这几年，AI 确实太火了，各种大模型层出不穷，很多个人或者企业也想赶紧把这些酷炫的 AI 能力用到自己的业务里。但是，直接对接大模型、管理知识、搭建应用流程，这些事儿说起来容易做起来难。
如果有现成的工具能够帮助我们做这些事情，那就可以节省很多成本，提升开发效率。今天分享的国产开源项目 AIFlowy ，就是一个这样的工具，目前已经是码云 GVP 项目了。
AIFlowy 是个啥？
你可以把 AIFlowy 理解成一个一站式的、企业级的 AI 应用开发平台。它基于 Java 开发的，致力于给国内的开发者和企业提供一套高效的 AI 工具/能力。
根据官方介绍：这个工具对标像字节的 Coze、腾讯的元器、还有 dify 这些优秀的产品，但更聚焦国内企业（toB）场景下的深度应用和实际落地。
不过，我个人觉得这个工具暂时可能还和 Dify 这类优秀的工具相提并论，不论是稳定性、功能性、生态建设还是其他方面。我推荐分享这个项目，主要还是因为它是基于 Java 开发，加上是国产开源项目，想要无偿支持一下。
AIFlowy 能做什么？
AIFlowy 的核心功能主要围绕着构建智能应用展开，主要有这么几大块：
Bot (智能对话机器人)
Bot 是 AIFlowy 平台的核心组件之一，你可以把它看作一个可以和你用自然语言对话的智能机器人。通过给 Bot 配置上强大的大语言模型（比如文心一言、通义千问、ChatGLM 等），再结合你自己的业务知识和需求进行定制，它就能帮你自动处理各种咨询、提供信息、甚至执行一些简单的任务。
Bot 的核心能力有啥？
多模态交互：虽然“多模态”是个大趋势，但目前 AIFlowy 的 Bot 主要还是支持文本消息的交互。你可以通过打字和它聊天。 技能扩展 (插件) ：单靠大模型可能还不够，有时候 Bot 需要查查天气、调个内部接口、或者操作一下其他系统。这时候，“插件”就派上用场了！通过插件，Bot 可以轻松连接外部系统，获取实时信息，或者执行特定操作，能力瞬间升级！ 记忆能力 (上下文保持) ：AIFlowy 的 Bot 支持多轮对话上下文保持，也就是说，它能记住你们之前的聊天内容，让对话更连贯、更智能。
怎么快速上手创建一个 Bot？
第一步：创建 Bot。 在 AIFlowy 平台点一下，给你的 Bot 起个名，一个 Bot 的雏形就有了。
第二步：配置大模型。 Bot 的“大脑”得选一个吧？你需要先在平台里添加并配置好你想用的大模型服务（比如填上你的 API Key 啥的）。
特别注意： 在配置大模型的时候，记得要勾选上“对话模型”这个选项，这样你的 Bot 才能在选择大模型的时候看到它。
第三步：运行 Bot！ 配置好了，就可以让你的 Bot 跑起来，开始和它聊天互动啦！
插件 (工具集)
插件是 AIFlowy 里一个非常重要的概念，你可以把它想象成一个工具箱，里面装着各种各样的“工具”（也就是能力）。一个插件里可以包含一个或多个这样的工具。
插件有啥用？
通过插件，你可以极大地扩展 AIFlowy 的核心功能。比如说：
前面提到的 Bot，就可以挂载各种插件，让它具备查询天气、翻译文本、调用公司内部 API 等各种额外能力。 后面会讲到的 工作流 (Workflow)，也可以通过插件节点来调用外部服务或执行特定任务，让整个自动化流程更强大。
插件都有哪些类型？
HTTP 插件： 这个最常见！顾名思义，就是通过调用外部的 HTTP API 来获取信息或执行操作。比如，你想让 AIFlowy 获取最新的新闻，就可以配一个调用新闻 API 的 HTTP 插件。 本地插件： 这类插件通常是直接在 AIFlowy 平台内部实现的一些特定功能，不需要调用外部 API。
知识库 (Knowledge Base)
知识库是 AIFlowy 平台的另一个核心大杀器！简单说，它就是用来存储和管理你企业内部的各种数据和文档的地方，比如公司产品手册、常见问题解答（FAQ）、标准操作指南（SOP）等等。
