Mit Flowise erstellen Teams KI-Workflows und Chatbots per Drag-and-drop im Browser. Das Tool verbindet Bausteine wie LLMs, Prompts, Tools, Vektordatenbanken und externe APIs zu nachvollziehbaren Flows. Unternehmen können eigene Daten einbinden, Retrieval-gestützte Antworten (RAG) umsetzen und Abläufe testen sowie versionieren. Dabei bietet Flowise volle Flexibilität beim Deployment: Es kann entweder als SaaS-Lösung (Flowise Cloud) genutzt oder für maximale Datenkontrolle selbst gehostet (Self-Hosting) werden.
Vor- und Nachteile
Vorteile
- Kostenkontrolle bei Open Source
- Automatischer API-Endpunkt
- Datenhoheit bei Self-Hosting
Nachteile
- Trotz „No-Code“ Oberfläche erfordert es Verständnis von KI-Konzepten
- Priority Support erst ab Pro-Plan
Funktionen
- Visueller Canvas: Drag-and-Drop-Editor zum Verbinden von LLMs, Prompts, Memory und Tools.
- LangChain Integration: Direkter Zugriff auf die mächtigen Komponenten von LangChain (Chains, Agents, Tools).
- RAG (Retrieval Augmented Generation): Einfache Einbindung eigener Dokumente (PDF, TXT, JSON) über Vektor-Datenbanken (z. B. Pinecone, ChromaDB).
- API-Bereitstellung: Jeder erstellte Flow wird automatisch als API-Endpunkt bereitgestellt, um ihn in Webseiten oder Apps zu integrieren.
- Marktplatz: Vorgefertigte Templates für gängige Anwendungsfälle (z. B. Chat with PDF, Web Scraper).
- Agenten-Unterstützung: Bau von autonomen Agenten, die Tools (wie Google Search, Calculator) nutzen können.
Setup
Sprache
Datenschutz
Unsere Bewertung
Produktivität
Der visuelle Baukasten beschleunigt die Entwicklung von KI-Lösungen, da er aufwendige Programmierung durch logische Verknüpfungen ersetzt. Wer jedoch kein technisches Vorwissen mitbringt, muss zunächst Zeit in die Einarbeitung investieren, bevor sich die Automatisierung im Arbeitsalltag auszahlt.
Benutzerfreundlichkeit
Während die Cloud-Version den Einstieg erleichtert, erfordert der On-Premises-Betrieb inklusive Datenanbindung fundierte IT-Expertise. Für Unternehmen ohne Fachpersonal bleiben so besonders die lokale Einrichtung und die laufende Wartung eine hohe Hürde.
Kundensupport
Hilfe erfolgt primär durch die englischsprachige Community. Der englischsprachige Priority Support wird ab dem Pro-Plan angeboten.
Einsatzbereiche
- Wissensmanagement: Flowise verknüpft interne Dokumente mit Sprachmodellen. Du baust damit eigene Suchassistenten für dein Team. Diese Assistenten beantworten Fragen direkt aus hochgeladenen Handbüchern oder Richtlinien. Die Originaldokumente dienen dabei als feste Grundlage für jede Antwort. Bei sensiblen Firmendaten stellst du vorab die DSGVO-konforme Verarbeitung sicher.
- Kundenservice: Das Tool dient als Basis für maßgeschneiderte Chatbots. Du fütterst diese Bots mit euren bestehenden FAQ-Listen oder Produktdatenbanken. Die digitalen Helfer beantworten anschließend wiederkehrende Kundenanfragen selbstständig. Vor der Liveschaltung definierst du klare Leitplanken für die Antworten. Mitarbeiter übernehmen bei komplexen Anliegen weiterhin die Steuerung.
- Datenverarbeitung: In der täglichen Verwaltung fallen viele unstrukturierte Informationen an. Du nutzt die Plattform, um gezielt Daten aus E-Mails, Rechnungen oder Formularen auszulesen. Die Sprachmodelle extrahieren vorgegebene Werte und übergeben diese strukturiert an nachgelagerte Systeme. Dieser automatisierte Schritt reduziert die manuelle Abtipparbeit. Ein Mensch kontrolliert bei fachlich wichtigen Werten abschließend das Ergebnis.
- Assistenzsysteme: Für verschiedene Abteilungen erstellst du spezifische Text- und Arbeitsassistenten. Ein Assistent unterstützt beispielsweise den Vertrieb bei der Formulierung von Angeboten nach festen Vorgaben. Ein anderer fasst lange Besprechungsprotokolle für das Management zusammen. Du legst die genauen Rollen und Anweisungen im visuellen Editor der Software fest. Die fertigen Ergebnisse durchlaufen vor der Verwendung immer eine interne Freigabe.
