# Parte 1: Introducción En esta primera parte del curso, aprenderás los fundamentos esenciales para comenzar con Flowise. Cubriremos desde la instalación básica hasta conceptos fundamentales que necesitarás para crear tus primeros proyectos. ## Contenidos * [Instalación de Flowise](#instalación-de-flowise) * [Chains](#chains) * [Chat Models](#chat-models) * [Memoria](#memoria) * [Cómo estar al día con Flowise](#cómo-estar-al-día-con-flowise) ## Instalación de Flowise ### Requisitos Previos * Node.js >= 18.15.0 ### Instalación Básica ```bash npm install -g flowise ``` ### Iniciar Flowise ```bash npx flowise start ``` ### Iniciar con usuario y contraseña ```bash npx flowise start --FLOWISE_USERNAME=user --FLOWISE_PASSWORD=1234 ``` Acceder a ### Actualizar Flowise ```bash npm update -g flowise ``` ## Instalación con Docker ### Docker Compose 1. Clonar el proyecto Flowise 2. Ir a la carpeta docker en la raíz del proyecto 3. Copiar el archivo .env.example, pegarlo en la misma ubicación y renombrarlo a .env 4. Ejecutar: ```bash docker compose up -d ``` 5. Acceder a 6. Para detener los contenedores: `docker compose stop` ### Docker Image Construir la imagen localmente: ```bash docker build --no-cache -t flowise . ``` Ejecutar imagen: ```bash docker run -d --name flowise -p 3000:3000 flowise ``` Detener imagen: ```bash docker stop flowise ``` ### Actualizar Flowise con Docker 1. Navegar al directorio donde está instalado Flowise: ```bash cd Flowise/docker ``` 2. Detener y eliminar el contenedor actual: ```bash sudo docker compose stop sudo docker compose rm ``` 3. Descargar la última imagen de Flowise: ```bash docker pull flowiseai/flowise ``` 4. Reiniciar el contenedor con la imagen actualizada: ```bash docker compose up -d ``` Nota: Este método asegura que tus flujos y datos permanezcan intactos ya que se almacenan en una carpeta de base de datos separada. ## Instalación Local ### Módulos Flowise tiene 3 módulos diferentes en un único repositorio mono: * server: Backend Node para servir lógicas API * ui: Frontend React * components: Integraciones de nodos de terceros * api-documentation: Documentación API swagger-ui autogenerada desde express ### Prerequisitos Instalar PNPM: ```bash npm i -g pnpm ``` ### Configuración 1. Clonar el repositorio: ```bash git clone https://github.com/FlowiseAI/Flowise.git ``` 2. Ir a la carpeta del repositorio: ```bash cd Flowise ``` 3. Instalar todas las dependencias de todos los módulos: ```bash pnpm install ``` 4. Construir todo el código: ```bash pnpm build ``` Nota: Si aparece el error "Exit code 134 (JavaScript heap out of memory)", ajustar la memoria heap de Node.js 5. Iniciar la aplicación: ```bash pnpm start ``` ### Actualizar Instalación Local 1. Navegar al directorio donde está instalado Flowise 2. Descargar las últimas actualizaciones del repositorio de GitHub: ```bash git pull origin main ``` 3. Instalar dependencias actualizadas y reconstruir el proyecto: ```bash pnpm install pnpm build ``` 4. Iniciar la aplicación: ```bash pnpm start ``` Nota: Este método asegura que tu instalación local se actualice con todas las nuevas características y correcciones. ## Chains Una chain es como una memoria ordenada que guarda la conversación entre tú y la IA. Imagina una cadena de metal, donde cada eslabón representa un momento de la conversación. Igual que los eslabones de una cadena están conectados uno tras otro y cada uno se apoya en el anterior, en una chain de IA: * Cada eslabón nuevo (mensaje) se conecta con el anterior * Los eslabones están unidos en orden (la conversación fluye en secuencia) * Cada eslabón sostiene al siguiente (cada mensaje da contexto al siguiente) * La cadena entera da fuerza al conjunto (toda la conversación da contexto completo) ![Diagrama de Chain](/files/T77zzBAOZ1JuusnOcdbw) ## Chat Models Un Chat Model es el nodo que nos da acceso a