Flowise - 可视化LLM工作流构建工具

基本信息

官网: https://flowiseai.com/

开发商: FlowiseAI

访问方式: 不需要翻墙

免费额度: 完全开源免费(需要自备LLM API Key)

付费方案: 云端托管版按量付费

开源的拖拽式LLM工作流构建工具,基于LangChain封装,提供可视化界面,让非技术人员也能快速搭建AI应用。

拖拽式界面 通过可视化拖拽节点的方式构建LLM工作流,无需编写代码,直观易懂,降低AI应用开发门槛。

基于LangChain生态 底层使用LangChain和LlamaIndex,继承了其丰富的组件生态,包括数百种集成(模型、向量库、工具等)。

实时预览调试 在编辑界面可以直接测试工作流,实时查看每个节点的输入输出,快速调试和优化。

多种应用模板 内置聊天机器人、知识库问答、Agent、文档分析等常见应用模板,可以直接使用或修改。

API自动生成 搭建好的工作流自动生成REST API和嵌入代码,可以快速集成到现有系统。

私有化部署 支持Docker、npm等多种部署方式,数据完全掌握在自己手中。

插件扩展 支持自定义节点开发,可以将自己的业务逻辑封装成节点复用。

Flowise在GitHub上有超过3万星标,是可视化LLM工具中关注度最高的开源项目之一。实际使用体验确实非常直观,特别适合产品经理快速验证想法。

界面设计简洁清晰,每个节点都有详细的参数说明和示例,即使不了解LangChain底层原理,也能通过拖拽快速搭建出能用的应用。对比Dify,Flowise的界面更像是传统的流程图工具,学习曲线更平缓。

模板库涵盖了大部分常见场景,比如RAG问答、多Agent协作、Web搜索增强等,可以在模板基础上快速修改。但需要注意,复杂的业务逻辑可能需要自己开发自定义节点。

性能方面,由于底层是Node.js + LangChain,对于高并发场景可能不如原生Python实现。但对于中小规模应用和原型验证完全够用。

社区活跃度不错,Discord和GitHub Issues响应及时,文档相对完善但还有提升空间。

如果Flowise不适合,可以考虑: