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

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

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

   npm install -g flowise

3. 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

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

Verwendung Prozess

1. Ein neues Projekt erstellenIn der Flowise-Oberfläche klicken Sie auf die Schaltfläche "Neues Projekt", geben einen Projektnamen ein und wählen eine Vorlage aus.
2. Drag-and-Drop-KomponenteZiehen Sie die gewünschte Komponente aus der linken Symbolleiste in den Arbeitsbereich, um die Eigenschaften der Komponente zu konfigurieren.
3. Anschluss-SetVerbinden Sie die Komponenten, indem Sie die Verbindungsdrähte zu einem vollständigen Prozess ziehen.
4. TestanwendungKlicken Sie auf die Schaltfläche "Ausführen", um die Funktionalität und Wirksamkeit der Anwendung zu testen.
5. 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.