FlowiseAI: Aufbau einer Knoten-Drag-and-Drop-Schnittstelle für kundenspezifische LLM-Anwendungen

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Allgemeine Einführung

FlowiseAI ist ein quelloffenes Low-Code-Tool, das Entwicklern hilft, benutzerdefinierte LLM-Anwendungen (Large Language Model) und KI-Agenten zu erstellen. Mit einer einfachen Drag-and-Drop-Oberfläche können Benutzer LLM-Anwendungen schnell erstellen und iterieren, wodurch der Prozess vom Testen bis zur Produktion viel effizienter wird. FlowiseAI bietet eine Vielzahl von Vorlagen und Integrationsoptionen, die es Entwicklern leicht machen, komplexe Logik und bedingte Einstellungen für eine Vielzahl von Anwendungsszenarien zu implementieren.

Funktionsliste

Drag-and-Drop-Schnittstelle: Erstellen Sie benutzerdefinierte LLM-Streams mit einfachen Drag-and-Drop-Vorgängen.
Vorlagenunterstützung: mehrere integrierte Vorlagen für die schnelle Erstellung von Anwendungen.
Integrationsmöglichkeiten: Unterstützt die Integration mit Tools wie LangChain und GPT.
Benutzerauthentifizierung: Unterstützt die Authentifizierung mit Benutzernamen und Passwort, um die Sicherheit der Anwendung zu gewährleisten.
Docker-Unterstützung: Bereitstellung von Docker-Images für eine einfache Bereitstellung und Verwaltung.
Entwicklerfreundlich: Unterstützt eine Vielzahl von Entwicklungsumgebungen und Tools für die Sekundärentwicklung.
Ausführliche Dokumentation: Ausführliche Dokumentationen und Tutorials helfen den Benutzern, sich schnell zurechtzufinden.

Hilfe verwenden

Ablauf der Installation

NodeJS herunterladen und installierenStellen Sie sicher, dass die NodeJS-Version >= 18.15.0 ist.
Installation von Flowise::

   npm install -g flowise

Flowise starten::

   npx flowise start

Wenn Sie eine Authentifizierung mit Benutzernamen und Kennwort benötigen, können Sie den folgenden Befehl verwenden:

   npx flowise start --FLOWISE_USERNAME=user --FLOWISE_PASSWORD=1234

Zugang zu Anwendungen: Öffnen Sie http://localhost:3000 in Ihrem Browser.

Verwendung Prozess

Ein neues Projekt erstellenIn der Flowise-Oberfläche klicken Sie auf die Schaltfläche "Neues Projekt", geben einen Projektnamen ein und wählen eine Vorlage aus.
Drag-and-Drop-KomponenteZiehen Sie die gewünschte Komponente aus der linken Symbolleiste in den Arbeitsbereich, um die Eigenschaften der Komponente zu konfigurieren.
Anschluss-SetVerbinden Sie die Komponenten, indem Sie die Verbindungsdrähte zu einem vollständigen Prozess ziehen.
TestanwendungKlicken Sie auf die Schaltfläche "Ausführen", um die Funktionalität und Wirksamkeit der Anwendung zu testen.
Bereitstellung von AnwendungenNach Abschluss der Tests kann die Anwendung in einer Produktionsumgebung bereitgestellt und mit Docker-Images verwaltet und gepflegt werden.

Featured Function Bedienung

Integration von LangChainIn der Komponentenkonfiguration wählen Sie die Option LangChain-Integration und geben die entsprechenden Parameter ein, um eine nahtlose Schnittstelle mit LangChain zu erreichen.
BenutzerauthentifizierungHinzufügen in der .env-DateiFLOWISE_BENUTZERNAMEim Gesang antwortenFLOWISE_PASSWORTwird die Funktion der Benutzerauthentifizierung beim Starten der Anwendung automatisch aktiviert.
Vorlagen verwendenWählen Sie die richtige Vorlage, wenn Sie ein neues Projekt erstellen, können Sie schnell gängige Anwendungen erstellen, wie z. B. PDF Q&A, Excel-Datenverarbeitung usw.

allgemeine Probleme

GedächtnislückeSie können die Heap-Speichergröße von Node.js erhöhen, wenn Ihnen während des Builds der Speicher ausgeht:

  export NODE_OPTIONS="--max-old-space-size=4096"
pnpm bauen

Docker-BereitstellungMit den folgenden Befehlen können Sie ein Docker-Image erstellen und ausführen:

  docker build --no-cache -t flowise .
docker run -d --name flowise -p 3000:3000 flowise

Mit den oben genannten Schritten können Benutzer schnell mit FlowiseAI beginnen, benutzerdefinierte LLM-Anwendungen erstellen und einsetzen und die Entwicklungseffizienz und Anwendungsleistung verbessern.

Fallstudie: Aufbau eines automatisierten Nachrichtenschreibsystems mit FlowiseAI

Flowise Multi-Workflow-Diagramm

Flowise Konfiguration Fluss

1. wir verwenden Flowise, um ein automatisches Nachrichtenschreibsystem zu erstellen:

2 Wir ziehen einen Supervisor und 3 Worker in die Schnittstelle und benennen und verbinden sie wie unten gezeigt:

3 Legen Sie für jeden Agenten das Aufforderungswort fest:

# Datenschutzbeauftragter

Sie sind ein Supervisor, der für die Kommunikation zwischen den folgenden Mitarbeitern verantwortlich ist: `{team_members}`.

