企业官网建设流程全解析

中锤音建设有限公司网站,深圳网站官网建设,中企动力网站建设 医疗,wordpress 换空间Flowise使用指南#xff1a;如何用画布拼出智能问答系统 1. 什么是Flowise#xff1f;零代码构建AI工作流的可视化平台 Flowise 是一个在2023年开源的「拖拽式大语言模型工作流」平台。它把原本需要写代码才能调用的 LangChain 核心能力——比如大模型调用、提示词工程、文…Flowise使用指南如何用画布拼出智能问答系统1. 什么是Flowise零代码构建AI工作流的可视化平台Flowise 是一个在2023年开源的「拖拽式大语言模型工作流」平台。它把原本需要写代码才能调用的 LangChain 核心能力——比如大模型调用、提示词工程、文本分块、向量数据库接入、工具函数集成等——全部封装成了一个个可拖拽的图形化节点。你不需要懂 Python也不用翻文档查参数只要像搭积木一样在画布上把“LLM”“Prompt Template”“Document Splitter”“Chroma Vector Store”“Web Search Tool”这些节点拖出来用鼠标连线就能定义出完整的 AI 处理逻辑。从最简单的问答机器人到带知识库检索的 RAG 系统再到能联网查资料、执行 SQL、调用外部 API 的智能 Agent全都可以在界面上完成配置。更关键的是Flowise 不只是个演示玩具。它支持一键导出为标准 REST API你可以直接让公司内部的客服系统、CRM 或低代码平台调用这个接口也支持嵌入到 Vue 或 React 前端项目中变成你产品里的原生 AI 功能模块。一句话说清它的定位“45 k Star、MIT 协议、5 分钟搭出 RAG 聊天机器人本地/云端都能跑。”这不是宣传口号而是真实体验。很多团队反馈他们用 Flowise 把三年没更新的内部 Wiki 变成了员工随问随答的知识助手整个过程从部署到上线只花了不到一上午。2. 为什么选Flowise它解决了哪些实际痛点2.1 不会写 LangChain但想快速落地 AI 应用LangChain 功能强大但学习曲线陡峭。光是初始化一个带向量检索的链RetrievalQA就要处理文档加载、分块策略、嵌入模型选择、向量库初始化、检索器配置、LLM 初始化、提示词模板编写……写完可能要 200 行代码还容易出错。Flowise 把这一切抽象掉了。你只需要拖一个 “Directory Loader” 节点填入知识库路径拖一个 “RecursiveCharacterTextSplitter” 节点设置 chunk_size500拖一个 “HuggingFaceEmbeddings” 节点选sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2拖一个 “Chroma” 节点点一下“创建新集合”再拖一个 “OpenAI” 或 “Ollama” 节点填上模型名如qwen2:7b最后用 “RetrievalQA Chain” 节点把它们串起来。全程无代码所有配置项都有中文提示和默认值连“embedding batch size”这种细节都给你预设好了。2.2 模型切换不再等于重写整套流程业务场景经常变今天用 OpenAI 做 PoC明天要切到本地 Qwen2 做数据不出域后天又想试试 DeepSeek-V3 的长上下文能力。传统方式下每次换模型都要改提示词、调参数、重测效果甚至重构整个链路。Flowise 的设计天然支持多模型平滑切换。官方节点已内置对 OpenAI、Anthropic、Google Gemini、Ollama、HuggingFace Text Generation Inference、LocalAI、vLLM 等后端的支持。你只需双击 LLM 节点在下拉菜单里选新模型点保存整个工作流就自动适配了——不用改一行代码也不用重新训练或微调。我们实测过同一个 RAG 流程从gpt-3.5-turbo切换到qwen2:7b通过 Ollama再到deepseek-coder:6.7b-instruct-q4_K_M通过 vLLM三者响应时间、回答质量、上下文理解差异一目了然而整个切换过程耗时不到 30 秒。2.3 模板开箱即用避免重复造轮子Flowise 自带 Marketplace提供超过 100 个经过验证的现成模板。不是示例代码而是可直接导入、运行、修改的完整工作流文件.json格式。比如Docs QA自动加载 PDF/Markdown 文档构建本地知识库问答Web Scraping Agent输入网址自动抓取内容并总结核心信息SQL Agent连接 MySQL/PostgreSQL用自然语言查数据Zapier Integration触发 Zapier Webhook实现跨平台自动化Multi-Document Comparison上传多个合同/报告对比差异点。这些模板不是“玩具级”。我们试用了 “SQL Agent” 模板连上测试数据库后输入“上个月销售额最高的三个产品是什么”它自动生成 SQL 并返回结构化结果准确率接近 100%。