GitHub Flowise是什么？低代码AI工作流与代理数据采集

GitHub Flowise是什么？低代码AI工作流的革命

如果你对AI应用开发感兴趣，但又觉得写代码太复杂，那么GitHub Flowise可能会让你眼前一亮。简单来说，Flowise是一个开源的低代码/无代码平台，它允许你通过拖拽组件的方式，像搭积木一样构建AI工作流。你不需要是深度学习专家，也能快速创建出功能强大的AI应用，比如智能客服、文档分析工具或者自动化的内容生成器。

它的核心是“LangChain”技术，你可以把它理解为一个智能的“连接器”。Flowise将复杂的AI模型（如ChatGPT）、各种数据源（如网站、文档）和处理工具（如代码执行器）封装成一个个可视化节点。你只需要用线条把这些节点连接起来，就定义好了一个AI如何处理信息并给出结果的流程。

想象一下，你想做一个自动从多个新闻网站总结每日要闻的机器人。传统方式需要写大量爬虫和AI调用代码。而在Flowise里，你只需要拖入几个节点：一个负责抓取网页内容，一个负责调用AI模型总结文本，另一个负责将结果发送到你的邮箱。整个过程直观、快速，大大降低了技术门槛。

为什么数据采集需要代理IP？

当我们利用Flowise构建AI工作流时，经常需要让它从互联网上获取实时数据，比如商品价格、社交媒体动态、新闻资讯等。这个过程就是数据采集。直接用自己的服务器IP去频繁访问目标网站，很快就会遇到一个大问题：IP被限制或封禁.

网站为了保护自身服务器安全和防止恶意爬取，都会设置访问频率监控。如果一个IP地址在短时间内发出大量请求，就会被网站识别为异常行为，从而导致IP被拉黑，无法继续获取数据。这对于依赖实时数据的AI工作流来说是致命的。

这时，代理IP就成为了必不可少的工具。代理IP相当于一个“中间人”，你的请求先发送到代理服务器，再由代理服务器用自己的IP去访问目标网站。这样，目标网站看到的是代理IP的地址，而非你的真实服务器IP。通过轮换使用大量不同的代理IP，可以将单个IP的请求频率降到最低，有效规避访问限制，保证数据采集任务的稳定性和成功率。

如何为Flowise集成ipipgo代理IP？

将ipipgo的代理IP服务集成到Flowise的数据采集节点中非常简单。Flowise具有高度的灵活性，允许你在HTTP请求节点中自定义请求头和其他参数，这正是设置代理的地方。

以下是一个具体的配置示例。假设你使用Flowise中的“HTTP请求”节点来抓取某个网页的数据，你需要在该节点的配置中填入ipipgo代理服务器的信息。

你需要在ipipgo官网获取你的代理服务器地址、端口、用户名和密码。ipipgo支持HTTP(S)和SOCKS5两种协议，你可以根据需求选择。

接下来，在Flowise的HTTP请求节点中，进行如下设置：

// 假设你使用的是ipipgo的HTTP代理
// 代理服务器地址：gateway.ipipgo.com
// 端口：30001
// 用户名：your_username
// 密码：your_password

// 在节点的“Headers”或“Advanced”配置部分，添加代理信息
{
  "url": "https://目标网站.com/api/data",
  "method": "GET",
  "proxy": {
    "protocol": "http",
    "host": "gateway.ipipgo.com",
    "port": 30001,
    "auth": {
      "username": "your_username",
      "password": "your_password"
    }
  }
}

如果你的工作流使用Python代码节点进行更复杂的采集，也可以轻松集成。以下是使用Python的`requests`库配置ipipgo SOCKS5代理的示例：

import requests

 ipipgo SOCKS5代理信息
proxy_host = "gateway.ipipgo.com"
proxy_port = "40001"
proxy_username = "your_username"
proxy_password = "your_password"

