Flowise 使用教程：开源低代码 AI 工作流编排平台指南

Flowise 是什么

Flowise 是一个开源的低代码 AI 工作流编排平台：把「模型调用、提示词、知识库、工具调用、条件分支」封装成可视化节点，拖拽连线即可搭建 LLM 应用与智能体流程。它面向开发者但不需要写大量代码，支持本地/私有部署，数据可完全掌握在自己手里，是 2026 年落地 AI 应用最流行的开源方案之一。

怎么用 Flowise

第一步：部署安装
本地用 npm 一键安装（npx flowise start）或 Docker 部署，社区版免费开源；也提供云托管版本，免去自建服务器。

第二步：搭建第一个流程
在可视化画布里拖入 ChatModel 节点（接入 OpenAI/通义等模型 API），连接 Prompt 节点与 ChatInput/ChatOutput 节点，一条最简单的对话流程就通了。

第三步：接入知识库
拖入文档加载器（PDF/TXT/网页）→ 文本切分 → Embedding → 向量数据库（如本地 Chroma），连到对话流程上，实现基于私有文档的问答（RAG）。

第四步：加工具与智能体
使用 Tool 节点接入网页搜索、API 调用等外部能力，配合 Agent 节点让模型自主决定调用哪些工具，搭建能"干活"的智能体流程。

第五步：部署对外
流程调试完成后导出 API 接口或嵌入网页聊天组件，把应用发布给真实用户使用，通过日志与监控持续优化。

主要功能

• 可视化编排：拖拽节点搭建流程，低代码
• 模型接入：支持 OpenAI、通义、DeepSeek 等主流模型
• RAG 知识库：文档导入、切分、向量检索一体化
• 工具与智能体：API 工具调用、Agent 自主决策
• 私有化部署：本地运行，数据不出服务器

适用场景

• 私有数据问答：企业文档库智能问答
• 智能体原型：快速验证 Agent 流程可行性
• 客服/知识库机器人：基于自有内容构建对话助手
• 学习 LLM 应用开发：可视化理解 RAG/Agent 原理

收费方式

社区版完全开源免费（自托管）；Flowise 官方提供云端托管订阅，按使用量与功能分级，价格以官网当前公示为准。

常见问题

Q：不会写代码能用 Flowise 吗？ A：搭建基础流程可以零代码拖拽完成；但接入自定义 API、调试复杂流程仍需要一定开发基础，建议开发者或有技术同事的团队使用。
Q：本地部署对硬件要求高吗？ A：Flowise 本身很轻，模型调用走云端 API；如需本地跑开源模型，需按模型规模准备 GPU 或大内存服务器。