FlowiseAI: Ein Low-Code-Werkzeug zum Verknüpfen von LLMs in der Praxis
FlowiseAI ermöglicht es, ChatGPT und andere Sprachmodelle wie Chatbots und KI-Agenten zum selbstständigen Erledigen von Aufgaben zu verknüpfen.
- Gerhard Völkl
Wer nicht über die nötige Programmiererfahrung verfügt, um große Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) als Assistenten einzurichten oder in eigene Anwendungen einzubinden, dem helfen Low-Code-Werkzeuge wie FlowiseAI oder AutoGen Studio. Diese Werkzeuge bieten fertige Bausteine, aus denen Nutzer ihre Anwendungen per Drag-and-drop über Mausklicks zusammenstellen. Hierbei ist es mit wenig Aufwand möglich, die Apps auf Webseiten oder für andere Programme bereitzustellen.
Dieser Artikel führt an FlowiseAI heran und zeigt drei Anwendungsbeispiele. Als Erstes verdeutlicht ein rudimentärer Chatbot die Grundprinzipien von FlowiseAI und von Low-Code-Werkzeugen für LLMs generell.
- Das Low-Code-Tool FlowiseAI hilft Menschen mit wenig Programmiererfahrung beim Erstellen von LLM-Anwendungen. Das reicht von Chatbots bis zu verketteten Multi-Agenten-Systemen.
- Auch Retrieval Augmented Generation ist mit FlowiseAI möglich. Entsprechende Knoten erlauben das Einlesen von Dateien, das Anbinden von Datenbanken oder das Crawlen von Webseiten.
- Mit JavaScript lassen sich für Teams von Agenten eigene Flows erstellen, womit man das Werkzeug beliebig erweitern kann.
Der nächste Schritt ist ein weiterer Chatbot, der mittels Retrieval Augmented Generation (RAG) Informationen aus den eigenen Dokumenten oder einer Datenbank verwendet. Anwender befragen so ihre eigene Dokumentenbasis oder nutzen das System, um die richtige Quelle zu finden. Das letzte Beispiel ist ein sequenzieller KI-Agent, der komplexere Abläufe abbildet und einen somit bei repetitiven Aufgaben unterstützen kann. Mit FlowiseAI erstellte LLM-Anwendungen können wiederkehrende tägliche Arbeiten übernehmen.
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