும் கட்டமைப்புகளை ஆதரிக்கிறது, மேலும் ஏஜென்ட் வடிவமைப்பை டெவலப்பர்கள் மற்றும் குறியீடு இல்லாத பில்டர்கள் இருவருக்கும் அணுகக்கூடியதாக மாற்றுவதை நோக்கமாகக் கொண்டுள்ளது.
- LLM, கருவிகள், நினைவகம் மற்றும் மீட்டெடுப்பை சங்கிலித் தொடராக்கும் விஷுவல் எடிட்டர்
- பல மாதிரி வழங்குநர்கள் மற்றும் வெக்டர் தரவுத்தளங்களுக்கான ஆதரவு
- ஒரே கிளிக்கில் பயன்படுத்தக்கூடிய விருப்பங்கள் மற்றும் உட்பொதிக்கக்கூடிய சாட் விட்ஜெட்டுகள்
- திறந்த மூல, எனவே நீங்கள் சுயமாக ஹோஸ்ட் செய்து விரிவாக தனிப்பயனாக்கலாம்
பார்த்து கற்றுக்கொள்வதை நீங்கள் விரும்பினால், நிறுவுதல், சாட்போட்களை உருவாக்குதல் மற்றும் ஏஜெண்டுகளைப் பயன்படுத்துதல் ஆகியவற்றை உள்ளடக்கிய முழு வீடியோ விளக்கங்களும் உள்ளன. அமைப்பு விருப்பங்கள் மற்றும் தளம் அடிப்படைகளை விவரிக்கும் புதுப்பிக்கப்பட்ட 2025 பயிற்சிகளும் உள்ளன.
விரைவுத் தொடக்கம்: Flowise AI ஐ நிறுவவும்
Flowise ஐ உள்நாட்டில் அல்லது மேகக்கணியில் இயக்கலாம். அதிகாரப்பூர்வ ஆவணங்கள் பல வழிகளை வழங்குகின்றன (Node.js + npm, Docker மற்றும் நிர்வகிக்கப்பட்ட ஹோஸ்டிங் முறைகள்).
விருப்பம் A: Node.js + npm (உள்ளூர் டெவ்)
- முன்நிபந்தனைகளை நிறுவவும்: Node.js (LTS), npm மற்றும் Git.
- ஒரு திட்டத்தை உருவாக்கி Flowise ஐ நிறுவவும்:
mkdir flowise-project && cd flowise-project
npm install -g flowise (இயக்கும்போது npx ஐப் பயன்படுத்தவும்)
npx flowise start அல்லது flowise start
- உங்கள் டெர்மினலில் காட்டப்படும் உள்ளூர் URL இல் UI ஐத் திறக்கவும் (பெரும்பாலும் `).
நன்மைகள்: தொடங்க வேகமாக, நெகிழ்வானது, பரிசோதனைக்கு சிறந்தது. தீமைகள்: கையேடு சுற்றுச்சூழல் மேலாண்மை.
விருப்பம் B: Docker (உள்ளூர் அல்லது சேவையகம்)
- Docker மற்றும் Docker Compose நிறுவப்பட்டுள்ளதா என்பதை உறுதிப்படுத்தவும்.
- கண்டெய்னரை சுழற்ற ஆவணங்களிலிருந்து அதிகாரப்பூர்வ Docker உள்ளமைவைப் பயன்படுத்தவும்.
நன்மைகள்: நிலையான சூழல், சிறியது, சேவையகங்களுக்கு ஏற்றது. தீமைகள்: Docker அறிமுகம் தேவை.
விருப்பம் C: கிளவுட் ஹோஸ்டிங்
- Docker ஐப் பயன்படுத்தி உங்களுக்கு விருப்பமான கிளவுட் VM அல்லது கண்டெய்னர் சேவையில் பயன்படுத்தவும். SSL, ஒரு தலைகீழ் ப்ராக்ஸி (எ.கா., Nginx) மற்றும் ரகசியங்களுக்கான சுற்றுச்சூழல் மாறிகளைச் சேர்க்கவும்.
உதவிக்குறிப்பு: குழு பயன்பாட்டிற்கு, அங்கீகாரம் மற்றும் காப்புப்பிரதிகளை முன்கூட்டியே அமைக்கவும் (கீழே உள்ளவை).
