[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"tool-ageerle--ruoyi-ai":3,"similar-ageerle--ruoyi-ai":134},{"id":4,"github_repo":5,"name":6,"description_en":7,"description_zh":8,"ai_summary_zh":9,"readme_en":10,"readme_zh":11,"quickstart_zh":12,"use_case_zh":13,"hero_image_url":14,"owner_login":15,"owner_name":15,"owner_avatar_url":16,"owner_bio":17,"owner_company":17,"owner_location":17,"owner_email":17,"owner_twitter":17,"owner_website":17,"owner_url":18,"languages":19,"stars":28,"forks":29,"last_commit_at":30,"license":31,"difficulty_score":32,"env_os":33,"env_gpu":34,"env_ram":35,"env_deps":36,"category_tags":47,"github_topics":52,"view_count":58,"oss_zip_url":17,"oss_zip_packed_at":17,"status":59,"created_at":60,"updated_at":61,"faqs":62,"releases":103},3150,"ageerle\u002Fruoyi-ai","ruoyi-ai","面向企业级市场的一站式AI应用开发框架，支持多厂商大模型统一接入与管理，具备安全可控的企业知识库与高精度检索优化能力，提供可视化流程编排、自主决策智能体与多智能体协同调度，兼容主流 Agent Skill 协议，帮助企业与开发者零门槛快速构建安全、高效、可落地的AI智能体应用与行业解决方案。","RuoYi AI 是一款专为企业打造的一站式智能应用开发框架，旨在降低大模型落地门槛，解决企业在接入多厂商模型、构建私有知识库及编排复杂业务流程时面临的技术碎片化与安全管控难题。它支持统一接入 OpenAI、通义、智谱等主流大模型，并内置安全可控的企业级 RAG（检索增强生成）系统，兼容 Milvus、Qdrant 等多种向量数据库，确保数据检索的高精度与隐私安全。\n\n该平台特别适合企业开发者、技术团队及希望快速构建行业 AI 解决方案的机构使用。通过可视化的流程编排设计器，用户无需深厚代码功底即可拖拽节点，轻松实现从模型调用、文档解析到人工审核的自动化工作流。其独特的多智能体协同机制基于 Langchain4j 构建，支持 Supervisor 模式调度，让多个 AI 角色能自主决策并高效协作。此外，RuoYi AI 还兼容 MCP 协议与主流 Agent Skill，具备完善的权限管理与实时监控能力。无论是想要零门槛体验 AI 助手的普通用户，还是需要进行深度二次开发的专业工程师，都能利用其开箱即用的全栈架构（Spring Boot + Vue3），快速部署安全、高效且可落地的智能","RuoYi AI 是一款专为企业打造的一站式智能应用开发框架，旨在降低大模型落地门槛，解决企业在接入多厂商模型、构建私有知识库及编排复杂业务流程时面临的技术碎片化与安全管控难题。它支持统一接入 OpenAI、通义、智谱等主流大模型，并内置安全可控的企业级 RAG（检索增强生成）系统，兼容 Milvus、Qdrant 等多种向量数据库，确保数据检索的高精度与隐私安全。\n\n该平台特别适合企业开发者、技术团队及希望快速构建行业 AI 解决方案的机构使用。通过可视化的流程编排设计器，用户无需深厚代码功底即可拖拽节点，轻松实现从模型调用、文档解析到人工审核的自动化工作流。其独特的多智能体协同机制基于 Langchain4j 构建，支持 Supervisor 模式调度，让多个 AI 角色能自主决策并高效协作。此外，RuoYi AI 还兼容 MCP 协议与主流 Agent Skill，具备完善的权限管理与实时监控能力。无论是想要零门槛体验 AI 助手的普通用户，还是需要进行深度二次开发的专业工程师，都能利用其开箱即用的全栈架构（Spring Boot + Vue3），快速部署安全、高效且可落地的智能体应用。","# RuoYi AI\n\n\u003Cdiv align=\"center\">\n\n[![Contributors][contributors-shield]][contributors-url]\n[![Forks][forks-shield]][forks-url]\n[![Stargazers][stars-shield]][stars-url]\n[![Issues][issues-shield]][issues-url]\n[![MIT License][license-shield]][license-url]\n\n\n\u003Cp align=\"center\">\n  \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Ftrendshift.io\u002Frepositories\u002F13209\">\n    \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fageerle_ruoyi-ai_readme_4a68feb902da.png\" alt=\"GitHub Trending\">\n  \u003C\u002Fa>\n\u003C\u002Fp>\n\n\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fageerle_ruoyi-ai_readme_0817da78abbe.png\" alt=\"RuoYi