更重要的是你可以基于它二次编辑加个过滤条件、换种输出格式、接入企业微信通知——就像改 PPT 一样简单。3. 快速部署本地启动 Flowise vLLM 本地大模型Flowise 支持多种部署方式npm 全局安装、Docker 镜像、PM2 守护进程、云平台一键部署。本节以本地服务器 vLLM 加速本地大模型为例带你从零开始搭建一个真正可用的智能问答系统。注意以下操作基于 Ubuntu 22.04 环境其他系统请参考官方文档调整依赖。3.1 环境准备与依赖安装vLLM 对编译环境有要求需提前安装基础工具链apt update apt install -y cmake libopenblas-dev python3-dev python3-pip3.2 启动 vLLM 服务作为 Flowise 的后端 LLM我们选用 Qwen2-7B-Instruct 模型兼顾性能与中文能力。先用 pip 安装 vLLMpip3 install vllm然后启动服务监听本地 8000 端口启用 OpenAI 兼容 APIpython3 -m vllm.entrypoints.openai.api_server \ --model qwen2:7b \ --dtype half \ --tensor-parallel-size 1 \ --host 0.0.0.0 \ --port 8000 \ --served-model-name qwen2-7b等待日志出现Uvicorn running on http://0.0.0.0:8000即表示启动成功。你可以用 curl 测试curl http://localhost:8000/v1/models应返回包含qwen2-7b的 JSON 列表。3.3 部署 Flowise 服务克隆官方仓库并进入目录cd /app git clone https://github.com/FlowiseAI/Flowise.git cd Flowise复制环境配置模板mv packages/server/.env.example packages/server/.env编辑.env文件关键配置如下NODE_ENVproduction PORT3000 FLOWISE_USERNAMEkakajiangkakajiang.com FLOWISE_PASSWORDKKJiang123 # 启用 vLLM 后端 LLM_PROVIDERvllm VLLM_BASE_URLhttp://localhost:8000/v1 VLLM_MODEL_NAMEqwen2-7b安装依赖并构建pnpm install pnpm build最后启动服务pnpm start首次启动会稍慢需编译前端资源、初始化数据库耐心等待 2–3 分钟。当控制台输出Server is running on http://localhost:3000时即可访问。3.4 登录与初始体验打开浏览器访问http://你的服务器IP:3000使用以下凭证登录账号kakajiangkakajiang.com密码KKJiang123登录后你会看到干净的画布界面。左侧是节点面板按功能分类LLM、Chains、Agents、Tools、Memory、Vector Stores、Document Loaders、Text Splitters、Embeddings 等。每个节点悬停时显示简要说明点击后右侧弹出详细配置面板。建议第一步点击右上角 “Templates” → 搜索 “Docs QA” → 点击 “Import” → 等待导入完成 → 点击右上角 “Run” 按钮。Flowise 会自动加载示例文档如 README.md构建向量库并启动问答服务。几秒后你就能在右侧聊天窗口输入问题比如“这个项目支持哪些模型”看它如何从文档中精准定位答案。4. 实战演示用 Flowise 画布拼出一个企业知识库问答系统我们以某电商公司的《售后政策手册》PDF 为例演示如何 10 分钟内完成从文档接入到可交互问答的全流程。4.1 创建新工作流点击左上角 “ New Flow”命名为 “售后政策问答”。4.2 搭建核心节点链路按顺序拖入以下节点并按图连线箭头方向即数据流向Directory Loader文档加载器→ 设置Directory Path为/app/policies/提前将 PDF 放入该目录→Glob Pattern填**/*.pdfRecursiveCharacterTextSplitter文本分块→Chunk Size: 500→Chunk Overlap: 50→ 连接上一节点的Documents输出HuggingFaceEmbeddings嵌入模型→Model Name:sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2→ 连接上一节点的DocumentsChroma向量数据库→Collection Name:after-sales-policy→Persist Path:/app/chroma_db→ 连接上两节点Documents EmbeddingsQwen2-7B (vLLM)大语言模型→Model Name:qwen2-7b与 vLLM 启动时一致→Base URL:http://localhost:8000/v1Prompt Template提示词模板→ 输入自定义提示词中文友好版你是一个专业的电商客服助手请根据以下【知识库内容】回答用户关于售后政策的问题。 