《AI大模型应知应会100篇》第59篇：Flowise：无代码搭建大模型应用

第59篇：Flowise：无代码搭建大模型应用

摘要：本文将详细探讨 Flowise 无代码平台的核心特性、使用方法和最佳实践，提供从安装到部署的全流程指南，帮助开发者和非技术用户快速构建复杂的大模型应用。文章结合实战案例与配置说明，图文并茂，适合人工智能初中级入门者阅读。

在这里插入图片描述

一、引言：为什么选择 Flowise？

在AI大模型（如LLM）日益普及的今天，如何快速地将这些模型集成到业务流程中成为关键问题。Flowise 是一个基于 LangChain 的可视化构建系统，允许你通过“拖拽节点”的方式，无需编写一行代码即可构建复杂的AI应用。

对于非技术人员来说，它是通往AI世界的桥梁；对于开发者而言，它是一个高效的原型设计工具和协作平台。

二、核心概念与知识点

1. Flowise基础架构【实战部分】

技术栈概述

Flowise 基于 LangChain 构建，提供了图形化界面来组合各种 AI 模块，包括：

LLMs（语言模型）
Memory（记忆模块）
Tools（外部工具）
Prompts（提示模板）

其核心是将 LangChain 的 Runnable 组件封装为可视化的节点，通过连线构成完整的执行流程。

组件类型

类型	功能描述
LLM	支持 GPT、Llama、Claude 等主流模型
Prompt	定义输入模板
Tool	集成 API、数据库查询等工具
Memory	对话历史管理器
Condition	条件判断节点

安装与部署

使用 Docker 安装（推荐）

docker run -d \--name flowise \-p 3000:3000 \-v $PWD/flowise-data:/root/.flowise \-e PORT=3000 \-e APIKEY_PATH=/root/.flowise/api-key.txt \flowiseai/flowise

💡 解释：

-p 3000:3000：映射容器端口到本地 3000。
-v：持久化数据目录，防止重启丢失流程。
APIKEY_PATH：指定 API 密钥路径（可选）。

使用 NPM 安装（开发环境）

npm install -g flowise
npx flowise start

启动后访问：http://localhost:3000

用户界面导航

进入 Flowise 主页后，你会看到如下功能区：

左侧栏：节点库（LLMs、Prompts、Tools 等）
画布区：拖放节点并连接形成流程图
右上角按钮：
- 📦 流程保存
- ▶️ 运行测试
- 🌐 生成 API 接口

2. 流程设计与构建【实战部分】

基础流程创建

我们以一个简单的“问答机器人”为例，展示如何通过 Flowise 构建一个对话流程。

步骤如下：

拖入一个 OpenAI LLM 节点（假设已配置好 OpenAI Key）
添加一个 Prompt 节点，定义输入模板，例如：

回答以下问题：{question}

将 Prompt 输出连接到 LLM 输入
添加一个 Chat Output 节点接收最终输出

📌 图1：Flowise 简单问答流程图（基础对话流程）

节点配置详解

以 OpenAI LLM 节点为例，关键参数如下：

Model Name：选择 gpt-3.5-turbo 或 gpt-4
Temperature：控制输出随机性，一般设为 0.7
Max Tokens：限制输出长度

💡 提示： 在高级设置中可以启用 Streaming（流式输出），提升用户体验。

流程控制模式

条件分支示例：

设想我们需要根据用户身份显示不同内容：

添加一个 Condition Node
设置规则：如果 user.role == 'admin'，走 A 分支；否则走 B 分支
各自连接不同的 LLM 或响应节点

API 生成与调用

点击右上角 “🌐” 图标，Flowise 会自动为你生成一个 RESTful API 接口，格式如下：

POST http://localhost:3000/api/v1/prediction/<chatflow-id>

请求体示例：

{"question": "公司的退款政策是什么？","overrideConfig": {"sessionId": "unique-session-id"}
}

3. 高级应用场景【实战部分】

文档问答系统（RAG 应用）

目标： 实现一个基于文档的问答系统，无需写代码。

实现步骤：

添加一个 Document Loader 节点，上传 PDF 或 TXT 文件
添加 Vector Store 节点，用于存储向量化后的文档
添加 Retriever 节点，用于检索相关段落
添加 QA Chain 节点，整合 LLM 与检索结果进行回答

整个流程如下图所示：

📌 图2：RAG 应用流程图（文档问答系统）

多代理系统

设想我们要构建一个客服助手，能自动判断是否需要转接人工或调用内部系统：

添加多个 LLM 节点代表不同代理角色
使用 Condition 判断用户意图
使用 Tool Call 调用内部 API 或数据库
最终统一输出给用户

数据处理与分析

你可以连接数据库、CSV 文件、Excel 表格等作为数据源，结合 LLM 进行自然语言查询，例如：

列出销售额最高的前5个产品

Flowise 可自动解析并调用 SQL 工具，返回结构化结果。

4. 生产环境最佳实践【实战部分】

环境变量与密钥管理

避免硬编码敏感信息，使用 .env 文件或环境变量注入：

OPENAI_API_KEY=your-openai-key
FLOWISE_SECRET=your-secret-key

Docker 启动时传入：

-e OPENAI_API_KEY=your-openai-key

资源优化策略

控制并发请求数量
限制 LLM 输出长度
使用缓存机制（如 Redis 缓存 QA 结果）

持久化与备份

确保 -v 参数挂载了数据卷，定期备份 /root/.flowise 目录。

集成第三方系统

支持 Webhook 和 REST API 集成，可用于：

企业微信 / 钉钉消息推送
CRM 系统数据同步
自动工单生成

三、案例与应用模板

1. 客户服务助手

集成多数据源（FAQ、订单系统、售后记录），根据用户问题智能匹配答案或转接人工。

2. 内容创作系统

构建一个创意生成工作流：

标题建议 → 内容草稿 → SEO 优化 → 输出 Markdown

3. 企业知识库

员工可上传公司手册、制度文件，系统自动建立索引，实现自然语言搜索。

四、实战指南与配置

1. 生产部署配置

推荐使用 Kubernetes + Ingress 部署：

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:name: flowise
spec:replicas: 2selector:matchLabels:app: flowisetemplate:metadata:labels:app: flowisespec:containers:- name: flowiseimage: flowiseai/flowiseports:- containerPort: 3000envFrom:- configMapRef:name: flowise-config