Visuelle Erstellung von Chatflows

Mit FlowiseAI kann ein Team eine LLM-Anwendung erstellen, indem es Nodes auf einer Canvas miteinander verbindet, anstatt für jeden Schritt Code zu schreiben. Ein Beam-Agent überwacht ein angebundenes Repository oder einen Konfigurationsspeicher auf freigegebene Änderungen an den Einstellungen eines Chatflows, liest das Update und wendet es auf den Live-Flow in FlowiseAI an. So wird die Änderung wirksam, ohne dass jemand die Canvas manuell bearbeiten muss. Dadurch bleibt ein bereitgestellter Flow immer auf dem Stand, der tatsächlich freigegeben wurde. Änderungen, die die Struktur eines Flows anstelle seiner Einstellungen verändern oder die Validierung nicht bestehen, werden an einen Entwickler zur direkten Bearbeitung weitergeleitet.

LLM-Node-Konfiguration

Jeder Node in einem FlowiseAI-Flow, wie z. B. eine Prompt-Vorlage oder ein Speicher, enthält Einstellungen, die das Verhalten des Flows bestimmen. Ein Beam-Agent liest die freigegebenen Konfigurationswerte des Kontos aus, wie z. B. einen API-Schlüssel oder eine Modellauswahl, und wendet sie immer dann auf den entsprechenden Node an, wenn sich die zugrunde liegende Quelle ändert. Dadurch bleibt die Konfiguration eines Flows aktuell, ohne dass ein Entwickler den Editor für routinemäßige Wertänderungen öffnen muss. Konfigurationswerte, die fehlen, abgelaufen sind oder auf eine Ressource verweisen, die das Konto nicht freigegeben hat, werden zurückgehalten, damit ein Entwickler sie zuerst beheben kann.

Fehlerbenachrichtigungen bei Chatflows

FlowiseAI erfasst, ob ein Chatflow-Durchlauf erfolgreich war oder fehlerhaft abgebrochen wurde, zusammen mit der Eingabe, die den Fehler verursacht hat. Ein Beam-Agent liest diesen Durchlaufverlauf aus, wendet die Kontoregeln dafür an, was als wiederholter oder kritischer Fehler gilt, und benachrichtigt den zuständigen Entwickler oder führt den Flow erneut aus, sobald die zugrunde liegende Ursache behoben ist. Dies fängt wiederkehrende Fehler ab, bevor ein Benutzer eine fehlerhafte Antwort bemerkt. Fehler ohne klares Muster oder solche, die mit einer Änderung außerhalb von FlowiseAI selbst zusammenhängen, werden einem Entwickler zur direkten Untersuchung überlassen.