முதல் வெளியீடு: API விசைகள் மற்றும் அமைப்புகளை உள்ளமைக்கவும்
Flowise இயங்கியதும்:
- அமைப்புகள் அல்லது சுற்றுச்சூழல் உள்ளமைவுக்குச் செல்லவும்.
- மாதிரி வழங்குநர் விசைகளைச் சேர்க்கவும் (எ.கா., OpenAI, Anthropic, Google போன்றவை).
- நீங்கள் மீட்டெடுக்க திட்டமிட்டால் வெக்டர் DB சான்றுகளை உள்ளமைக்கவும் (எ.கா., Pinecone, Weaviate, Qdrant, PostgreSQL + pgvector).
- கோப்பு சேமிப்பு, அங்கீகாரம் மற்றும் வரிசைப்படுத்தலுக்கான அடிப்படை URL களை அமைக்கவும்.
சமீபத்திய வழங்குநர் ஒருங்கிணைப்புகள் மற்றும் சுற்றுச்சூழல் மாறிகளுக்கு அதிகாரப்பூர்வ ஆவணங்களைப் பார்க்கவும்.
உங்கள் முதல் ஓட்டத்தை உருவாக்குங்கள்: ஒரு பயனுள்ள RAG சாட்போட்
உங்கள் PDF கள் அல்லது ஆவணங்களைப் பற்றிய கேள்விகளுக்கு பதிலளிக்கும் ஒரு Retrieval-Augmented Generation (RAG) சாட்போட்டை உருவாக்குவோம்.
படி 1: ஒரு புதிய ஓட்டத்தை உருவாக்குங்கள்
- Flowise UI இல் “புதிய ஓட்டம்” என்பதைக் கிளிக் செய்யவும்.
Product-Docs-Assistant போன்ற பெயரை அதற்கு கொடுங்கள்.
படி 2: முக்கிய முனைகளைச் சேர்க்கவும்
- LLM முனை: உங்கள் முதன்மை மாதிரியைத் தேர்ந்தெடுத்து வெப்பநிலையை அமைக்கவும் (உண்மையான QA க்கு 0.2–0.4 இல் தொடங்கவும்).
- தூண்டுதல் முனை: ஒரு சிஸ்டம் தூண்டுதலை எழுதுங்கள், எ.கா.,
நீங்கள் ஒரு சுருக்கமான, உதவியான உதவியாளர். மீட்டெடுக்கப்பட்ட சூழலில் இருந்து பதிலளிக்கவும்.
பதில் சூழலில் இல்லையென்றால், “என்னிடம் அந்தத் தகவல் இல்லை” என்று சொல்லுங்கள்.
- உட்பொதிவுகள் முனை: உங்கள் உட்பொதிவு மாதிரியைத் தேர்ந்தெடுக்கவும் (வழங்குநர் குறிப்பிட்டது).
- வெக்டர் ஸ்டோர் முனை: Pinecone/Weaviate/Qdrant அல்லது உள்ளூர் கடையுடன் இணைக்கவும்.
- ஆவண ஏற்றுதல் முனை: PDF/Markdown/HTML ஐ பதிவேற்றவும்.
- மீட்டெடுப்பான் முனை:
top_k ஐ உள்ளமைக்கவும் (3–5 உடன் தொடங்கவும்) மற்றும் ஒற்றுமை அளவீடு.
அவற்றை வயர் செய்யவும்: ஆவண ஏற்றுதல் -> உட்பொதிவுகள் -> வெக்டர் ஸ்டோர் -> மீட்டெடுப்பான் -> தூண்டுதல் -> LLM -> வெளியீடு.
படி 3: சோதித்து மீண்டும் செய்யவும்
- உள்ளமைக்கப்பட்ட சாட் பேனலைப் பயன்படுத்தவும்.
- நடைமுறைக்கு ஏற்ற கேள்விகளை முயற்சி செய்து மீட்டெடுக்கப்பட்ட துண்டுகளை ஆய்வு செய்யவும்.
- பதில்கள் தலைப்பை விட்டு விலகினால்,
வெப்பநிலையை குறைக்கவும், தூண்டுதலைச் செம்மைப்படுத்தவும் மற்றும் top_k ஐ சரிசெய்யவும்.
