概要
主な機能
- ドラッグ・アンド・ドロップによるフロー ビルダー
- LangChainとLlamaIndexノードのサポート
- RAGとベクター データベースの統合
- エージェントとツールのオーケストレーション
- APIエンドポイントとチャット イン Embed
- Dockerベースのセルフホスティング
料金
- モデル
- Freemium
- カテゴリー
- コードアシスト
- 評価
- 4.5 / 5 (4)
ユースケース
可視化されたRAGチャットボットのプロトタイプ
LLM、エンカプスレグストレーション、ベクターデータベースノードをキャンバスに接続して、言語チェーンまたはラマインデックスで膨大な量のコードを書かずに、リトリアーガー チャットボットを迅速に構築できます。
AIアシスタントをアプリにインジェクトする
構築済みフローをAPIエンドポイントまたはドロップインコークレットに公開して、カスタムAIアシスタントを既存のウェブサイトや内部ツールに組み込むことができます。
独立系エージェントのオーケストレーション
エージェントおよびツールノードを使用して、LLMがツール、データをクエリし、決断する可視化された パイプライン全体で、多ステップワークフローを設計できます。
セルフホスティングされたLLMワークフローDockerで
FlowiseをDockerを使用して展開して、プライバシーに関連するまたは規制された環境で、モデルのイベント、データ、フローロジックをチームによる管理下で保証できます。
メリット & デメリット
メリット
- オープンソースおよびセルフホスティング可能
- 可視化されたキャンバスはプロトタイピングを加速する
- LLMおよびベクター ストアとの幅広い統合
- フローのエクスポートはAPIエンドポイントおよびドロップイン ウィジェットとして使用できます
デメリット
- 複雑なフローは管理が難しくなります
- LLM概念を理解する必要がある
- セルフ ホスティングはメンテナンスオーバーヘッドを増やす
- セルフホスティング
- LLM概念
- メンテナンスオーバーヘッド
レビュー
4件の評価の平均。
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Skeptical, then convinced
I went in skeptical — most tools in this space overpromise. It actually delivers on langChain and LlamaIndex node support, and broad integrations with LLMs and vector stores caught me off guard. still, I'd recommend giving it a real trial.
Compared a few options
Evaluated this against two competitors. Where it wins: docker-based self-hosting and visual canvas speeds up prototyping. Where it lags: complex flows can become hard to manage. On balance the feature set — especially drag-and-drop flow builder — justifies the 4 stars for our use case.
Solid for our team
We rolled this out across the team last quarter and broad integrations with LLMs and vector stores. Docker-based self-hosting fits neatly into how we already work, and docker-based self-hosting removed a step we used to do by hand. Requires some understanding of LLM concepts, which is the main caveat, but it has held up under daily use.
Use it every day
Honestly didn't expect to like it this much. LangChain and LlamaIndex node support is exactly what I needed, and visual canvas speeds up prototyping. I do wish requires some understanding of LLM concepts, but I reach for it almost every day now and it just clicks.
Q&A
How can I expose a Flowise workflow to my existing application?
Built flows can be exported as API endpoints, embedded chat widgets, or accessed via the provided TypeScript and Python SDKs, allowing easy integration into web, mobile, or backend services.
Asked by Bianca Ferreira · Nov 8, 2025
Which AI frameworks and vector databases does Flowise integrate with?
Flowise wraps popular frameworks such as LangChain and LlamaIndex, and supports a wide range of LLM providers, embeddings models, and vector databases, enabling RAG pipelines and tool orchestration without custom glue code.
Asked by Priya Nair · Oct 30, 2025
Can Flowise be self‑hosted, and what deployment options are available?
Yes, Flowise is open source and can be self‑hosted via Docker for on‑premise deployments. It also offers cloud deployments that scale horizontally with message queues and workers for production use.
Asked by Greta Nowak · Oct 17, 2025
What pricing tiers does Flowise offer for individual vs. team use?
Flowise has a free tier with up to 2 flows, 100 predictions per month, and 5 MB storage. The paid “Starter” plan costs $35/month and includes unlimited flows, 10 000 predictions per month, and 1 GB storage, plus custom branding and evaluation metrics.
Asked by Sami Virtanen · Aug 8, 2025
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