Flowise : outil open source no-code pour créer visuellement des workflows LLM 121

Flowise est un outil open source low-code/no-code principalement utilisé pour construire visuellement des flux de travail LLM. Grâce à son interface glisser-déposer, les utilisateurs peuvent rapidement créer des applications LLM sans écrire de code complexe. Il prend en charge plusieurs modes de flux de travail (tels que Assistant, Chatflow, Agentflow) et une riche bibliothèque de composants (modèles, modèles de prompts, chaînes, etc.). Il prend également en charge plusieurs modèles LLM, des fonctionnalités d'extension et un déploiement multiplateforme.

Fonctionnalités de Flowise

• Opération low-code/no-code : grâce à l'interface glisser-déposer, les utilisateurs peuvent rapidement créer des applications LLM sans écrire de code complexe.

• Construction visuelle : fournit une interface graphique intuitive, prenant en charge le glisser-déposer et la connexion de divers composants (tels que modèles LLM, modèles de prompts, chaînes, etc.).

• Prise en charge de plusieurs modes de flux de travail :

• Assistant : adapté aux débutants, pour créer des chatbots simples.

• Chatflow : utilisé pour construire des systèmes à agent unique et des flux LLM simples.

• Agentflow : prend en charge des systèmes multi-agents plus complexes et l'orchestration de flux de travail.

• Prise en charge complète des modèles : intégration transparente avec des centaines de LLM open source ou propriétaires, prenant en charge HuggingFace, Ollama, Localai, etc.

• Fonctionnalités d'extension riches : prise en charge de l'intégration avec des composants de mémoire, de chargement de données, de cache, de modération, etc.

• Convivial pour les développeurs : fournit des API, des SDK et des fonctionnalités de chat intégrables, facilitant l'extension et l'intégration pour les développeurs.

• Prise en charge multiplateforme : prise en charge de l'exécution dans des environnements locaux et sur des plateformes cloud (telles qu'AWS, Azure, GCP).

Tutoriel d'utilisation de Flowise

Installation

Installation via Docker :

• Cloner le projet Flowise.

• Accéder au dossier docker du répertoire racine du projet.

• Copier le fichier .env.example et le renommer en .env.

• Exécuter docker compose up -d pour démarrer le service.

• Accéder à http://localhost:3000 pour utiliser Flowise.

Installation via Node.js :

• Assurez-vous que Node.js est installé (version >= 18.15.0).

• Utilisez la commande npx flowise start --FLOWISE_USERNAME=user --FLOWISE_PASSWORD=1234 pour démarrer Flowise.

• Accéder à http://localhost:3000 pour utiliser Flowise.

Construire un flux de travail

• Créer un nouveau flux de travail : après vous être connecté à Flowise, cliquez sur le bouton « Add New » en haut à droite de la page pour ajouter un nouveau flux de travail.

• Ajouter des composants : sélectionnez les composants nécessaires dans le panneau des composants à gauche (tels que modèle LLM, chaîne, modèle de prompt, etc.) et glissez-les sur le canevas.

• Connecter les composants : connectez le port de sortie d'un composant au port d'entrée d'un autre composant pour former le flux de travail.

• Configurer les paramètres des composants : remplissez les paramètres nécessaires dans le panneau de configuration du composant, tels que la clé API du LLM, le contenu du modèle de prompt, etc.

• Enregistrer et tester : après avoir enregistré le flux de travail, cliquez sur la boîte de dialogue en haut à droite pour le tester.

Exemples

• Chatbot : en connectant un modèle OpenAI, un modèle de prompt et une chaîne LLM, vous pouvez rapidement construire un chatbot simple.

• Système de questions-réponses : en combinant un chargeur de données et un composant de récupération, vous pouvez construire un système de questions-réponses basé sur une base de connaissances.

Architecture technique

• Frontend : utilise React + TypeScript, basé sur ReactFlow pour la visualisation.

• Backend : utilise Node.js + Express, prenant en charge les API RESTful et WebSocket.

• Solution de déploiement : prend en charge le déploiement cloud natif en un clic via Docker + Kubernetes.

• Gestion des paquets : utilise pnpm workspace pour la gestion des dépendances multi-modules.

• Génération de documentation : génère automatiquement la documentation API via Swagger UI, facilitant l'appel et l'intégration des API par les développeurs.

Scénarios d'application

• Système de service client intelligent : se connecte à la base de connaissances de l'entreprise et répond automatiquement aux questions sur les produits.

• Assistant de revue de contrats : analyse les documents juridiques et génère automatiquement des rapports de risques.

• Analyse de la littérature scientifique : traite les articles en lot et extrait les résultats de recherche clés.

• Système de recrutement intelligent : analyse automatiquement les CV et génère des évaluations de candidats.

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