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1. 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。
2. 部署：支持本地、Docker 和云平台部署，操作简单，适合不同场景。
3. 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：https://flowiseai.com
• GitHub 仓库：https://github.com/FlowiseAI/Flowise
• 文档：https://docs.flowiseai.com/

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