企业官网建设流程全解析

电商网站开发费用,劳动节网页设计素材,网站二级域名是什么,品牌营销方案模板小白也能懂的Flowise教程#xff1a;快速搭建本地AI应用工作流 你是不是也遇到过这些情况#xff1a; 想把公司内部文档变成能随时问答的知识库#xff0c;但写 LangChain 代码太费劲#xff1f;看到 RAG、Agent、向量检索这些词就头大#xff0c;可又不想只用黑盒 AI 工…小白也能懂的Flowise教程快速搭建本地AI应用工作流你是不是也遇到过这些情况想把公司内部文档变成能随时问答的知识库但写 LangChain 代码太费劲看到 RAG、Agent、向量检索这些词就头大可又不想只用黑盒 AI 工具听说 Flowise 能拖拽建工作流点开官网却卡在“npm install”和“环境变量配置”上别担心——这篇教程专为没写过一行 LangChain、没配过一次向量库、甚至刚装好 Docker 的新手而写。不讲抽象概念不堆技术参数只带你从零开始5 分钟启动本地 Flowise 服务拖拽 4 个节点做出一个能读 PDF 并回答问题的机器人不改一行代码导出 API 给网页或 Excel 调用真实可用不是演示 Demo全程用大白话截图逻辑可复制命令就像朋友手把手教你搭积木。1. 先搞明白Flowise 到底是干啥的Flowise 不是一个“AI模型”它更像一个AI 应用组装台。想象一下LangChain 是一整套乐高零件聊天模型、提示词模板、文本分割器、向量数据库、网络工具……而 Flowise 把它们全做成带标签的彩色积木块摆在画布上。你只需要拖 —— 把需要的模块拖进来比如“本地大模型”“PDF 解析器”“向量检索器”连 —— 用线把它们连起来输出 → 输入点 —— 点“保存”“启动”就能跑起来它不训练模型也不优化推理但它让你跳过所有代码门槛直接做出能落地的 AI 功能。官方原话叫 “Drag drop UI to build your customized LLM flow”中文直译就是“拖一拖、连一连做出你自己的大模型工作流”而且它完全本地运行你的文档不会上传云端你的提问不会进别人服务器所有数据留在你自己的电脑或服务器里。2. 三步启动不用 npm不用编译Docker 一键开箱Flowise 官方提供了预构建的 Docker 镜像这是对新手最友好的方式。我们跳过源码编译、pnpm 构建、环境变量调试这些容易卡住的环节直接走最短路径。2.1 前提检查你的机器得有啥已安装 Docker验证命令docker --version输出类似Docker version 24.0.7即可内存 ≥ 8GB跑本地模型推荐 16GB但 Flowise 本身只要 2GB 就能启动磁盘剩余空间 ≥ 5GB用于存储知识库和缓存如果还没装 Docker别回头去查教程了——直接复制粘贴这三行命令Linux/macOScurl -fsSL https://get.docker.com | sh sudo usermod -aG docker $USER newgrp docker执行完重启终端再输docker --version就能看到版本号。2.2 一条命令启动 Flowise 服务打开终端Windows 用户可用 PowerShell 或 WSL输入docker run -d \ --name flowise \ -p 3000:3000 \ -v $(pwd)/flowise-storage:/root/.flowise \ -e FLOWISE_USERNAMEadmin \ -e FLOWISE_PASSWORD123456 \ --restart unless-stopped \ flowiseai/flowise:latest这条命令做了什么我们用人话拆解部分说明docker run -d后台运行容器不占终端--name flowise给这个服务起名叫flowise方便后续管理-p 3000:3000把容器里的 3000 端口映射到你电脑的 3000 端口之后访问http://localhost:3000就能打开界面-v $(pwd)/flowise-storage:/root/.flowise把当前文件夹下的flowise-storage目录作为 Flowise 的永久存储位置存知识库、日志、配置等关机重启也不丢数据-e FLOWISE_USERNAMEadmin -e FLOWISE_PASSWORD123456设置登录账号密码用户名 admin密码 123456避免默认空密码的安全风险--restart unless-stopped电脑重启后自动拉起 Flowise不用手动再输命令flowiseai/flowise:latest从 Docker Hub 拉取最新版官方镜像已内置 vLLM 支持开箱即用执行后你会看到一串长 ID如a1b2c3d4e5...