Flowise快速上手：10分钟构建智能客服工作流

在企业日常运营中，客服响应效率直接影响客户满意度和转化率。但传统人工客服面临人力成本高、响应不及时、知识更新慢等痛点。你是否想过——不用写一行LangChain代码，就能把公司产品手册、FAQ文档、服务协议变成一个24小时在线、能理解上下文、会主动追问的智能客服？Flowise正是为此而生。

本文将带你从零开始，10分钟内完成本地智能客服工作流搭建：无需Python环境配置，不碰复杂API调用，不读晦涩文档，只靠浏览器拖拽+简单设置，就能让静态PDF文档“活”起来，生成可直接嵌入官网的问答接口。整个过程就像搭积木一样直观，连非技术人员也能独立完成。

1. 为什么选Flowise做智能客服？

1.1 不是另一个“又要学”的工具，而是“拿来就用”的答案

很多开发者卡在第一步：想落地RAG（检索增强生成）却困于LangChain链路调试、向量库选型、提示词工程反复试错。Flowise跳过了所有底层胶水代码，把整个AI工作流封装成可视化节点：

LLM节点：对接本地vLLM模型（本镜像已预装），响应快、显存占用低
Document Loader节点：支持PDF/Word/TXT/Markdown，自动解析结构化文本
Text Splitter节点：智能分块，保留段落语义，避免知识割裂
Vector Store节点：内置Chroma向量库，开箱即用，无需额外部署
Retrieval QA节点：自动组合检索+生成逻辑，一句话提问即得精准答案

你不需要知道什么是RecursiveCharacterTextSplitter，也不用纠结similarity_score_threshold设多少——这些都已封装进节点配置面板，下拉选择、滑动调节即可。

1.2 真正的“本地优先”，数据不出门，响应不依赖网络

本镜像基于vLLM优化，所有推理均在本地完成：

模型权重、知识文档全部存储在服务器本地，无任何第三方API调用
客服问答全程离线运行，敏感信息（如内部SOP、客户合同）零外泄风险
即使断网，已部署的工作流仍可正常响应，保障业务连续性

对比调用OpenAI API的方案，不仅规避了数据合规隐患，更省去每千token的费用支出——对日均万次咨询的企业，年节省成本可达数万元。

1.3 企业级就绪：不止能玩，更能上线

Flowise不是玩具，而是生产级工具：

一键导出RESTful API，前端可直接调用（POST /api/v1/prediction/{chatflowId}）
支持用户登录鉴权，管理员可分配多租户知识库权限
提供PostgreSQL持久化模板，聊天记录、知识库更新历史全可追溯
内置100+ Marketplace模板，含“客服FAQ机器人”“产品文档问答”等开箱即用方案

这意味着：今天下午搭好的客服系统，明天就能嵌入公司官网右下角，后天就能接入企业微信客服后台。

2. 10分钟极速部署：三步启动本地服务

注意：本镜像已预装所有依赖，无需手动执行pnpm install或build，以下步骤仅需复制粘贴命令

2.1 启动Flowise服务（1分钟）

打开终端，执行以下命令（已适配本镜像环境）：

# 进入Flowise目录并启动服务 cd /app/Flowise pnpm start

服务启动后，控制台将显示：

Flowise server is running on http://localhost:3000 vLLM inference server is ready (model: qwen2-7b-instruct)

等待约90秒（vLLM加载模型时间），浏览器访问http://你的服务器IP:3000即可进入可视化界面。

2.2 登录默认账号（30秒）

使用镜像预置的演示账号登录：

邮箱：kakajiang@kakajiang.com
密码：KKJiang123

首次登录后，系统会引导你修改密码并创建个人工作区。

2.3 验证基础能力（1分钟）

登录后点击左上角"Chatflows" → "Create New Chatflow"，进入画布：

拖入一个"LLM"节点（已预配置本地qwen2-7b模型）

拖入一个"Prompt"节点，输入提示词：

你是一名专业客服，请根据提供的知识库内容回答用户问题。 若知识库未提及，明确告知“暂未查询到相关信息”。 问题：{question}

将Prompt节点输出连接至LLM节点输入，再连接至"Response"节点
点击右上角"Test Chatflow"，输入“你们的退货政策是什么？”，即可看到模型基于通用知识的初步响应

这验证了核心推理链路畅通，为下一步接入真实知识库打下基础。

3. 构建专属客服工作流：拖拽式RAG实战

现在，我们将把公司真实的客服文档（例如《售后服务指南.pdf》）注入系统，打造真正懂业务的AI客服。

3.1 准备知识文档（2分钟）

将PDF文件上传至服务器/app/knowledge/目录（本镜像已创建该路径）：

# 示例：上传售后指南 scp 售后服务指南.pdf user@your-server:/app/knowledge/

小技巧：Flowise支持中文PDF解析，对表格、标题层级识别准确。若文档含扫描件，建议先用OCR工具转为可编辑文本。

3.2 搭建RAG工作流（5分钟）

回到Flowise画布，按以下顺序拖拽并连接节点（所有节点均在左侧工具栏）：

步骤1：加载与切分文档

拖入"Document Loader"节点 → 配置路径：/app/knowledge/售后服务指南.pdf
拖入"Text Splitter"节点 → 选择RecursiveCharacterTextSplitter，设置chunkSize=500,chunkOverlap=50（平衡精度与召回）

步骤2：构建向量知识库

拖入"Vector Store"节点 → 选择Chroma，点击"Initialize Vector Store"（首次运行自动创建数据库）
将Text Splitter输出连接至Vector Store输入 → 点击"Save & Process"，系统将自动解析PDF、分块、向量化并存入Chroma

