# 《筆記》Flowise Chatflow 建構指南 (免費版，文章待修改)

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**Category:** 自然語言處理
**Created:** [2025年十二月11日 12:51 UTC](https://vip.studycamp.tw/t/%E3%80%8A%E7%AD%86%E8%A8%98%E3%80%8Bflowise-chatflow-%E5%BB%BA%E6%A7%8B%E6%8C%87%E5%8D%97-%E5%85%8D%E8%B2%BB%E7%89%88%EF%BC%8C%E6%96%87%E7%AB%A0%E5%BE%85%E4%BF%AE%E6%94%B9/8542 "2025-12-11T12:51:23Z")
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#### Post date: [2025年十二月11日 12:51 UTC](https://vip.studycamp.tw/t/%E3%80%8A%E7%AD%86%E8%A8%98%E3%80%8Bflowise-chatflow-%E5%BB%BA%E6%A7%8B%E6%8C%87%E5%8D%97-%E5%85%8D%E8%B2%BB%E7%89%88%EF%BC%8C%E6%96%87%E7%AB%A0%E5%BE%85%E4%BF%AE%E6%94%B9/8542/1 "2025-12-11T12:51:24Z")

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## ▌核心概念：PC 組裝比喻

我們將 Flowise 的建構過程比喻為組裝一台電腦。

- Level 1 (基本架構/Must)：電腦開機運作 (CPU + 主機板 + 硬碟)。

- Level 2 (建議配備/Should)：作業系統與風格，讓電腦好用 (OS + 設定)。

- Level 3 (選擇週邊/Option)：接上掃描機等週邊，讓電腦能做各式各樣不同的工作 (RAG)。

* * *

## ▌Level 1：骨架 (Must) —開機

目標：建立一個最基本、能對話的機器人。

狀態：硬體組裝完成，能開機進入 BIOS，但沒有個性。

### 1. 必要組件 (Nodes)

| 角色 | PC 比喻 | Flowise 節點 | 備註 |
| --- | --- | --- | --- |
| 總管 | 主機板 | `Chains` \> Conversation Chain | 核心骨架。 |
| 大腦 | CPU | `Chat Models` \> ChatGoogleGenerativeAI | 負責運算 (選 `gemini-pro`)。 |
| 記憶 | 硬碟 | `Memory` \> Buffer Window Memory | 安裝記憶體和硬碟開機。 |

### 2. 組裝步驟

1. 安裝 CPU：將 `ChatGoogleGenerativeAI` 連接到 Chain 的 `Chat Model`。

2. 安裝硬碟：將 `Buffer Window Memory` 連接到 Chain 的 `Memory`。

3. 關鍵動作：點擊右上角 Save (存檔)。

* * *

## ▌Level 2：靈魂 (Should) — 灌入作業系統 (人設)

目標：讓機器人擁有特定的個性、語氣或職責。

狀態：灌好了作業系統，有操作介面與風格。

### 1. 新增組件

| 角色 | PC 比喻 | Flowise 節點 | 備註 |
| --- | --- | --- | --- |
| 人設 | 作業系統 | `Prompts` \> Chat Prompt Template | 定義它是誰 (Who am I)。 |

### 2. 組裝步驟

1. 連接：將 `Chat Prompt Template` 連接到 Chain 的 `Chat Prompt Template` 接口。

2. 設定人設 (System Prompt)：

3. Save & Test：存檔後，測試它的回答語氣是否改變。

* * *

## ▌Level 3：外掛 (Option) — 接上掃描機等週邊 (RAG/讀檔)

目標：讓機器人能讀取你上傳的 PDF 或文件。

狀態：接上了一台掃描機，並安裝了驅動程式。

變更：更換更多支援的主機板 (Chain)。

### 1. 必要組件 (Nodes)

| 角色 | PC 比喻 | Flowise 節點 | 設定重點 |
| --- | --- | --- | --- |
| 總管 | 新主機板 | `Chains` \> Conversational Retrieval QA Chain | 專門用來讀檔的鏈。 |
| 翻譯機 | 驅動程式 | `Embeddings` \> GoogleGenerativeAI Embeddings | Model 選 `embedding-001`。 |
| 檔案櫃 | 暫存資料夾 | `Vector Stores` \> In-Memory Vector Store | 練習用，重整網頁會清空。 |
| 掃描機 | 掃描器 | `Document Loaders` \> Pdf File | 上傳你的檔案。 |
| 裁紙刀 | 切紙機 | `Text Splitters` \> Recursive Character Text Splitter | 必裝！ 避免檔案太大噎死。 |

### 2. 組裝步驟 (資料流向)

這裡的接線邏輯是「把工具交給下一關」，請依序連接：

1. 裁切 (Splitter → Loader)：

2. 存檔 (Loader → Vector Store)：

3. 翻譯 (Embeddings → Vector Store)：

4. 檢索 (Vector Store → Chain)：

### 3. 常見問題 (Troubleshooting)

- Error 429 (Too Many Requests)：

* * *

## ▌其他參考資料

> 以下影片是 LangGraph 參考。

[![](https://img.youtube.com/vi/u4FHiY-wlA0/maxresdefault.jpg "Beginner Tutorial for Building Agent Teams in Flowise (2025)(Langgraph Framework with OpenAI LLM)") ](https://www.youtube.com/watch?v=u4FHiY-wlA0)