- பதில்கள் மாயத்தோற்றமாக இருந்தால், வெளிப்படையான வழிமுறைகளுடன் கட்டுப்படுத்தவும் மற்றும் தூண்டுதலுக்கு ஒரு மேற்கோள் வடிவத்தைச் சேர்க்கவும்.
படி 4: நினைவகத்தைச் சேர்க்கவும் (விரும்பினால்)
- ஒரு நினைவக முனையைச் சேர்க்கவும் (எ.கா., ConversationBuffer). பல திருப்பங்களில் சூழலைப் பராமரிக்க பயனர் உள்ளீடு மற்றும் LLM க்கு இடையில் அதை இணைக்கவும்.
படி 5: கருவிகளைச் சேர்க்கவும் (விரும்பினால்)
- API களைப் பெற ஒரு வலை/HTTP கருவி முனையைச் சேர்க்கவும் (எ.கா., தயாரிப்பு விலை நிர்ணயம், CRM மீட்டெடுப்பு, காலண்டர் செயல்கள்).
- செயல்பாடு/கருவி அழைப்பு உள்ளமைவைப் பயன்படுத்தவும், இதனால் LLM கருவியை எப்போது அழைக்க வேண்டும் என்பதை தீர்மானிக்க முடியும்.
நீங்கள் மீண்டும் பயன்படுத்தும் பொதுவான ஓட்ட முறைகள்
- RAG உடன் சாட்போட் (ஆவணங்கள் → துண்டுகள் → மீட்டெடுப்பு → தரையிறக்கப்பட்ட பதில்கள்)
- அமைப்பு வெளியீடு (LLM → JSON பார்சர்) பகுப்பாய்வு குழாய்களுக்கானது
- தன்னாட்சி பணிகளுக்கான கருவிகளுடன் ஏஜென்ட் (LLM + கருவி முனைகள் + ரூட்டர்)
- பாதுகாப்பிற்கான மிதப்படுத்தல் நுழைவாயில் (உள்ளீடு → மிதப்படுத்தல் → LLM)
- மல்டி மாடல் ரூட்டர் (வகைப்படுத்தி → குறிப்பிட்ட சிறப்பு மாதிரிகளுக்கு பாதை)
வேகமாகத் தொடங்க ஆவணங்களில் உள்ள வார்ப்புருக்கள் மற்றும் எடுத்துக்காட்டுகளை ஆராயுங்கள்.
Flowise இல் வேலை செய்யும் தூண்டுதல்
- பங்கு + கட்டுப்பாடுகள்: தொனி, சுருக்கம் மற்றும் மறுப்பு விதிகளை அமைக்கவும்.
- கருவி வழிகாட்டுதல்: எந்த கருவியை எப்போது அழைக்க வேண்டும் என்பதை வரையறுக்கவும் (எ.கா., “பயனர் ஆர்டர் நிலையைப் பற்றி கேட்டால், OrderAPI ஐ அழைக்கவும்”).
- வெளியீட்டு வடிவம்: கீழ்நிலை பார்சிங்கிற்கான JSON ஸ்கீமாக்களைக் குறிப்பிடவும்.
- RAG காவலர்கள்: “சூழலில் இருந்து மட்டும் பதிலளிக்கவும்; காணவில்லை என்றால், உங்களுக்குத் தெரியாது என்று சொல்லுங்கள்.”
எடுத்துக்காட்டு சிஸ்டம் தூண்டுதல் துணுக்கு:
நீங்கள் ஒரு தயாரிப்பு நிபுணர் உதவியாளர்.
மீட்டெடுக்கப்பட்ட சூழலைப் பயன்படுத்தி முடிந்தவரை பிரிவு தலைப்புகளை மேற்கோள் காட்டுங்கள்.
சூழல் போதுமானதாக இல்லாவிட்டால், ஒரு தெளிவுபடுத்தும் கேள்வியைக் கேளுங்கள்.
ஒரு குறுகிய, நேரடியான பதிலை வெளியிடுங்கள் (<120 சொற்கள்).
சிறந்த RAG க்கான தரவு தயாரிப்பு உதவிக்குறிப்புகள்
- துண்டாக்குதல்: ஒரு துண்டுக்கு 500–1,200 டோக்கன்களை இலக்காகக் கொள்ளுங்கள், 50–150 டோக்கன்களால் ஒன்றுடன் ஒன்று.