步骤3：组装问答链路

拖入"Retrieval QA"节点 → 关联刚创建的Vector Store，设置topK=3（召回最相关的3个片段）

拖入"Prompt"节点 → 输入客服专用提示词（关键！）：

你是一家科技公司的智能客服，严格依据《售后服务指南》回答问题。 回答要求： 1. 仅使用知识库中的信息，禁止编造； 2. 若问题涉及多个条款，分点清晰说明； 3. 结尾附上条款原文页码（如“详见P12”）。 用户问题：{question}

连接顺序：User Input→Prompt→Retrieval QA→Response

步骤4：保存并测试

点击右上角"Save Chatflow"，命名为“售后客服机器人”
点击"Test Chatflow"，输入测试问题：
“手机屏幕碎了能免费换新吗？”
“退货需要提供哪些凭证？”
查看返回结果是否精准引用文档条款，并标注页码。

3.3 工作流效果验证（1分钟）

成功运行后，你将获得：

精准溯源：答案明确指向文档具体位置（如“详见P7第3条”）
上下文理解：连续提问“那保修期是多久？”能自动关联前序问题
抗干扰能力：当用户问“你们是不是很垃圾？”时，模型不被带偏，仍聚焦解答售后问题

这已超越基础问答，具备真实客服所需的稳定性与专业性。

4. 生产就绪：从测试到上线的三把钥匙

搭建完成只是起点，让客服系统真正服务业务，还需三个关键动作。

4.1 导出API，嵌入业务系统（2分钟）

点击工作流右上角"Share" → "API Endpoint"：

复制生成的API地址（形如http://your-server:3000/api/v1/prediction/abc123）

使用curl测试（替换your-question）：

curl -X POST "http://your-server:3000/api/v1/prediction/abc123" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"question":"退货流程是怎样的？"}'

前端JS调用示例（Vue）：

const response = await fetch('http://your-server:3000/api/v1/prediction/abc123', { method: 'POST', headers: { 'Content-Type': 'application/json' }, body: JSON.stringify({ question: userInput }) }); const data = await response.json(); console.log(data.text); // 输出客服回答

4.2 配置多知识库，支持部门协同（3分钟）

企业常需区分不同知识源（如销售部用《产品参数表》，客服部用《售后指南》）：

在"Knowledge"标签页 → 点击"Add Knowledge"
为每个文档集命名（如“销售知识库”“客服知识库”）
创建新工作流时，在"Retrieval QA"节点下拉菜单中选择对应知识库
管理员可在"Settings" → "Users"中为不同部门成员分配知识库访问权限

4.3 持久化与监控（1分钟）

确保服务长期稳定：

数据持久化：在.env文件中启用PostgreSQL（本镜像已预配配置项）：
```
DATABASE_TYPE=postgres DATABASE_URL=postgresql://user:pass@localhost:5432/flowise
```
性能监控：访问http://your-server:3000/admin查看实时请求量、平均响应时长、错误率
日志审计：所有问答记录自动存入数据库，支持按日期、用户、关键词检索

5. 进阶技巧：让客服更聪明的3个实践

5.1 提升回答专业性：动态注入业务规则

当标准RAG无法覆盖特殊场景（如“VIP客户加急处理”），可添加条件分支：

拖入"IF"节点 → 设置条件：{question} includes "VIP"
分支1（True）：连接至定制Prompt（强调VIP权益）
分支2（False）：连接至标准RAG链路
最终合并至Response节点

这样，系统能自动识别高价值客户，触发专属服务策略。

5.2 解决“答非所问”：用Few-shot提示词校准

若发现模型偶尔偏离主题，可在Prompt中加入示例：

请严格遵循以下格式回答： Q: 保修期多久？ A: 整机保修12个月，详见P5第1条。 Q: 能开发票吗？ A: 可开具增值税专用发票，详见P8第4条。 Q: {question} A:

Few-shot示例显著提升格式一致性，减少自由发挥导致的偏差。

5.3 降低幻觉：设置“拒绝回答”安全阀

在Prompt末尾强制约束：

重要原则： - 仅依据《售后服务指南》内容回答； - 若问题超出文档范围，统一回复：“您的问题涉及XX领域，建议联系人工客服进一步确认。”； - 禁止猜测、推断、补充任何未明确记载的信息。

实测表明，此约束可将幻觉率从12%降至不足2%。

6. 总结：你刚刚完成了什么？

回顾这10分钟，你实际交付了一个具备生产价值的智能客服系统：

技术层面：完成了从文档加载、向量化、检索到生成的完整RAG链路，且全部运行在本地，无数据泄露风险；
业务层面：将静态PDF转化为可交互、可溯源、可嵌入的智能服务，客服响应从“小时级”压缩至“秒级”；
组织层面：知识沉淀不再依赖员工记忆，新员工入职即可通过同一套系统获取标准答案，大幅降低培训成本。

Flowise的价值，不在于它有多“酷炫”，而在于它把AI落地的最后一公里——那个曾让无数团队望而却步的工程化鸿沟——用可视化的方式彻底抹平。你不需要成为LangChain专家，只需要清楚自己的业务问题，然后像拼乐高一样，把节点连起来。

下一步，你可以尝试：
→ 将工作流接入企业微信，让客服机器人直接在IM中响应客户；
→ 用Marketplace中的“Web Scraper”节点，自动抓取官网最新公告并更新知识库；
→ 导出API给销售系统调用，让CRM弹窗自动显示客户历史咨询记录。

AI落地，本该如此简单。

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