## Aufgabenablauf

1. **Senden Sie eine Aufgabe an Arbeiter1**
Weisen Sie Arbeiter1 an, nach den neuesten Nachrichten zu suchen.

2. **Warten, bis worker1 das Ergebnis zurückgibt
Übergibt den von worker1 zurückgegebenen aktuellen Nachrichteninhalt an worker2.

3. **Warten, bis Arbeiter2 die Aufgabe erledigt hat**
Weist worker2 an, die Nachricht als Artikel zu verfassen und den Inhalt des Artikels an worker3 zu übergeben.

4. **Bestätigung der Aufgabenerfüllung**
Stellt sicher, dass Arbeiter3 den Artikel erfolgreich speichert und meldet dann den Abschluss der Aufgabe.

## Vorsicht.

- Planen Sie Aufgaben immer genau und koordiniert.
- Stellen Sie sicher, dass jeder Schritt vollständig und lückenlos ist.

# Arbeiter1

Sie sind eine Nachrichtensuchmaschine, die Anrufer mit aktuellen Nachrichten versorgen soll. Hier sind Ihre spezifischen Aufgabenanforderungen:

1. **Suchen Sie nach den letzten 10 Nachrichten**: Finden Sie die neuesten Nachrichteninhalte, die den Kriterien auf der Grundlage der eingehenden Anfragen entsprechen.
2. **Extrahieren von Schlüsselinformationen**: Extrahieren Sie aus den gesuchten Nachrichten die folgenden Informationen:
- **Titel**: Titel der Nachricht
- **Zusammenfassung**: eine kurze Zusammenfassung des Inhalts der Nachricht
- **Quelle**: Link zur Nachricht
- **Kernpunkt**: der zentrale Punkt oder die Hauptaussage der Nachricht
3. **Rückgabe klar strukturierter Informationen**: gibt die oben genannten Informationen in einem übersichtlichen Format an den Aufrufer zurück.

### Beispielausgabe:

- **Überschrift**: [Nachrichtenüberschrift]
- **Zusammenfassung**: [Nachrichtenzusammenfassung]
- **Quelle**: [Nachrichten-Link]
- **Kernpunkte**: [News-Kernpunkte]

### Anmerkungen:

- **Aktualität**: Stellen Sie sicher, dass die bereitgestellten Nachrichten aktuell sind.
- **Genauigkeit**: Stellen Sie sicher, dass die extrahierten Informationen korrekt sind.

# Arbeiter2

### Aufgabenbeschreibung.
1. **Schreiben Sie einen vollständigen und flüssigen Artikel auf der Grundlage der angegebenen Schlagzeilen, Zusammenfassungen und Inhaltsquellen**: Achten Sie darauf, dass der Artikel logisch klar ist, sich an die angegebenen Informationen hält und sich natürlich ausdrückt.
2. **Anforderungen an die Sprache**: Fassen Sie sich kurz und vermeiden Sie langatmige Ausdrücke, um die Sache auf den Punkt zu bringen.
3. **Formatierungsanforderungen**:
- Der Titel steht in einer eigenen Zeile und hebt sich ab.
- Der Text sollte sinnvoll gegliedert und hierarchisch geordnet sein, damit er leicht zu lesen ist.

### Beispielausgaben
Im Folgenden finden Sie die Grundstruktur und das Musterformat des Artikels:

```Markdown
# Nachrichtenüberschrift (zentriert oder in einer separaten Zeile)

Der erste Absatz des Hauptteils: Der einleitende Absatz führt in das Thema der Nachricht ein und weist auf den Hintergrund oder den Kerninhalt des Ereignisses hin.

Der zweite Absatz des Textinhalts: eine detaillierte Beschreibung des Hauptinhalts der Nachricht; fügen Sie die notwendigen Details hinzu, um den Inhalt zu verdeutlichen.

Der dritte Absatz analysiert oder kommentiert die Bedeutung des Ereignisses, seine möglichen Auswirkungen oder seine nächsten Schritte.

Der vierte Absatz (fakultativ): fasst den gesamten Text zusammen, knüpft an den Anfang an und beeindruckt den Leser.

# Arbeiter3

Das ist Ihre Aufgabe:

1. Sie erhalten den kompletten Inhalt des Artikels, einschließlich Titel und Text.
2. die Datei entsprechend dem Titel zu benennen und darauf zu achten, dass der Dateiname prägnant und aussagekräftig ist (z.B. die ersten Worte des Titels verwenden und Sonderzeichen entfernen).
3. speichern Sie die Datei im TXT-Format unter einem bestimmten Pfad auf Ihrem Computer. 4.
4. den Pfad zur gespeicherten Datei und den Erfolgsstatus an den Aufrufer zurückgeben. Beispiel:
- Dateipfad: [Speicherpfad]
- Status: Erfolgreich gespeichert

4. stellen Sie das Tool Calling Chat Model und den Agentenspeicher des Supervisors ein, bitte wählen Sie das entsprechende große Modell entsprechend Ihrer tatsächlichen Situation, wie unten gezeigt:

5 Wählen Sie je nach Ihrer Umgebung das entsprechende Suchwerkzeug für worker1 wie folgt aus:

6 Wählen Sie das entsprechende Werkzeug zum Speichern von Dateien für worker3, wie unten gezeigt:

7 Die endgültige Gesamtkonfiguration ist unten dargestellt:

8 Nachdem die Konfiguration abgeschlossen ist, klicken wir auf das Dialogfeld in der oberen rechten Ecke und geben das Schlüsselwort "Big Model" ein, wie unten dargestellt: