結論
「LangChainをノーコードで使えるツール」
ドラッグ&ドロップでRAG、エージェント、チャットボットを構築できる。オープンソース。
一言で言うと
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│ │
│ Flowise = LangChainのノーコード版 │
│ │
│ 「コードなしでLLMアプリを作れる │
│ オープンソースプラットフォーム」 │
│ │
│ ・Y Combinator支援スタートアップ │
│ ・LangChain / LlamaIndex統合 │
│ ・セルフホスト可能 │
│ ・Apache 2.0 License │
│ │
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Difyとの違い
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│ │
│ 【Flowise】 │
│ ・LangChainのノーコード化 │
│ ・開発者寄り（LangChainの概念を理解すると使いやすい） │
│ ・細かいカスタマイズ可能 │
│ ・ノード単位での柔軟な構成 │
│ │
│ 【Dify】 │
│ ・独自のプラットフォーム │
│ ・非開発者でも使いやすい │
│ ・LLMOps機能が充実 │
│ ・RAG特化の機能が豊富 │
│ │
│ ──────────────────────────────────────────── │
│ │
│ 選び方： │
│ ・LangChainを知っている/学びたい → Flowise │
│ ・とにかく簡単に作りたい → Dify │
│ ・細かくカスタマイズしたい → Flowise │
│ ・LLMOps重視 → Dify │
│ │
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画面イメージ
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Flowise - Visual LLM Builder │
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│ │
│ ┌──────────┐ │
│ │ PDF │ │
│ │ Loader │──┐ │
│ └──────────┘ │ ┌──────────┐ │
│ ├───→│ Text │ │
│ ┌──────────┐ │ │ Splitter │──┐ │
│ │ Web │──┘ └──────────┘ │ │
│ │ Scraper │ │ │
│ └──────────┘ │ │
│ ▼ │
│ ┌──────────┐ │
│ ┌──────────┐ │ OpenAI │ │
│ │ OpenAI │──────────────│Embeddings│ │
│ │ Chat │ └────┬─────┘ │
│ │ Model │ │ │
│ └────┬─────┘ ▼ │
│ │ ┌──────────┐ │
│ └────────────────→│ Chroma │ │
│ │VectorStore│ │
│ └──────────┘ │
│ │
│ ノードをドラッグ&ドロップで接続 │
│ │
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主要コンポーネント
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│ │
│ 【Chat Models】 │
│ OpenAI, Claude, Gemini, Ollama, Azure OpenAI等 │
│ │
│ 【Document Loaders】 │
│ PDF, Word, CSV, Notion, Web Scraper, YouTube等 │
│ │
│ 【Text Splitters】 │
│ Recursive, Character, Token, Markdown等 │
│ │
│ 【Embeddings】 │
│ OpenAI, HuggingFace, Cohere, Ollama等 │
│ │
│ 【Vector Stores】 │
│ Pinecone, Chroma, Weaviate, Qdrant, pgvector等 │
│ │
│ 【Memory】 │
│ Buffer, Summary, Vector Store Memory │
│ │
│ 【Tools】 │
│ Web Search, Calculator, Code Execution等 │
│ │
│ 【Agents】 │
│ ReAct, OpenAI Functions, Conversational等 │
│ │
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インストール方法
# npm（推奨）
npm install -g flowise
npx flowise start
# Docker
docker run -d --name flowise \
-p 3000:3000 \
flowiseai/flowise
# アクセス
http://localhost:3000
3つのビルダー
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│ │
│ 【1. Assistant（初心者向け）】 │
│ ・最もシンプル │
│ ・OpenAI Assistants APIのラッパー │
│ ・ファイルアップロード → Q&A Bot完成 │
│ │
│ 【2. Chatflow（中級者向け）】 │
│ ・RAG、チャットボットの構築 │
│ ・ノードを繋いでフロー作成 │
│ ・最も使われる機能 │
│ │
│ 【3. Agentflow（上級者向け）】 │
│ ・マルチエージェントシステム │
│ ・複雑なワークフロー │
│ ・ツール使用、条件分岐 │
│ │
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RAGの構築例
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│ │
│ 【ステップ1】ドキュメントをアップロード │
│ │
│ PDF Loader │
│ ↓ │
│ Recursive Text Splitter │
│ ↓ │
│ OpenAI Embeddings │
│ ↓ │
│ Chroma Vector Store │
│ │
│ ──────────────────────────────────────────── │
│ │
│ 【ステップ2】Q&Aチェーンを作成 │
│ │
│ ┌────────────────┐ │
│ │ Chroma │ │
│ │ Vector Store │──→ Retriever │
│ └────────────────┘ │ │
│ ▼ │
│ ┌────────────────┐ ┌───────────────┐ │
│ │ ChatOpenAI │──→│ Conversational│ │
