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- 功能：通过拖拽可视化组件，快速构建自定义 LLM 应用，支持多模型集成和记忆功能。
- 部署：支持本地、Docker 和云平台部署，操作简单，适合不同场景。
- 应用：适用于聊天机器人、工作流自动化和文档问答等多种场景。
正文（附运行示例）
FlowiseAI 是什么
FlowiseAI 是一款开源的低代码或无代码工具，通过拖拽可视化组件，用户可以快速构建自定义的 LLM 应用程序。它提供了一套易于使用的工具和组件，无需或仅需少量编码，用户能够快速创建、部署和维护各种应用程序。
FlowiseAI 的设计理念是让开发者和非开发者都能轻松上手，通过简单的拖拽操作即可完成复杂的 LLM 应用构建。无论是聊天机器人、工作流自动化，还是文档问答系统，FlowiseAI 都能提供强大的支持。
FlowiseAI 的主要功能
- LLM 应用构建：通过拖拽可视化组件，用户可以快速构建自定义的 LLM 应用程序，无需或仅需少量编码。例如，可以创建一个上传 PDF 文件作为知识库的 Chatflow，从而得到基于该 PDF 的回答。
- 多模型集成：支持与多种大语言模型（如 OpenAI、HuggingFace 等）以及向量数据库（如 Pinecone、Faiss 等）的集成。
- 记忆与对话功能：具备记忆功能，能创建具有记忆能力的对话代理，使对话更加连贯和自然。
- API 与嵌入：提供 API、SDK 和嵌入式聊天功能，方便开发者将 Flowise 应用集成到其他应用程序中。
如何运行 FlowiseAI
1. 安装 Flowise
首先，确保你已经安装了 Node.js（版本 >= 18.15.0），然后通过以下命令安装 Flowise：
npm install -g flowise
2. 启动 Flowise
安装完成后，可以通过以下命令启动 Flowise：
npx flowise start
如果你希望设置用户名和密码，可以使用以下命令：
npx flowise start --FLOWISE_USERNAME=user --FLOWISE_PASSWORD=1234
3. 访问 Flowise
启动成功后，打开浏览器访问 http://localhost:3000，即可开始使用 FlowiseAI。
4. Docker 部署
如果你更喜欢使用 Docker，可以通过以下步骤进行部署：
docker build --no-cache -t flowise .
docker run -d --name flowise -p 3000:3000 flowise
启动后，同样可以通过 http://localhost:3000 访问 FlowiseAI。
资源
- 项目官网：flowiseai.com
- GitHub 仓库：github.com/FlowiseAI/F…
- 文档：docs.flowiseai.com/
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