知识库最大的价值是什么？——让大模型回答更精准，更懂你的业务！ 这就是现在很火的 RAG (Retrieval Augmented Generation，检索增强生成) 技术的应用。
AIFlowy 的知识库功能非常友好，它把 RAG 管道的每个阶段都可视化了，你可以轻松地上传、管理和维护你团队的知识。
它是怎么工作的？
知识导入与处理： 你可以把各种格式的文档（文本、PDF、Word、Markdown、Excel 等）上传到知识库里。AIFlowy 会把这些文档处理成大模型能够理解和查询的结构化数据（通常是向量化）。
实时更新： 和大模型预训练的静态数据不一样，知识库里的内容是可以实时更新的。这样就能保证你的 AI 应用总能拿到最新的信息，避免因为数据过时闹笑话。
智能检索与回答增强： 当用户向你的 AI 应用（比如 Bot）提问时，大模型会先根据关键词在你的知识库里进行搜索。知识库会返回相关性最高的内容片段，作为“参考资料”提供给大模型。大模型再结合这些“参考资料”和它自身的知识，就能生成更准确、更贴合你业务场景的回答了。
怎么管理知识库里的知识？
AIFlowy 提供了方便的管理界面，你可以：
预览已经向量化（处理好）的知识内容。 修改或删除知识库里的条目。 当你修改了知识库内容后，系统会自动重新进行向量化处理，确保知识的最新有效。
工作流 (Workflow)
在 AIFlowy 里，工作流（Workflow） 是一个非常核心的概念，它能帮你把一系列的操作步骤串联起来，形成一个完整的、自动化的处理流程。
你可以把它想象成一个可视化的流程设计器，通过拖拽和配置，就能定义好任务的执行顺序和逻辑。这对于处理数据、调度任务、响应事件等各种复杂场景都非常有用。
怎么创建一个工作流？（以获取 IP 信息为例）
新增工作流： 点击“新增”按钮，输入工作流的名称等信息。
进入设计页面： 找到你刚创建的工作流，点击“设计”按钮，就进入了可视化的流程设计画布。
基本规则： 一个有意义的工作流，至少需要一个开始节点、一个结束节点，以及至少一个中间处理节点。
搭建流程：
添加开始节点： 从左边的节点列表里拖一个“开始节点”到画布上，并配置它需要的输入参数（比如，我们这个例子里，输入参数是 ip）。
添加中间节点（HTTP 节点）： 拖一个“HTTP 节点”（或者“插件节点”）到画布上，把它和“开始节点”连起来。然后配置这个 HTTP 节点的参数，比如请求的 URL（可以引用上一个节点的输出变量，比如 {{ip}}）、请求方法等。
小技巧： 在工作流里，你可以用 {{变量名}} 的方式来引用之前节点定义的变量或输出。
添加结束节点： 拖一个“结束节点”到画布上，把它和“HTTP 节点”连起来。并配置它的输出，比如把 HTTP 节点返回结果中的 data 部分作为整个工作流的最终输出。
保存工作流： 设计好了，别忘了点击右上角的“保存按钮”或者按 Ctrl + S 保存。
工作流还能干啥？
试运行： 设计好的工作流，可以直接在平台上点击“试运行”，输入参数，看看它跑得对不对。
导入/导出： 你可以把你设计好的工作流导出成一个 JSON 文件，方便分享给别人，或者备份。同样，也可以导入别人分享给你的工作流 JSON 文件。
独立页面运行： 每个工作流还可以生成一个独立的运行页面，方便直接调用。
总结一下
AIFlowy 通过 Bot 提供了智能对话能力，通过插件实现了灵活的功能扩展，通过知识库让 AI 更懂你的业务，再通过工作流把这一切自动化地串联起来。
如果你是 Java 开发者，或者你的企业正在寻求一个开源、可控、能够深度定制的 AI 应用构建方案，特别是针对国内的 ToB 场景，那么 AIFlowy 可以关注留意一波！
需要注意的是，AIFlowy 采用 Apache-2.0 开源协议，在满足附加协议（如不删除、修改或隐藏产品的 LOGO）情况下可以商用。另外，AIFlowy 有商业版本，功能更强大， 但价格有点小贵。
