Flujos de trabajo de IA y pipelines de modelos de lenguaje para chatbots y agentes

Flowise Agent Flow with Llama3.1 Chat — Flujo de agente Flowise con Llama3.1 Chat

Flowise es un constructor de flujos de trabajo de IA visual y sin código que se utiliza para crear tuberías de modelos de lenguaje grande (LLM), sistemas RAG, chatbots y flujos de agentes mediante una interfaz de arrastrar y soltar.

Ofrece una interfaz basada en navegador que facilita la combinación de modelos de lenguaje grande (LLMs), bases de datos vectoriales, APIs, herramientas y lógica personalizada para crear aplicaciones completas. Flowise se centra en la prototipación rápida y el despliegue operativo en lugar de la gestión de bajo nivel de los modelos. Es de código abierto, modular y soporta entornos locales y en la nube.

Casos de uso clave

Example Flowise Install in your GPU Server — Ejemplo de instalación de Flowise en su GPU Server

Flowise puede usarse para construir:

Chatbots & Asistentes: Agentes conversacionales personalizados para uso interno o externo.
Líneas de trabajo RAG: Búsqueda de documentos y respuesta a preguntas impulsadas por embeddings + bases de datos vectoriales.
Agentes Autónomos: Flujo de trabajo impulsado por tareas activadas mediante APIs externas o lógica empresarial.
Procesamiento de datos: Resumen, análisis de sentimiento, clasificación, extracción.
Automatización de Negocios: Calificación de leads, enrutamiento de soporte al cliente, flujos de trabajo de contenido.

Flowise también se integra con las principales bases de datos vectoriales (Qdrant, Milvus, Chroma, Pinecone), motores locales de modelos de lenguaje (LLM) como Ollama, y proveedores en la nube de modelos de lenguaje (OpenAI, Anthropic, Mistral).

Cómo configurar Ollama local en Flowise

Example config of Ollama in Flowise — Ejemplo de configuración de Ollama en Flowise

Instale el OpenWebUI & Ollama para ejecutar su servicio local de Ollama. Esta configuración está optimizada para un servidor de GPU único y se integra directamente con Flowise.

Notas de configuración

Modelo del Nodo: seleccione ChatOllama
URL base:
Si Flowise se ejecuta en un contenedor separado →
http://host.docker.internal:11434
(Usted debe usar esto en lugar de localhost, ya que localhost haría referencia al contenedor en sí.)
Nombre del modelo:
Asegúrese de que el modelo listado en Flowise coincida exactamente con el nombre en Ollama/OpenWebUI.
Temperatura:
Un valor alrededor de 0.3 se recomienda para tareas fácticas.
Valores más altos (por ejemplo, 0.8) aumentan la creatividad, pero también el riesgo de alucinaciones.

Notas sobre el uso de la GPU

Flowise por sí mismo no requiere una GPU.
El uso de la GPU depende de los modelos detrás de Ollama u otros LLM backends.

Integración con Qdrant / Base de Datos Vectorial

Para tuberías RAG, Flowise incluye Retriever Vector DB nodos: seleccione el tipo de base de datos (ej. Qdrant), luego configure:

URL: http://host.docker.internal:6333
Nombre de la colección
Origen del modelo de incrustación

Solución de problemas típica en Flowise

1. Interfaz de usuario de Flowise no cargando en el puerto 3000

Causa: mapeo incorrecto del puerto o configuración de red no basada en el host
Solución: asegúrese de usar -p 3000:3000 O --network host + abra el navegador en la IP del host correcta (asegúrese de estar utilizando nuestra plantilla predeterminada para Flowise y la URL Segura proporcionada en el Panel de Control del Servidor)

2. No se puede alcanzar Ollama / «Conexión rechazada»

Causa: localhost usado dentro del contenedor
Solución: use http://host.docker.internal:11434 si Flowise se ejecuta en modo puente de Docker

3. RAG no está devolviendo documentos

Causa: embeddings faltantes o nombre incorrecto de colección en la base de datos vectorial
Fix: verifique la salida de embeddings y corrija el nombre de la colección dentro de Qdrant/Chroma

4. Error en el flujo: «Modelo LLM no encontrado»

Causa: cadena del modelo incorrecta
Solución: el nombre del modelo debe coincidir exactamente con el nombre en Ollama/OpenAI/etc.

5. No se puede guardar ni cargar flujos

Causa: volumen persistente faltante
Solución: monte la ruta del host → /root/.flowise

6. Modelo de GPU no utilizado

Causa: Flowise no ejecuta modelos por sí mismo
Solución: El GPU debe ser compatible con el motor backend (Ollama/comfyui/OpenAI local wrapper)

7. Bucle del agente / alucinación

Causa: temperatura alta o configuración incorrecta del agente
Solución: temperatura 0.2–0.4 + habilitar guardrails + limitar herramientas

8. Formato de salida incorrecto desde herramientas

Causa: incompatibilidad del tipo de salida del nodo herramienta
Solución: inserte nodos de "text parser" o "JSON parser" entre pasos

Llamar a la API de ComfyUI desde Flowise

Flowise puede llamar a la API de ComfyUI. Instale ComfyUI con nuestra plantilla: Plantilla ComfyUI para GPU Server Blibs fácilmente y de forma segura. Aún no hay un nodo nativo de Flowise, pero puede integrarse mediante el HTTP Request Node.

Ejemplo de configuración mínima:

Punto final de la API de ComfyUI

Código

POST http://<host>:8188/prompt

Campos del nodo HTTP de Flowise:

Método: POST
URL: http://host.docker.internal:8188/prompt
Encabezados: Content-Type: application/json
Cuerpo (ejemplo):

JSON

{
  "prompt": {
    "1": {
      "inputs": {
        "seed": 1,
        "steps": 20,
        "cfg": 8,
        "sampler_name": "euler",
        "scheduler": "normal",
        "positive": "a robot with wings",
        "negative": ""
      },
      "class_type": "KSampler"
    }
  }
}

Manejo de salidas en Flowise

agregue el nodo JSON Parse
alimentar la respuesta al chatbot o interfaz de usuario

Consejos profesionales

Utilice nodos desencadenadores

Programar generaciones de imágenes o flujos de trabajo de modelos de lenguaje en intervalos/eventos.

Almacene las imágenes generadas

Guarde las URLs de salida de ComfyUI en Qdrant / PostgreSQL para su recuperación dentro de los flujos.

Modo asíncrono

ComfyUI hace cola con los trabajos → Flowise requiere lógica de sondeo mediante bucle + nodo HTTP Request.