- சுத்தம்: கொதிகலன் தட்டு, தலைப்புகள்/அடிக்குறிப்புகள்; தலைப்புகளை இயல்பாக்குங்கள்.
- மெட்டாடேட்டா: சிறந்த வடிகட்டுதலுக்காக பக்க எண்கள், பிரிவு தலைப்புகள், தேதிகளைச் சேர்க்கவும்.
- மதிப்பீடு: காலப்போக்கில் பதில் துல்லியத்தை அளவிட ஒரு QA தொகுப்பை பராமரிக்கவும்.
பிழைத்திருத்தம்: ஓட்டம் தன்னை விளக்கிக் கொள்ளச் செய்யுங்கள்
- கிடைக்கும் இடங்களில் விரிவான பதிவுகளை இயக்கவும்.
- ஒவ்வொரு வினவலுக்கும் மீட்டெடுக்கப்பட்ட ஆவணங்களை ஆய்வு செய்யவும்.
- தவறான பேலோடுகளைக் கண்டறிய கருவி உள்ளீடுகள்/வெளியீடுகளைப் பதிவு செய்யவும்.
- பாதுகாப்பற்ற உள்ளீடுகளைப் பிடிக்க ஒரு காவற்கரை முனையைச் சேர்க்கவும்.
நீங்கள் வழிகாட்டப்பட்ட காட்சிகளை விரும்பினால், வீடியோ விளக்கங்கள் இறுதி முதல் இறுதி பிழைத்திருத்தம் மற்றும் வரிசைப்படுத்தல் வரிசைகளை நிரூபிக்கின்றன.
உங்கள் Flowise பயன்பாட்டைப் பயன்படுத்துதல்
உங்களிடம் சில விருப்பங்கள் உள்ளன:
- ஒரு சாட் விட்ஜெட்டை உட்பொதிக்கவும்
- Flowise ஒரு உட்பொதிக்கக்கூடிய ஸ்கிரிப்ட்/ஸ்னிப்பெட்டை வழங்குகிறது, எனவே உங்கள் சாட்போட்டை குறைந்தபட்ச குறியீட்டுடன் ஒரு வலைப் பக்கத்தில் சேர்க்கலாம்.
- பிராண்டிங், ஆரம்ப செய்தி மற்றும் ஹேண்டாஃப் விருப்பங்களை உள்ளமைக்கவும்.
- ஒரு சேவையாக ஹோஸ்ட் செய்யவும்
- ஒரு கிளவுட் VM அல்லது கண்டெய்னர் தளத்தில் Flowise சேவையகத்தை இயக்கவும்.
- ஒரு தலைகீழ் ப்ராக்ஸி (Nginx/Caddy), HTTPS ஐச் சேர்த்து, உற்பத்திக்கு சுற்றுச்சூழல் மாறிகளை அமைக்கவும்.
- உங்கள் ஓட்டத்தை ஒரு API ஆக வெளிப்படுத்துங்கள், பின்னர் உங்கள் பயன்பாட்டு முன்-இறுதி, Slack அல்லது மொபைல் கிளையண்ட்டுடன் ஒருங்கிணைக்கவும்.
துல்லியமான வரிசைப்படுத்தல் படிகள் மற்றும் சமீபத்திய திறன்களுக்கு அதிகாரப்பூர்வ ஆவணங்களைச் சரிபார்க்கவும்.
பாதுகாப்பு, அங்கீகாரம் மற்றும் ஆளுகை
- ரகசியங்கள்: API விசைகளை சுற்றுச்சூழல் மாறிகள் அல்லது ரகசியங்கள் மேலாளரில் சேமிக்கவும் (Vault, SSM, Doppler). தூண்டுதல்களில் விசைகளை ஒருபோதும் கடினமாக்க வேண்டாம்.
- அங்கீகாரம்: உங்கள் Flowise நிகழ்வைப் பாதுகாக்கவும் (அடிப்படை அங்கீகாரம், OAuth அல்லது SSO க்கு பின்னால்). யார் ஓட்டங்களை உருவாக்க/திருத்த முடியும் என்பதை கட்டுப்படுத்தவும்.
