FlowiseAI：カスタムLLMアプリケーションのためのノードドラッグアンドドロップインターフェースの構築

はじめに

FlowiseAIは、開発者がカスタムLLM（大規模言語モデル）アプリケーションとAIエージェントを構築するために設計されたオープンソースのローコードツールです。FlowiseAIには豊富なテンプレートと統合オプションが用意されており、開発者は様々なアプリケーションシナリオに対応した複雑なロジックや条件設定を簡単に実装することができます。

機能一覧

• ドラッグ・アンド・ドロップのインターフェース：ドラッグ・アンド・ドロップの簡単な操作で、カスタムLLMストリームを構築できます。
• テンプレートのサポート：複数の組み込みテンプレートにより、アプリケーションの構築を素早く開始できます。
• 統合オプション：LangChainやGPTなどのツールとの統合をサポート。
• ユーザー認証：ユーザー名とパスワードによる認証をサポートし、アプリケーションのセキュリティを確保します。
• Dockerのサポート：デプロイと管理を容易にするためにDockerイメージを提供します。
• 開発者に優しい：二次開発のためのさまざまな開発環境とツールをサポート。
• 豊富なドキュメント：ユーザーがすぐに使い始められるように、詳細なドキュメントとチュートリアルを提供します。

ヘルプの使用

設置プロセス

1. NodeJSをダウンロードしてインストールするNodeJS のバージョンが 18.15.0 以上であることを確認してください。
2. Flowiseのインストール::

   npm install -g flowise

3. Flowiseスタート::

   NPXフローライズスタート

ユーザー名とパスワードによる認証が必要な場合は、以下のコマンドを使うことができる：

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

4. アプリケーションへのアクセスブラウザでhttp://localhost:3000。

使用プロセス

1. 新しいプロジェクトを作成するFlowiseのインターフェイスで、「新規プロジェクト」ボタンをクリックし、プロジェクト名を入力し、テンプレートを選択します。
2. ドラッグ＆ドロップ・コンポーネント左のツールバーから目的のコンポーネントをワークスペースにドラッグ＆ドロップして、コンポーネントのプロパティを設定します。
3. コネクションキットコネクティングワイヤーをドラッグしてコンポーネントを接続し、完全なプロセスを形成します。
4. テストアプリケーションアプリケーションの機能と有効性をテストするには、"実行 "ボタンをクリックしてください。
5. アプリケーションの展開テスト終了後、アプリケーションを本番環境にデプロイし、Dockerイメージを使って管理・保守することができます。

注目の機能操作

• LangChainの統合LangChainとのシームレスなインターフェイスを実現するために、コンポーネント設定でLangChain統合オプションを選択し、関連するパラメータを入力します。
• ユーザー認証.envファイルに追加ユーザー名歌で応えるフロワイズ_パスワード変数を使用すると、アプリケーションの起動時にユーザー認証機能が自動的に有効になります。
• テンプレートの使用新規プロジェクト作成時に適切なテンプレートを選択することで、PDF Q&AやExcelデータ処理などの一般的なアプリケーションを素早く構築することができます。

一般的な問題

• 記憶障害: ビルド中にメモリ不足になった場合は、Node.jsのヒープ・メモリ・サイズを増やすことができます：

  export NODE_OPTIONS="--max-old-space-size=4096"
pnpmビルド

• DockerのデプロイメントDockerイメージのビルドと実行には、以下のコマンドを使用します：

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

上記のステップにより、ユーザーはFlowiseAIを素早く使い始め、カスタムLLMアプリケーションを構築、デプロイし、開発効率とアプリケーションのパフォーマンスを向上させることができます。