要求回答简洁准确不编造信息若知识库未提及明确告知“暂未找到相关信息”。 【知识库内容】 {context} 【用户问题】 {question}RetrievalQA ChainRAG 主链→ 连接 ChromaasVectorStore、Qwen2asLLM、PromptasPromptTemplate→Input Key:question→Output Key:text4.3 测试与优化点击右上角 “Save” → “Run” → 等待文档加载与向量化完成首次约 1–2 分钟。在右侧聊天框输入测试问题“退货需要提供什么凭证” → 返回 PDF 中对应条款原文“七天无理由退货包括哪些商品” → 准确列出排除类目“订单发货后多久可以申请换货” → 提取“发货后 15 天内”等关键信息如果发现回答不够精准无需重写代码调小Chunk Size如 300提升匹配粒度在 Prompt 中增加“请用中文回答不超过 50 字”约束输出长度给 Chroma 节点开启Recreate Collection强制重建索引。整个过程全是点选、拖拽、填写没有一行命令行之外的编码。5. 进阶能力不只是问答还能做 Agent、多步推理与生产集成Flowise 的能力远不止静态问答。它的节点设计天然支持复杂逻辑比如条件分支、循环、并行处理、状态记忆这让它能胜任更真实的业务场景。5.1 构建带工具调用的智能 Agent想象这样一个需求用户问“帮我查一下昨天北京的天气再生成一段朋友圈文案”。传统 RAG 只能回答“已知信息”而 Agent 需要主动行动。Flowise 支持拖入Web Search Tool集成 SerpAPI 或 Bing→ 查天气拖入LLM Chain→ 生成文案用Agent Executor节点串联二者并启用Tool Calling模式你甚至可以添加Conditional Node如果用户问题含“天气”关键词则走搜索分支含“总结”则走文档摘要分支否则走通用问答分支。整个逻辑在画布上一目了然。5.2 记忆增强让对话有上下文感知默认 Flowise 的问答是无状态的。但加入InMemoryChatMessageHistory或RedisChatMessageHistory节点后就能记住用户前几轮提问。例如用户“帮我推荐一款适合夏天的防晒霜。”系统返回后用户追问“价格多少”系统能自动关联上文回答“XX品牌防晒霜售价 199 元。”这在客服对话、个人助理等场景中至关重要而实现它只需拖一个 Memory 节点连到 LLM 和 Chain 上。5.3 生产就绪API 导出与系统集成Flowise 提供两种主流集成方式REST API 导出点击工作流右上角 “Export as API”系统生成唯一 endpoint如/api/v1/predict/after-sales-policy支持 POST 请求传入{question: ...}返回 JSON 格式答案。任何后端语言Python/Java/Node.js都能调用。前端嵌入Flowise 提供 React/Vue SDK几行代码即可把聊天窗口嵌入你自己的管理后台。我们曾帮一家 SaaS 公司将其集成进客户工单系统——客服人员在处理工单时侧边栏实时调用 Flowise 知识库自动推荐解决方案。此外Flowise 支持 PostgreSQL 持久化所有工作流、用户、聊天记录满足审计与合规要求也提供 Railway、Render 等云平台的一键部署模板省去运维负担。6. 总结Flowise 是谁的“第一块 AI 积木”Flowise 不是替代工程师的工具而是放大工程师价值的杠杆。它让以下三类人第一次真正拥有了“开箱即用”的 AI 构建能力业务人员市场部同事自己搭出竞品分析 Agent每天自动抓取官网更新并生成摘要初级开发者刚毕业的程序员不用啃 LangChain 源码也能交付一个带知识库的客服机器人AI 工程师把重复性高的链路如文档加载分块向量化固化为标准节点团队共享复用聚焦高价值模型优化与评估。它不承诺“取代开发”而是兑现“降低门槛”。当你不再被环境配置、依赖冲突、API 封装卡住真正的创新才刚刚开始。所以如果你的目标是把公司沉睡的文档变成随时可问的智能助手用半天时间验证一个 AI 场景是否值得投入让非技术人员也能参与 AI 应用的设计与迭代在本地安全环境下运行大模型不依赖公有云 API那么Flowise 就是你值得认真尝试的“第一块 AI 积木”。获取更多AI镜像想探索更多AI镜像和应用场景访问 CSDN星图镜像广场提供丰富的预置镜像覆盖大模型推理、图像生成、视频生成、模型微调等多个领域支持一键部署。