FlowiseAI开源低代码AI应用开发平台推荐
FlowiseAI是开源低代码AI开发平台，采用可视化拖拽方式简化大语言模型应用构建，支持本地部署、npm与Docker安装。项目在GitHub上获得27 7k星标，技术栈涵盖后端交互、数据处理及前端UI组件，显著降低AI应用开发门槛。
最近在研究AI应用时，发现了一个相当有意思的开源项目——FlowiseAI。它通过可视化低代码的方式，让创建LLM应用变得像搭积木一样简单，而且支持本地部署。今天就把这个工具的核心玩法拆开来聊聊。
什么是FlowiseAI
FlowiseAI 是一个致力于简化人工智能开发流程的创新平台。其设计的初衷很直接：让所有开发者——无论技术背景深浅——都能轻松驾驭AI的力量。在多数人印象里，开发AI应用总是和晦涩的代码、复杂的模型绑定在一起。而Flowise通过图形化界面和拖拽式操作，把这些流程压缩到了极致。用户只需要像拼接积木那样，把预设的功能模块组合起来，就能快速从想法跨越到AI应用。
项目官方地址：https://github.com/FlowiseAI/Flowise
如何使用FlowiseAI
安装方式非常友好，支持 npm 和 docker 两种方式。这里先介绍 npm 安装：
npm install -g flowise然后启动项目：
npx flowise start如果想做更深度的定制，也可以直接用 git clone 把整个项目拉下来，进行源码级别的二次开发：
git clone https://github.com/FlowiseAI/Flowise.git目前这个项目在GitHub上已经收获了 27.7k 的Star，被上万人使用，整体可靠性有保障。这是GitHub页面的截图：
FlowiseAI 使用的技术栈分析
本地运行之后，可以拆解一下它背后用到的核心库和框架。这些技术选型对日常构建复杂AI应用很有参考价值。
后端与数据层依赖：
@e2b/code-interpreter：用于代码解释或执行@elastic/elasticsearch：搜索与数据管理@langchain/anthropic、@langchain/cohere等：与各类语言模型集成@langchain/core：Langchain核心模块@langchain/exa等：扩展场景支撑@notionhq/client：Notion接口@supabase/supabase-js：Supabase Ja vaScript接口apify-client：Apify客户端axios：HTTP请求cheerio：网页解析crypto-js：加密css-what：CSS解析d3-dsv：数据格式处理dotenv：环境变量管理express：Web框架faiss-node：Faiss向量搜索节点版fast-json-patch：快速JSON补丁form-data：表单数据处理graphql：GraphQL支持html-to-text：HTML转文本jsonpointer：JSON指针lodash：实用工具lunary：语言处理工具mammoth：文档处理moment：时间处理mysql2：MySQL驱动node-fetch：HTTP请求node-html-markdown：HTML转Markdownnotion-to-md：Notion转Markdownobject-hash：对象哈希pdf-parse：PDF解析pdfjs-dist：PDF处理库pg：PostgreSQL驱动playwright：浏览器自动化socket.io：实时通信srt-parser-2：字幕解析typeorm：ORM工具zod、zod-to-json-schema：数据验证与JSON Schema转换
前端与UI相关依赖：
@codemirror/lang-ja vascript：CodeMirror Ja vaScript语言支持@codemirror/lang-json：CodeMirror JSON语言支持@codemirror/view：CodeMirror视图@emotion/cache、@emotion/react、@emotion/styled：Emotion样式方案@mui/material：Material-UI组件库@tabler/icons-react：Tabler图标@uiw/react-codemirror：CodeMirror React封装clsx：条件类名组合flowise-embed、flowise-embed-react：流程图嵌入flowise-react-json-view：JSON数据视图formik：表单管理framer-motion：动画history：浏览器历史管理html-react-parser：HTML转React组件notistack：通知栈react-code-blocks：代码块组件react-color：颜色选择器react-datepicker：日期选择react-device-detect：设备检测react-markdown：Markdown渲染react-perfect-scrollbar：完美滚动条react-syntax-highlighter：代码高亮reactflow：流程可视化rehype-mathjax：Markdown数学公式rehype-raw：原始内容处理remark-gfm：GitHub风格Markdownremark-math：Markdown数学yup：表单验证
这些技术栈覆盖了网络请求、数据处理、可视化流程图、文件解析、代码高亮等方方面面。如果你也在做AI应用开发，不妨参考一下Flowise的选型思路，确实能少走不少弯路。
对项目感兴趣的话，可以直接本地安装体验：
项目地址：https://github.com/FlowiseAI/Flowise
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