{"type":"video","version":"1.0","html":"<iframe src=\"https://www.loom.com/embed/92079d2b972942d7a5d3cbd756acb166\" frameborder=\"0\" width=\"1664\" height=\"1248\" webkitallowfullscreen mozallowfullscreen allowfullscreen></iframe>","height":1248,"width":1664,"provider_name":"Loom","provider_url":"https://www.loom.com","thumbnail_height":1248,"thumbnail_width":1664,"thumbnail_url":"https://cdn.loom.com/sessions/thumbnails/92079d2b972942d7a5d3cbd756acb166-073a88dcc678724a.gif","duration":673.7425,"title":"FlowiseAI/Flowise: Drag &amp; drop UI to build your customized LLM flow — 21 March 2025","description":"Рассказываю о Flowise — опенсорс-продукте для создания чат-ботов с использованием языковых моделей. В отличие от VectorShift с его ограничениями на бесплатном тарифе, Flowise можно установить на свой сервер. В этой части показываю, как собрать простой чат-интерфейс за несколько шагов, а в следующем выпуске научимся подключать базу знаний и создадим полноценного бота для магазина значков.\n\n- https://github.com/FlowiseAI/Flowise\n- http://groq.com/\n- https://together.ai/\n- https://cloud.ru/"}