Installer Flowise sur Saplo : créer des agents et chatbots IA sans coder

La création de ton propre chatbot ou agent IA signifie généralement l'une de ces deux choses : soit tu écris des intégrations à l'API d'un modèle de langage à partir de zéro, soit tu paies un abonnement mensuel à une plateforme SaaS fermée, par laquelle toutes les données de tes clients transitent. Flowise est une troisième voie : un constructeur visuel open-source pour agents et chatbots IA, où tu combines un modèle LLM, tes propres outils (appels API, fonctions) et des bases de données vectorielles pour la recherche de documents (RAG) dans un graphe de nœuds que tu glisses-déposes. Tu peux ensuite exposer le flux fini en tant que point de terminaison API ou widget de chat à intégrer sur ton site. Dans ce tutoriel, nous allons te montrer comment installer Flowise sur Saplo.

Qu'est-ce que Flowise

Flowise fonctionne comme un canevas avec des nœuds : tu ajoutes un nœud de modèle linguistique (OpenAI, Anthropic, un modèle local via Ollama, et d'autres), tu y connectes des nœuds d'outils, par exemple un appel API externe ou ta propre fonction, et éventuellement une base vectorielle avec tes documents, pour que l'agent réponde en se basant sur les connaissances de l'entreprise et non seulement sur les connaissances générales du modèle. Tu relies le tout avec des flèches sans écrire de code d'intégration, tu testes dans le Panneau et tu publies le tout en tant que point d'accès API ou un widget de chat prêt à être intégré sur le site web d'un client. C'est un créneau différent de n8n, qui est un moteur d'automatisation général sans conception de logique d'agent en premier lieu, et différent d'Open WebUI, qui fournit uniquement l'interface de chat pour un modèle prêt à l'emploi, mais ne permet pas de construire ta propre logique d'agent avec des outils et de la mémoire. Tu trouveras également une description du service sur la page d'hébergement Flowise sur Saplo.

À qui s'adresse Flowise

• Agence ou développeur qui crée des fonctionnalités d'IA pour des clients - chatbot, assistant ou moteur de recherche de documents, sans écrire d'intégrations d'API de modèle à partir de zéro pour chaque projet.
• Entreprise qui souhaite son propre chatbot répondant à partir de documents d'entreprise - sans confier leur contenu à un outil SaaS externe, les données RAG restent sur ta Box.
• Toute personne qui teste et compare différents modèles LLM et outils au même endroit - avant de déployer une solution spécifique en production.

Exigences

Pour installer Flowise sur Saplo, tu as besoin :

• D'un Box avec Docker en cours d'exécution (le moteur l'active automatiquement lors de l'installation depuis le catalogue, l'imbrication dans le conteneur est requise, ce que Saplo propose par défaut),
• D'au moins 2 Go de RAM libre sur le Box et de 8 Go d'espace disque. L'image officielle de Flowise inclut Chromium pour les nœuds de scraping de pages et de fichiers PDF, elle est donc plus lourde qu'une application monoconteneur typique et ne tient pas avec le système d'exploitation du Box dans les plans S ou M. Le plan le moins cher qui peut le supporter est le Box M à 65 € par an,
• D'un domaine ou d'un sous-domaine *.saploapp.pl inclus dans le prix de chaque plan, où le panneau Flowise sera hébergé,
• De ta propre clé API pour un fournisseur de modèle linguistique (OpenAI, Anthropic ou autre), que tu fourniras uniquement lors de la création du flux dans le panneau, pas lors de l'installation.

Pour l'installation, tu n'as pas besoin de base de données externe. Flowise stocke par défaut les flux et les données de connexion dans un fichier SQLite local dans le volume de données du conteneur.

