Flowise AI：用于构建LLM流的拖放UI_flowise chatglm

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什么是Flowise AI？

Flowise AI是一个开源的UI可视化工具，用于帮助开发LangChain应用程序。在我们详细介绍 Flowise AI 之前，让我们快速定义 LangChain。LangChain是一个框架/ python库，可帮助您利用LLM构建自己的自定义NLP应用程序。

Flowise使用LangChain作为其代理执行器，Chroma作为其矢量存储，OpenAI用于嵌入，HuggingFace的推理模型，GitHub作为文档加载器，以及用于查询API的SERP。它的图形用户界面对于构建基于LangChain.js构建的基于LLM的应用程序非常有帮助。

那么是什么让它如此简单和有用呢？拖放工具。每个人都喜欢拖放，尤其是在自定义 NLP 应用程序时。更大的优点是它不需要任何编码经验！

我可以使用 Flowise AI 构建什么？

您可以使用 Flowise AI 构建多个应用程序，例如：

• 聊天机器人
• 虚拟助手
• 数据分析工具
• 教育工具
• 游戏
• 艺术

为什么我应该使用 Flowise AI？

• 单纯：拖放工具使您可以轻松构建自己的LLM流。
• 无需编码技能：这对于行业中的新人和团队中没有开发人员的组织非常有用。
• 开源：免费使用和修改，允许您根据自己的要求进行定制。
• 强：该工具可用于开发广泛的LLM应用程序。
• 社区：Flowise由一个支持性开发社区提供支持，该社区可以帮助您充分利用Flowise。

Flowise AI安装

那么如何安装这个简单的拖放式可自定义 NLP 工具呢？因此，您可以通过 3 种不同的方式安装 Flowise AI。让我们来看看所有这些。

快速安装

1. 首先，您需要下载并安装 NodeJS >= 18.15.0。
2. 完成此操作后，您需要安装Flowise

npm install -g flowise

1. 您的下一步是启动 Flowise

npx flowise start

您需要输入用户名和密码：

npx flowise start --FLOWISE_USERNAME=user --FLOWISE_PASSWORD=1234

1. 完成后，您可以通过打开以下内容在网页上打开它：

http://localhost:3000

如果您更喜欢使用 Docker，请按照下一部分进行操作。

Docker

Docker组件

1. 首先，您需要转到项目根目录下的 docker 文件夹
2. 然后你需要创建.env文件并指定PORT（参考.env.example）
3. 然后你需要执行：docker-compose up -d
4. 然后你需要打开 http://localhost:3000
5. 您可以通过 docker-compose stop 关闭容器

Docker镜像

1. 首先，需要在本地生成映像：

docker build --no-cache -t flowise .

1. 然后，您需要运行映像：

docker run -d --name flowise -p 3000:3000 flowise

1. 要停止映像，您需要：

docker stop flowise

面向开发人员的本地设置

1. 首先，您需要通过以下方式安装 Yarn v1：

npm i -g yarn

1. 然后，您需要克隆存储库：

git clone https://github.com/FlowiseAI/Flowise.git

1. 进入存储库文件夹：

cd Flowise

1. 确保安装所有模型的所有依赖项：

yarn install

1. 然后，您需要构建所有代码：

yarn build

1. 然后，您可以启动应用程序：

yarn start

1. 您可以在以下位置访问该应用程序：

http://localhost:3000

1. 对于开发版本，请使用：

yarn dev

包起来

因此，如果您是科技行业的新手，没有编码经验，或者您的团队中缺乏开发人员的组织 - Flowise AI 是您的最佳选择。如果有任何Flowise的当前或以前的用户正在阅读本文，请在评论中告诉我们您的体验！

原文链接：Flowise AI：用于构建LLM流的拖放UI (mvrlink.com)