AI Logo\" width=\"120\" height=\"120\">\n\n### 企业级AI助手平台\n\n*开箱即用的全栈AI平台，支持多智能体协同、Supervisor模式编排、多种决策模式、RAG技术和流程编排能力*\n\n**[English](README_EN.md)** | **[📖 使用文档](https:\u002F\u002Fdoc.pandarobot.chat)** |\n**[🚀 在线体验](https:\u002F\u002Fweb.pandarobot.chat)** | **[🐛 问题反馈](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fageerle\u002Fruoyi-ai\u002Fissues)** | **[💡 功能建议](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fageerle\u002Fruoyi-ai\u002Fissues)**\n\n\u003C\u002Fdiv>\n\n\n## ✨ 核心亮点\n\n|     模块     | 现有能力 \n|:----------:|---\n|  **模型管理**  | 多模型接入(OpenAI\u002FDeepSeek\u002F通义\u002F智谱)、多模态理解、Coze\u002FDIFY\u002FFastGPT平台集成 \n|  **知识管理**  | 本地RAG + 向量库(Milvus\u002FWeaviate\u002FQdrant)  + 文档解析        \n|  **工具管理**  | Mcp协议集成、Skills能力 + 可扩展工具生态                             \n|  **流程编排**  | 可视化工作流设计器、节点拖拽编排、SSE流式执行,目前已经支持模型调用,邮件发送,人工审核等节点  \n|  **多智能体**  | 基于Langchain4j的Agent框架、Supervisor模式编排,支持多种决策模型          \n\n## 🚀 快速体验\n\n### 在线演示\n\n|   平台   | 地址 | 账号 |\n|:------:|---|---|\n|  用户端   | [web.pandarobot.chat](https:\u002F\u002Fweb.pandarobot.chat) | admin \u002F admin123 |\n| 管理后台 | [admin.pandarobot.chat](https:\u002F\u002Fadmin.pandarobot.chat) | admin \u002F admin123 |\n\n### 项目源码\n\n| 项目模块     | GitHub 仓库                                             | Gitee 仓库                                             | GitCode 仓库                                             |\n|----------|-------------------------------------------------------|------------------------------------------------------|--------------------------------------------------------|\n| 🔧 后端服务  | [ruoyi-ai](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fageerle\u002Fruoyi-ai)       | [ruoyi-ai](https:\u002F\u002Fgitee.com\u002Fageerle\u002Fruoyi-ai)       | [ruoyi-ai](https:\u002F\u002Fgitcode.com\u002Fageerle\u002Fruoyi-ai)       |\n| 🎨 用户前端  | [ruoyi-web](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fageerle\u002Fruoyi-web)     | [ruoyi-web](https:\u002F\u002Fgitee.com\u002Fageerle\u002Fruoyi-web)     | [ruoyi-web](https:\u002F\u002Fgitcode.com\u002Fageerle\u002Fruoyi-web)     |\n| 🛠️ 管理后台 | [ruoyi-admin](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fageerle\u002Fruoyi-admin) | [ruoyi-admin](https:\u002F\u002Fgitee.com\u002Fageerle\u002Fruoyi-admin) | [ruoyi-admin](https:\u002F\u002Fgitcode.com\u002Fageerle\u002Fruoyi-admin) |\n\n### 合作项目\n| 项目名称           | GitHub 仓库                                             | Gitee 仓库                                             \n|----------------|-------------------------------------------------------|------------------------------------------------------|\n| element-plus-x | [element-plus-x](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Felement-plus-x\u002FElement-Plus-X)       | [element-plus-x](https:\u002F\u002Fgitee.com\u002Fhe-jiayue\u002Felement-plus-x)       | \n\n## 🛠️ 技术架构\n\n### 核心框架\n- **后端架构**：Spring Boot 4.0 + Spring ai 2.0 + Langchain4j\n- **数据存储**：MySQL 8.0 + Redis + 向量数据库（Milvus\u002FWeaviate\u002FQdrant）\n- **前端技术**：Vue 3 + Vben Admin + element-plus-x\n- **安全认证**：Sa-Token + JWT 双重保障\n\n\n- **文档处理**：PDF、Word、Excel 解析，图像智能分析\n- **实时通信**：WebSocket 实时通信，SSE 流式响应\n- **系统监控**：完善的日志体系、性能监控、服务健康检查\n\n## 🐳 Docker 部署\n\n本项目提供两种 Docker 部署方式：\n\n### 方式一：一键启动所有服务（推荐）\n\n使用 `docker-compose-all.yaml` 可以一键启动所有服务（包括后端、管理端、用户端及依赖服务）：\n\n```bash\n# 克隆仓库\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fageerle\u002Fruoyi-ai.git\ncd ruoyi-ai\n\n# 启动所有服务（从镜像仓库拉取预构建镜像）\ndocker-compose -f docker-compose-all.yaml up -d\n\n# 查看服务状态\ndocker-compose -f docker-compose-all.yaml ps\n\n# 访问服务\n# 管理端: http:\u002F\u002Flocalhost:25666 (admin \u002F admin123)\n# 用户端: http:\u002F\u002Flocalhost:25137\n# 后端API: http:\u002F\u002Flocalhost:26039\n```\n\n### 方式二：分步部署（源码编译）\n\n如果您需要从源码构建后端服务，请按照以下步骤操作：\n\n#### 第一步：部署后端服务\n\n```bash\n# 进入后端项目目录\ncd ruoyi-ai\n\n# 启动后端服务（源码编译构建）\ndocker-compose up -d --build\n\n# 等待后端服务启动完成\ndocker-compose logs -f backend\n```\n\n#### 第二步：部署管理端\n\n```bash\n# 进入管理端项目目录\ncd ruoyi-admin\n\n# 构建并启动管理端\ndocker-compose up -d --build\n\n# 访问管理端\n# 地址: http:\u002F\u002Flocalhost:5666\n```\n\n#### 第三步：部署用户端（可选）\n\n```bash\n# 进入用户端项目目录\ncd ruoyi-web\n\n# 构建并启动用户端\ndocker-compose up -d --build\n\n# 访问用户端\n# 地址: http:\u002F\u002Flocalhost:5137\n```\n\n### 服务端口说明\n\n| 服务 | 一键启动端口 | 分步部署端口 | 说明 |\n|------|-------------|-------------|------|\n| 管理端 | 25666 | 5666 | 管理后台访问地址 |\n| 用户端 | 25137 | 5137 | 用户前端访问地址 |\n| 后端服务 | 26039 | 6039 | 后端 API 服务 |\n| MySQL | 23306 | 23306 | 数据库服务 |\n| Redis | 26379 | 6379 | 缓存服务 |\n| Weaviate | 28080 | 28080 | 向量数据库 |\n| MinIO API | 29000 | 9000 | 对象存储 API |\n| MinIO Console | 29090 | 9090 | 对象存储控制台 |\n\n### 镜像仓库\n\n所有镜像托管在阿里云容器镜像服务：\n\n```\ncrpi-31mraxd99y2gqdgr.cn-beijing.personal.cr.aliyuncs.com\u002Fruoyi_ai\n```\n\n可用镜像：\n- `mysql:v3` - MySQL 数据库（包含初始化 SQL）\n- `redis:6.2` - Redis 缓存\n- `weaviate:1.30.0` - 向量数据库\n- `minio:latest` - 对象存储\n- `ruoyi-ai-backend:latest` - 后端服务\n- `ruoyi-ai-admin:latest` - 管理端前端\n- `ruoyi-ai-web:latest` - 用户端前端\n\n### 常用命令\n\n```bash\n# 停止所有服务\ndocker-compose -f docker-compose-all.yaml down\n\n# 查看服务日志\ndocker-compose -f docker-compose-all.yaml logs -f [服务名]\n\n# 重启某个服务\ndocker-compose -f docker-compose-all.yaml restart [服务名]\n```\n\n## 📚 使用文档\n\n想要深入了解安装部署、功能配置和二次开发？