Flowise
Ein visueller Baukasten für KI-Anwendungen: Bausteine per Maus verbinden statt programmieren — vom einfachen Chatbot bis zum dokumentengestützten Assistenten.
Ein visueller Baukasten für KI-Anwendungen: Bausteine per Maus verbinden statt programmieren — vom einfachen Chatbot bis zum dokumentengestützten Assistenten.
Für wen: Wer KI-Abläufe ohne tiefe Programmierkenntnisse zusammenbauen will, selbst gehostet und datensparsam.
Installation
Schnellstart per Node.js:
npx flowise startOder dauerhaft per Docker (Anleitung im Repo). Danach http://localhost:3000 öffnen.
Erste Schritte
Auf der Oberfläche einen neuen Chatflow anlegen. Bausteine aus der Seitenleiste ziehen — etwa ein Sprachmodell (auch lokal per Ollama), einen Dokumenten-Speicher und einen Chat-Ausgang — und verbinden. Fertig ist ein eigener Assistent, den Sie als Chat-Fenster oder per API einbinden können.
Plattformen: Docker / Node.js
Im Detail
Flowise ist ein Open-Source-Baukasten mit visueller Drag-and-Drop-Oberfläche, um LLM-Anwendungen ohne Code zusammenzuklicken: Chatbots, RAG-Assistenten mit eigenen Dokumenten, Agenten mit Tool-Zugriff. Läuft selbst gehostet per Docker oder Node.js, Daten bleiben also im eigenen System. Im Vergleich zu n8n, das für allgemeine Workflow-Automatisierung gebaut ist, ist Flowise stärker auf LLM-/RAG-Use-Cases spezialisiert; gegenüber Langflow und Dify ähnlich ausgerichtet, punktet aber mit großer Community und breiter Integrationspalette. Lohnt sich für Entwickler und technisch versierte Teams, die schnell Prototypen bauen wollen, ohne bei jedem Detail Code zu schreiben, aber Kontrolle über Hosting und Daten behalten wollen.
Voraussetzungen
- Docker oder Node.js zur Selbst-Hosting-Installation
- Technisches Grundverständnis für Aufbau und Wartung eigener Server-Infrastruktur
Beispiel aus der Praxis
Ein technisch versiertes Team baut in Flowise einen RAG-Assistenten, der interne Handbücher als Wissensbasis nutzt. Die Bausteine für Dokumenteneinbindung, Sprachmodell und Chat-Oberfläche werden per Drag-and-Drop verbunden, ohne dass Code geschrieben werden muss.
Praxis-Tipp
Für einen ersten Test lokal per Docker starten und das mitgelieferte ‘Conversational Retrieval QA Chain’-Template mit einem eigenen PDF befüllen, z. B. einer Firmen-FAQ.
Stolperfallen
Den Aufwand für Betrieb und Wartung der selbst gehosteten Infrastruktur unterschätzen – anders als bei einer SaaS-Lösung liegt das komplett in eigener Hand. Wer eher allgemeine Workflow-Automatisierung statt LLM-/RAG-Anwendungsfälle braucht, ist mit n8n oft besser bedient.
Siehe auch
Lizenz & Quelle
Erfahrungen & Kommentare.
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Passt dazu.
Langflow
Ein visueller Editor für KI-Abläufe auf Basis von LangChain — Flüsse per Drag-and-drop bauen, testen und als API bereitstellen.
Dify
Eine quelloffene Plattform, um KI-Anwendungen zu bauen und zu betreiben: Chatbots, Assistenten und Workflows per Oberfläche zusammenstellen — inklusive Dokumenten-Wissen und Veröffentlichung als App oder API.
n8n
Workflow-Automatisierung zum Selbst-Hosten: Dienste, Daten und KI-Modelle per Baukasten verbinden — die Alternative zu Zapier, bei der alles auf dem eigenen Server bleibt.