Flowise

使用 ChatCometAPI 节点将 CometAPI 连接到 Flowise，设置凭证、选择模型，并通过 Prompt 模板构建 LLM Chain。

FlowiseAI 是一个用于以可视化方式构建 LLM 应用的低代码平台。使用原生的 ChatCometAPI 节点连接 CometAPI，并构建聊天机器人、问答系统和智能体工作流。

​

前提条件

• 一个拥有有效 API key 的 CometAPI 账户 — 在此获取
• 一个 FlowiseAI 账户 — 在此登录

1. 获取你的 CometAPI API key

   登录 CometAPI 控制台。点击 Add API Key 并复制你的 sk-xxxxx key。

   

   
2. 添加 ChatCometAPI 节点

   1. 在你的 FlowiseAI chatflow 画布中，点击 Add New。

   

   2. 搜索 cometapi 并选择 ChatCometAPI 节点。

   

   3. 将它拖到画布上。

   

   4. 在该节点的 Connect Credential 下拉菜单中，选择 Create New，输入你的 sk-xxxxx key，然后保存。

   

   你还可以选择将 Model Name 设置为你当前想使用的模型 ID，并设置 Temperature（例如 0.7）。

3. 构建 LLM Chain

   1. 添加一个 Prompt Template 节点（搜索“Prompt”）并配置模板，例如：
      Question: {question}
      Answer: Let's think step by step.
      

   

   

   2. 添加一个 LLM Chain 节点（搜索“Chain”）。连接：
      • Language Model 输入 ← ChatCometAPI 节点
      • Prompt 输入 ← Prompt Template 节点
   3. 为该链命名，例如 Universal Chat Assistant。

   

   
4. 连接节点并保存

   确保该链形成完整流程：Input → Prompt Template → LLM Chain → Output。点击 Save Chatflow。

   

故障排查

• 找不到“cometapi”节点 — 请确保你的 FlowiseAI 版本支持此集成。检查是否有更新或相关插件。
• 凭证配置失败 — 请确认 API key 正确且未过期。可从 CometAPI 控制台 重新复制最新的 key。
• 节点连接错误 — 请确认连接线指向正确的输入端（Language Model 和 Prompt）。如果响应质量较差，请调整 Prompt Template 或调低 Temperature 值。