Flowise오픈 소스 기반의 LLM 앱, 에이전트, 채팅봇 빌더를 위해 용이한 드래그 앤 드롭 노드 사용.

4.5 (4)

리뷰어 Daniel Nikulshyn·업데이트됨 2026년 5월

Open Source Low-Code LLM Agents RAG Self-Hosted Visual Builder API

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개요

Flowise는 오픈 소스 저코딩 플랫폼으로 AI 워크플로우를 설계하고 시각 캔버스 위에서 노드를 연결할 수 있습니다. 이는 인기가 있는 프레임워크인 LangChain와 LlamaIndex를 감싸며 개발자는 로직 코드를 작성하지 않고 채팅봇, 도출 보강 전송 파이프라인, 자율 에이전트를 프로토 타이핑 할 수 있습니다. 빌트된 흐름은 API로 노출할 수 있고, 대화 양서 widget로(embedded)나 기존 앱에 통합(integrated)할 수 있습니다. Flowise는 폭넓은 모델 제공자(model provider)، 벡터 데이터베이스(vector database) 및도구(tools)와 호환되고, Docker를 사용하여 자체 호스트(self-host)하거나, 더 많은 제어가 필요할 때 데이터 및 배포를 제어할 수 있는 클라우드 환경에서 운영할 수 있습니다.

주요 기능

드래그 앤 드롭 플로우 빌더
LangChain 및 LlamaIndex 노드 지원
RAG 및 벡터 데이터베이스 통합
에이전트 및 도구 오케스트레이션
API 엔드포인트 및 채팅 임베디드
도커 기반 SELF 호스팅

가격

모델: Freemium
카테고리: 코드 어시스턴트
평점: 4.5 / 5 (4)

사용 사례

RAG 채팅 봇을 시각적으로 프로토 타입 하기

LLM, 임베딩 및 벡터 데이터베이스 노드를 캔버스에 연결하여 LangChain или LlamaIndex 끼리의 확장적인 자가 코드 없이 빠르게 빌드 한 회수-증가된 채팅 봇을 생성합니다.

앱에 AI 가사 도우미를 도입하세요

구축된 플로우를 API 엔드 포인트로 노출하거나 채팅 위젯으로 통합하여 기존 웹 사이트와 내부 도구에 맞는 커스텀 AI 가사 도우미를 포함할 수 있습니다.

주체 없는 에지언트를 조율하세요

에지언트 및 도구 노드를 사용하여 LLM이 도구, 데이터 및 가상 파이프 라인을 호출하고 쿼리하는 다단계 워크 플로우를 디자인합니다.

docker를 통해 LLMS 워크 플로우를 자체 호스팅 하세요

Docker를 통해 Flowise를 구축하여 프라이버시 센티비스적인 환경과 규제되는 환경에서 모델 상호작용, 데이터 및 플로우 논리를 제어나이미어 통제 하세요.

장단점

장점

오픈 소스 및 SELF 호스팅 가능
시각적 캔버스는 프로토 타이핑을 가속
LLM 및 벡터 저장소와 광범위한 통합
플로우를 API 및 임베디블 위젯으로 내보내기
cons
:
Complex 플로우는 관리할 수 있는 문제가 됩니다.,LLM 개념에 대한 이해도가 필요한 경우가 있습니다.,SELF 호스팅은 유지보수 오버헤드가 있습니다.
useCases
:
[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]

단점

복잡한 흐름은 관리하기 어렵게 될 수 있습니다.
LLM 개념에 대한 기본적인 이해가 필요합니다.
자체 호스팅은 유지 관리에 대한 부담을 발생시킵니다.

대결 기록

Pantheon에서 1회 대결.

1위

2위

3위

Last battle

#5
Code Assistants Showdown — May 12, 2025
May 12, 2025 · #5 of 9

리뷰

4.5

4개 평가의 평균.

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Esther Adeyemi

Apr 4, 2026

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.

Gunnar Eriksson

Mar 15, 2026

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.

Carlos Mendoza

Jan 22, 2026

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.

Priya Nair

Jul 14, 2025

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.