flowise

Con Flowise puedes crear interfaces conversacionales personalizadas alimentadas por modelos de lenguaje. Es de código abierto y altamente configurable.

Instalación

En Portainer, ir a Stacks y añadir un nuevo Stack llamado flowise con este contenido:

instalar flowise

version: "3.9"
services:
  flowise-db:
    image: postgres:latest
    hostname: flowise-db
    environment:
      POSTGRES_DB: \${POSTGRES_DB}
      POSTGRES_USER: \${POSTGRES_USER}
      POSTGRES_PASSWORD: \${POSTGRES_PASSWORD}
    ports:
      - "5432:5432"
    volumes:
      - local_pgdata:/var/lib/postgresql/data
    deploy:
      placement:
        constraints:
          - node.hostname == turing003
    restart: unless-stopped
    healthcheck:
      test: ["CMD-SHELL", "pg_isready -U \${POSTGRES_USER} -d \${POSTGRES_DB}"]
      interval: 5s
      timeout: 5s
      retries: 5
  flowise:
    image: flowiseai/flowise:latest
    container_name: flowiseai
    hostname: flowise
    healthcheck:
      test: wget --no-verbose --tries=1 --spider http://localhost:\${PORT}
    ports:
      - 5023:\${PORT}
    environment:
      PORT: \${PORT}
      FLOWISE_USERNAME: \${FLOWISE_USERNAME}
      FLOWISE_PASSWORD: \${FLOWISE_PASSWORD}
      APIKEY_PATH: /root/.flowise
      SECRETKEY_PATH: /root/.flowise
      LOG_LEVEL: info
      LOG_PATH: /root/.flowise/logs
      DATABASE_TYPE: postgres
      DATABASE_PORT: 5432
      DATABASE_HOST: flowise-db
      DATABASE_NAME: \${POSTGRES_DB}
      DATABASE_USER: \${POSTGRES_USER}
      DATABASE_PASSWORD: \${POSTGRES_PASSWORD}
    volumes:
      - flowiseai:/root/.flowise
    restart: on-failure:5
    depends_on:
      - flowise-db
    entrypoint: /bin/sh -c "sleep 3; flowise start"
    
volumes:
  local_pgdata:
  flowiseai:

A continuación, crear un fichero .env junto al stack con los valores:

.env

POSTGRES_DB=flowise
POSTGRES_USER=flowise
POSTGRES_PASSWORD=contraseña_segura
PORT=5023
FLOWISE_USERNAME=usuario
FLOWISE_PASSWORD=contraseña_segura

Configuración de Flowise

1. Acceder a la interfaz en http://your.domain.com:3000/.
2. Registrar una cuenta con el secret definido.
3. Configurar conexiones a tus modelos de lenguaje (OpenAI, local, etc.) desde el panel Connections.
4. Diseñar flujos conversacionales en Workflows.
5. Probar y desplegar los workflows según tus necesidades.