Flowise: Visuelle LLM-Workflows für praxisnahe KI-Anwendungen

Der Aufbau von Anwendungen mit Large Language Models beginnt oft einfach – und wird schnell komplex. Prompt-Ketten wachsen, Tools müssen angebunden werden, Kontext und Speicher wollen verwaltet werden, und aus Experimenten entsteht produktiver Betrieb. Flowise setzt genau hier an und bietet eine visuelle Möglichkeit, LLM-basierte Workflows zu entwerfen, zu testen und zu betreiben, ohne dabei technische Flexibilität einzubüßen.

Was ist Flowise?

Flowise ist ein Open-Source-Tool zum visuellen Erstellen von Anwendungen auf Basis von Large Language Models. Es baut auf LangChain auf und macht Chains, Agents, Tools und Memory über eine node-basierte Oberfläche zugänglich.

Warum visuelle LLM-Workflows sinnvoll sind

Flowise macht Orchestrierung sichtbar: Prompts, Kontext, Tools und Ausgaben sind klar nachvollziehbar und leichter zu warten.

Open Source und erweiterbar

Als Open-Source-Projekt bietet Flowise Transparenz, Erweiterbarkeit und Unabhängigkeit von einzelnen Anbietern.

Flowise mit Docker betreiben

Flowise lässt sich containerisiert betreiben und mit Docker Compose reproduzierbar deployen – inklusive LLM-Backends und Vektordatenbanken.

Flowise und lokale Modelle

Flowise integriert sich gut mit lokalen Modellen wie Ollama und ermöglicht datenschutzfreundliche KI-Workflows.

Typische Einsatzbereiche

• Chatbots mit Memory
• RAG-Pipelines
• KI-Agenten
• Prompt-Experimente

Praxisbeispiele finden sich in diesen Flowise Abläufen.

Fazit

Flowise ergänzt codebasierte Ansätze durch visuelle Klarheit und beschleunigt Entwicklung und Iteration moderner KI-Anwendungen.