重庆互动网站建设,wordpress 建站 电子书,wordpress管理员账号数据库添加,西安做网站建设的公司Flowise从零开始教程#xff1a;3步完成Web Scraping RAG工作流搭建 你是不是经常遇到这样的场景#xff1a;看到一个网页#xff0c;里面有很多有用的信息#xff0c;但内容太多#xff0c;想快速找到自己关心的部分#xff0c;或者想基于这些网页内容问几个问题#…Flowise从零开始教程3步完成Web Scraping RAG工作流搭建你是不是经常遇到这样的场景看到一个网页里面有很多有用的信息但内容太多想快速找到自己关心的部分或者想基于这些网页内容问几个问题手动复制粘贴、整理、再提问效率实在太低了。今天我就带你用一个叫Flowise的工具零代码、拖拖拽拽三步就能搭建一个“网页抓取智能问答”的工作流。你只需要给它一个网页链接它就能自动抓取内容然后你就能像聊天一样向它提问关于这个网页的任何问题。整个过程就像搭积木完全不需要写一行代码。准备好了吗我们开始吧。1. 认识Flowise你的可视化AI工作流搭建器在动手之前我们先花一分钟了解一下今天的主角——Flowise。你可以把Flowise想象成一个“乐高积木盒子”里面装满了各种AI能力模块。比如有能理解你问题的“大脑”大语言模型有能记住知识的“笔记本”向量数据库还有能去网上抓取内容的“小爪子”网页抓取工具。我们要做的就是把这些“积木”从盒子里拿出来用线连起来告诉它们“你先去抓这个网页然后把内容存起来最后等我提问。” 整个过程都在一个网页画布上完成点点鼠标、拖拖拽拽就搞定了。它有什么厉害的地方零代码完全不需要编程基础会拖拽连线就行。开箱即用官方提供了100多个现成模板我们今天要做的“网页抓取问答”就是其中之一可以直接拿来用。支持本地模型除了可以用ChatGPT这类在线API它也能完美对接本地运行的大模型比如用vLLM部署的所有数据都在自己机器上跑安全又省钱。一键变API搭好的工作流可以一键导出为一个标准的网络接口API方便嵌入到你自己的网站或应用里。简单来说如果你不想研究复杂的代码但又想快速做出一个能用的AI应用Flowise几乎是目前最好的选择之一。2. 三步搭建实战从网页链接到智能问答接下来我们进入正题。我会带你完整走一遍搭建流程你跟着做就行。2.1 第一步启动Flowise并创建新项目首先你需要一个已经安装并启动好的Flowise服务。如果你还没有可以参考文章末尾的“部署说明”部分用Docker或者直接安装几分钟就能跑起来。服务启动后用浏览器打开它通常是http://你的机器IP:3000用提供的演示账号登录。登录系统进入Flowise的网页界面。创建新项目在画布左上角点击“New Flow”按钮创建一个空白的工作流。认识界面中间最大的区域就是我们的“画布”左边是“积木盒子”组件库右边是每个“积木”的详细设置面板。2.2 第二步从模板库一键导入工作流Flowise最方便的功能之一就是模板市场Marketplace。我们不需要从零开始搭积木直接用现成的。在画布左上角找到并点击“Marketplace”按钮。在弹出的模板市场中你会看到很多分类。我们可以在搜索框输入“web scrape”或“RAG”来筛选。找到一个名为“Web Scraping QA”或类似名称的模板模板名可能略有不同核心功能是网页抓取问答即可。点击该模板的“Use Template”按钮。神奇的事情发生了画布上会自动出现一个已经连接好的、完整的工作流。它通常包含以下几个核心“积木”URL输入节点让你填写要抓取的网页链接。网页抓取节点负责去访问那个链接并把网页的文本内容抓取回来。文本处理节点把抓回来的一大段文字切成一小块一小块方便后续理解。向量数据库节点把切好的文字块转换成数学向量可以理解为一种特殊的“记忆”格式并存储起来。大语言模型节点这是工作流的“大脑”负责理解你的问题并从“记忆”向量数据库里找到答案。聊天输入/输出节点提供和你对话的界面。现在你的画布应该已经有了一个完整的流水线。接下来我们只需要进行简单的配置。2.3 第三步配置核心节点并运行测试模板虽然搭好了架子但我们还得告诉它具体用哪个“大脑”模型以及知识存到哪里。配置大语言模型LLM在画布上找到代表“大脑”的节点可能叫ChatOpenAI、Ollama或LLM。点击它右侧会弹出设置面板。关键设置在Model下拉菜单中选择你已经部署好的本地模型。例如如果你用vLLM部署了Qwen2.5-7B-Instruct模型这里就选它。