说明启动成功。2.3 打开浏览器登录你的 AI 工作台在浏览器地址栏输入http://localhost:3000输入你刚刚设置的账号密码用户名admin密码123456首次登录会进入欢迎页点击右上角“Get Started”就正式进入 Flowise 的可视化画布。注意如果打不开页面请检查是否还有其他程序占用了 3000 端口比如另一个 Flowise、Vite 项目等。可临时换端口把上面命令中的-p 3000:3000改成-p 3001:3000然后访问http://localhost:3001。3. 第一个实战拖拽做出「PDF 文档问答机器人」我们不做虚的现在就做一个真实能用的功能上传一份 PDF比如产品说明书让它能回答“这个功能怎么开启”“支持哪些接口”这类问题。整个过程只需 4 步全部在网页里点选完成不需要写任何代码。3.1 创建新工作流选对起点很关键点击左侧菜单栏的Chatflows这是最常用的工作流类型适合问答、对话类场景点右上角 Create New Chatflow输入名称比如产品手册问答点击Create你将看到一张空白画布右侧是组件面板左边是节点库。3.2 拖入四个核心节点按顺序连请严格按以下顺序拖入并连线顺序错了可能无法运行### 3.2.1 拖入「Document Loader」→ 加载 PDF在左侧节点库中找到Document Loaders分类拖一个PDF File节点到画布中央点击该节点在右侧设置面板中勾选“Allow upload from UI”允许你在界面上直接上传 PDF其他保持默认即可这个节点的作用把 PDF 文件转成纯文本段落自动处理目录、表格、图片文字等### 3.2.2 拖入「Text Splitter」→ 切分文本在Text Splitters分类下拖一个Recursive Character Text Splitter连线把PDF File的输出箭头绿色小圆点拖到Recursive Character Text Splitter的输入箭头灰色小圆点上点击该节点在右侧设置Chunk Size:500每段最多 500 字符太长影响检索精度Chunk Overlap:50相邻段落重叠 50 字避免断句丢失上下文这个节点的作用把几十页的 PDF 拆成几百个“小知识块”方便后面存进向量库快速查找### 3.2.3 拖入「Vector Store」→ 存知识、做检索在Vector Stores分类下拖一个In-Memory Vector Store新手首选无需额外数据库连线把Text Splitter的输出连到In-Memory Vector Store的输入点击该节点在右侧设置Embedding: 选择Ollama Embeddings如果你本地没装 Ollama先跳过我们用备用方案替代方案推荐新手点击 Add Credential→ 选择HuggingFace Embeddings→ 填写model:sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2免费、轻量、中文友好这个节点的作用把每一段文字转成数字向量存进内存当你提问时它能快速找出“最像”的几段原文### 3.2.4 拖入「LLM」→ 让 AI 看懂并回答在LLMs分类下拖一个Ollama节点如果你已装 Ollama 并运行了模型替代方案无 Ollama 用户拖OpenAI节点需 OpenAI API Key或HuggingFace Inference API需 HuggingFace Token连线把Vector Store的输出标着retriever的端口连到LLM节点的retriever输入再把LLM的output连到画布右上角的“Output”节点它自带不用拖点击 LLM 节点设置若用 OpenAI填入你的API KeyModel Name:gpt-3.5-turbo若用 HuggingFace填入TokenModel ID:google/flan-t5-base轻量、响应快这个节点的作用接收用户问题 检索到的相关原文生成自然语言回答不是简单复制粘贴而是理解后组织语言3.3 保存并测试上传 PDF问一句试试点右上角Save点左上角Chat标签或刷新页面进入聊天界面点击右下角 ** Upload Document**选择一份 PDF建议先用 2–3 页的简单文档测试等待右上角显示 “Document processed successfully”在输入框里问“这个产品支持蓝牙吗”“如何重置设备”你会看到 Flowise 先检索相关段落再调用大模型生成回答——整个流程不到 5 秒。