FlowiseAI
をテンプレートにして作成
[
トップ
] [
新規
|
一覧
|
単語検索
|
最終更新
|
ヘルプ
]
開始行:
「[[.NET 開発基盤部会 Wiki>http://dotnetdevelopmentinfras...
-[[戻る>LLM系ツール]]
*目次 [#jef8be7a]
#contents
*概要 [#udbfec14]
-LangChainベースのOSSのローコードLLMツール
-主にRAGシステムやカスタムAIチャットボットの作成に活用さ...
**特徴と機能 [#f4043602]
***ノーコード・ローコード開発 [#naceeb8a]
-D&Dでフローを構築できるUI。
-コーディングせずAIアプリを作成可能。
***LangChain統合 [#s677da66]
LangChainを基盤にしているため、プロンプトチェーンやエージ...
***RAG構築 [#k74ed646]
VDB（Pinecone、Weaviate、Qdrant など）と連携
***モデル対応 [#j811e4df]
-OpenAI (GPT-4/3.5) や LLaMA、Gemma、Claude などをサポー...
-Ollama経由でローカルLLMとも連携可能。
***APIエンドポイント [#hbf48d29]
作成したフローは自動的にAPIとして公開可能。
***拡張性 [#w9e03452]
プラグイン機能で独自のコンポーネントを追加可能。
***デバッグ＆モニタリング [#a0330c05]
フロー実行時のログを可視化し、エラー特定が容易。
**主な活用例 [#cc6209c5]
-企業向けFAQチャットボット
-RAGアプリケーション（社内ドキュメント検索システムなど）
-AIエージェントによる自動データ分析
-プロトタイピングやAIサービス開発の効率化
**使い方の流れ [#ie616fa7]
-セットアップ~
Dockerを使ってローカル環境に展開可能。
-フロー設計~
ノードをD&DしてプロンプトやRAG構造を設計。
-モデル＆DB選定~
LLMモデルやベクターストアを選んで接続。
-テスト＆デプロイ~
ビルトインのテスト機能で確認後、APIとしてデプロイ。
**RAG構築時の強み [#z689e8f9]
FlowiseAIは、RAGのコア課題である「適切なチャンクの取得」...
-Embeddingモデル選定: チャンクの質を向上。
-複数DB連携: クエリ時の精度向上。
-インデックス管理:
*詳細 [#o0c7ff8d]
**主な機能 [#yed7f150]
***GUIでのワークフロー設計 [#e52b765f]
***D&DでLLMアプリを設計可能。 [#x2773ba6]
***LangChain との統合 [#tc83661c]
-LangChainのチェーンやエージェント、RAGの構築が容易。
-言語モデルの推論やデータ取得処理をシームレスに組み合わせ...
***RAGの構築 [#e77e233d]
-ドキュメントをインデックス化し、コンテキストに基づいた回...
-Vector Store（Pinecone、Weaviate、Chromaなど）に対応。
-自動インデックス化機能：ユーザーの関心に基づいて。
***マルチLLM対応 [#cd06beea]
-OpenAI (GPT-4)、Anthropic (Claude)、Mistral、Gemma、Llam...
-LangChain経由でカスタムモデルも統合可能。
***プラグイン＆API連携 [#i94bc293]
-Web APIを使って、SlackやDiscord、社内システムと連携。
-LangChainのTool（Tools and Chains）や、Gemma2のWeb APIな...
***カスタマイズ＆拡張性 [#y81ef256]
-ローコードだけでなく、PythonやTypeScriptを使ったカスタム...
-カスタムノード用にはJavaScript または TypeScript、外部AP...
-Define-by-Run的な設計思想（？エージェントのコト？）で、...
**技術的なポイント [#tf38e348]
***RAGの最適化 [#e67402a7]
-RAGの構築を前提にしており、インデックス作成の自動化や検...
-チャンクサイズの調整やEmbeddingモデルの選択でチューニン...
***LangChain Agents の動的ツール選択 [#b7ee3ee2]
タスクに応じて、チェーンやRetrieval Toolを自動的に選択可能
***LLMの選定と調整 [#xd151f73]
-ReAct（Reasoning + Acting）やCoT（Chain-of-Thought）プロ...
-Zero-shot、Few-shot、K-shotのプロンプト設定もUI上で簡単...
**使用例 [#s03d956e]
-FAQチャットボット
-社内ナレッジ検索
-データサイエンスワークフロー
**デプロイと管理 [#fa02faad]
-ローカル環境 or クラウド
--Dockerイメージで簡単にローカル起動可能。
--AWSやGCPなどクラウド環境にもデプロイ可能。
-APIエクスポート~
作成したワークフローはREST APIとしてエクスポートし、既存...
*参考 [#x0660844]
-公式サイト：https://flowiseai.com
-GitHub：https://github.com/FlowiseAI/Flowise
-Flowiseがつけられた記事一覧 - Qiita~
https://qiita.com/tags/flowise
-FlowiseAIを触ってみた #ChatGPT - Qiita~
https://qiita.com/Tomyn/items/6b814456538d8e62ed77
-DifyとLangChainのいいとこどりAIエージェントノーコードツ...
https://note.com/en2enzo/n/ne4b0b7c14a31
終了行:
「[[.NET 開発基盤部会 Wiki>http://dotnetdevelopmentinfras...
