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eeettt123
2025-07-07
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# flowise 使用 ## 安装 使用 ```shell git clone https://github.com/FlowiseAI/Flowise.git ``` 下载 1. 前往项目根目录下的 `docker` 文件夹 复制 `.env.example` 文件，将其粘贴到相同位置，并重命名为 `.env` 文件，这是设置环境变量的位置 ``` ``` ### 使用docker 1. 构建本地镜像 ```shell docker build --no-cache -t flowise . ``` 2. 运行镜像: ```shell docker run -d --name flowise -p 3000:3000 flowise ``` 注释一下这里的 端口第一个是外部端口，一个是内网端口， 内部建议 比如要设置端口为 6006 ```shell docker run -d --name flowise -p 6006:3000 flowise ``` 3. 停止镜像 : ```shell docker stop flowise ``` 这种启动方法最为稳定 其他安装方式可以见 https://github.com/FlowiseAI/Flowise 需要自行下载环境 ## 使用 Flowise 是一个开源的生成式 AI 开发平台，用于构建 AI 代理和 LLM 工作流。 它提供了一个完整的解决方案，包括： Visual Builder 可视化构建器 Tracing & Analytics 追踪与分析 Evaluations 评估 Human in the Loop 人在回路中 API, CLI, SDK, Embedded Chatbot Teams & Workspaces 团队与工作区 主要有 3 个可视化构建器，分别是： - Assistant 助手 - Chatflow - Agentflow Assistant 是创建 AI 代理最易于上手的工具。用户可以创建能够遵循指令、在必要时使用工具，并从上传的文件（RAG）中检索知识库以响应用户查询的聊天助手。 Flowise 在单个代码仓库中包含 4 个不同的模块： - 服务器：Node.js 后端用于提供 API 逻辑 - UI：React 前端 - 组件：集成组件 - API 文档：Flowise API 的 Swagger 规范 支持服务器发送事件（SSE），用于实时流式传输 LLM 或代理响应。流式传输还支持在工作流进行过程中订阅执行更新。  # # 组件 任何组件可以双击确定一个工作flow 在这里即可以添加确定的参数
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博客信息
作者
eeettt123
发布日期
2025-07-07
其他信息 : 其他三字母的人名首字母都是其他同学发布的哦
