Flowise AIYüksek seviyeye açık-source low-code LLM uygulamaları ve AI agentleri için-builder

4.7 (6)

İnceleyen Daniel Nikulshyn·Güncellendi Temmuz 2026

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

Genel Bakış

Flowise AI bir açık kaynaklı platformdur. Geliştiriciler ve takımlar, model, istek, vektör depoları, araçlar ve bellekten oluşan node'ları bağlayarak bir visual drag-and-drop arayüzü üzerinden AI agent'larını ve LLM destekli uygulamalarını tasarlayabilirler. Kullanıcılar chatbotlar, retrieval pipeline'leri ve multi-step ajanlar oluşturmak için kodlamayı olabildiğince sınırlı tutmak yerine model, istek, vektör depoları, araçlar ve belleği temsil eden node'ları birleştirerek kodlamayı olabildiğince sınırlı tutmaktan kaçınabilirler. Popüler çerçeve işlevleri gibi LangChain ve LlamaIndex ile tümleştirmesi yanı sıra geniş bir yelpazede LLM sağlayıcıları,/embedding modelleri ve veri kaynakları için destek sunar. Geliştirilen akışlar, API'ler olarak dışarıya aktarılabilir, sitelere içe yerleştirilebilir veya kendi sunucularınızda barındırılabilir. Bu Flowise'nin prototip geliştirme kadar üretimdeploymente de uygun olmasını sağlar. Çünkü açık kaynaklıdır, takımlar tam verilerin kontrolü için kendilerine ait olarak barındırabilir, özel bileşenler ekleyebilir, iç altyapı veya uyum gereksinimleri ile uyumlu hale getirebilir.

Temel özellikler

LLM hattalarında çubuklar ve akış oluşturma için drag-and-drop akış builderı
zincir, ajanlar ve bellek için önceden oluşturulan düğmeler
OpenAI, Hugging Face ve yerel modeller ile entegrasyonlar
Vektör depolama ve RAG desteği
API uç noktaları ve sohbet çubuğu entegrasyonu
Sürü veya bulutta dağıtım seçenekleri

Fiyatlar

Model: Free
Kategori: AI Agents Frameworks
Puan: 4.7 / 5 (6)

Kullanım senaryoları

Göstergeli LLM Sohbet robotlarını Prototipleşitir

Promt, bellek ve Araçlar ile sohbet robotunu oluşturmak için düğmeler çubukları çekebilirsiniz, ekipleri hızlı iterasyon yapmadan geniş bir kod tabanlı yazmanı gerektirmeyen konvansasyonel AI için.

RAG Geri Dönüşüm Akışları Oluşturun

Vektör depolama, embed-model ve LLM'ler ile entegre ederek custom knowledge tabanlarından soruları cevaplayan Geri-Dönüştürülebilir-Üretim hattaları oluşturun.

Flar API Oluştur

Oluşturulan flowları API uç noktaları olarak ya da sitelerdeki sohbet çubukları olarak embedlemek için export edebilirsiniz, en küçük mühendislik yükü ile LLM uygulamalarının dağıtımını kolaylaştırıyor.

Kendi Sunucunda Çok Adımlı AI Ajanlar

LangChain veya LlamaIndex entegrasyonları ile önceden oluşturulan ajan ve zincir düğmeleri ile çok adımlı ajanlar tasarlayın ve data gizliliği ve kontrol için kendi sunucunuzda dağıtabilirsiniz.

Artılar ve eksiler

Artılar

Ücretsiz ve açık kaynak ile kendi sunucusunda dağıtım seçeneği
Görsel arayüzle LLM uygulamaları oluşturma sınırı düşürülmüştür
Geniş entegrasyonlar ile modeller, araçlar ve vektör veritabanlarıyla
Flar API'ler ile kolayca dağıtım için export edilebilir
Aktif bir topluluk ve genişletilebilir bileşen sistemi var

Eksiler

Kendi sunucusunda dağıtım için teknik kurulum gereklidir
Karmaşık ajanlar görsel halde zor debug olur
Belgeleme hızlı özellik güncellemeleri karşısında geri kalabilir
Bazı gelişmiş kullanım durumları hala custom kod gerektirir

İncelemeler

4.7

6 puandan ortalama.

İnceleme bırakmak için giriş yap.

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.