<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><oembed><type>video</type><version>1.0</version><html>&lt;iframe src=&quot;https://www.loom.com/embed/92079d2b972942d7a5d3cbd756acb166&quot; frameborder=&quot;0&quot; width=&quot;1664&quot; height=&quot;1248&quot; webkitallowfullscreen mozallowfullscreen allowfullscreen&gt;&lt;/iframe&gt;</html><height>1248</height><width>1664</width><provider_name>Loom</provider_name><provider_url>https://www.loom.com</provider_url><thumbnail_height>1248</thumbnail_height><thumbnail_width>1664</thumbnail_width><thumbnail_url>https://cdn.loom.com/sessions/thumbnails/92079d2b972942d7a5d3cbd756acb166-073a88dcc678724a.gif</thumbnail_url><duration>673.7425</duration><title>FlowiseAI/Flowise: Drag &amp;amp; drop UI to build your customized LLM flow — 21 March 2025</title><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.

- https://github.com/FlowiseAI/Flowise
- http://groq.com/
- https://together.ai/
- https://cloud.ru/</description></oembed>