-[[戻る>LLM系ツール]]
*目次 [#jef8be7a]
#contents
*概要 [#udbfec14]
-LangChainベースのOSSのローコードLLMツール
-主にRAGシステムやカスタムAIチャットボットの作成に活用さ...
**特徴と機能 [#f4043602]
***ノーコード・ローコード開発 [#naceeb8a]
-D&Dでフローを構築できるUI。
-コーディングせずAIアプリを作成可能。
***LangChain統合 [#s677da66]
LangChainを基盤にしているため、プロンプトチェーンやエージ...
***RAG構築 [#k74ed646]
VDB（Pinecone、Weaviate、Qdrant など）と連携
***モデル対応 [#j811e4df]
-OpenAI (GPT-4/3.5) や LLaMA、Gemma、Claude などをサポー...
-Ollama経由でローカルLLMとも連携可能。
***APIエンドポイント [#hbf48d29]
作成したフローは自動的にAPIとして公開可能。
***拡張性 [#w9e03452]
プラグイン機能で独自のコンポーネントを追加可能。
***デバッグ＆モニタリング [#a0330c05]
フロー実行時のログを可視化し、エラー特定が容易。
**主な活用例 [#cc6209c5]
-企業向けFAQチャットボット
-RAGアプリケーション（社内ドキュメント検索システムなど）
-AIエージェントによる自動データ分析
-プロトタイピングやAIサービス開発の効率化
**使い方の流れ [#ie616fa7]
-セットアップ~
Dockerを使ってローカル環境に展開可能。
-フロー設計~
ノードをD&DしてプロンプトやRAG構造を設計。
-モデル＆DB選定~
LLMモデルやベクターストアを選んで接続。
-テスト＆デプロイ~
ビルトインのテスト機能で確認後、APIとしてデプロイ。
**RAG構築時の強み [#z689e8f9]
FlowiseAIは、RAGのコア課題である「適切なチャンクの取得」...
-Embeddingモデル選定: チャンクの質を向上。
-複数DB連携: クエリ時の精度向上。
-インデックス管理:
*詳細 [#o0c7ff8d]
**主な機能 [#yed7f150]
***GUIでのワークフロー設計 [#e52b765f]
***D&DでLLMアプリを設計可能。 [#x2773ba6]
***LangChain との統合 [#tc83661c]
-LangChainのチェーンやエージェント、RAGの構築が容易。
-言語モデルの推論やデータ取得処理をシームレスに組み合わせ...
***RAGの構築 [#e77e233d]
-ドキュメントをインデックス化し、コンテキストに基づいた回...
-Vector Store（Pinecone、Weaviate、Chromaなど）に対応。
-自動インデックス化機能：ユーザーの関心に基づいて。
***マルチLLM対応 [#cd06beea]
-OpenAI (GPT-4)、Anthropic (Claude)、Mistral、Gemma、Llam...
-LangChain経由でカスタムモデルも統合可能。
***プラグイン＆API連携 [#i94bc293]
-Web APIを使って、SlackやDiscord、社内システムと連携。
-LangChainのTool（Tools and Chains）や、Gemma2のWeb APIな...
***カスタマイズ＆拡張性 [#y81ef256]
-ローコードだけでなく、PythonやTypeScriptを使ったカスタム...
-カスタムノード用にはJavaScript または TypeScript、外部AP...
-Define-by-Run的な設計思想（？エージェントのコト？）で、...
**技術的なポイント [#tf38e348]
***RAGの最適化 [#e67402a7]
-RAGの構築を前提にしており、インデックス作成の自動化や検...
-チャンクサイズの調整やEmbeddingモデルの選択でチューニン...
***LangChain Agents の動的ツール選択 [#b7ee3ee2]
タスクに応じて、チェーンやRetrieval Toolを自動的に選択可能
***LLMの選定と調整 [#xd151f73]
-ReAct（Reasoning + Acting）やCoT（Chain-of-Thought）プロ...
-Zero-shot、Few-shot、K-shotのプロンプト設定もUI上で簡単...
**使用例 [#s03d956e]
-FAQチャットボット
-社内ナレッジ検索
-データサイエンスワークフロー
**デプロイと管理 [#fa02faad]
-ローカル環境 or クラウド
--Dockerイメージで簡単にローカル起動可能。
--AWSやGCPなどクラウド環境にもデプロイ可能。
-APIエクスポート~
作成したワークフローはREST APIとしてエクスポートし、既存...
*参考 [#x0660844]
-公式サイト：https://flowiseai.com
-GitHub：https://github.com/FlowiseAI/Flowise
-Flowiseがつけられた記事一覧 - Qiita~
https://qiita.com/tags/flowise
-FlowiseAIを触ってみた #ChatGPT - Qiita~
https://qiita.com/Tomyn/items/6b814456538d8e62ed77
-DifyとLangChainのいいとこどりAIエージェントノーコードツ...
https://note.com/en2enzo/n/ne4b0b7c14a31
ページ名:
![[PukiWiki]](image/pukiwiki.png "[PukiWiki]")