4. 进阶一步导出 API让别人也能用做出来只是第一步真正落地是要让其他人同事、前端、Excel 宏也能调用它。Flowise 提供了一键导出 REST API 的能力且完全免费。4.1 获取你的工作流 API 地址回到Chatflows页面找到你刚创建的产品手册问答点右侧⋯ → Export Chatflow复制弹窗里的API Endpoint形如http://localhost:3000/api/v1/prediction/abc123def4564.2 用 curl 测试调用30 秒搞定在终端里执行替换为你自己的 endpointcurl -X POST http://localhost:3000/api/v1/prediction/abc123def456 \ -H Content-Type: application/json \ -d { question: 这个产品保修期多久, overrideConfig: { sessionId: user_001 } }你会立刻收到 JSON 响应其中text字段就是 AI 的回答。后续你可以把这个地址给前端工程师让他用 fetch 调用写个 Python 脚本批量提问在 Excel 里用 Power Query 调用它生成报告接入企业微信/钉钉机器人它就回答问题5. 常见问题新手最容易卡在哪我们整理了 90% 新手第一次使用 Flowise 会遇到的 3 个问题并给出“抄作业式”解决方案。5.1 问题上传 PDF 后一直转圈“Document processed” 不出现解决方案检查 PDF 是否加密带密码的 PDF Flowise 无法解析检查是否是扫描版 PDF全是图片没文字→ 用 Adobe Acrobat 或 Smallpdf 先 OCR 识别成可选中文本检查 Flowise 日志在终端执行docker logs flowise看是否有Error: ENOENT文件路径错误或Embedding model not found嵌入模型未加载最快自救换一个已知正常的 PDF比如 Flowise 官网的 Getting Started PDF5.2 问题提问后返回空或答非所问解决方案先确认你连的是retriever端口不是input或output检查Text Splitter的Chunk Size是否太大1000导致检索不准 → 改成400检查Embedding模型是否支持中文all-MiniLM-L6-v2支持text-embedding-ada-002也支持快速验证在聊天框输入test看是否返回“我还不知道”之类兜底回复 —— 如果连兜底都不回说明 LLM 节点根本没连通5.3 问题想用本地大模型如 Qwen2、Phi-3但不知道怎么配解决方案两步到位先装 OllamaMac/Linux 一行命令curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh拉取并运行模型ollama run qwen2:0.5b # 轻量版1GB 显存够用 # 或 ollama run phi3:mini # 更小CPU 也能跑在 Flowise 的 LLM 节点里类型选OllamaBase URL:http://host.docker.internal:11434Mac/Linux或http://172.17.0.1:11434Windows WSLModel Name:qwen2:0.5b和你ollama run的名字一致这样你就拥有了完全离线、不联网、不依赖 OpenAI 的私有 AI 助手。6. 总结你已经掌握了什么回顾一下你刚刚完成了用一条 Docker 命令绕过所有编译和依赖启动 Flowise 服务在网页里拖拽 4 个节点连成一条工作流做出能读 PDF 并回答问题的机器人上传任意文档5 秒内获得精准回答不是关键词匹配而是语义理解导出一个标准 REST API 地址让任何人、任何系统都能调用你的 AI 能力解决了新手三大高频卡点并学会接入本地大模型Flowise 的价值从来不是“多酷炫”而是“多省事”。它不替代你学 LangChain但它让你在学会 LangChain 之前就能交付真实价值。下一步你可以➡ 去Marketplace里一键导入 “SQL Agent” 模板让 AI 直接查你公司的数据库➡ 在Tools里写一段 JS让机器人能查天气、发邮件、调用内部 API➡ 把多个 Chatflow 组合成一个Assistant给它起名字、设人设、加记忆但最重要的是今天你已经跨过了那道“不敢开始”的门槛。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。