想自己做一个带知识库的客服机器人？或者一个能联网搜索的私人助理？
通常这意味着你要啃完 LangChain 那晦涩的文档，写一堆 Python/JS 代码。
但今天介绍的这款工具 Flowise，可能会彻底改变你的开发体验。
它把复杂的 LLM 开发变成了"连连看"——拖拽几个节点，连几根线，一个强大的 AI 应用就诞生了。
在 GitHub 上狂揽 40k+ Star，Flowise 已经成为低代码 AI 开发领域的绝对顶流。
Flowise 是什么？
Flowise 是一个基于 LangChain.js 的可视化 UI 工具。它的核心逻辑非常简单：将 LangChain 中复杂的代码概念（如 Prompt Template, Vector Store, Chain, Agent）封装成了可视化的"节点"。
你不需要写一行代码，只需要在画布上把这些节点连起来，就能构建出具备 RAG（检索增强生成）、联网搜索、记忆能力的 AI 应用。
核心亮点
真正的 0 代码体验
界面极其直观，左边选组件，右边看效果。无论是接入 OpenAI, Azure，还是本地的 Ollama，都是填个 Key 就能用的事。
海量组件库
Flowise 内置了几乎所有你听过的 AI 服务：
模型：OpenAI, Anthropic, HuggingFace, Ollama, DeepSeek (通过 OpenAI 兼容接口)
向量库：Pinecone, Chroma, Qdrant, Supabase
工具：Google Search, Calculator, Web Browser, Zapier
文档加载器：PDF, Notion, GitHub, JSON
API 一键发布
这是最杀手级的功能。你在画布上画好的流程，Flowise 会自动为你生成一个 API 接口。这意味着你可以把这个 AI 逻辑直接嵌入到你的网站、微信机器人或者任何第三方应用中。
内置 Chat 界面
开发过程中随时可以点击右下角的对话框进行测试，所见即所得。还提供了现成的 HTML 嵌入代码，复制粘贴就能把聊天窗口放到你的官网上。
快速上手：搭建一个 RAG 知识库助手
我们以最经典的"知识库问答"为例，看看用 Flowise 有多简单：
1. 启动 Flowise
如果你安装了 Node.js，一行命令即可启动：
npx flowise start
或者使用 Docker（推荐）：
docker run -d -p 3000:3000 --name flowise flowiseai/flowise
打开浏览器访问 `http://localhost:3000`。
2. 拖拽连线
在画布上，我们需要拖入以下几个节点：
• PDF Loader：上传你的产品手册或文档。
• Recursive Character Text Splitter：把文档切成小块，方便模型理解。
• OpenAI Embeddings：把文本变成向量。
• In-Memory Vector Store：临时存储向量数据（生产环境可用 Chroma/Pinecone）。
• Conversational Retrieval QA Chain：这是核心大脑，负责根据问题去向量库找答案，再问 LLM。
• ChatOpenAI：选择 GPT的模型。
把它们按照逻辑连起来（Flowise 会提示哪些节点可以互连），点击右上角的 Save。
3. 测试与发布
点击聊天图标，直接提问："我们的退换货政策是什么？"
AI 就会根据你上传的 PDF 精准回答。
如果效果满意，点击 API Endpoint，你会得到一个 URL。任何程序往这个 URL 发送 POST 请求，都能获得同样的回答能力。
进阶玩法：打造全能 Agent
除了基础的问答，Flowise 还能做更疯狂的事：
• 联网搜索 Agent：连接 `Google Custom Search` 工具，让 AI 能够回答最新的新闻资讯。
• 数据库分析师：连接 `SQL Database Chain`，让老板直接用自然语言查询销售数据（"上个月哪个地区销量最高？"）。
• 自动化工作流：配合 Zapier 或 n8n，让 AI 帮你自动发邮件、写周报。
Flowise 是目前市面上门槛最低、体验最好的 LangChain 可视化工具之一。不管你是想快速验证想法的产品经理，还是想偷懒的开发者，它都值得你试一试。
• GitHub: https://github.com/FlowiseAI/Flowise
• 官网: https://flowiseai.com/
