Flowise — open-source visual builder для AI-чатботов, RAG и agent workflows. Он позволяет собрать chatflow из блоков: model, prompt, memory, vector store, loader, tool и output. О Flowise говорят потому, что он закрывает разрыв между no-code и инженерным прототипом. Вы можете быстро собрать чат для сайта или базы знаний, протестировать его в UI, а затем подключить через API. В этой статье разберём, как работает Flowise, чем он отличается от LangFlow и как настроить SpeShu.AI как OpenAI-compatible провайдера.Documentation Index
Fetch the complete documentation index at: https://speshu.ai/docs/llms.txt
Use this file to discover all available pages before exploring further.
Что такое flowise
Flowise — это visual low-code платформа для LLM-приложений. Она построена вокруг chatflows и agentflows: вы соединяете ноды, настраиваете параметры и получаете готовый сценарий. Flowise нужен тем, кто хочет быстро собрать RAG-бота без большого количества кода: для FAQ, базы знаний, сайта, внутреннего портала, поддержки или lead qualification. Он особенно удобен, когда нужно показать работающий прототип не через неделю, а в тот же день.Как работает flowise
Flowise запускается как web-приложение. Внутри canvas вы добавляете ноды:- ChatOpenAI или ChatOpenAI Custom;
- embeddings;
- document loader;
- text splitter;
- vector store;
- retrieval chain;
- memory;
- output parser.
Что умеет flowise
- строить RAG-ботов визуально;
- подключать document loaders;
- использовать vector stores;
- настраивать chat-модели и prompts;
- создавать agentflows;
- публиковать flow через API;
- встраивать чат на сайт.
flowise на практике
Практический сценарий: RAG-бот для базы знаний.- Запустите Flowise локально или на сервере.
- Создайте новый chatflow.
- Добавьте Document Loader для файлов или URL.
- Добавьте Text Splitter.
- Добавьте Embeddings node с моделью
text-embedding-3-large. - Подключите Vector Store.
- Добавьте ChatOpenAI Custom или ChatOpenAI.
- В Additional Parameters укажите Base Path:
| Поле | Значение |
|---|---|
| API Key | <SPESHU_AI_API_KEY> |
| Model Name | openai/gpt-5.5 |
| Base Path | https://speshu.ai/api/v1 |
| Embedding Model | text-embedding-3-large |
Преимущества и недостатки flowise
Плюсы:- быстрый no-code старт;
- удобный canvas для RAG;
- есть API для готового flow;
- можно использовать custom OpenAI-compatible endpoint.
- сложные flow могут стать трудными для поддержки;
- не все сценарии удобно выражать визуально;
- production требует контроля доступа, логов и обновления индекса.
flowise vs альтернативы
Flowise vs LangFlow: оба visual builder. Flowise часто выбирают для chatbots и API-публикации, LangFlow ближе к Python/LangChain-прототипированию. Flowise vs Dify: Dify больше похож на полноценную платформу для AI-приложений с knowledge base, workflow и app publishing. Flowise проще и гибче для сборки chatflow. Flowise vs LangChain: LangChain даёт полный кодовый контроль. Flowise ускоряет визуальную сборку типовых сценариев.Кому подойдёт flowise
Flowise подойдёт no-code пользователям, интеграторам, продуктовым командам, разработчикам, которые быстро проверяют гипотезы, и малому бизнесу, которому нужен бот по знаниям. Если вы планируете сложную backend-логику, используйте Flowise для прототипа, а критичные части вынесите в код.Как попробовать flowise через SpeShu.AI
SpeShu.AI закрывает модельную часть Flowise:- не нужен VPN;
- не нужна зарубежная карта;
- можно тестировать разные модели;
- один ключ для экспериментов;
- быстрый старт через speshu.ai/profile.
https://speshu.ai/api/v1. Список моделей — в каталоге.