│ │ (GPT-4o) │ │ Retrieval QA │ │
│ └────────────────┘ └───────────────┘ │
│ │ │
│ ▼ │
│ 回答（出典付き） │
│ │
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デプロイオプション
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│ │
│ 【セルフホスト】 │
│ ・Docker / Docker Compose │
│ ・AWS, GCP, Azure │
│ ・Digital Ocean │
│ ・Railway, Render │
│ │
│ 【Flowise Cloud】 │
│ ・マネージドサービス │
│ ・Free tier あり │
│ │
│ 【埋め込み】 │
│ ・チャットウィジェット │
│ ・API経由で呼び出し │
│ ・iframe埋め込み │
│ │
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API公開
// Flowiseで作ったフローをAPIとして公開
// POST /api/v1/prediction/{chatflowId}
const response = await fetch(
'http://localhost:3000/api/v1/prediction/abc123',
{
method: 'POST',
headers: { 'Content-Type': 'application/json' },
body: JSON.stringify({
question: '返品ポリシーを教えて'
})
}
);
const result = await response.json();
console.log(result.text);
ユースケース
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│ │
│ 【社内Q&A Bot】 │
│ ・社内文書をアップロード │
│ ・Slackに埋め込み │
│ │
│ 【カスタマーサポート】 │
│ ・FAQをベクトル化 │
│ ・Webサイトにチャット埋め込み │
│ │
│ 【ドキュメント分析】 │
│ ・PDF要約 │
│ ・契約書レビュー │
│ │
│ 【AIエージェント】 │
│ ・Web検索 + 計算 + コード実行 │
│ ・自律的にタスク遂行 │
│ │
│ 【プロトタイピング】 │
│ ・素早くPoC作成 │
│ ・LangChain本番化前の検証 │
│ │
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強みと弱み
【強み】
✓ LangChainをノーコードで使える
✓ オープンソース、セルフホスト可能
✓ 柔軟なノード構成
✓ API公開が簡単
✓ 学習しながら使える（LangChainの概念が見える）
✓ 豊富なテンプレート
【弱み】
✗ LangChainの知識があると使いやすい（逆に言うと必要）
✗ Difyより学習曲線がある
✗ LLMOps機能はDifyほど充実していない
✗ エンタープライズ機能は限定的
Flowise vs Dify vs LangChain
┌────────────────┬─────────────┬─────────────┬─────────────┐
│ 項目 │ Flowise │ Dify │ LangChain │
├────────────────┼─────────────┼─────────────┼─────────────┤
│ 形態 │ ノーコード │ ノーコード │ コード │
├────────────────┼─────────────┼─────────────┼─────────────┤
│ ベース │ LangChain │ 独自 │ - │
├────────────────┼─────────────┼─────────────┼─────────────┤
│ 柔軟性 │ ◎ │ ○ │ ◎◎ │
├────────────────┼─────────────┼─────────────┼─────────────┤
│ 学習曲線 │ 中 │ 低 │ 高 │
├────────────────┼─────────────┼─────────────┼─────────────┤
│ LLMOps │ △ │ ◎ │ ○ │
├────────────────┼─────────────┼─────────────┼─────────────┤
│ 対象 │ 開発者 │ 全員 │ 開発者 │
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関連ツールとの関係
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│ │
│ 【FlowiseのベースになっているもNo】 │
│ ・LangChain: Flowiseの内部で使用 │
│ ・LlamaIndex: 一部統合 │
│ │
│ 【Flowiseと競合】 │
│ ・Dify: より初心者向け │
│ ・Langflow: 同様のLangChain UIラッパー │
│ │
│ 【Flowiseと組み合わせ】 │
│ ・n8n: ワークフローからFlowise APIを呼び出し │
│ ・Zapier/Make: 自動化フローに統合 │
│ │
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こんな人におすすめ
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│ │
│ ✓ LangChainを学びながらアプリを作りたい │
│ ✓ ノーコードで柔軟にカスタマイズしたい │
│ ✓ セルフホストでデータを管理したい │
│ ✓ 素早くRAGのプロトタイプを作りたい │
│ ✓ LangChainのコードを書く前に検証したい │
│ │
│ ──────────────────────────────────────────── │
│ │
│ ✗ 向いていない人 │
│ ・完全初心者で概念理解が難しい → Dify │
│ ・LLMOps機能が必要 → Dify │
│ ・最大限の柔軟性が必要 → LangChainコード │
│ │
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まとめ
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 正式名称 | Flowise |
| カテゴリ | ノーコードLLMアプリビルダー |
| ベース | LangChain, LlamaIndex |
| 特徴 | ドラッグ&ドロップ、オープンソース |
| 料金 | 無料（セルフホスト）/ Cloud有料 |
| ライセンス | Apache 2.0 |
参考リンク
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