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비주얼 LLM 애플리케이션 빌더입니다. Langflow와 유사하게 드래그 앤 드롭으로 LLM 파이프라인을 구성하며, LangChain과 LlamaIndex 기반의 노드를 모두 지원합니다.

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어디에 쓰이나요?

  • 노코드 챗봇: 코드 없이 웹 UI에서 RAG 챗봇 구축
  • LLM 파이프라인: 프롬프트 체인, 도구 연결, 조건 분기 등을 시각적으로 구성
  • 웹사이트 임베딩: 완성한 챗봇을 iframe이나 채팅 위젯으로 웹사이트에 삽입
  • API 배포: 구성한 플로우를 REST API로 배포
Langflow가 LangChain 기반이라면, Flowise는 LangChain + LlamaIndex 모두를 지원하는 것이 차이점입니다.

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Docker Compose

docker-compose.yml
services:
  flowise:
    image: flowiseai/flowise:latest
    container_name: flowise
    restart: unless-stopped
    ports:
      - "3000:3000"
    environment:
      - FLOWISE_USERNAME=admin
      - FLOWISE_PASSWORD=changeme
      - DATABASE_PATH=/root/.flowise
      - APIKEY_PATH=/root/.flowise
      - LOG_PATH=/root/.flowise/logs
    volumes:
      - flowise_data:/root/.flowise

volumes:
  flowise_data:

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실행

docker compose up -d

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접속 확인

브라우저에서 http://localhost:3000으로 접속합니다.

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기본 정보

항목값
웹 UI 포트3000
기본 사용자admin
기본 비밀번호changeme

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라이선스

구분내용
라이선스Apache License 2.0
개인 사용자유롭게 사용 가능
상업적 사용자유롭게 사용 가능, 수정/재배포 제한 없음

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참고

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설치 점검 목록

  • docker compose up -d 후 docker compose ps로 컨테이너 상태를 확인했습니다.
  • 기본 포트/계정/비밀번호를 문서대로 점검했습니다.
  • 운영용으로 사용할 때 기본 비밀번호/시크릿 값을 변경했습니다.
  • 장애 분석을 위해 docker compose logs -f 확인 방법을 숙지했습니다.

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문제 해결 가이드

  • 컨테이너가 실행되지 않으면 docker compose logs -f로 오류 원인을 먼저 확인합니다.
  • 포트 충돌이 나면 기존 프로세스를 종료하거나 포트 매핑 값을 변경합니다.
  • 이미지 pull 실패 시 네트워크 연결 및 레지스트리 접근 권한을 확인합니다.
  • 설정 변경 후 문제가 지속되면 docker compose down 후 다시 up -d로 재기동합니다.

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관련 문서

Setup 홈

운영체제별 설치 흐름을 다시 확인합니다.

다음: AnythingLLM

다음 설치 단계를 이어서 진행합니다.