Flowise: LLM 워크플로우를 시각적으로 구축하는 오픈소스 노코드 도구

Flowise: LLM 워크플로우를 시각적으로 구축하는 오픈소스 노코드 도구 113

Flowise는 오픈소스 로우코드/노코드 도구로, LLM 워크플로우를 시각적으로 구축하는 데 사용됩니다. 드래그 앤 드롭 인터페이스를 통해 복잡한 코드를 작성하지 않고도 LLM 애플리케이션을 빠르게 구축할 수 있습니다.

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Flowise: LLM 워크플로우를 시각적으로 구축하는 오픈소스 노코드 도구소개

Flowise는 오픈 소스 저/무코드 도구로, LLM 워크플로우를 시각적으로 구축하는 데 사용됩니다. 드래그 앤 드롭 인터페이스를 통해 복잡한 코드를 작성하지 않고도 LLM 애플리케이션을 빠르게 구축할 수 있으며, 다양한 워크플로우 모드(Assistant, Chatflow, Agentflow 등)와 풍부한 구성 요소(모델, 프롬프트 템플릿, 체인 등)를 지원합니다. 또한 여러 LLM 모델, 확장 기능 및 멀티 플랫폼 배포를 지원합니다.

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Flowise 기능 특징

  • 저코드/무코드 작업: 드래그 앤 드롭 인터페이스를 통해 복잡한 코드를 작성하지 않고도 LLM 애플리케이션을 빠르게 구축할 수 있습니다.

  • 시각적 구축: 직관적인 그래픽 인터페이스를 제공하며, 다양한 구성 요소(LLM 모델, 프롬프트 템플릿, 체인 등)의 드래그 앤 연결을 지원합니다.

  • 다양한 워크플로우 모드 지원:

  • Assistant: 초보자에게 적합하며, 간단한 챗봇을 만드는 데 사용됩니다.

  • Chatflow: 단일 에이전트 시스템과 간단한 LLM 플로우를 구축하는 데 사용됩니다.

  • Agentflow: 더 복잡한 다중 에이전트 시스템 및 워크플로우 오케스트레이션을 지원합니다.

  • 포괄적인 모델 지원: 수백 가지의 오픈 소스 또는 독점 LLM과 원활하게 통합되며, HuggingFace, Ollama, Localai 등을 지원합니다.

  • 풍부한 확장 기능: 메모리, 데이터 로더, 캐시, 감사 등의 구성 요소 통합을 지원합니다.

  • 개발자 친화성: API, SDK 및 임베디드 채팅 기능을 제공하여 개발자가 확장하고 통합하기 쉽게 합니다.

  • 멀티 플랫폼 지원: 로컬 환경, 클라우드 플랫폼(AWS, Azure, GCP 등)에서 실행을 지원합니다.

Flowise 사용 튜토리얼

설치

Docker를 통한 설치:

  • Flowise 프로젝트를 클론합니다.

  • 프로젝트 루트 디렉터리의 docker 폴더로 이동합니다.

  • .env.example 파일을 복사하여 .env로 이름을 변경합니다.

  • docker compose up -d 명령을 실행하여 서비스를 시작합니다.

  • http://localhost:3000 에 접속하여 사용합니다.

Node.js를 통한 설치:

  • Node.js(버전 >= 18.15.0)가 설치되어 있는지 확인합니다.

  • npx flowise start --FLOWISE_USERNAME=user --FLOWISE_PASSWORD=1234 명령을 사용하여 Flowise를 시작합니다.

  • http://localhost:3000 에 접속하여 사용합니다.

워크플로우 구축

  • 새 워크플로우 생성: Flowise에 로그인한 후 페이지 오른쪽 상단의 "Add New" 버튼을 클릭하여 새로운 워크플로우를 추가합니다.

  • 구성 요소 추가: 왼쪽 구성 요소 패널에서 필요한 구성 요소(LLM 모델, 체인, 프롬프트 템플릿 등)를 선택하여 캔버스로 드래그합니다.

  • 구성 요소 연결: 구성 요소의 출력 포트를 다른 구성 요소의 입력 포트에 연결하여 워크플로우를 형성합니다.

  • 구성 요소 매개변수 설정: 구성 요소의 설정 패널에서 LLM의 API 키, 프롬프트 템플릿 내용 등 필요한 매개변수를 입력합니다.

  • 저장 및 테스트: 워크플로우를 저장한 후 오른쪽 상단의 대화 상자를 클릭하여 테스트합니다.

예시

  • 챗봇: OpenAI 모델, 프롬프트 템플릿 및 LLM 체인을 연결하여 간단한 챗봇을 빠르게 구축할 수 있습니다.

  • 질의응답 시스템: 데이터 로더 및 검색 구성 요소를 결합하여 지식 베이스 기반의 질의응답 시스템을 구축할 수 있습니다.

기술 아키텍처

  • 프론트엔드: React + TypeScript를 사용하며, ReactFlow를 기반으로 시각화를 구현합니다.

  • 백엔드: Node.js + Express를 사용하며, RESTful API 및 WebSocket를 지원합니다.

  • 배포方案: Docker + Kubernetes 원클릭 클라우드 네이티브 배포를 지원합니다.

  • 패키지 관리: pnpm workspace를 통해 다중 모듈 종속성 관리를 수행합니다.

  • 문서 생성: Swagger UI를 통해 API 문서를 자동으로 생성하여 개발자가 API 호출 및 통합을 쉽게 할 수 있도록 합니다.

활용 시나리오

  • 지능형 고객 서비스 시스템: 기업 지식 베이스에 연결하여 제품 문의를 자동으로 내리치다.

  • 계약 심사 도우미: 법률 문서를解析하고 위험 보고서를 자동으로 생성합니다.

  • 과학 연구 문헌 분석: 논문을 일괄 처리하고 핵심 연구 결과를 추출합니다.

  • 지능형 채용 시스템: 이력서를 자동으로 解析하고 후보자 평가를 생성합니다.

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

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