diferentes modelos de inteligencia artificial. Es como una puerta de entrada: si queremos usar ChatGPT, Gemini, Claude o cualquier otro modelo de IA, necesitamos usar este nodo. Es prácticamente igual que un nodo LLM, pero con algunas ventajas: * Podemos elegir entre más modelos diferentes * Incluye alternativas gratuitas como Gemini, Cerebras o Grok Y si lo conectamos con el concepto de chain que vimos antes: * La chain mantiene el historial de la conversación * El Chat Model es el nodo que toma esa conversación y la envía al modelo de IA que hayamos elegido * El modelo nos devuelve una respuesta que se añade como un nuevo eslabón a la chain Un Chat Model es un nodo que SIEMPRE necesitaremos en nuestros proyectos de Flowise: es el punto de conexión con la IA. Sin él, no podríamos obtener respuestas de ningún modelo de inteligencia artificial. ![Chat Model](/files/5LZSSEZ2xtW2UbSbAskA) ## Memoria La memoria es lo que permite que la IA "recuerde" las conversaciones previas. Ejemplo: Tú: "Hola, me llamo Ana" IA: "¡Hola Ana! ¿En qué puedo ayudarte?" Tú: "¿Cómo me llamo?" IA: "Te llamas Ana, me lo dijiste antes" ¿Cómo logra la IA recordar esto?: A través del sessionID. El sessionID es como un DNI para cada conversación. Cuando alguien nuevo comienza a chatear, Flowise le asigna automáticamente un sessionID único. Es como darle a cada persona su propia libreta donde se guarda solo su conversación. Hay varias formas de guardar estas "libretas de conversación": * En la memoria temporal (como Buffer Memory) * En bases de datos (como MongoDB o DynamoDB) * En servicios específicos (como Redis o Zep) Lo importante es entender que: * Cada usuario tiene su propia conversación separada * El sessionID es lo que permite mantener las conversaciones separadas * En la interfaz de usuario, esto se maneja automáticamente * Si usas la API, puedes especificar tu propio sessionID para mantener conversaciones separadas Todo esto se puede ver y gestionar desde la interfaz de Flowise La [memoria](/curso-de-flowise-or-gabriel-merlo/documentacion-oficial/integraciones/langchain/memory.md) es crucial para mantener el contexto en las conversaciones. ![Diagrama Memoria Simplificado](/files/xc8n8n1bdLGW8Tv7dNMW) ## Cómo estar al día con Flowise Para estar siempre actualizado con las últimas novedades y cambios de Flowise, tienes dos recursos principales: ### 1. Repositorio Principal de Flowise: Visita * Aquí encontrarás el código fuente completo * Puedes ver las últimas actualizaciones y contribuciones * Puedes marcar el repositorio con una estrella para seguirlo fácilmente ### 2. Sección de Releases: Visita Cada release incluye: * Número de versión * Lista detallada de cambios y mejoras * Nuevas funcionalidades añadidas * Correcciones de errores * Fecha de publicación Es recomendable revisar periódicamente la sección de releases para: * Conocer las nuevas funcionalidades disponibles * Estar al tanto de mejoras en el rendimiento * Saber qué errores se han corregido * Planificar cuándo actualizar tu instalación de Flowise ## Links Relevantes * [Chains](/curso-de-flowise-or-gabriel-merlo/documentacion-oficial/integraciones/langchain/chains.md) * [Chat Models](/curso-de-flowise-or-gabriel-merlo/documentacion-oficial/integraciones/langchain/chat-models.md) * [Memory](/curso-de-flowise-or-gabriel-merlo/documentacion-oficial/integraciones/langchain/memory.md) --- # Agent Instructions: Querying This Documentation If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question. Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter: ``` GET https://gabriels-organization-67.gitbook.io/curso-de-flowise-or-gabriel-merlo/partes/parte-1.md?ask= ``` The question should be specific, self-contained, and written in natural language. The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation. Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.