Flowise开箱即用：Vue项目嵌入智能助手实战教程

Flowise开箱即用：Vue项目嵌入智能助手实战教程

1. 为什么你需要Flowise——告别代码，5分钟拥有自己的AI助手

你有没有遇到过这些场景？

• 公司内部有几十份产品文档、技术手册、客服话术，但员工查个问题要翻半天
• 想给客户网站加个“智能问答”入口，可LangChain写起来太绕，API对接又怕出错
• 试过几个开源聊天机器人，要么部署失败，要么改个提示词都要重编译

Flowise就是为解决这些问题而生的。它不是另一个需要你从零写Python脚本的框架，而是一个真正“打开就能用”的可视化AI工作流平台。你不需要懂LangChain的Chain、Agent、Tool是什么，也不用配置向量数据库连接字符串——只要像搭积木一样拖几个节点、连几条线，一个能读PDF、查知识库、调用工具的AI助手就跑起来了。

更关键的是，它不只适合演示。Flowise导出的API可以直接被Vue项目调用，前端同学不用等后端排期，自己就能把AI能力嵌进页面里。本地跑得动，生产环境也扛得住，MIT协议还允许商用。45.6k Stars不是偶然，是成千上万开发者用脚投票的结果。

这篇文章不讲原理，不堆概念，就带你做三件事：
在本地快速启动Flowise（含vLLM本地大模型支持）
搭建一个能读取公司文档的RAG问答助手
把这个助手无缝嵌入你的Vue项目，实现点击即用

全程不需要写一行LangChain代码，连Node.js基础都不要求——只要你能复制粘贴命令，就能完成。

2. 零配置启动：Flowise + vLLM本地模型一步到位

Flowise最迷人的地方，是它把“本地运行大模型”这件事变得像启动一个网页游戏一样简单。很多人以为vLLM必须配CUDA、编译内核、调参优化，其实只要环境准备得当，它完全可以“开箱即用”。

2.1 环境准备：三行命令搞定底层依赖

在Ubuntu/Debian系统上（推荐22.04 LTS），先装好vLLM运行必需的底层库：

apt update apt install cmake libopenblas-dev -y

这两步看似普通，却是很多本地模型跑不起来的根源：cmake用于构建C++扩展，libopenblas-dev提供高性能线性代数计算支持。跳过它们，后续vLLM编译大概率报错。

2.2 下载、配置、启动：真正的“一键式”

接下来进入核心操作。我们不走Docker镜像（虽然它更快），而是用源码方式部署——这样你能完全掌控配置，也方便后续调试：

cd /app git clone https://github.com/FlowiseAI/Flowise.git cd Flowise # 复制环境配置模板 mv /app/Flowise/packages/server/.env.example /app/Flowise/packages/server/.env

这时打开.env文件，只需做一件小事：告诉Flowise你打算用哪个模型。如果你已部署好vLLM服务（比如运行在http://localhost:8000），就在.env里加上：

VLLM_BASE_URL=http://localhost:8000

小贴士：vLLM服务怎么起？一句命令就够了：
python -m vllm.entrypoints.api_server --model Qwen/Qwen2-1.5B-Instruct --host 0.0.0.0 --port 8000 --tensor-parallel-size 1
（Qwen2-1.5B轻量实用，16G显存显卡即可流畅运行）

2.3 构建与启动：等待3分钟，服务就绪

pnpm install pnpm build pnpm start

第一次执行会安装依赖、编译前端资源、打包后端服务。整个过程约2–3分钟（取决于网络和机器性能）。完成后，终端会显示：

Server is running on http://localhost:3000

打开浏览器访问http://localhost:3000，输入默认账号：

账号：kakajiang@kakajiang.com
密码：KKJiang123

你看到的不是登录页，而是一个清爽的画布——这就是Flowise的起点：没有菜单栏压迫感，没有设置向导干扰，只有空白画布和左侧一排图标节点。

3. 可视化搭建：拖拽拼出你的第一个RAG助手

Flowise的魔力，在于它把LangChain里让人头大的抽象概念，变成了肉眼可见的图形元素。我们来搭一个最典型的场景：让AI读懂你上传的PDF文档，并回答相关问题。

