채팅플로우 만들기

Flowise에서 챗봇을 만드는 기본 단위는 Chatflow예요. Chatflow는 단일 에이전트나 챗봇, 간단한 LLM 플로우를 만들 때 쓰는 빌더로, 캔버스에 노드를 배치하고 연결해서 흐름을 구성해요.

출처: https://docs.flowiseai.com/using-flowise/chatflow

시작 노드부터

모든 플로우는 Start(시작) 노드에서 출발해요. 채팅의 첫 메시지 지점이자 흐름의 입력이 되는 곳이에요. 여기서 플로우 이름을 지정하고, 실행 방식을 고르면 준비돼요.

LLM 노드는 설정한 모델(예: OpenAI의 GPT-4o, Google의 Gemini)에 직접 요청을 보내는 노드예요.

Model: 사용할 AI 모델을 선택해요.
Messages: System, User, Assistant, Developer 역할 순서로 대화 입력을 구성해요. {{ variable }}로 동적 데이터를 넣을 수 있어요.
Memory: 켜면 현재 대화 스레드의 이력을 고려해 응답을 만들고, Memory Type·Window Size·Max Token Limit로 이력 관리 방식을 다듬어요.
JSON Structured Output: JSON 스키마에 맞춰 출력을 강제해 기계가 읽기 좋은 응답을 받을 수 있어요.

Chatflow에서는 Graph RAG, 리랭커(Reranker), 리트리버(Retriever) 같은 고급 기법을 조합할 수 있어요. 문서 소스를 넣고 벡터 스토어에 색인하면, LLM이 답변을 만들기 전에 관련 문서를 먼저 찾아 참고하게 됩니다.

플로우가 완성되면 그대로 실행하고, API로도 노출해서 외부 앱이 호출하게 만들 수 있어요. 호출 방식의 핵심은 다음 페이지에서 다뤄요.

플로우를 저장하고 실행 버튼을 누르면 채팅 창에서 바로 대화를 테스트할 수 있어요. 응답이 뜨는지, 도구가 제대로 불리는지, 메모리가 유지되는지를 한 번에 확인하고 다듬으면 돼요.