FlowiseAI: criação de uma interface de arrastar e soltar nós para aplicativos LLM personalizados

Introdução geral

O FlowiseAI é uma ferramenta de código aberto e de baixo código projetada para ajudar os desenvolvedores a criar aplicativos LLM (Large Language Model) personalizados e agentes de IA. Com uma interface simples de arrastar e soltar, os usuários podem criar e iterar rapidamente aplicativos LLM, tornando o processo de teste até a produção muito mais eficiente. O FlowiseAI oferece um rico conjunto de modelos e opções de integração, facilitando para os desenvolvedores a implementação de lógica complexa e configurações condicionais para uma variedade de cenários de aplicativos.

Lista de funções

• Interface de arrastar e soltar: crie fluxos LLM personalizados com operações simples de arrastar e soltar.
• Suporte a modelos: vários modelos integrados para começar a criar aplicativos rapidamente.
• Opções de integração: suporta a integração com ferramentas como LangChain e GPT.
• Autenticação de usuário: suporta autenticação de nome de usuário e senha para garantir a segurança do aplicativo.
• Suporte ao Docker: forneça imagens do Docker para facilitar a implantação e o gerenciamento.
• Amigável ao desenvolvedor: oferece suporte a uma variedade de ambientes e ferramentas de desenvolvimento para desenvolvimento secundário.
• Documentação rica: forneça documentação detalhada e tutoriais para ajudar os usuários a começar rapidamente.

Usando a Ajuda

Processo de instalação

1. Faça o download e instale o NodeJSVerifique se a versão do NodeJS é >= 18.15.0.
2. Instalação do Flowise::

   npm install -g flowise

3. Iniciar Flowise::

   Início do npx flowise

Se você precisar de autenticação de nome de usuário e senha, poderá usar o seguinte comando:

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

4. Acesso a aplicativosAbra o site http://localhost:3000 em seu navegador.

Processo de uso

1. Criar um novo projetoNa interface do Flowise, clique no botão "New Project" (Novo projeto), digite um nome de projeto e selecione um modelo.
2. componente de arrastar e soltarArraste e solte o componente desejado da barra de ferramentas à esquerda para o espaço de trabalho para configurar as propriedades do componente.
3. kit de conexãoConecte os componentes arrastando os fios de conexão para formar um processo completo.
4. aplicação de testeClique no botão "Run" (Executar) para testar a funcionalidade e a eficácia do aplicativo.
5. Implementação de aplicativosApós a conclusão dos testes, o aplicativo pode ser implantado em um ambiente de produção, gerenciado e mantido usando imagens do Docker.

Operação da função em destaque

• Integração do LangChainNa configuração do componente, selecione a opção de integração do LangChain e insira os parâmetros relevantes para obter uma interface perfeita com o LangChain.
• autenticação do usuárioAdicionar no arquivo .envFLOWISE_USERNAMEresponder cantandoFLOWISE_PASSWORDo recurso de autenticação de usuário será ativado automaticamente ao iniciar o aplicativo.
• Uso de modelosEscolha o modelo certo ao criar um novo projeto, você pode criar rapidamente aplicativos comuns, como PDF Q&A, processamento de dados do Excel e assim por diante.

problemas comuns

• déficit de memóriaSe você ficar sem memória durante a compilação, poderá aumentar o tamanho da memória heap do Node.js:

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

• Implementação do DockerUse os seguintes comandos para criar e executar uma imagem do Docker:

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

Com as etapas acima, os usuários podem começar a usar o FlowiseAI rapidamente, criar e implementar aplicativos LLM personalizados e melhorar a eficiência do desenvolvimento e o desempenho dos aplicativos.