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Flowise是基于LangChain的图形界面的可视化工具,是一个强大的自然语言处理平台,可以帮助开发者构建智能对话系统,提供了丰富的语义理解和对话管理功能,可以处理复杂的对话场景,并支持多轮对话和上下文理解,还提供了一些预训练的模型和工具,可以加速对话系统的开发过程。
通过构建LLM流的拖放UI实现零代码开发专属自己的gpt应用
环境:node 18.15.0+
npm install -g flowise npx flowise start
访问3000端口即可 右上角可以生产多种开发语言代码,嵌入到程序中即可集成自己的AI工具
参考:
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是什么
Flowise是基于LangChain的图形界面的可视化工具,是一个强大的自然语言处理平台,可以帮助开发者构建智能对话系统,提供了丰富的语义理解和对话管理功能,可以处理复杂的对话场景,并支持多轮对话和上下文理解,还提供了一些预训练的模型和工具,可以加速对话系统的开发过程。
能做什么
通过构建LLM流的拖放UI实现零代码开发专属自己的gpt应用
代理,负责执行工作流中的任务。每个 Agent 都有一个特定的功能,比如读取数据、处理数据、生成报告等
链,一系列任务的集合,这些任务按照特定的顺序执行。用户可以在 Chain 中添加、删除和重新排序任务,以创建自定义的工作流
聊天模型,可以帮助用户创建和管理聊天机器人。用户可以使用 Chat Model 来自动回答问题、提供信息,或者执行其他的聊天任务
用于加载和处理文档的工具。它可以处理各种类型的文档,包括文本文件、PDF 文件、网页等
是一种将文本转换为数值向量的方法,这种方法在自然语言处理中非常重要。Flowise 提供了多种 Embedding 工具,可以帮助用户处理他们的文本数据
Flowise 的核心功能之一,它代表了“语言模型”。用户可以使用 LLM 来生成文本、回答问题、翻译文本等
用于存储和管理用户的数据。用户可以在 Memory 中创建、修改和删除数据
用于生成文本的工具。用户可以使用 Prompt 来创建自定义的文本生成任务
用于检索数据的工具。用户可以使用 Retriever 来从他们的数据中找到相关的信息
用于分割文本的工具。用户可以使用 Text Splitter 来将他们的文本分割成更小的部分,以便于处理
实用工具。这些工具包括数据处理工具、文本生成工具、数据可视化工具等
用于存储和管理向量数据的工具。用户可以使用 Vector Store 来存储他们的 Embedding 数据
怎么做
环境:node 18.15.0+
访问3000端口即可
右上角可以生产多种开发语言代码,嵌入到程序中即可集成自己的AI工具
参考:
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