- விகித வரம்பு: மாதிரி பட்ஜெட்டுகள் மற்றும் இயக்க நேரத்தைப் பாதுகாக்க ஒரு பயனர் மற்றும் ஒரு IP வரம்புகளைப் பயன்படுத்தவும்.
- தரவு எல்லைகள்: RAG க்கு, குத்தகைதாரர் மூலம் குறியீடுகளைப் பிரிக்கவும்; குறுக்கு-குத்தகை கசிவைத் தடுக்க மெட்டாடேட்டாவில் வடிகட்டவும்.
- பதிவு செய்தல்: PII ஐ சுத்திகரிக்கவும் மற்றும் தக்கவைப்பு கொள்கைகளை பயன்படுத்தவும்.
செலவு கட்டுப்பாடு மற்றும் செயல்திறன்
- மாதிரிகளை புத்திசாலித்தனமாகத் தேர்ந்தெடுக்கவும்: ரூட்டிங் அல்லது வகைப்படுத்தலுக்கு சிறிய/மலிவான மாதிரிகளைப் பயன்படுத்தவும்; இறுதி பதில்களுக்காக பெரிய மாதிரிகளை ஒதுக்கவும்.
- சேமிப்பு: உட்பொதித்தல் முடிவுகளை தற்காலிகமாக சேமிக்கவும்; மீண்டும் மீண்டும் வரும் வினவல்களுக்கு பதில் சேமிப்பைப் பயன்படுத்தவும்.
- தொகுதி உட்கொள்ளல்: ஆவணங்களை தொகுதிகளாக உட்பொதிக்கவும்; பாதுகாப்பாக இணையாக இயக்கவும்.
- கருவி பட்ஜெட்: கருவி அழைப்புகளை வரம்பு மற்றும் காலக்கெடுவைச் சேர்க்கவும்.
- கண்காணிப்பு: காலப்போக்கில் டோக்கன்கள், தாமதம் மற்றும் பதில் தரத்தைக் கண்காணிக்கவும்.
Flowise ஐ நீட்டித்தல்: தனிப்பயன் முனைகள் மற்றும் ஒருங்கிணைப்புகள்
- உங்கள் உள் API கள் அல்லது தனியுரிம கருவிகளுக்கான தனிப்பயன் முனைகளை உருவாக்கவும்.
- சிறப்பு பார்சர்களைச் சேர்க்கவும் (எ.கா., விலைப்பட்டியல் OCR → கட்டமைக்கப்பட்ட புலங்கள் → LLM சரிபார்ப்பு).
- இணைப்பிகள் மற்றும் செயல்பாடு முனைகள் மூலம் உங்கள் தரவு அடுக்குடன் (Snowflake, BigQuery) ஒருங்கிணைக்கவும்.
முனை உருவாக்கும் முறைகளுக்கான ஆவணத்தில் உள்ள டெவலப்பர் வழிகாட்டிகள் மற்றும் எடுத்துக்காட்டுகளைப் பார்க்கவும்.
சரிசெய்தல்: பொதுவான சிக்கல்களுக்கு விரைவான தீர்வுகள்
- ஓட்டம் தொடங்காது: சுற்றுச்சூழல் மாறிகள் மற்றும் மாதிரி API விசைகளைச் சரிபார்க்கவும்.
- தவறான பதில்கள்: வெப்பநிலையைக் குறைக்கவும், துண்டாக்குதலை மேம்படுத்தவும் மற்றும் தூண்டுதல்களை இறுக்கவும்.
- எதுவும் மீட்டெடுக்கப்படவில்லை: உட்பொதித்தல் மாதிரி மற்றும் வெக்டர் DB இணைப்புத்திறனை சரிபார்க்கவும்; குறியீட்டு பெயர்கள் மற்றும் பெயர்களைச் சரிபார்க்கவும்.
- கருவி அழைப்புகள் தோல்வியடைகின்றன: கருவி கோரிக்கை/பதில் வடிவத்தை ஆய்வு செய்யவும்; JSON ஸ்கீமாக்களைப் பதிவு செய்து சரிபார்க்கவும்.
- வலை வரிசைப்படுத்தல் சிக்கல்கள்: தலைகீழ் ப்ராக்ஸி உள்ளமைவு, CORS அமைப்புகள் மற்றும் HTTPS சான்றிதழ்களை உறுதிப்படுத்தவும்.