同时正确填写模型的访问地址API Base Path。配置向量数据库Vector Store找到向量数据库节点可能叫In-Memory Vector Store或Chroma等。点击它在右侧面板你需要关联一个“嵌入模型”Embedding Model。这个模型负责把文字转换成向量。同样选择一个你本地部署的嵌入模型如BAAI/bge-small-zh-v1.5并填写好地址。配置网页抓取器Web Scraper找到网页抓取节点在右侧面板你可以看到它已经连接到了“URL输入节点”。通常模板已经设置好你不需要额外改动。它知道如何去解析网页的正文。运行第一次抓取与问答在画布上方找到“保存”按钮先保存你的工作流。然后点击“运行”按钮通常是一个播放图标。系统会弹出一个聊天窗口。首先你需要输入一个网页URL。例如你可以输入一篇技术博客的链接。点击发送。后台会依次执行抓取网页 - 切分文本 - 向量化存储。存储完成后你就可以在下面的聊天框里提问了比如“这篇文章主要讲了什么”、“作者提到了哪几种部署方式”。至此一个完整的Web Scraping RAG工作流就搭建并运行起来了。你可以复制这个流程通过更改URL来创建针对不同网页的问答机器人。3. 核心节点原理解析看看“积木”里是什么虽然我们不用写代码但了解每个“积木”在背后做了什么能帮你更好地使用和调试它。我们来简单拆解一下3.1 网页抓取节点互联网的“阅读器”这个节点就像一个自动化的浏览器。你给它一个网址它就去访问但不是把整个网页截图下来而是智能地提取出网页正文的纯文字内容自动过滤掉广告、导航栏等无关信息。这样我们就得到了干净的文本数据。3.2 文本分割节点化整为零的“剪刀”一整篇文章可能很长直接塞给AI效果不好。这个节点就像一把智能剪刀按照句子、段落或者固定的长度把长文章切成一个个语义相对完整的小片段。这样当AI搜索答案时就能更精准地定位到相关的片段。3.3 向量数据库节点知识的“记忆库”这是RAG检索增强生成的核心。嵌入模型把每一段文字转换成一个高维度的“向量”可以理解为一串有意义的数字。这个向量包含了这段文字的语义信息。相似的文字其向量在数学空间里的距离也更近。 当用户提问时问题也会被转换成向量然后向量数据库会快速找出和问题向量最接近的那些文本片段。这就是“检索”的过程。3.4 大语言模型节点综合分析的“大脑”模型节点收到用户的原始问题以及从向量数据库里检索出来的相关文本片段。它的任务是基于这些检索到的“证据”上下文组织语言生成一个准确、连贯的答案。它不是在凭空编造而是在提供的材料基础上进行总结和回答。把这些节点用线连起来就构成了一个清晰的逻辑输入URL - 抓取文本 - 分割存储 - 提问 - 检索相关文本 - 生成答案。4. 进阶技巧与实用建议掌握了基本搭建后你可以尝试让它变得更强大、更好用。提升抓取质量如果某些网页结构特殊抓取效果不好可以尝试在网页抓取节点的设置里调整参数或者寻找更专门的抓取工具节点。管理对话历史在聊天节点设置中可以开启“对话记忆”功能这样AI就能记住你们之前聊过的内容实现多轮对话。一键发布为API工作流调试好后点击画布上的“API”按钮Flowise会自动生成这个工作流的调用接口和文档。你可以用任何编程语言Python、JavaScript等来调用它集成到你的其他系统中。尝试其他模板除了网页问答模板市场里还有智能客服、文档总结、SQL查询助手等各式各样的模板都可以一键导入修改配置后就能变成你自己的应用。5. 总结回顾一下我们今天只用三步就完成了一个看似复杂的AI应用搭建启动Flowise并创建项目准备好我们的“积木画布”。从模板市场导入直接复用“网页抓取问答”模板省去从零搭建的麻烦。配置模型并运行换上自己的本地大模型和嵌入模型输入网址即可开始问答。整个过程完全可视化无需编码真正做到了“开箱即用”。无论你是想快速做一个竞品分析工具、新闻摘要机器人还是构建企业内部知识库的雏形Flowise都能让你在极短的时间内看到效果。它的价值在于极大地降低了AI应用的原型验证和开发门槛。你可以先像今天这样快速搭出一个可用的工作流验证想法。如果效果满意再考虑将其用API集成到正式产品中或者基于这个流程进行更深入的定制开发。现在就打开Flowise找一个你感兴趣的网页链接开始构建你的第一个智能网页问答助手吧获取更多AI镜像想探索更多AI镜像和应用场景访问 CSDN星图镜像广场提供丰富的预置镜像覆盖大模型推理、图像生成、视频生成、模型微调等多个领域支持一键部署。