flowise提供拖拽式ai工作流可视化编排：启动服务后访问http://localhost:3000，创建新流程；从组件库拖拽llm、prompt等节点并连线；可导入预置模板如“qa with document loader”；保存后支持测试与api部署；支持导出/导入json实现复用。
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如果您希望在不编写代码的情况下构建和可视化AI工作流，Flowise 提供了基于拖拽的图形化界面，允许用户通过连接节点快速定义数据流向与处理逻辑。以下是实现 Flowise 可视化编排的具体操作路径：
一、启动 Flowise 服务并访问可视化编辑器
Flowise 的可视化能力依赖于其内置的 Web UI，需先确保服务正常运行，再通过浏览器进入图形化工作流设计环境。该界面是所有低代码编排操作的入口。
1、在终端中执行 npm run start 或 docker-compose up 启动 Flowise 实例。
2、打开浏览器，访问 http://localhost:3000（默认端口）。
3、点击页面右上角的 "Create New Flow" 按钮，进入空白画布。
二、从组件库拖拽节点并建立连接
Flowise 将各类 AI 能力封装为可复用节点，包括 LLM、向量存储、文本分割器、提示模板等，用户通过拖放与连线完成逻辑组装，无需修改 JSON 或 TypeScript。
1、在左侧组件面板中，展开 "LLMs" 分类，将 "OpenAI" 节点拖入画布中央区域。
2、从 "Prompts" 类别中拖入一个 "Prompt Template" 节点，并将其输入端口与 OpenAI 节点的 "prompt" 输入口对齐后释放鼠标以自动创建连接线。
3、点击任一节点，在右侧属性栏中配置参数，例如为 OpenAI 节点填入 API Key 和 model name。
三、使用预置模板快速生成工作流
Flowise 内置多种典型场景模板，可一键导入并在此基础上调整，大幅缩短从零搭建的时间成本，适用于问答系统、文档摘要、RAG 流程等常见任务。
1、点击画布顶部的 "Templates" 标签页。
2、浏览列表，选择 "QA with Document Loader" 模板。
3、点击 "Import"，画布将自动生成包含 DirectoryLoader、RecursiveCharacterTextSplitter、Chroma 和 OpenAI 的完整链路。
四、保存并测试工作流
保存后的 Flow 可立即部署为 API 端点或嵌入前端应用，测试环节支持实时输入与响应查看，验证节点间数据传递是否符合预期。
1、点击右上角 "Save" 按钮，为流程命名并确认保存。
2、点击画布右上角的 "Test Flow" 图标（对话气泡形状）。
3、在弹出的测试面板中输入问题，例如 "这个文档讲了什么？"，点击发送后观察右侧返回结果。
五、导出与复用已编排的工作流
Flowise 允许将当前画布状态导出为标准 JSON 文件，便于版本管理、团队协作或跨环境迁移，导出内容包含全部节点定义、连接关系及参数值。
1、点击右上角菜单按钮（三个点图标），选择 "Export Flow"。
2、浏览器将自动下载一个以流程名称命名的 .json 文件。
3、在另一台运行 Flowise 的机器上，点击 "Import Flow"，上传该 JSON 文件即可还原相同结构的工作流。