Screenshots
Preis
Für kleine und mittlere Unternehmen ist Flowise preislich attraktiv, weil bereits der Starter‑Plan (ca. $35/Monat) produktive Umfänge (unlimitierte Flows, 10.000 Predictions, 1 GB Storage) abdeckt, während der Pro‑Plan (ca. $65/Monat zzgl. $15/User) vor allem dann Sinn ergibt, wenn Team‑Governance (Rollen, Workspaces) und deutlich mehr Volumen (50.000 Predictions, 10 GB) benötigt werden. Gleichzeitig sollten Cloud-Nutzer wegen primär US‑Hosting und englischem Support/Interface Datenschutz- und Betriebsanforderungen prüfen, während Self‑Hosting (0 € Lizenz, nur Serverkosten) oft die DSGVO‑nahe Alternative ist—zusätzlich fallen die LLM‑API‑Kosten immer separat an.
Unser Fazit
Flowise richtet sich sichtbar an Teams, die KI nicht nur nutzen, sondern aktiv gestalten möchten. Die Kombination aus visueller Entwicklung und technischer Offenheit schafft ein hohes Maß an Flexibilität, verlangt aber auch entsprechende Kompetenzen. KI dient hier als frei orchestrierbarer Baustein für individuelle Agenten- und LLM-Workflows. Damit positioniert sich Flowise klar zwischen No-Code-Komfort und Entwicklerfreiheit – ein spannender Mittelweg für ambitionierte Organisationen.
Häufige Fragen
Grundsätzliches technisches Verständnis (wie APIs funktionieren) ist sehr hilfreich, aber man muss keinen Code schreiben, um funktionierende Bots zu bauen.
Da Flowise als Open-Source-Software verfügbar ist, lässt es sich per Docker auf einem eigenen Server betreiben. Der Betrieb auf eigener Infrastruktur sorgt für volle Kontrolle über Daten und Zugriffe. Externe Cloud-Dienste sind nicht zwingend erforderlich. Damit eignet sich der Ansatz besonders für Organisationen mit klaren Vorgaben zu Datenschutz und Datenhoheit.
Flowise ist nicht an ein einzelnes Sprachmodell gebunden. Unterschiedliche Anbieter lassen sich anbinden. Dazu zählen OpenAI, Anthropic mit Claude oder Google mit Gemini. Auch lokal betriebene Open-Source-Modelle sind möglich, etwa über Ollama.
Flowise stellt im Kern das technische Baugerüst bereit. Die eigentliche Text- oder Antwortgenerierung erfolgt über angebundene Modelle externer Anbieter.
Flowise bietet verschiedene „Memory“-Bausteine (z. B. Zep, Redis oder In-Memory), damit der Bot den Kontext einer Konversation behält.
Flowise ist technisch auf Node.js und JavaScript aufgebaut. Für Teams, die ausschließlich mit Python arbeiten, kann das ein Nachteil sein. In solchen Fällen bietet sich mit LangFlow eine Alternative an, die stärker im Python-Umfeld verankert ist.
Ja, es gibt spezielle „Document Loaders“ wie Cheerio Web Scraper, die Webseiteninhalte auslesen und für den Chatbot nutzbar machen können.
Flowise kann lokal oder on-premise betrieben werden, was hohen Datenschutzanforderungen entspricht, da sensible Daten nicht in die Cloud wandern müssen. Allerdings fehlen eingebaute Compliance-Features wie SOC 2 oder HIPAA, weshalb Unternehmen oft zusätzliche Sicherheitsmaßnahmen einplanen müssen.
Bei hohem Traffic erfordert Flowise zusätzliche Hosting- und Monitoring-Aufwände, da es primär für Prototyping ausgelegt ist. Unternehmen mit Engineering-Ressourcen können es skalieren, stoßen aber an Grenzen bei verteilten, produktionsreifen Setups ohne integrierte CI/CD.
Durch APIs und Datenbank-Integrationen lässt sich Flowise mit externen Diensten verbinden, etwa für automatisierte Datenverarbeitung. Für umfassendere Verbindungen zu Hunderten von SaaS-Apps sind oft Ergänzungstools wie n8n nötig.
Flowise fokussiert auf AI-spezifische Agenten mit Memory und RAG, während n8n breitere Automatisierungen mit Hunderten Integrationen übernimmt. Viele Teams kombinieren beide: Flowise für KI-Logik, n8n für Systemverknüpfungen.
Ja, Flowise unterstützt ReAct-Agenten, die je nach Anfrage Tools wie Google-Suche via Serper oder Calculator wählen. Das führt zu faktengestützten Antworten, etwa bei der Extraktion aktueller Angebote aus Suchergebnissen.
