零基础安装Flowise：从下载到拉起第一个模型，顺手配置模型下载
环境准备与Node.js安装
在开始安装Flowise之前，需要确保计算机上已配置好必要的运行环境。Flowise基于Node.js开发，因此首先需要安装Node.js。建议访问Node.js官方网站，下载并安装长期支持版本。安装过程中，通常会自动包含npm包管理器。安装完成后，可以打开命令行工具，输入“node -v”和“npm -v”来验证版本，确保安装成功。一个稳定且版本合适的Node.js环境是后续所有步骤顺利进行的基础。
获取与安装Flowise
环境准备就绪后，即可开始安装Flowise。由于它是开源项目，最直接的获取方式是通过npm进行全局安装。在命令行中执行“npm install -g flowise”命令，npm会自动从仓库下载Flowise及其所有依赖包。安装过程可能需要一些时间，取决于网络状况。安装成功后，可以通过“flowise start”命令来启动服务。初次启动时，Flowise会进行初始化，并在默认端口3000上运行。此时，在浏览器中访问“http://localhost:3000”即可看到Flowise的Web用户界面。
配置模型下载路径
Flowise的核心功能是编排各类AI模型，因此模型文件的存储位置是一个关键配置项。默认情况下，模型会下载到系统用户目录下的特定文件夹中。如果希望将模型集中存放在其他磁盘或目录，例如一个空间更大的数据盘，可以通过设置环境变量来实现。在启动Flowise之前，先设置“FLOWISE_MODEL_PATH”环境变量，将其值指向你期望的目录绝对路径。之后再用“flowise start”命令启动，所有通过Flowise界面拉取的模型文件都将存储在该指定路径下，这便于管理和节省系统盘空间。
启动服务与界面初探
成功启动Flowise服务后，浏览器中呈现的是一个直观的拖拽式画布界面。左侧是组件面板，分类列出了各种节点，例如LLM模型、提示词模板、链、记忆模块等。中间是主要的工作区画布，右侧是选中节点的参数配置面板。对于初次使用者，可以从简单的对话流程开始。通常的操作是，从左侧面板拖拽一个“ChatOpenAI”或类似的LLM节点到画布，再拖拽一个“提示词”节点，然后用连线将它们连接起来。这便构成了一个最基础的问答流程框架。
拉起第一个对话流程
构建第一个流程时，关键在于正确配置LLM节点。以使用开源模型为例，需要在对应节点的配置面板中填入模型名称。如果模型尚未下载，Flowise在流程运行时会自动从配置的源进行拉取，这需要一定时间。模型就绪后，可以配置提示词节点，输入简单的系统指令和用户问题示例。配置完成后，点击画布上方的“运行”按钮，并在界面提供的聊天窗口中进行测试。看到模型能够根据提示词生成合理的回复，即标志着从安装到运行第一个模型的全部流程已经走通。此后，便可以在此基础上，探索添加更多工具节点、记忆或复杂逻辑，构建功能更丰富的AI应用。
