Como instalar o Flowise no Saplo: criador visual de agentes e chatbots de IA sem código

Criar o teu próprio chatbot ou agente de IA significa, normalmente, uma de duas coisas: ou escrever integrações com a API de um modelo de linguagem do zero, ou pagar uma subscrição numa plataforma SaaS fechada, através da qual passam todos os dados do cliente. O Flowise é um terceiro caminho: um construtor visual e aberto de agentes e chatbots de IA, onde o modelo LLM, as tuas próprias ferramentas (chamadas de API, funções) e bases de dados vetoriais para pesquisa de documentos (RAG) são combinados num gráfico de nós arrastados com o rato, e o fluxo pronto é exposto como um endpoint de API ou um widget de chat para incorporar numa página. Neste guia, vamos mostrar-te como instalar o Flowise no Saplo.

O que é o Flowise

O Flowise funciona como uma tela com nós: adicionas um nó de modelo de linguagem (OpenAI, Anthropic, modelo local via Ollama e outros), ligas-lhe nós de ferramentas, como uma chamada de API externa ou a tua própria função, e opcionalmente uma base de dados vetorial com os teus documentos, para que o agente responda com base no conhecimento da empresa, e não apenas no conhecimento geral do modelo. Ligas tudo com setas, sem escrever código de integração, testas no painel e publicas como um endpoint de API ou um widget de chat pronto a colar no site do cliente. É um nicho diferente do n8n, que é um motor de automação geral sem o objetivo principal de projetar a lógica do agente, e diferente do Open WebUI, que oferece apenas a interface de chat para um modelo pronto, mas não permite construir a tua própria lógica de agente com ferramentas e memória. A descrição do serviço também pode ser encontrada na página de alojamento do Flowise na Saplo.

Para quem é o Flowise

• Agência ou programador que constrói funcionalidades de IA para clientes - um chatbot, assistente ou motor de pesquisa de documentos, sem ter de escrever integrações de API de modelo do zero para cada projeto.
• Empresa que pretende ter o seu próprio chatbot que responde com base em documentos empresariais - sem ceder o seu conteúdo a uma ferramenta SaaS externa, os dados RAG ficam na tua Box.
• Qualquer pessoa que teste e compare diferentes modelos e ferramentas LLM num só lugar - antes de implementar uma solução específica em produção.

Requisitos

Para instalares o Flowise na Saplo, precisas de:

• Uma Box com o Docker em execução (o motor ativa-o automaticamente ao instalar a partir do catálogo, sendo necessário o aninhamento no contentor, o que a Saplo tem por predefinição).
• Um mínimo de 2 GB de RAM livre na Box e 8 GB de espaço em disco. A imagem oficial do Flowise inclui o Chromium para os nós que raspam páginas e ficheiros PDF, sendo mais pesada do que uma aplicação típica de contentor único, e não cabe juntamente com o sistema operativo da Box nos planos S nem M. O plano mais económico que suporta isto é a Box M por 63 € anuais.
• Um domínio ou subdomínio *.saploapp.pl incluído em cada plano, onde o painel do Flowise será instalado.
• A tua própria chave de API para o fornecedor do modelo de linguagem (OpenAI, Anthropic ou outro), que fornecerás apenas ao construir o fluxo no painel, não durante a instalação.

Para a instalação, não precisas de nenhuma base de dados externa. O Flowise armazena, por predefinição, os fluxos e os dados de início de sessão num ficheiro SQLite local no volume de dados do contentor.

Instalação passo a passo

1. No Painel Saplo, acede ao Catálogo de aplicações e seleciona Flowise (categoria "Negócios").
2. Indica a Box M ou superior com um mínimo de 2 GB de RAM livre, onde o Flowise será instalado, e o domínio ou subdomínio sob o qual o painel irá funcionar.
3. Confirma a instalação. O motor implementa um contentor Docker com a imagem oficial flowiseai/flowise na versão fixada em 3.1.3, expõe-o apenas para o loopback da Box e conecta-o ao nginx, que o serve sob o domínio especificado com SSL gratuito. Apenas a porta 443 é exposta externamente, não a porta bruta do contentor.
4. O motor aguarda que o contentor inicie efetivamente e verifica isso após a conclusão de docker compose up, pois o sucesso do comando em si não significa que o processo interno não tenha falhado um momento depois.
5. Após a conclusão da instalação, o painel Flowise está disponível sob o domínio especificado.

Primeira configuração

O Flowise, assim como o n8n, tem um sistema de contas integrado e não gera dados de acesso automaticamente na instalação, mas pede-os na primeira vez que acedes ao painel.

1. Acede ao endereço de domínio que indicaste na instalação.
2. No primeiro acesso, o Flowise mostrará o ecrã de criação de conta: introduz o endereço de e-mail e a palavra-passe. As chaves secretas de sessão são geradas pelo Flowise na primeira inicialização e guardadas no volume de dados, por isso, o reinício do contentor não desconecta todos os utilizadores.
3. Após o login, acedes à lista de fluxos. Clica em Add New, escolhe Chatflow para um bot simples ou Agentflow para um agente com múltiplos passos e ferramentas.
4. No painel em branco, adiciona um nó de modelo de linguagem, por exemplo, ChatOpenAI ou ChatAnthropic, e configura as suas definições com a tua própria chave API para o fornecedor selecionado.
5. Opcionalmente, adiciona um nó de ferramenta (invocação da tua própria API, função) ou um nó de base de dados vetorial com os teus documentos, se quiseres que o agente responda com base no conhecimento da empresa (RAG).
6. Conecta os nós com setas, testa o fluxo na janela de chat do lado direito e, quando funcionar, publica-o como um endpoint API ou um widget de chat para incorporar na página do cliente a partir do separador Embed.

Perguntas Frequentes

O Flowise requer uma base de dados externa? Não, por padrão, ele armazena fluxos e contas num arquivo SQLite local no volume de dados do container. Não precisas de configurar uma base de dados separada.

Que modelos de linguagem posso usar? Qualquer fornecedor compatível com os nós do Flowise: OpenAI, Anthropic, e também modelos locais através do Ollama. Em cada caso, precisas da tua própria chave de API ou de um modelo localmente em execução; o Flowise não fornece chaves por si só.

Porque é que o Flowise requer um Box M e não um Box S? A imagem oficial do Docker inclui o Chromium para os nós que fazem scraping de páginas e arquivos PDF, tornando-a significativamente maior do que uma aplicação típica de um único container, e requer mais RAM do que o plano Box S, juntamente com o sistema operativo do Box, consegue comportar.

Como é que o Flowise difere do n8n disponível no Catálogo de Aplicações da Saplo? n8n é um motor de automação geral, onde a lógica de um agente de IA é uma das possibilidades, e não o ponto de partida. O Flowise é projetado desde o primeiro nó em torno de modelos LLM, ferramentas e bases de dados vetoriais, por isso é mais adequado quando estás a construir especificamente um agente ou chatbot, e não um fluxo de integração geral entre aplicações.

Os dados no Flowise são automaticamente copiados? Isso depende do plano Box que compraste. O backup funciona ao nível de todo o Box, assim como com outras aplicações do catálogo, não é uma função separada do próprio Flowise.

Se tiveres perguntas ao configurar o Flowise no teu próprio Box ou ao construir o teu primeiro agente ou chatbot de IA, escreve-nos, nós ajudaremos com a configuração inicial. Encontra a descrição dos planos e a tabela de preços de hosting na página do Flowise na Saplo.