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
2. 本地部署步骤
2.1 克隆 Flowise 代码库
- 打开终端或命令提示符。
- 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
- 确保你已安装 Node.js。
- 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
- 创建一个
.env文件（或修改现有的.env.example）。 - 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
- 打开 Flowise Web 界面。
- 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。
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