Flowise AIAtvērta pirmkoda zemu koda būvējs LLM lietojumprogrammu un AI ziedinieku izveidei

4.7 (6)

Pārskatījis Daniel Nikulshyn·Atjaunināts 2026. g. jūlijs

Open Source Low-Code LLM AI Agents RAG Self-Hosted Visual Builder API

Pārskats

Flowise AI ir atvērto satura platforma, kas ļauj programmatūras uzstrādātājiem un komandas izstrādāt AI drosmotnes un LLM-i stiprinātu programmatūru ar palīdzību no vizuālās drag-and-drop interfeisa. Lietotāji savieno nodalienes, kas pārstāv modelus, ieteikumus, vektoru glabātuvu, rīkus un atmiņu, lai sastādītu čatbotus, atgādāšanas plūsmas un daudzu-stadiju drosmotnes bez izgatavošanas lielu daļu kodeles. Tas integrējas ar populerajām platformām, tādām kā LangChain un LlamaIndex, un atbalsta daudzuveidīgus LLM (Language Model) tiešsaistes izdevēju, integrētājmodelju un datumu avotu izlaižošanu. Sakārtoti sākumi var tiek pastāvīgi eksportēti kā APIs, integrēt kā tīmekļa lappusēs, vai autotransformēti kopumā, kas padara to piemērotu prototipā, kā arī ražošanas ieviešanai. Tāpēc, jo tas ir atvērts pirmkoda, komandas var to privatizēt un pildīt ar pilnu kontrolli pār datus, paplašināt ar personiskiem komponentiem un piemērotu to pašam internajam iekārtotajam infrastrukturai vai prasībām par atbilstību.

Galvenās funkcijas

Vilkšanas un nometšanas plūsmas būvējs LLM locekļiem
Iegultie mezgli ķēžu, ziedinieku un atmiņas lietošanai
Integrācijas ar OpenAI, Hugging Face un vietējiem modeļiem
Vektoru glabātuve un RAG atbalsts
API galapunkti un čata logrīka iekļaušana
Pašsadarbības vai mākoņplatformas izvietošanas iespējas

Cenas

Modelis: Free
Kategorija: AI Agents Frameworks
Vērtējums: 4.7 / 5 (6)

Lietošanas gadījumi

Vizualizētā LLM čatbotu prototips

Vilkt un nomest mezglus, lai izveidotu čatbotus ar komandām, atmiņu un rīkiem, ļaujot komandām ātri iterēt uz sarunāma AI bez plaša boilerplate koda rakstīšanas.

Izveido RAG meklēšanas locekļus

Savienojiet vektoru glabājumus, iekļaušanas modeļus un LLM, lai izveidotu meklēšanas papildinātas ģenerācijas locekļus, kas atbild uz jautājumiem no pielāgotiem zināšanu bāzes.

Izdod fluokus kā API

Eksportējiet izstrādātos fluokus kā API galapunktus vai iekļaujiet tos kā čata logrīkus tīmekļa vietnēs, ļaujot ražošanas izvietojumu LLM lietojumprogrammām ar minimālu inženierijas ieroču pārņemšanu.

Pašsadarbi vairāku soļu AI ziediniekus

Izmantojiet iepriekš izveidotus ziedinieku un ķēžu mezglus ar LangChain vai LlamaIndex integrācijām, lai izveidotu vairāku soļu ziediniekus un pašsadarbinātu tos datu privātuma un kontroles nodrošināšanai.

Plusi un mīnusi

Plusi

Bezmaksas un atvērta pirmkoda ar pašsadarbības opciju
Vizuālais interfeiss samazina šķēršļus LLM lietojumprogrammu izstrādei
Plašas integrācijas ar modeļiem, rīkiem un vektoru datubāzēm
Fluoki var eksportēt kā API galapunktus, lai vienkārši izvietotu
Aktīva kopiena un paplašināms komponentu sistēma

Mīnusi

Prasa tehnisko iestatījumu pašsadarbībai
Komplekss ziedinieks var kļūt grūti atkļūdoties vizuāli
Dokumentācija var aizkavēt pie ātrām funkciju izmaiņām
Daži uzlaboti lietošanas gadījumi joprojām prasa pielāgoto kodu

Atsauksmes

4.7

Vidējais no 6 vērtējumiem.

Pieslēdzies, lai atstātu atsauksmi.

Tomáš Novák

Mar 5, 2026

Does the job

Pretty happy overall. Integrations with OpenAI, Hugging Face, and local models just works and active community and extensible component system. Documentation can lag behind rapid feature changes can be annoying, but no dealbreakers — I'd recommend it to a friend without hesitating.

Ahmed Saleh

Jan 25, 2026

Skeptical, then convinced

I went in skeptical — most tools in this space overpromise. It actually delivers on drag-and-drop flow builder for LLM pipelines, and free and open source with self-hosting option caught me off guard. Complex agents can become hard to debug visually is why this isn't a perfect score, still, I'd recommend giving it a real trial.

Joanna Kowalski

Jan 8, 2026

Solid for our team

We rolled this out across the team last quarter and broad integrations with models, tools, and vector databases. Vector store and RAG support fits neatly into how we already work, and self-hosted or cloud deployment options removed a step we used to do by hand. Some advanced use cases still need custom code, which is the main caveat, but it has held up under daily use.

Tariq Aziz

Sep 12, 2025

Does the job

Pretty happy overall. Drag-and-drop flow builder for LLM pipelines just works and broad integrations with models, tools, and vector databases. Documentation can lag behind rapid feature changes can be annoying, but no dealbreakers — I'd recommend it to a friend without hesitating.

Marcus Bell

Jun 8, 2025

Skeptical, then convinced

I went in skeptical — most tools in this space overpromise. It actually delivers on prebuilt nodes for chains, agents, and memory, and visual interface lowers the barrier to building LLM apps caught me off guard. still, I'd recommend giving it a real trial.

Sofia Lindqvist

Jun 3, 2025

Does the job

Pretty happy overall. Self-hosted or cloud deployment options just works and active community and extensible component system. Some advanced use cases still need custom code can be annoying, but no dealbreakers — I'd recommend it to a friend without hesitating.