Cómo instalar Flowise en Saplo: creador visual de agentes y chatbots de IA sin código

Crear tu propio chatbot o agente de IA suele significar una de dos cosas: o escribir integraciones desde cero con la API de un modelo de lenguaje, o una suscripción de pago a una plataforma SaaS cerrada a través de la cual pasan todos los datos del cliente. Flowise es una tercera vía: un creador visual de código abierto para agentes y chatbots de IA, donde puedes conectar un modelo LLM, tus propias herramientas (llamadas a la API, funciones) y bases de datos vectoriales para la búsqueda de documentos (RAG) en un grafo de nodos que arrastras con el ratón, y luego exponer el flujo resultante como un endpoint de API o un widget de chat para incrustar en tu sitio web. En este tutorial, te mostraremos cómo configurar Flowise en Saplo.

¿Qué es Flowise?

Flowise funciona como un lienzo con nodos: añades un nodo de modelo de lenguaje (OpenAI, Anthropic, un modelo local a través de Ollama y otros), le conectas nodos de herramientas, por ejemplo, una llamada a una API externa o tu propia función, y opcionalmente una base de datos vectorial con tus documentos para que el agente responda basándose en el conocimiento de la empresa, y no solo en el conocimiento general del modelo. Todo lo conectas con flechas sin escribir código de integración, lo pruebas en el panel y lo publicas como un endpoint de API o un widget de chat listo para incrustar en la página del cliente. Es un nicho diferente al de n8n, que es un motor de automatización general sin diseñar primero la lógica del agente, y diferente al de Open WebUI, que ofrece solo una interfaz de chat para un modelo ya hecho, pero no permite construir tu propia lógica de agente con herramientas y memoria. También puedes encontrar una descripción del servicio en la página de hosting de Flowise en Saplo.

Para quién es Flowise

• Una agencia o desarrollador que construye funcionalidades de IA para clientes - un chatbot, asistente o motor de búsqueda de documentos, sin escribir integraciones con la API del modelo desde cero para cada proyecto.
• Una empresa que quiere su propio chatbot que responda basándose en documentos de la empresa - sin entregar su contenido a una herramienta SaaS externa, los datos RAG permanecen en tu Box.
• Cualquiera que pruebe y compare diferentes modelos LLM y herramientas en un solo lugar - antes de implementar una solución específica en producción.

Requisitos

Para instalar Flowise en Saplo, necesitas:

• Un Box con Docker en funcionamiento (el motor lo inicia automáticamente al instalar desde el catálogo; se requiere anidamiento en el contenedor, lo cual Saplo tiene por defecto),
• Un mínimo de 2 GB de RAM libre en el Box y 8 GB de espacio en disco. La imagen oficial de Flowise incluye Chromium para los nodos que extraen información de páginas y archivos PDF, por lo que es más pesada que una aplicación típica de un solo contenedor y no cabe, junto con el sistema operativo de Box, en los planes S o M. El plan más económico que puede soportarlo es Box M por 65 € al año,
• Un dominio o subdominio *.saploapp.pl incluido en el precio de cada plan, donde se alojará el panel de Flowise,
• Tu propia clave API para el proveedor del modelo de lenguaje (OpenAI, Anthropic u otro), que proporcionarás al construir el flujo en el panel, no durante la instalación.

Para la instalación no necesitas ninguna base de datos externa. Flowise guarda por defecto los flujos y los datos de inicio de sesión en un archivo SQLite local en el volumen de datos del contenedor.

Instalación paso a paso

1. En el panel de Saplo, ve a Catálogo de aplicaciones y selecciona Flowise (categoría "Negocios").
2. Indica en qué Box (Box M o superior, con un mínimo de 2 GB de RAM libre) quieres instalar Flowise y el dominio o subdominio bajo el que funcionará el panel.
3. Confirma la instalación. El motor crea un contenedor Docker con la imagen oficial flowiseai/flowise en la versión fijada en 3.1.3, lo expone exclusivamente en el loopback del Box y lo conecta a nginx, que lo sirve bajo el dominio especificado con SSL gratuito. Solo se expone el puerto 443 al exterior, no el puerto sin procesar del contenedor.
4. El motor espera a que el contenedor arranque realmente y lo comprueba después de la finalización de docker compose up, porque el éxito del comando en sí no significa que el proceso interno no haya fallado un momento después.
5. Una vez finalizada la instalación, el panel de Flowise estará disponible bajo el dominio especificado.

Primera configuración

Flowise, al igual que n8n, tiene un sistema de cuentas integrado y no genera automáticamente los datos de acceso durante la instalación, sino que los solicita la primera vez que accedes al panel.

1. Accede a la dirección del dominio que indicaste durante la instalación.
2. La primera vez que accedas, Flowise te mostrará la pantalla de creación de cuenta: introduce tu dirección de correo electrónico y contraseña. Flowise genera las claves de sesión por sí mismo en el primer inicio y las guarda en el volumen de datos, por lo que reiniciar el contenedor no cierra la sesión de todos los usuarios.
3. Una vez iniciada la sesión, accederás a la lista de flujos. Haz clic en Add New, selecciona Chatflow para un bot simple o Agentflow para un agente con múltiples pasos y herramientas.
4. En el lienzo en blanco, añade un nodo de modelo de lenguaje, por ejemplo, ChatOpenAI o ChatAnthropic, y conecta tu propia clave API del proveedor seleccionado en su configuración.
5. Opcionalmente, añade un nodo de herramienta (llamada a tu propia API, función) o un nodo de base de datos vectorial con tus documentos, si quieres que el agente responda basándose en el conocimiento de la empresa (RAG).
6. Conecta los nodos con flechas, prueba el flujo en la ventana de chat de la derecha y, cuando funcione, publícalo como un endpoint de API o un widget de chat para incrustar en la página del cliente desde la pestaña Embed.

Preguntas frecuentes

¿Flowise requiere una base de datos externa? No, por defecto almacena los flujos y las cuentas en un archivo SQLite local dentro del volumen de datos del contenedor. No necesitas configurar una base de datos separada.

¿Qué modelos de lenguaje puedo usar? Cualquier proveedor compatible con los nodos de Flowise: OpenAI, Anthropic, así como modelos locales a través de Ollama. En cada caso, necesitarás tu propia clave API o un modelo ejecutado localmente, Flowise no proporciona las claves por sí mismo.

¿Por qué Flowise requiere Box M y no Box S? La imagen oficial de Docker incluye Chromium para los nodos que extraen información de páginas y archivos PDF, lo que la hace significativamente más grande que una aplicación típica de un solo contenedor y, por sí misma, necesita más RAM de la que el plan Box S puede alojar junto con el sistema operativo de Box.

¿En qué se diferencia Flowise de n8n, disponible en el catálogo de Saplo? n8n es un motor de automatización general, donde la lógica del agente de IA es una de las posibilidades, no el punto de partida. Flowise se diseña desde el primer nodo en torno a un modelo LLM, herramientas y bases de datos vectoriales, por lo que se adapta mejor si estás construyendo específicamente un agente o un chatbot, y no un flujo de integración general entre aplicaciones.

¿Los datos en Flowise se copian automáticamente? Depende del plan de Box contratado, la copia de seguridad funciona a nivel de todo el Box, al igual que con otras aplicaciones del catálogo, no es una función separada de Flowise en sí mismo.

Si tienes preguntas al configurar Flowise en tu propio Box o al construir tu primer agente o chatbot de IA, escríbenos, te ayudaremos con la configuración inicial. Puedes encontrar la descripción de los planes y la lista de precios de hosting en la página de Flowise en Saplo.