
สร้างเวิร์กโฟลว์ LLM แบบภาพ
ฟรีเมียม
Flowise เป็นแพลตฟอร์ม Open-source แบบ Low-code ที่ออกแบบมาเพื่อสร้าง จัดการ และปรับใช้ระบบ Agentic AI ด้วยอินเทอร์เฟซแบบลากวาง ต่างจากเฟรมเวิร์กที่เน้นการเขียนโค้ดอย่าง LangChain โดย Flowise ช่วยให้เชื่อมต่อ LLMs, Vector Databases และเครื่องมือต่างๆ เข้าเป็นเวิร์กโฟลว์ที่ซับซ้อนได้ง่าย เหมาะสำหรับการทำ Rapid Prototyping และการขยายระบบสู่ระดับ Production รองรับการทำงานแบบ Multi-agent, RAG Pipelines และ Human-in-the-Loop (HITL) โดยลดความซับซ้อนของการทำ Prompt Chaining และ Memory Management ช่วยให้นักพัฒนาสามารถ Deploy AI Assistants ผ่าน API, SDK หรือ Embedded Widgets ได้อย่างรวดเร็ว
Flowise ใช้ UI แบบโหนดเพื่อแสดงตรรกะ LLM ที่ซับซ้อน แทนที่การเขียนโค้ดจำนวนมากด้วยการเชื่อมต่อแบบภาพ ช่วยให้นักพัฒนาจัดการ State, Memory และตรรกะการเรียกใช้เครื่องมือได้ง่าย ลดภาระทางความคิดในการสร้างระบบ Agentic หลายขั้นตอน ช่วยให้ทีมปรับแต่ง Prompt chains และพฤติกรรมของ Agent ได้ในเวลาไม่กี่นาที พร้อมโครงสร้างที่ตรวจสอบได้ชัดเจน
แพลตฟอร์มรองรับการสร้างระบบ Multi-agent แบบกระจายที่ Agent เฉพาะทางสามารถสื่อสารกันเพื่อแก้ปัญหาที่ซับซ้อน ผู้ใช้สามารถกำหนดบทบาทเฉพาะ เช่น นักวิจัย, โปรแกรมเมอร์ และผู้ตรวจสอบ ให้กับโหนดต่างๆ สถาปัตยกรรมแบบโมดูลาร์นี้ช่วยให้สามารถมอบหมายงานและการจัดการข้อผิดพลาดได้อย่างมีประสิทธิภาพ ซึ่งจำเป็นสำหรับการสร้างระบบอัตโนมัติที่ต้องการการใช้เหตุผลระดับสูง
Flowise ให้ข้อมูลการทำงานแบบละเอียด (Execution traces) ช่วยให้นักพัฒนาตรวจสอบกระบวนการคิดของ Agent ได้ทุกขั้นตอน ด้วยการรองรับ OpenTelemetry และ Prometheus ทีมสามารถติดตาม Latency, การใช้ Token และอัตราข้อผิดพลาดใน Production ได้ ซึ่งสำคัญมากสำหรับการดีบั๊ก AI และการรับรองว่าแอปพลิเคชันระดับองค์กรจะเป็นไปตาม SLA
รองรับ LLMs, Embedding models และ Vector databases กว่า 100 รายการ โดยไม่ยึดติดกับผู้ให้บริการรายใดรายหนึ่ง ไม่ว่าจะใช้ OpenAI, Anthropic หรือโมเดลท้องถิ่นผ่าน Ollama Flowise มีอินเทอร์เฟซเดียวที่สลับส่วนประกอบได้โดยไม่ต้องแก้โค้ด ช่วยให้ธุรกิจปรับแต่งต้นทุนหรือประสิทธิภาพได้ตามความต้องการ
ฟีเจอร์ HITL ช่วยให้สามารถแทรกแซงการทำงานของ Agent ได้ด้วยตนเอง เพื่อให้มั่นใจว่างานสำคัญจะได้รับการตรวจสอบโดยมนุษย์ก่อนดำเนินการ โดยการใส่โหนด Feedback loop นักพัฒนาสามารถหยุดกระบวนการของ Agent เพื่อให้มนุษย์อนุมัติผลลัพธ์ก่อนดำเนินการต่อ ซึ่งสำคัญมากสำหรับงานที่ต้องการความแม่นยำสูง เช่น การสนับสนุนลูกค้าหรือการวิเคราะห์ทางการเงิน
บริษัทใช้ Flowise สร้างผู้ช่วยที่รองรับ RAG เพื่อค้นหาข้อมูลจากเอกสารภายใน, PDF และฐานข้อมูล พนักงานสามารถถามคำถามเกี่ยวกับนโยบายบริษัทหรือข้อมูลทางเทคนิคด้วยภาษาธรรมชาติและได้รับคำตอบที่แม่นยำโดยไม่ต้องค้นหาเอกสารด้วยตนเอง
ทีมสนับสนุนใช้ Agent อัตโนมัติในการคัดแยกและแก้ไขตั๋วปัญหา โดยเชื่อมต่อกับ CRM และเครื่องมือ Helpdesk เพื่อตรวจสอบสถานะผู้ใช้ ประวัติการสั่งซื้อ และให้คำแนะนำส่วนบุคคล โดยจะส่งต่อให้เจ้าหน้าที่ที่เป็นมนุษย์เฉพาะเมื่อจำเป็นเท่านั้น
ทีมวิศวกรรมเชื่อมต่อ Flowise เข้ากับแพลตฟอร์มวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อให้สามารถสอบถามข้อมูลด้วยภาษาธรรมชาติ Agent จะแปลงคำถามเป็น SQL query, ดำเนินการ และสรุปข้อมูลเชิงลึก ทำให้ผู้ใช้ทั่วไปเข้าถึงข้อมูลที่ซับซ้อนได้ง่ายขึ้น
ต้องการสร้างและส่งมอบฟีเจอร์ AI อย่างรวดเร็วโดยไม่ต้องเสียเวลาจัดการกับโค้ด LangChain ที่ซับซ้อน Flowise ช่วยให้โฟกัสที่ตรรกะมากกว่าโครงสร้างพื้นฐาน
ต้องการทำต้นแบบไอเดียผลิตภัณฑ์ AI และตรวจสอบกับผู้มีส่วนได้ส่วนเสียก่อนพัฒนาจริง อินเทอร์เฟซแบบภาพช่วยให้ทำซ้ำและสาธิตความสามารถของ AI ได้อย่างรวดเร็ว
ต้องการแพลตฟอร์มที่ปลอดภัย ปรับขยายได้ และตรวจสอบได้ เพื่อ Deploy AI Agents ในระบบ On-premises หรือ Private cloud โดย Flowise รองรับความต้องการด้านการปฏิบัติตามกฎระเบียบและความน่าเชื่อถือ
Open source (Apache 2.0) สำหรับ Cloud hosted มีแผนฟรีให้บริการ ส่วนแผน Pro และ Enterprise รองรับโครงสร้างพื้นฐานที่ขยายได้, SSO และการสนับสนุนระดับพรีเมียม