\n\n**👉 [完整使用文档](https:\u002F\u002Fdoc.pandarobot.chat)**\n\n遇到知识库或 RAG 回答异常问题？\n\n**👉 [RAG 回答异常排查手册](docs\u002Ftroubleshooting\u002Frag-failures.md)**\n\n---\n\n## 🤝 参与贡献\n\n我们热烈欢迎社区贡献！无论您是资深开发者还是初学者，都可以为项目贡献力量 💪\n\n### 贡献方式\n\n1. **Fork** 项目到您的账户\n2. **创建分支** (`git checkout -b feature\u002F新功能名称`)\n3. **提交代码** (`git commit -m '添加某某功能'`)\n4. **推送分支** (`git push origin feature\u002F新功能名称`)\n5. **发起 Pull Request**\n\n> 💡 **小贴士**：建议将 PR 提交到 GitHub，我们会自动同步到其他代码托管平台\n\n## 📄 开源协议\n\n本项目采用 **MIT 开源协议**，详情请查看 [LICENSE](LICENSE) 文件。\n\n## 🙏 特别鸣谢\n\n感谢以下优秀的开源项目为本项目提供支持：\n- [Spring AI Alibaba Copilot](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fspring-ai-alibaba\u002Fcopilot) - 基于spring-ai-alibaba\n  的智能编码助手\n- [Langchain4j](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Flangchain4j\u002Flangchain4j) - 强大的 Java LLM 开发框架\n- [RuoYi-Vue-Plus](https:\u002F\u002Fgitee.com\u002Fdromara\u002FRuoYi-Vue-Plus) - 成熟的企业级快速开发框架\n- [Vben Admin](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fvbenjs\u002Fvue-vben-admin) - 现代化的 Vue 后台管理模板\n\n## 🌐 生态伙伴\n\n- [PPIO 派欧云](https:\u002F\u002Fppinfra.com\u002Fuser\u002Fregister?invited_by=P8QTUY&utm_source=github_ruoyi-ai) - 提供高性价比的 GPU\n  算力和模型 API 服务\n- [优云智算](https:\u002F\u002Fwww.compshare.cn\u002F?ytag=GPU_YY-gh_ruoyi) - 万卡RTX40系GPU+海内外主流模型API服务，秒级响应，按量计费，新客免费用。\n\n## 💬 社区交流\n\n\u003Cdiv align=\"center\">\n\n\u003Ctable>\n\u003Ctr>\n\u003Ctd align=\"center\">\n\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fageerle_ruoyi-ai_readme_ece56ff3a56a.png\" alt=\"微信二维码\" width=\"200\" height=\"200\">\u003Cbr>\n\u003Cstrong>扫码添加作者微信\u003C\u002Fstrong>\u003Cbr>\n\u003Cem>邀请进群学习\u003C\u002Fem>\n\u003C\u002Ftd>\n\u003Ctd align=\"center\">\n\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fageerle_ruoyi-ai_readme_5a6b36287435.png\" alt=\"QQ群二维码\" width=\"200\" height=\"200\">\u003Cbr>\n\u003Cstrong>QQ技术交流群\u003C\u002Fstrong>\u003Cbr>\n\u003Cem>技术讨论\u003C\u002Fem>\n\u003C\u002Ftd>\n\n\u003C\u002Ftr>\n\u003C\u002Ftable>\n\n\u003C\u002Fdiv>\n\n---\n\u003Cdiv align=\"center\">\n\n**[⭐ 点个Star支持一下](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fageerle\u002Fruoyi-ai)** • **[ Fork 开始贡献](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fageerle\u002Fruoyi-ai\u002Ffork)** • **[📚 English](README_EN.md)** • **[📖 查看完整文档](https:\u002F\u002Fdoc.pandarobot.chat)**\n\n*用 ❤️ 打造，由 RuoYi AI 开源社区维护*\n\n\u003C\u002Fdiv>\n\n\u003C!