开源工具 Flowise 构建可视化的 AI 工作流

Flowise 是一个开源的工具,用于构建可视化的 AI 工作流和对话代理。通过 Flowise,用户可以快速集成各种大语言模型(LLM)并与数据库交互。以下是详细的本地部署教程:

1. 前置条件

1.1 硬件和系统要求

  • 操作系统:Windows、macOS 或 Linux。
  • 内存:至少 4GB(推荐 8GB 或更高)。
  • 存储:大约 500MB 空间。
  • 网络:确保有稳定的网络环境。

1.2 软件要求

  • Node.js:版本 18.x 或更高。
  • Git:用于克隆 Flowise 的代码库。

2. 本地部署步骤

2.1 克隆 Flowise 代码库

  1. 打开终端或命令提示符。
  2. 执行以下命令克隆代码库:
git clone https://github.com/FlowiseAI/Flowise.git
cd Flowise

2.2 安装依赖

  1. 确保你已安装 Node.js。
  2. 在项目目录下运行以下命令安装依赖:
npm install

2.3 配置环境变量

  1. 创建一个 .env 文件(或修改现有的 .env.example)。
  2. 配置以下内容:
PORT=3000
NODE_ENV=production
FLOWISE_USERNAME=admin # 可选:用于登录 Flowise 的用户名
FLOWISE_PASSWORD=admin # 可选:用于登录 Flowise 的密码

2.4 启动服务

运行以下命令启动 Flowise:

npm run start

服务启动后,你可以通过浏览器访问 http://localhost:3000

3. 测试和使用

3.1 流程创建

  1. 打开 Flowise Web 界面。
  2. 使用可视化工具创建你的工作流:
    • 拖放模块:选择输入(如文本输入)、处理(如调用 LLM)、输出模块。
    • 配置模块:设置模型参数、API 密钥等。
    • 连接模块:用线连接各个模块,形成工作流。

3.2 集成大语言模型

Flowise 支持以下模型的集成:

  • OpenAI(ChatGPT、GPT-4)
    • 配置 API Key 到相关模块。
  • 本地 LLM(如 Llama、Falcon)
    • 使用 Hugging Face 的 Transformers 或 LangChain 进行集成。

3.3 部署和扩展

  • 你可以将 Flowise 服务部署到云服务器,提供远程访问功能。
  • 将其与数据库、REST API 或文件存储集成,实现更多功能。

4. 常见问题

4.1 端口冲突

  • 如果 3000 端口被占用,修改 .env 文件中的 PORT 值,如:
PORT=4000
  • 重启服务即可。

4.2 依赖安装失败

  • 确保 Node.js 版本符合要求。
  • 如果安装失败,可以尝试清除缓存并重新安装:
npm cache clean --force
npm install

4.3 无法访问界面

  • 检查服务是否运行:
npm run start

确保没有防火墙阻止本地端口访问。

5. 部署到服务器(可选)

5.1 使用 PM2 进行守护

  • 安装 PM2:
npm install -g pm2

启动服务并设置为守护进程:

pm2 start npm --name "flowise" -- run start

5.2 配置域名和 HTTPS

  • 使用反向代理(如 Nginx)将 Flowise 服务绑定到域名。
  • 配置 HTTPS 证书(如使用 Let’s Encrypt)。

通过以上步骤,Flowise 可以快速实现本地部署,并通过可视化界面简化 AI 工作流的构建。

发布者:myrgd,转载请注明出处:https://www.object-c.cn/4508

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