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
Requisitos Previos
Node.js >= 18.15.0
Instalación Básica
npm install -g flowiseIniciar Flowise
Iniciar con usuario y contraseña
Acceder a http://localhost:3000
Actualizar Flowise
Instalación con Docker
Docker Compose
Clonar el proyecto Flowise
Ir a la carpeta docker en la raíz del proyecto
Copiar el archivo .env.example, pegarlo en la misma ubicación y renombrarlo a .env
Ejecutar:
Acceder a http://localhost:3000
Para detener los contenedores:
docker compose stop
Docker Image
Construir la imagen localmente:
Ejecutar imagen:
Detener imagen:
Actualizar Flowise con Docker
Navegar al directorio donde está instalado Flowise:
Detener y eliminar el contenedor actual:
Descargar la última imagen de Flowise:
Reiniciar el contenedor con la imagen actualizada:
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:
Configuración
Clonar el repositorio:
Ir a la carpeta del repositorio:
Instalar todas las dependencias de todos los módulos:
Construir todo el código:
Nota: Si aparece el error "Exit code 134 (JavaScript heap out of memory)", ajustar la memoria heap de Node.js
Iniciar la aplicación:
Actualizar Instalación Local
Navegar al directorio donde está instalado Flowise
Descargar las últimas actualizaciones del repositorio de GitHub:
Instalar dependencias actualizadas y reconstruir el proyecto:
Iniciar la aplicación:
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)
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.
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 es crucial para mantener el contexto en las conversaciones.
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 https://github.com/FlowiseAI/Flowise
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 https://github.com/FlowiseAI/Flowise/releases
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
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