3.1 四个节点，一条线：RAG工作流极简版

在画布上，依次拖入以下四个节点（全部来自左侧“Core”分类）：

• Document Loader→ 选择“PDF”类型，支持上传本地文件或指定URL路径
• Text Splitter→ 选“RecursiveCharacterTextSplitter”，chunk size设为500（平衡精度与速度）
• Vector Store→ 选“Qdrant”或“InMemory”（开发阶段推荐后者，无需额外服务）
• LLM→ 展开下拉框，选“vLLM”，自动填入你前面配置的VLLM_BASE_URL

然后，用鼠标连线：
Document Loader→Text Splitter→Vector Store→LLM

就这么简单。没有JSON Schema校验，没有YAML语法报错，连保存按钮都不用点——Flowise实时监听画布变化，连线完成那一刻，流程就已注册。

3.2 加个Prompt节点：让回答更专业、更可控

纯靠LLM自由发挥，结果可能天马行空。加一个Prompt Template节点，就能精准控制输出风格：

• 拖入“Prompt Template”节点
• 连在Vector Store和LLM之间
• 在编辑区输入一段中文提示词（别担心格式，Flowise自动识别变量）：

你是一个专业的技术文档助手。请严格基于以下上下文回答问题，不要编造信息。如果上下文没提到，请直接说“未找到相关信息”。 上下文： {context} 问题： {query} 请用简洁、准确的中文回答：

注意{context}和{query}是Flowise预定义的占位符，会自动注入检索结果和用户提问。你只需要关心“人话怎么写”，不用管变量怎么传。

3.3 测试一下：上传一份说明书，问个真问题

点击右上角“Chat”按钮，进入测试界面。
→ 点击“Upload Files”，上传一份《Vue Router官方指南.pdf》
→ 等待右下角显示“ Ingested 127 chunks”
→ 输入问题：“如何在Vue Router中实现路由守卫？”

3秒后，答案出现，且明确标注了来源段落。这不是LLM凭空编的，而是真实从你上传的PDF里检索+生成的结果。

这才是RAG该有的样子：有依据、可追溯、不幻觉。

4. Vue项目嵌入：三步接入，无需后端代理

Flowise最被低估的能力，是它对前端项目的友好度。它不强制你走REST API + 后端转发的老路，而是原生支持CORS、支持流式响应、甚至自带前端SDK——Vue项目接入，真的只要三步。

4.1 第一步：启用Flowise的CORS支持（关键！）

默认情况下，Flowise出于安全考虑禁用跨域。打开.env文件，添加这一行：

CORS_ENABLED=true CORS_ORIGINS=http://localhost:5173,https://yourdomain.com

如果你用Vite开发，默认端口是5173；上线后替换成你的正式域名。保存后重启服务（pnpm start）。

4.2 第二步：在Vue项目中安装并初始化SDK

在你的Vue项目根目录执行：

npm install flowise-embed

然后在需要嵌入助手的组件里（比如ChatWidget.vue）：

<template> <div id="flowise-chat"></div> </template> <script setup> import { onMounted } from 'vue' import { initFlowiseChat } from 'flowise-embed' onMounted(() => { initFlowiseChat({ chatflowid: 'your-flow-id-here', // 在Flowise画布右上角"Share"里复制 apiHost: 'http://localhost:3000', theme: { button: { backgroundColor: '#42b883', borderRadius: '8px', fontSize: '14px' } } }) }) </script>

chatflowid在哪找？回到Flowise画布，点击右上角“Share” → “Embed Chat Widget” → 复制那一长串ID。它对应你刚刚搭建的那个RAG流程。

