「Flowise AI:LLMフローを構築するためのドラッグアンドドロップUI」

Flowise AI Drag and drop UI for building LLM flows

 

大規模言語モデル(LLM)に対する興奮がますます高まっており、より多くの企業が人々の生活をより簡単にするためのツールをリリースしています。では、これらのツールは具体的には何で、LLMの世界構築をサポートしているのでしょうか?その1つがFlowise AIです

 

Flowise AIとは?

 

Flowise AIは、LangChainアプリの開発を支援するためのオープンソースのUIビジュアルツールです。Flowise AIについてさらに詳しく説明する前に、まずLangChainを簡単に定義しましょう。LangChainは、独自のカスタムNLPアプリケーションを構築するためにLLMを活用するためのフレームワーク/Pythonライブラリです。

Flowiseは、エージェントの実行にLangChainを使用し、ベクトルストアにはChromaを使用し、埋め込みにはOpenAIを使用し、推論モデルにはHuggingFaceを使用し、ドキュメントローダーにはGitHubを使用し、クエリAPIにはSERPを使用しています。そのグラフィックユーザーインターフェースは、LangChain.js上に構築されたLLMベースのアプリケーションの構築に非常に役立ちます。

それでは、なぜそれがとても簡単で役に立つのでしょうか?ドラッグアンドドロップツールです。誰もがドラッグアンドドロップが大好きです、特にNLPアプリケーションをカスタマイズする場合には。さらに嬉しいのは、コーディングの経験が必要ないことです!

 

 

Flowise AIで何を構築できますか?

 

Flowise AIでは、以下のようなさまざまなアプリを構築することができます:

  • チャットボット
  • バーチャルアシスタント
  • データ分析ツール
  • 教育ツール
  • ゲーム
  • アート

 

なぜFlowise AIを使用すべきですか?

 

  • シンプルさ:ドラッグアンドドロップツールにより、独自のLLMフローを簡単に構築することができます。
  • コーディングスキル不要:これは業界の新人や開発者がチームにいない組織にとって非常に有用です。
  • オープンソース:使用および変更は無料で、自分の要件に合わせることができます。
  • パワフル:このツールはさまざまなLLMアプリケーションの開発に使用できます。
  • コミュニティ:Flowiseは、サポートのある開発コミュニティに支えられており、Flowiseを最大限に活用するプロセスであなたをサポートすることができます。

 

Flowise AIのインストール

 

このシンプルなドラッグアンドドロップ可能なカスタマイズ可能なNLPツールをどのようにインストールすればよいのでしょうか?Flowise AIをインストールする方法は3つあります。すべて説明していきましょう。

 

クイックインストール

 

  1. まず、NodeJS >= 18.15.0をダウンロードしてインストールする必要があります。
  2. これが完了したら、Flowiseをインストールする必要があります。
npm install -g flowise

 

  1. 次に、Flowiseを起動する必要があります。
npx flowise start

 

ユーザー名とパスワードを入力する必要があります:

npx flowise start --FLOWISE_USERNAME=user --FLOWISE_PASSWORD=1234

 

  1. それが完了したら、次のウェブページを開いてアクセスできます:

http://localhost:3000

Dockerを使用する場合は、次のパートを参照してください。

 

Docker

 

Docker Compose

 

  1. まず、プロジェクトのルートにあるdockerフォルダに移動する必要があります。
  2. 次に、.envファイルを作成し、PORTを指定する必要があります(.env.exampleを参照)。
  3. 次に、docker-compose up -dを実行する必要があります。
  4. 次に、http://localhost:3000を開く必要があります。
  5. docker-compose stopでコンテナを停止できます。

 

Dockerイメージ

 

  1. まず、ローカルにイメージをビルドする必要があります:
docker build --no-cache -t flowise .

 

  1. 次に、イメージを実行する必要があります:
docker run -d --name flowise -p 3000:3000 flowise

 

  1. イメージを停止するには、次の手順を実行してください:
docker stop flowise

 

開発者のためのローカルセットアップ

 

  1. まず、Yarn v1をインストールする必要があります:
npm i -g yarn

 

  1. 次に、リポジトリをクローンする必要があります:
git clone https://github.com/FlowiseAI/Flowise.git

 

  1. リポジトリのフォルダに移動してください:
cd Flowise

 

  1. すべてのモデルの依存関係をインストールしてください:
yarn install

 

  1. すべてのコードをビルドする必要があります:
yarn build

 

  1. アプリを起動できます:
yarn start

 

  1. アプリにアクセスできます:

http://localhost:3000

  1. 開発ビルドには、次を使用してください: 
yarn dev

 

まとめ

 

もしテック業界に新参者で、コーディングの経験がない方や、開発者がチームにいない組織であるのであれば、Flowise AIが最適な選択肢です。Flowiseの現在のユーザーまたは過去のユーザーの方で、ご自身の経験についてコメントで教えていただければ幸いです!Nisha Aryaは、データサイエンティスト、フリーランスの技術ライター、VoAGIのコミュニティマネージャーです。彼女は特に、データサイエンスのキャリアアドバイスやチュートリアル、理論ベースのデータサイエンスの知識を提供することに興味を持っています。また、人間の寿命の延長に人工知能がどのように役立つかを探求したいと考えています。彼女は熱心な学習者であり、自身のテクノロジー知識と執筆スキルを広げる一方で、他の人々をガイドすることを助けたいと考えています。  

We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!

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