Flowise: Open-Source-No-Code-Tool zur visuellen Erstellung von LLM-Workflows 119

Flowise ist ein Open-Source-Tool mit Low-Code/No-Code, das hauptsächlich für die visuelle Erstellung von LLM-Workflows verwendet wird. Mit seiner Drag-and-Drop-Oberfläche können Benutzer LLM-Anwendungen schnell aufbauen, ohne komplexen Code schreiben zu müssen. Es unterstützt verschiedene Workflow-Modi (wie Assistant, Chatflow und Agentflow) sowie eine Vielzahl von Komponenten (wie Modelle, Prompt-Vorlagen, Chains usw.). Darüber hinaus bietet es Unterstützung für zahlreiche LLM-Modelle, Erweiterungsfunktionen und Bereitstellung auf mehreren Plattformen.

Funktionsmerkmale von Flowise

• Low-Code/No-Code-Bedienung: Dank der Drag-and-Drop-Oberfläche können Benutzer LLM-Anwendungen schnell erstellen, ohne komplexen Code schreiben zu müssen.

• Visuelle Erstellung: Bietet eine intuitive grafische Oberfläche, die das Ziehen und Verbinden verschiedener Komponenten (wie LLM-Modelle, Prompt-Vorlagen, Chains usw.) unterstützt.

• Unterstützung für mehrere Workflow-Modi:

• Assistant: Ideal für Anfänger, um einfache Chat-Assistenten zu erstellen.

• Chatflow: Zum Aufbau von Single-Agent-Systemen und einfachen LLM-Flows.

• Agentflow: Unterstützt komplexere Multi-Agenten-Systeme und Workflow-Orchestrierung.

• Umfassende Modellunterstützung: Nahtlose Integration mit Hunderten von Open-Source- oder proprietären LLMs, einschließlich HuggingFace, Ollama, Localai usw.

• Umfangreiche Erweiterungsfunktionen: Unterstützt die Integration mit Komponenten wie Speicher, Daten-Loader, Caching, Moderation usw.

• Entwicklerfreundlichkeit: Bietet API, SDK und eingebettete Chat-Funktionen, die Entwicklern Erweiterung und Integration erleichtern.

• Multi-Plattform-Unterstützung: Kann in lokalen Umgebungen sowie auf Cloud-Plattformen (wie AWS, Azure, GCP) ausgeführt werden.

Flowise-Tutorial

Installation

Installation über Docker:

• Flowise-Projekt klonen.

• In den docker-Ordner im Projektstammverzeichnis wechseln.

• Die Datei .env.example kopieren und in .env umbenennen.

• Den Befehl docker compose up -d ausführen, um den Dienst zu starten.

• Flowise unter http://localhost:3000 aufrufen.

Installation über Node.js:

• Sicherstellen, dass Node.js installiert ist (Version >= 18.15.0).

• Den Befehl npx flowise start --FLOWISE_USERNAME=user --FLOWISE_PASSWORD=1234 ausführen, um Flowise zu starten.

• Flowise unter http://localhost:3000 aufrufen.

Workflow erstellen

• Neuen Workflow erstellen: Nach dem Anmelden bei Flowise auf die Schaltfläche „Add New" in der oberen rechten Ecke der Seite klicken, um einen neuen Workflow hinzuzufügen.

• Komponenten hinzufügen: Die benötigten Komponenten (wie LLM-Modelle, Chains, Prompt-Vorlagen usw.) aus dem Komponentenpanel auf der linken Seite auswählen und auf die Leinwand ziehen.

• Komponenten verbinden: Den Ausgabeport einer Komponente mit dem Eingabeport einer anderen Komponente verbinden, um den Workflow zu bilden.

• Komponentenparameter konfigurieren: Im Konfigurationspanel der Komponente die erforderlichen Parameter eingeben, wie z. B. den API-Schlüssel des LLM, den Inhalt der Prompt-Vorlage usw.

• Speichern und Testen: Nach dem Speichern des Workflows auf das Dialogfeld in der oberen rechten Ecke klicken, um ihn zu testen.

Beispiele

• Chatbot: Durch die Verbindung eines OpenAI-Modells, einer Prompt-Vorlage und einer LLM-Chain lässt sich schnell ein einfacher Chatbot erstellen.

• Frage-Antwort-System: Durch die Kombination von Daten-Loader und Abrufkomponenten kann ein Frage-Antwort-System auf Basis einer Wissensdatenbank aufgebaut werden.

Technische Architektur

• Frontend: Verwendet React + TypeScript, basierend auf ReactFlow für die Visualisierung.

• Backend: Verwendet Node.js + Express, unterstützt RESTful API und WebSocket.

• Bereitstellung: Unterstützt Cloud-Native-Bereitstellung mit einem Klick über Docker + Kubernetes.

• Paketverwaltung: Verwendet pnpm workspace für das Multi-Modul-Abhängigkeitsmanagement.

• Dokumentationsgenerierung: API-Dokumentation wird automatisch über Swagger UI generiert, was Entwicklern den API-Aufruf und die Integration erleichtert.

Anwendungsszenarien

• Intelligentes Kundenservice-System: Anbindung an die Unternehmens-Wissensdatenbank zur automatischen Beantwortung von Produktfragen.

• Vertragsprüfungs-Assistent: Analysiert juristische Dokumente und erstellt automatisch Risikoberichte.

• Analyse wissenschaftlicher Literatur: Verarbeitet Paper in großen Mengen und extrahiert wichtige Forschungsergebnisse.

• Intelligentes Einstellungssystem: Analysiert Lebensläufe automatisch und erstellt Kandidatenbewertungen.

Github:https://github.com/FlowiseAI/Flowise