Installation étape par étape

1. Dans le Panneau Saplo, va dans le Catalogue d'applications et choisis Flowise (catégorie "Business").
2. Indique la Box M ou supérieure avec un minimum de 2 Go de RAM disponible, sur laquelle Flowise sera installé, ainsi que le domaine ou le sous-domaine sous lequel le Panneau fonctionnera.
3. Confirme l'installation. Le moteur installe un conteneur Docker avec l'image officielle flowiseai/flowise dans la version épinglée sur 3.1.3, l'expose uniquement sur le loopback de la Box et le connecte à nginx, qui le sert sous le domaine spécifié avec un SSL gratuit. Seul le port 443 est exposé à l'extérieur, pas le port brut du conteneur.
4. Le moteur attend que le conteneur démarre réellement et le vérifie après la fin de docker compose up, car le succès de la commande ne signifie pas que le processus à l'intérieur ne s'est pas crashé un instant plus tard.
5. Une fois l'installation terminée, le Panneau Flowise est disponible sous le domaine spécifié.

Première configuration

Flowise, tout comme n8n, dispose d'un système de compte intégré et ne génère pas automatiquement les informations de connexion lors de l'installation. Il te les demandera plutôt lors de ton premier accès au Panneau.

1. Rends-toi à l'adresse du domaine que tu as spécifié lors de l'installation.
2. Lors de ta première connexion, Flowise affichera l'écran de création de compte : saisis ton adresse e-mail et ton mot de passe. Flowise génère lui-même les secrets de session au premier démarrage et les enregistre dans le volume de données, de sorte que le redémarrage du conteneur ne déconnecte pas tous les utilisateurs.
3. Après t'être connecté, tu arrives sur la liste des flux. Clique sur Add New, puis choisis Chatflow pour un simple bot ou Agentflow pour un agent avec plusieurs étapes et outils.
4. Sur la toile vierge, ajoute un nœud de modèle de langage, par exemple ChatOpenAI ou ChatAnthropic, et connecte ta propre clé API au fournisseur choisi dans ses paramètres.
5. Tu peux optionnellement ajouter un nœud d'outil (appel à ta propre API, fonction) ou un nœud de base de données vectorielles avec tes documents, si tu veux que l'agent réponde en se basant sur les connaissances de l'entreprise (RAG).
6. Connecte les nœuds avec des flèches, teste le flux dans la fenêtre de chat sur le côté droit, et lorsqu'il fonctionne, publie-le comme endpoint API ou comme widget de chat à intégrer sur le site du client depuis l'onglet Embed.

Questions fréquentes

Flowise nécessite-t-il une base de données externe ? Non, par défaut, il stocke les flux et les comptes dans un fichier SQLite local, dans le volume de données du conteneur. Tu n'as pas besoin de créer une base de données séparée.

Quels modèles linguistiques puis-je utiliser ? N'importe quel fournisseur compatible avec les nœuds Flowise : OpenAI, Anthropic, ainsi que les modèles locaux via Ollama. Dans chaque cas, tu as besoin de ta propre clé API ou d'un modèle exécuté localement ; Flowise ne fournit pas les clés lui-même.

Pourquoi Flowise nécessite-t-il Box M et non Box S ? L'image Docker officielle inclut Chromium pour les nœuds de scraping de pages et de fichiers PDF. Elle est donc beaucoup plus volumineuse qu'une application typique à conteneur unique et nécessite plus de RAM que ce que le plan Box S peut offrir, en tenant compte du système d'exploitation du Box.

En quoi Flowise diffère-t-il de n8n, disponible dans le catalogue Saplo ? n8n est un moteur d'automatisation général où la logique de l'agent IA est une possibilité, pas un point de départ. Flowise est conçu dès le premier nœud autour d'un modèle LLM, d'outils et de bases vectorielles. Il est donc plus adapté si tu construis spécifiquement un agent ou un chatbot, plutôt qu'un flux d'intégration général entre applications.

Les données dans Flowise sont-elles sauvegardées automatiquement ? Cela dépend du plan Box acheté. La sauvegarde fonctionne au niveau de l'ensemble du Box, tout comme pour les autres applications du catalogue. Ce n'est pas une fonctionnalité distincte de Flowise lui-même.

Si tu as des questions lors de l'installation de Flowise sur ton propre Box, ou lors de la création de ton premier agent ou chatbot IA, écris-nous, nous t'aiderons avec la première configuration. Une description des plans et des tarifs d'hébergement est disponible sur la page Flowise sur Saplo.