近年来，大语言模型（LLM）技术的迅猛发展推动了智能代理（Agent）应用的广泛应用。从任务自动化到智能对话系统，LLM 代理可以极大简化复杂任务的执行。为了帮助开发者更快地构建和部署这些智能代理，多个开源工具应运而生，尤其是那些提供可视化界面的工具，让开发者通过简单的图形界面设计、调试和管理智能代理。 本文将详细介绍五款热门的 LLM 可视化工具，分别是 Langflow、Flowise、Di

Flowise 是一种低代码/无代码拖放工具，旨在让人们轻松可视化和构建 LLM 应用程序。 本地部署 操作系统： win10 由于网络、操作系统等各种未知问题，使用npm install -g flowise的方式，尝试了很多次，都没有部署成功，所以，还是使用docker吧。 假设已经安装好了docker。 git clone https://github.com/FlowiseAI/Fl

🧙‍♂️ 诸位好，吾乃斜杠君，编程界之翘楚，代码之大师。算法如流水，逻辑如棋局。 📜 吾之笔记，内含诸般技术之秘诀。吾欲以此笔记，传授编程之道，助汝解技术难题。 📄 吾之文章，不以繁复之言，惑汝耳目；但以浅显之语，引汝入胜。 🚀 若此文对阁下有所裨益，敬请👍🏻-点赞 ⭐ - 收藏 👀 - 关注，不胜感激。 大家好，我是斜杠君。今天教大家如何在本地部署Flowise，以便

目录 一、前言 二、环境要求 三、开发环境准备 四、调试后端代码 五、调试前端代码 六、环境变量配置【非必须】 一、前言 Flowise 是一个具备 3 个不同模块的 monorepo 工程，这 3 个模块分别负责： server: Node API 后端服务ui: React 前端components: Langchain 组件 二、环境要求 N

一、与知识对话 二、采集网页问答 三、部署安装flowise flowise工程地址：https://github.com/FlowiseAI/Flowise flowise 官方文档：https://docs.flowiseai.com/ 这里采用docker安装： step1：克隆工程代码 （如果网络不好，下载压缩文件也是一样） git clone https://git