Flowise RAG 빌더를 써보니, 진입 장벽은 어느 정도였나?
RAG(검색 강화 생성) 기술은 챗봇, 검색 엔진 등에서 널리 쓰이고 있습니다.
하지만 직접 구축하려면 LLM 연동, 벡터 DB 설정, API 설계 등 복잡한 과정이 필요합니다.
Flowise는 이런 과정을 시각적이고 로우코드 방식으로 단순화했다고 하는데,
실제로 사용해 본 결과 얼마나 쉽게 접근할 수 있었는지 정리했습니다.
설치부터 실행까지, 정말 몇 분이면 충분하다
Flowise는 로컬에 Node.js 환경만 있으면 바로 실행할 수 있습니다.
GitHub에서 클론 후 npm install과 npm run dev를 실행하면
바로 브라우저에서 UI가 열립니다.
기본 포트는 3000번이며 별도의 서버 설정이 필요 없습니다.
| 항목 | 세부 내용 |
| 설치 방식 | Node.js 기반 CLI |
| 실행 시간 | 평균 2~3분 |
| 초기 설정 난이도 | 매우 낮음 |
노드 기반 플로우 구성, 진입 장벽을 크게 낮췄다
Flowise의 핵심은 시각적인 노드 구성입니다.
LLM, 벡터 DB, 프롬프트 템플릿, 입력 박스를 각각 노드로 두고
드래그 앤 드롭으로 연결하는 방식이 직관적입니다.
프로그래밍 지식 없이도 흐름을 이해하고 만들 수 있어
비개발자도 쉽게 사용할 수 있습니다.
| 구성 요소 | 설명 |
| LLM 노드 | OpenAI, Azure, HuggingFace 등 연동 가능 |
| DB 노드 | Pinecone, Chroma 등 지원 |
| 템플릿 노드 | 프롬프트 템플릿 설정 |
LLM 연동은 API 키 입력만으로 충분
LLM 연결은 매우 간단했습니다.
API 키만 넣으면 OpenAI, Azure OpenAI,
HuggingFace Inference API 등과 바로 연결됩니다.
모델 선택, 온도 설정, 토큰 제한도 UI에서 모두 조절 가능합니다.
벡터 DB 연결도 시각화되어 매우 직관적
Pinecone, Chroma, Weaviate 같은 벡터 DB를
각 노드로 추가하고 연결하면 문서 임베딩이 자동으로 처리됩니다.
문서 업로드 → 텍스트 분할 → 임베딩 → DB 저장
과정이 시각적으로 보여져 전체 흐름을 쉽게 파악할 수 있었습니다.
로컬 PDF와 텍스트 문서 업로드도 간단
Flowise는 자체 파일 업로드 기능을 제공합니다.
PDF나 텍스트 파일을 올리면 자동으로 분할 및 임베딩되어
연결된 벡터 DB에 저장됩니다.
프론트엔드에서 바로 결과 확인도 가능했습니다.
프롬프트 템플릿 설정도 유연하게 가능
Prompt Template 노드에서 RAG 결과를 어떻게 보여줄지
직접 지정할 수 있습니다.
예를 들어 "너는 여행 가이드야. 다음 질문에 맞춰 설명해줘."
같은 지시문 기반 템플릿도 가능하며, 여러 노드를 연결해
복잡한 흐름도 구성할 수 있습니다.
완성된 RAG 플로우는 API로 바로 배포 가능
작성한 플로우는 저장과 동시에 API 엔드포인트로 배포됩니다.
URL을 복사해 웹이나 앱에 쉽게 연동할 수 있으며,
Webhook 처리, JSON 응답 수정도 일부 지원됩니다.
별도 서버 없이 빠르게 프로토타입을 만들 수 있어 유용했습니다.