4.3 第三步：自定义样式与行为（可选但强烈推荐）

Flowise SDK默认弹出悬浮窗，但你可以把它变成页面内嵌组件：

initFlowiseChat({ chatflowid: 'xxx', apiHost: 'http://localhost:3000', // 关键配置：不弹窗，而是挂载到指定DOM hideWidget: true, initPayload: { question: '你好，我是Vue项目里的AI助手' }, // 指定挂载点（需提前在template里写好<div id="flowise-chat"></div>） domId: 'flowise-chat' })

还可以监听事件，做深度集成：

// 用户发送消息时 window.addEventListener('flowise:userMessage', (e) => { console.log('用户问了：', e.detail.message) }) // AI返回流式响应时（逐字显示，体验更自然） window.addEventListener('flowise:aiResponseChunk', (e) => { const chunk = e.detail.chunk // 比如 "根据文档，路由守卫可以通过..." })

你会发现，这根本不像在调用一个AI服务，而是在操作一个原生Vue组件——它能响应路由变化、能读取Pinia状态、能和你的UI设计语言完全统一。

5. 进阶技巧：让助手不止于问答，还能真正“干活”

Flowise的强大，远不止于RAG问答。当你熟悉了拖拽逻辑，就可以组合出真正解决业务问题的工作流。以下是三个Vue项目中高频可用的进阶模式：

5.1 模式一：表单智能填充（替代客服录入）

场景：用户在Vue表单里填写“设备型号”、“故障现象”，助手自动补全“常见原因”和“处理建议”。

实现方式：

• 用HTTP Request节点调用你自己的后端接口（比如/api/kb/search）
• 或直接用Tool节点接入Zapier，同步CRM数据
• 输出接LLM，提示词强调“只输出JSON格式，字段为reason、solution、estimated_time”

效果：用户填完前两栏，点击“获取建议”，3秒后三个字段自动填满，且带来源链接。

5.2 模式二：多轮对话记忆（保持上下文不丢失）

默认Flowise每次请求都是无状态的。要实现“用户说‘上一个问题的答案再详细点’”，需开启会话管理：

• 在LLM节点配置里勾选“Enable Conversation History”
• 设置Session ID来源：可以是Vue里的user.id，也可以是localStorage.getItem('sessionId')
• Flowise自动维护每个session的message history，最长保留20轮

Vue端只需在每次请求时带上：

initFlowiseChat({ chatflowid: 'xxx', apiHost: 'http://localhost:3000', initPayload: { question: '再详细点', sessionId: 'user_12345' // 保持一致即可 } })

5.3 模式三：错误自动降级（提升用户体验）

现实很骨感：vLLM偶尔OOM，向量库可能超时。Flowise支持条件分支，让助手“说人话”而不是报错：

• 在Vector Store节点后，加一个Conditional节点
• 条件设为：{context} == ""（即没检索到内容）
• True分支：接LLM，提示词改为“抱歉，当前知识库暂无此问题的解答，请尝试换种说法”
• False分支：走原有RAG流程

这样，即使后端出问题，用户看到的也不是500错误页，而是一句温和的提示——这才是产品思维。

6. 总结：Flowise不是玩具，而是你的AI基建加速器

回看整个过程，我们做了什么？
🔹 没写一行LangChain代码，却拥有了完整的RAG能力
🔹 没配Nginx反向代理，Vue项目就能直连本地AI服务
🔹 没学TypeScript类型定义，却实现了流式响应、会话管理、错误降级

Flowise的价值，从来不在“炫技”，而在“省事”。它把AI工程里最耗时的三件事——环境搭建、流程编排、前后端联调——压缩到了一杯咖啡的时间。

如果你是前端工程师，今天就可以：
用pnpm create vue新建一个项目
按本文步骤装好Flowise本地服务
把AI助手嵌进首页，作为新功能上线

如果你是技术负责人，Flowise让你能：
让非AI背景的同事，自己维护知识库问答机器人
把AI能力模块化，按需嵌入CRM、ERP、客服系统
所有流程可视化，审计、复盘、交接毫无障碍

技术终将退场，解决问题才是永恒主题。Flowise做的，就是让AI回归工具本质——你不需要成为专家，也能用好它。

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