அமைப்பு மற்றும் ஆரம்பகால ஆபத்துகளின் படிப்படியான, காட்சி கண்ணோட்டத்திற்கு, புதுப்பிக்கப்பட்ட அறிமுகம் மற்றும் அமைப்பு பயிற்சியைப் பார்க்கவும்.
எடுத்துக்காட்டு: ஒரு வாரத்தில் ஆவண உதவியாளரை அனுப்புதல்
நீங்கள் நகலெடுக்கக்கூடிய ஒரு நடைமுறை சாலை வரைபடம் இங்கே:
- நாள் 1: Flowise (Docker) ஐ நிறுவவும், திட்ட களஞ்சியத்தை அமைக்கவும், OpenAI (அல்லது உங்கள் மாதிரி வழங்குநர்) ஐ உள்ளமைக்கவும் மற்றும் ஒரு வெக்டர் தரவுத்தளத்தை இணைக்கவும்.
- நாள் 2: உங்கள் முதல் 10 ஆவணங்களுடன் ஒரு அடிப்படை RAG ஓட்டத்தை உருவாக்குங்கள். தூண்டுதல்களை உருவாக்கி, 30+ பிரதிநிதித்துவ கேள்விகளை சோதித்து, மீட்டெடுப்பு அமைப்புகளை மாற்றவும்.
- நாள் 3: நினைவகம் மற்றும் கருவி முனைகளைச் சேர்க்கவும் (எ.கா., விலை நிர்ணய API). கருவி அழைப்புகளுக்கான கட்டுப்பாடுகளை உருவாக்கவும்.
- நாள் 4: பாதுகாப்பான வலை விட்ஜெட்டை உருவாக்கவும்; அநாமதேய பதிவு செய்தலைச் சேர்க்கவும். உள் பைலட்டைத் தொடங்கவும்.
- நாள் 5: பின்னூட்டத்தைச் சேகரிக்கவும், தோல்வி நிகழ்வுகளை சரிசெய்யவும், கூடுதல் ஆவணங்களைச் சேர்க்கவும் மற்றும் தூண்டுதல்களை சரிசெய்யவும்.
மூலம், நீங்கள் வழக்கமாக தூண்டுதல்களை மீண்டும் செய்தால், ஒரு மாற்ற பதிவை பராமரிக்கவும் மற்றும் வெளியீடுகளை ஒப்பிடவும், Sider.AI உங்கள் Flowise முனைகள் மற்றும் தூண்டுதல்களைச் செம்மைப்படுத்தும் போது சோதனை வழக்குகள், குறிப்புகள் மற்றும் பதிப்பு ஒப்பீடுகளை ஒரே இடத்தில் வைத்திருப்பதன் மூலம் அந்த வேலைப்பாய்வை நெறிப்படுத்த முடியும் (https://sider.ai/). அடுத்து முயற்சிக்க மேம்பட்ட முறைகள்
- மல்டி ஏஜென்ட் ஆர்கெஸ்ட்ரேஷன்: சிறப்பு ஏஜெண்டுகளுக்கு பணிகளை அனுப்ப ஒரு ரூட்டர்/வகைப்படுத்தியைப் பயன்படுத்தவும்.
- கலப்பின தேடல்: அதிக துல்லியத்திற்கு முக்கிய சொல் + வெக்டர் மீட்டெடுப்பை இணைக்கவும்.
- மிதப்படுத்தல் + கொள்கைகளுடன் காவற்கரைகள்: LLM க்கு முன்னும் பின்னும் உள்ளடக்க விதிகளை அமல்படுத்தவும்.
- கட்டமைக்கப்பட்ட கணிப்பு: JSON ஸ்கீமாக்களை கட்டாயப்படுத்தி, முடிவுகளை வழங்குவதற்கு முன்பு ஒரு பார்சர் முனையுடன் சரிபார்க்கவும்.
- மதிப்பீட்டு சேணம்: உங்கள் QA தொகுப்பில் இரவில் இயங்கும் மற்றும் Slack க்கு ஒரு மதிப்பெண்ணை இடும் ஒரு மறைக்கப்பட்ட மதிப்பீட்டு ஓட்டத்தைச் சேர்க்கவும்.
