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Flowise 入门介绍

什么是 Flowise

Flowise 是一个开源的、低代码的 LLM 编排平台,通过可视化拖拽方式构建 AI 助手、RAG 应用、多 Agent 工作流,而无需编写大量代码。Flowise 支持 100+ LLM、Embedding、向量数据库与数据源,适合快速原型、内部工具与中小规模生产部署。

为什么选择 Flowise

  1. 低代码/无代码:拖拽式可视化编排,降低 AI 应用开发门槛
  2. 三种构建模式:Assistant(入门)、Chatflow(单 Agent)、Agentflow(多 Agent)
  3. 生态丰富:支持 OpenAI、Anthropic、Ollama、本地模型及多种向量库
  4. 可自托管:开源免费,支持 Docker 本地部署,数据可控
  5. 与 Dify 互补:Flowise 更轻量、偏开发者;Dify 偏企业、功能更全面
  6. MCP 集成:支持 Model Context Protocol 工具接入

核心能力概览

模式适用场景特点
Assistant简单聊天助手入门友好,工具调用 + 知识库 RAG
Chatflow单 Agent、RAG 机器人Graph RAG、重排序等进阶能力
Agentflow多 Agent、复杂工作流条件分支、循环、人机协作、Agent 间通信

与 Dify 的对比

维度FlowiseDify
定位轻量、开发者友好企业级、功能全
编排节点式流程图更丰富的应用模板与场景
知识库支持知识库与数据集管理更强
API/SDK支持完善的企业 API 与 SSO
部署单机 Docker 为主支持多组件、集群
适用快速原型、内部工具生产级 SaaS、多租户

两者可配合:Flowise 做实验与原型,Dify 做正式上线。

典型应用

  • 内部问答助手:对接企业文档、知识库
  • 客服机器人:RAG + 多轮对话
  • 多 Agent 工作流:任务拆解、人工审核、工具链
  • 本地化部署:Ollama + 本地向量库,数据不出域

深入学习

想全面了解 Flowise 的 Chatflow、Agentflow 架构、MCP 集成与部署方式?请查看 Flowise 深度解析

参考资源