Flowise（流式AI）深度评测：开源低代码LLM应用构建平台使用教程：从入门到精通

从选型到落地的可执行指南，适合个人与团队快速上手。

教程正文

从选型到落地的实战步骤。

Flowise 是什么？为什么值得关注？

Flowise 是一个开源的、低代码的 LLM 应用构建平台，它允许你通过拖拽节点的方式快速搭建基于大语言模型（如 OpenAI、Llama、Claude 等）的聊天机器人、知识库问答系统、自动化工作流等应用。与 LangChain 等框架相比，Flowise 将复杂的链式调用封装成可视化节点，大幅降低了使用门槛——即使没有编程经验的产品经理、运营人员也能在几分钟内创建出一个可用的 AI 工具。同时，开发者也可以利用其开放的 API 和插件机制进行深度定制。

快速开始：自托管部署或云端体验

方式一：使用 Docker 一键部署（推荐）

如果你拥有自己的服务器或本地环境，Docker 是最快的方式：

确保已安装 Docker 和 Docker Compose。

创建一个 docker-compose.yml 文件：

version: '3.8'
services:
  flowise:
    image: flowiseai/flowise
    ports:
      - '3000:3000'
    volumes:
      - ./data:/data
    environment:
      - DATABASE_PATH=/data/flowise.db
      - APIKEY_PATH=/data/apikeys.json
      - SECRETKEY_PATH=/data/secretkey.json
      - PORT=3000

在终端运行 docker-compose up -d，等待启动完成。
访问 http://localhost:3000 即可看到 Flowise 登录页面。

方式二：使用官方云端（无需部署）

访问 Flowise Cloud，注册账号后即可免费试用（有限额）。适合想快速体验或不想维护服务器的用户。

第一步：创建一个简单的聊天机器人

下面我们以“基于 OpenAI 的客服问答机器人”为例，演示完整流程：

登录后点击 “Add New” → “Chatflow”。
左侧节点面板拖拽 OpenAI 节点到画布（如果没有 OpenAI 节点，需先在左侧 Credentials 中添加 API Key）。
再拖拽 Chat Input 和 Chat Output 节点。
将 Chat Input 的输出端连接到 OpenAI 的输入端（Chat Messages），再将 OpenAI 的输出端连接到 Chat Output 的输入端。
点击 OpenAI 节点，在右侧配置区选择模型（如 gpt-4o），设置 system prompt（例如：“你是一个耐心的客服，回答用户关于产品的问题”）。
点击右上角 “Save” 按钮，然后点击 “Chat” 按钮测试对话。

技巧 Tip： 如果想让机器人记住上下文，可以在链中加入 Buffer Memory 节点，并将其放在 Chat Input 和 OpenAI 之间。

进阶功能：接入自定义知识库

Flowise 支持通过文档向量化实现 RAG（检索增强生成），让 AI 回答基于你提供的私有资料。

拖拽 Document Source 节点（如 PDF Folder、Website Content 等）到画布。
配置文档来源（例如上传一个 PDF 文件夹路径，或输入一个网址）。
拖拽 Vector Store 节点（如 Pinecone、Chroma、Qdrant 等），并连接到文档节点。
拖拽 Vector Upsert 节点，将文档数据写入向量库。
然后拖拽 Vector Retriever 节点，连接到 Chat Input 和 OpenAI 之间，实现检索增强。
在 OpenAI 的 prompt 中引用检索结果（Flowise 会自动处理上下文拼接）。

这样，你的聊天机器人就能根据上传的文档内容回答问题了，非常适合企业内部的 FAQ 或产品手册问答。

将 Flowise 应用嵌入到你的网站或应用

Flowise 提供两种嵌入方式：

1. 使用 iframe 嵌入

在 Chatflow 的 “Share” 页面中，点击 “Embed”，复制 iframe 代码粘贴到你的网站 HTML 中即可。

2. 使用 API 集成

Flowise 每个 Chatflow 都会生成一个唯一的 API 端点。你可以在 “Settings” → “API” 中查看，然后通过 HTTP 请求调用（支持流式 SSE 输出）。例如：

curl -X POST https://your-flowise.com/api/v1/prediction/your-chatflow-id \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{
    "question": "你好，请介绍你们的服务"
  }'

返回结果会包含 AI 的回复以及可选的来源文档。

高级技巧与最佳实践

使用环境变量管理密钥： 在 Flowise 的 Credentials 中保存 API Key，不要硬编码到节点中。
监控与日志： 在 “Analytics” 标签页可以查看每个 Chatflow 的调用次数、延迟和错误率。
版本控制： 导出 Chatflow 为 JSON 文件，放入 Git 仓库，方便团队协作和回滚。
多模型切换： 使用 LLM Router 节点根据用户问题类型选择不同的模型（如简单问题用 GPT-3.5-turbo，复杂问题用 GPT-4o）。

常见问题 FAQ

Q：Flowise 是否免费？
A：开源版完全免费，云端版有免费额度限制，超出需付费。

Q：能否支持本地模型（如 Llama）？
A：可以，Flowise 支持通过 Ollama 或 LocalAI 节点连接本地运行的开源模型。

Q：数据安全如何保障？
A：自托管版本所有数据存储在本地，云端版本数据加密传输且可以设置过期自动删除。

总结

Flowise 凭借其低代码可视化、丰富的节点生态和开源可扩展的特性，已经成为构建 LLM 应用的首选工具之一。无论是快速验证 AI 想法，还是部署企业级客服系统，它都能大幅提升效率。希望这篇教程能帮你从零开始，掌握 Flowise 的核心用法。