《AI大模型應知應會100篇》第59篇：Flowise：無代碼搭建大模型應用

第59篇：Flowise：無代碼搭建大模型應用

摘要：本文將詳細探討 Flowise 無代碼平臺的核心特性、使用方法和最佳實踐，提供從安裝到部署的全流程指南，幫助開發者和非技術用戶快速構建復雜的大模型應用。文章結合實戰案例與配置說明，圖文并茂，適合人工智能初中級入門者閱讀。

在這里插入圖片描述

一、引言：為什么選擇 Flowise？

在AI大模型（如LLM）日益普及的今天，如何快速地將這些模型集成到業務流程中成為關鍵問題。Flowise 是一個基于 LangChain 的可視化構建系統，允許你通過“拖拽節點”的方式，無需編寫一行代碼即可構建復雜的AI應用。

對于非技術人員來說，它是通往AI世界的橋梁；對于開發者而言，它是一個高效的原型設計工具和協作平臺。

二、核心概念與知識點

1. Flowise基礎架構【實戰部分】

技術棧概述

Flowise 基于 LangChain 構建，提供了圖形化界面來組合各種 AI 模塊，包括：

LLMs（語言模型）
Memory（記憶模塊）
Tools（外部工具）
Prompts（提示模板）

其核心是將 LangChain 的 Runnable 組件封裝為可視化的節點，通過連線構成完整的執行流程。

組件類型

類型	功能描述
LLM	支持 GPT、Llama、Claude 等主流模型
Prompt	定義輸入模板
Tool	集成 API、數據庫查詢等工具
Memory	對話歷史管理器
Condition	條件判斷節點

安裝與部署

使用 Docker 安裝（推薦）

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

💡 解釋：

-p 3000:3000：映射容器端口到本地 3000。
-v：持久化數據目錄，防止重啟丟失流程。
APIKEY_PATH：指定 API 密鑰路徑（可選）。

使用 NPM 安裝（開發環境）

npm install -g flowise
npx flowise start

啟動后訪問：http://localhost:3000

用戶界面導航

進入 Flowise 主頁后，你會看到如下功能區：

左側欄：節點庫（LLMs、Prompts、Tools 等）
畫布區：拖放節點并連接形成流程圖
右上角按鈕：
- 📦 流程保存
- ?? 運行測試
- 🌐 生成 API 接口

2. 流程設計與構建【實戰部分】

基礎流程創建

我們以一個簡單的“問答機器人”為例，展示如何通過 Flowise 構建一個對話流程。

步驟如下：

拖入一個 OpenAI LLM 節點（假設已配置好 OpenAI Key）
添加一個 Prompt 節點，定義輸入模板，例如：

回答以下問題：{question}

將 Prompt 輸出連接到 LLM 輸入
添加一個 Chat Output 節點接收最終輸出

📌 圖1：Flowise 簡單問答流程圖（基礎對話流程）

節點配置詳解

以 OpenAI LLM 節點為例，關鍵參數如下：

Model Name：選擇 gpt-3.5-turbo 或 gpt-4
Temperature：控制輸出隨機性，一般設為 0.7
Max Tokens：限制輸出長度

💡 提示： 在高級設置中可以啟用 Streaming（流式輸出），提升用戶體驗。

流程控制模式

條件分支示例：

設想我們需要根據用戶身份顯示不同內容：

添加一個 Condition Node
設置規則：如果 user.role == 'admin'，走 A 分支；否則走 B 分支
各自連接不同的 LLM 或響應節點

API 生成與調用

點擊右上角 “🌐” 圖標，Flowise 會自動為你生成一個 RESTful API 接口，格式如下：

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

請求體示例：

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

3. 高級應用場景【實戰部分】

文檔問答系統（RAG 應用）

目標： 實現一個基于文檔的問答系統，無需寫代碼。

實現步驟：

添加一個 Document Loader 節點，上傳 PDF 或 TXT 文件
添加 Vector Store 節點，用于存儲向量化后的文檔
添加 Retriever 節點，用于檢索相關段落
添加 QA Chain 節點，整合 LLM 與檢索結果進行回答

整個流程如下圖所示：

📌 圖2：RAG 應用流程圖（文檔問答系統）

多代理系統

設想我們要構建一個客服助手，能自動判斷是否需要轉接人工或調用內部系統：

添加多個 LLM 節點代表不同代理角色
使用 Condition 判斷用戶意圖
使用 Tool Call 調用內部 API 或數據庫
最終統一輸出給用戶

數據處理與分析

你可以連接數據庫、CSV 文件、Excel 表格等作為數據源，結合 LLM 進行自然語言查詢，例如：

列出銷售額最高的前5個產品

Flowise 可自動解析并調用 SQL 工具，返回結構化結果。

4. 生產環境最佳實踐【實戰部分】

環境變量與密鑰管理

避免硬編碼敏感信息，使用 .env 文件或環境變量注入：

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

Docker 啟動時傳入：

-e OPENAI_API_KEY=your-openai-key

資源優化策略

控制并發請求數量
限制 LLM 輸出長度
使用緩存機制（如 Redis 緩存 QA 結果）

持久化與備份

確保 -v 參數掛載了數據卷，定期備份 /root/.flowise 目錄。

集成第三方系統

支持 Webhook 和 REST API 集成，可用于：

企業微信 / 釘釘消息推送
CRM 系統數據同步
自動工單生成

三、案例與應用模板

1. 客戶服務助手

集成多數據源（FAQ、訂單系統、售后記錄），根據用戶問題智能匹配答案或轉接人工。

2. 內容創作系統

構建一個創意生成工作流：

標題建議 → 內容草稿 → SEO 優化 → 輸出 Markdown

3. 企業知識庫

員工可上傳公司手冊、制度文件，系統自動建立索引，實現自然語言搜索。

四、實戰指南與配置

1. 生產部署配置

推薦使用 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