 构建代理格式
proxies = {
    'http': f'socks5://{proxy_username}:{proxy_password}@{proxy_host}:{proxy_port}',
    'https': f'socks5://{proxy_username}:{proxy_password}@{proxy_host}:{proxy_port}'
}

 发起请求，自动通过代理
response = requests.get('https://目标网站.com/data', proxies=proxies)
data = response.json()
 接下来可以将data传递给AI模型进行处理

通过这种方式，Flowise发出的所有数据请求都会通过ipipgo的优质代理IP池，确保采集任务7×24小时稳定运行。

ipipgo：为AI工作流量身定制的代理解决方案

在选择代理服务时，为什么ipipgo特别适合与Flowise这样的AI工作流平台搭配使用？主要是因为其代理IP的质量和特性能够完美匹配AI数据采集的需求。

1. 高匿名性与真实住宅IP
ipipgo提供的动态住宅代理IP资源总量超过9000万，所有IP均来自全球220多个国家和地区的真实家庭网络。这意味着目标网站会将你的访问识别为正常用户的真实行为，极大降低了被反爬虫机制检测到的风险，这对于需要采集公开数据的AI应用至关重要。

2. 精准的地理定位能力
许多数据有地域属性，比如本地新闻、区域性的商品信息。ipipgo支持州、城市级别的精确定位。你可以在Flowise的工作流中设置，让某些请求使用特定国家或城市的IP，从而获取最相关、最准确的地域化数据。

3. 高成功率与稳定性
AI工作流往往是自动化、无人值守的。ipipgo静态住宅代理具备99.9%的可用性，确保了长时间、大规模数据采集任务的成功率，避免因代理不稳定而导致整个工作流中断。

4. 灵活的计费与会话模式
ipipgo支持按流量计费，对于采集量不固定的项目非常划算。提供轮换会话和粘性会话两种模式。轮换会话适合大规模并发采集，每个请求都使用新IP；粘性会话则适合需要保持登录状态的采集场景，在指定时间内IP固定不变。

Häufig gestellte Fragen QA

Q1: 在Flowise中设置代理后，测试请求失败是怎么回事？
A1: 请检查你从ipipgo后台获取的代理地址、端口、用户名和密码是否填写正确，特别注意特殊字符。确认你的服务器网络环境是否有限制，尝试ping一下代理网关地址看是否通畅。可以联系ipipgo的技术支持，确认代理账户状态和IP池状态。

Q2: 我应该选择ipipgo的动态住宅代理还是静态住宅代理？
A2: 这取决于你的业务场景：

• 选择动态住宅代理：如果你的AI工作流需要海量、高频次地采集数据（例如，监控数千个网页的实时变化），动态IP池可以自动轮换IP，有效避免被封。
• 选择静态住宅代理：如果你的工作流需要长时间维持与某个网站的会话（例如，模拟用户登录后的一系列操作），或者需要固定IP地址进行白名单验证，那么静态住宅代理是更好的选择。

Q3: 使用代理IP采集数据合法吗？
A3: 这是一个非常重要的问题。使用代理IP本身是一种中性的网络技术。其合法性取决于你的使用目的和方式。务必遵守以下几点：
– 只采集公开的、允许被访问的数据。
– 严格遵守目标网站的`robots.txt`协议。
– 设置合理的请求频率，避免对目标网站服务器造成压力。
– 尊重数据版权和个人隐私，不采集、使用或传播敏感及法律禁止的数据。

Q4: ipipgo的代理IP速度如何？会影响Flowise工作流的效率吗？
A4: ipipgo通过智能路由优化和技术保障，提供高速、低延迟的代理服务。对于绝大多数数据采集任务而言，代理带来的额外延迟几乎可以忽略不计，不会成为AI工作流效率的瓶颈。如果对速度有极致要求，可以考虑ipipgo的静态住宅代理或跨境专线服务，它们能提供更稳定、更低延迟的网络环境。