منصة مفتوحة المصدر لبناء وكلاء الذكاء الاصطناعي المرئيين بالسحب والإفلات، تعتمد على تقنية LangChain، مما يتيح للمستخدمين إنشاء تطبيقات LLM مخصصة بسرعة دون الحاجة إلى البرمجة.
Flowise: نظرة عامة مفصلة على المشروع
نظرة عامة على المشروع
Flowise عبارة عن منصة مفتوحة المصدر تعتمد على السحب والإفلات المرئي، وهي مخصصة لبناء وكلاء الذكاء الاصطناعي وتطبيقات LLM (نماذج اللغة الكبيرة). يعتمد المشروع على LangChain.js، ويوفر بيئة تطوير منخفضة التعليمات البرمجية/بدون تعليمات برمجية، مما يتيح للمستخدمين إنشاء تطبيقات معقدة مدعومة بالذكاء الاصطناعي بسرعة من خلال واجهة سحب وإفلات بديهية.
الميزات الأساسية
1. واجهة تطوير مرئية
- عملية السحب والإفلات: تجميع مهام سير عمل الذكاء الاصطناعي من خلال عمليات سحب وإفلات بسيطة.
- تصميم قائم على العقد: يتم تقديم كل وحدة وظيفية في شكل عقدة، مما يسهل فهمها واستخدامها.
- معاينة في الوقت الفعلي: دعم العرض والاختبار في الوقت الفعلي لتطبيقات الذكاء الاصطناعي التي تم إنشاؤها.
2. قدرات الذكاء الاصطناعي القوية
- بناء وكيل ذكي: القدرة على إنشاء مساعدين للمحادثة يمكنهم اتباع التعليمات واستخدام الأدوات عند الضرورة واسترداد قواعد المعرفة من الملفات التي تم تحميلها (RAG).
- وظيفة الذاكرة: دعم إنشاء وكلاء محادثة لديهم القدرة على تذكر المحادثات.
- تكامل الأدوات: تكامل العديد من أدوات الذكاء الاصطناعي وخدمات الطرف الثالث المضمنة.
3. البنية التقنية
يعتمد Flowise على LangChain.js، ويوفر وظائف متقدمة من تنسيق LLM وإنشاء الوكيل إلى التكامل السلس من خلال واجهات برمجة التطبيقات (APIs) ومجموعات تطوير البرامج (SDKs) والدردشة المضمنة.
يعتمد المشروع على بنية المستودع الأحادي (monorepo)، والتي تتضمن ثلاثة وحدات رئيسية:
- server: الواجهة الخلفية لـ Node.js، التي توفر خدمات منطق API.
- ui: واجهة React الأمامية.
- components: مكونات تكامل عقدة الطرف الثالث.
- api-documentation: وثائق Swagger UI API التي تم إنشاؤها تلقائيًا من Express.
سيناريوهات التطبيق الرئيسية
1. تطوير روبوتات الدردشة
- روبوتات خدمة العملاء
- أنظمة الإجابة على الأسئلة المعرفية
- مساعدون أذكياء
2. تطبيقات RAG (جيل معزز بالاسترجاع)
- أنظمة الأسئلة والأجوبة الخاصة بالمستندات
- استعلامات قاعدة المعرفة
- مساعدو البحث الذكي
3. أتمتة سير العمل
- أتمتة عمليات الأعمال
- خطوط أنابيب معالجة البيانات
- عمليات إنشاء المحتوى
التثبيت والنشر
التثبيت السريع
# تثبيت Flowise
npm install -g flowise
# بدء التطبيق
npx flowise start
نشر Docker
# بناء الصورة
docker build --no-cache -t flowise .
# تشغيل الحاوية
docker run -d --name flowise -p 3000:3000 flowise
إعداد بيئة التطوير
# استنساخ المستودع
git clone https://github.com/FlowiseAI/Flowise.git
# الدخول إلى دليل المشروع
cd Flowise
# تثبيت التبعيات
pnpm install
# بناء المشروع
pnpm build
# بدء التطبيق
pnpm start
المتطلبات التقنية
- Node.js: الإصدار >= 18.15.0
- مدير الحزم: دعم npm و pnpm
- الحاويات: دعم نشر Docker
مزايا المشروع
1. سهولة الاستخدام
- لا توجد حاجة إلى خلفية في البرمجة لاستخدامها
- واجهة مرئية بديهية
- قوالب مُعدة مسبقًا غنية
2. المرونة
- دعم تطوير العقد المخصصة
- خيارات تكوين مرنة
- تصميم معماري قابل للتطوير
3. دعم المجتمع
- مجتمع مفتوح المصدر نشط
- دعم وثائق مفصلة
- منصة تواصل مجتمعية على Discord
خيارات النشر
يدعم Flowise طرق نشر متعددة:
- النشر ذاتي الاستضافة: النشر على البنية التحتية الحالية
- النشر السحابي: دعم مختلف المنصات السحابية
- Flowise Cloud: خدمة استضافة رسمية
رخصة المصدر المفتوح
يعتمد المشروع على رخصة Apache الإصدار 2.0 مفتوحة المصدر، مما يسمح بالاستخدام التجاري والشخصي المجاني.
ملخص
Flowise عبارة عن منصة تطوير ذكاء اصطناعي قوية وسهلة الاستخدام، فهي تقلل من حاجز تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي، مما يسمح لمزيد من المستخدمين بإنشاء ونشر تطبيقات ذكية بسرعة. سواء كنت مبتدئًا أو مطورًا محترفًا، يمكنك الاستفادة من هذه المنصة لتحقيق تصورات ومشاريع الذكاء الاصطناعي بسرعة.