முக்கிய குறிப்புகள்
- Flowise AI, LLM வேலைப்பாய்வுகளைக் காட்சிக்கு வடிவமைக்கவும், சோதிக்கவும் மற்றும் பயன்படுத்தவும் வேகமாக ஆக்குகிறது.
- எளிமையாகத் தொடங்கவும்: ஒரு LLM + தூண்டுதல் + மீட்டெடுப்பான் பல ஆதரவு மற்றும் அறிவு பணிகளைத் தீர்க்க முடியும்.
- நம்பகமான விளைவுகளுக்கு தரவு தயாரிப்பு, தூண்டுதல் கட்டுப்பாடுகள் மற்றும் கண்காணிப்பில் முதலீடு செய்யுங்கள்.
- உங்கள் நிகழ்வைப் பாதுகாக்கவும், API விசைகள் மற்றும் குத்தகை எல்லைகளை கடுமையாக நிர்வகிக்கவும்.
- தரம் மற்றும் செலவுக்கான நெம்புகோல்களாக உட்பொதிவுகள் மற்றும் மீட்டெடுப்பு அமைப்புகளைப் பயன்படுத்தவும்.
- அனுப்புவதன் மூலம் கற்றுக்கொள்ளுங்கள்—பயிற்சிகள் மற்றும் வீடியோக்கள் உங்கள் முதல் வெளியீட்டை விரைவுபடுத்தலாம்.
FAQ
Q1:Flowise AI எதற்காகப் பயன்படுத்தப்படுகிறது?
Flowise AI என்பது LLM வேலைப்பாய்வுகள் மற்றும் AI ஏஜெண்டுகளை உருவாக்குவதற்கான ஒரு காட்சி, திறந்த மூல தளம் ஆகும். அதிக குறியீடாக்கம் இல்லாமல் சாட்போட்கள், உதவியாளர்கள் மற்றும் ஆட்டோமேஷன்களை உருவாக்க மாதிரிகள், கருவிகள், நினைவகம் மற்றும் மீட்டெடுப்பை நீங்கள் சங்கிலித் தொடராக்கலாம்.
Q2:Flowise AI ஐ எவ்வாறு நிறுவி தொடங்குவது?
Node.js (npm) வழியாக நிறுவலாம் அல்லது Docker உடன் இயக்கலாம், பின்னர் UI ஐ உள்நாட்டில் தொடங்கி உங்கள் API விசைகளைச் சேர்க்கலாம். அதிகாரப்பூர்வ ஆவணம் படிப்படியான அமைப்பு மற்றும் உள்ளமைவு விவரங்களை வழங்குகிறது.
Q3:RAG க்காக Flowise AI எனது ஆவணங்களுடன் இணைக்க முடியுமா?
ஆம். மீட்டெடுப்பு-அதிகரிக்கப்பட்ட உருவாக்கத்தை இயக்க ஆவண ஏற்றுபவர்கள், உட்பொதிப்புகள் மற்றும் வெக்டர் ஸ்டோரைப் பயன்படுத்தவும். சிறந்த முடிவுகளுக்கு துண்டு அளவுகள், மெட்டாடேட்டா மற்றும் மீட்டெடுப்பான் அமைப்புகளை உள்ளமைக்கவும்.
Q4:Flowise சாட்போட்டை எனது இணையதளத்தில் எவ்வாறு பயன்படுத்துவது?
வழங்கப்பட்ட சாட் விட்ஜெட் ஸ்னிப்பெட்டை உட்பொதிக்கவும் அல்லது உங்கள் ஓட்டத்தை ஒரு API ஆக வெளிப்படுத்தி அதை உங்கள் முன்-இறுதியுடன் இணைக்கவும். உற்பத்திக்கு, HTTPS, அங்கீகாரம் மற்றும் விகித வரம்பைச் சேர்க்கவும்.
Q5:எந்த மாதிரிகள் Flowise AI உடன் வேலை செய்கின்றன?
Flowise பல வழங்குநர்களை (எ.கா., OpenAI மற்றும் பிற) மற்றும் பொதுவான வெக்டர் தரவுத்தளங்களை ஆதரிக்கிறது. சமீபத்திய ஒருங்கிணைப்புகள் மற்றும் சுற்றுச்சூழல் மாறிகளுக்கு ஆவணங்களைச் சரிபார்க்கவும்.