-- Badge Links -->\n\n[contributors-shield]: https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Fcontributors\u002Fageerle\u002Fruoyi-ai.svg?style=flat-square\n\n[contributors-url]: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fageerle\u002Fruoyi-ai\u002Fgraphs\u002Fcontributors\n\n[forks-shield]: https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Fforks\u002Fageerle\u002Fruoyi-ai.svg?style=flat-square\n\n[forks-url]: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fageerle\u002Fruoyi-ai\u002Fnetwork\u002Fmembers\n\n[stars-shield]: https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Fstars\u002Fageerle\u002Fruoyi-ai.svg?style=flat-square\n\n[stars-url]: 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Mcp协议集成、Skills能力 + 可扩展工具生态                             \n|  **流程编排**  | 可视化工作流设计器、节点拖拽编排、SSE流式执行,目前已经支持模型调用,邮件发送,人工审核等节点  \n|  **多智能体**  | 基于Langchain4j的Agent框架、Supervisor模式编排,支持多种决策模型          \n\n## 🚀 快速体验\n\n### 在线演示\n\n|   平台   | 地址 | 账号 |\n|:------:|---|---|\n|  用户端   | [web.pandarobot.chat](https:\u002F\u002Fweb.pandarobot.chat) | admin \u002F admin123 |\n| 管理后台 | [admin.pandarobot.chat](https:\u002F\u002Fadmin.pandarobot.chat) | admin \u002F admin123 |\n\n### 项目源码\n\n| 项目模块     | GitHub 仓库                                             | Gitee 仓库                                             | GitCode 仓库                                             |\n|----------|-------------------------------------------------------|------------------------------------------------------|--------------------------------------------------------|\n| 🔧 后端服务  | [ruoyi-ai](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fageerle\u002Fruoyi-ai)       | [ruoyi-ai](https:\u002F\u002Fgitee.com\u002Fageerle\u002Fruoyi-ai)       | [ruoyi-ai](https:\u002F\u002Fgitcode.com\u002Fageerle\u002Fruoyi-ai)       |\n| 🎨 用户前端  | [ruoyi-web](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fageerle\u002Fruoyi-web)     | [ruoyi-web](https:\u002F\u002Fgitee.com\u002Fageerle\u002Fruoyi-web)     | [ruoyi-web](https:\u002F\u002Fgitcode.com\u002Fageerle\u002Fruoyi-web)     |\n| 🛠️ 管理后台 | [ruoyi-admin](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fageerle\u002Fruoyi-admin) | [ruoyi-admin](https:\u002F\u002Fgitee.com\u002Fageerle\u002Fruoyi-admin) | [ruoyi-admin](https:\u002F\u002Fgitcode.com\u002Fageerle\u002Fruoyi-admin) |\n\n### 合作项目\n| 项目名称           | GitHub 仓库                                             | Gitee 仓库                                             \n|----------------|-------------------------------------------------------|------------------------------------------------------|\n| element-plus-x | [element-plus-x](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Felement-plus-x\u002FElement-Plus-X)       | [element-plus-x](https:\u002F\u002Fgitee.com\u002Fhe-jiayue\u002Felement-plus-x)       | \n\n## 🛠️ 技术架构\n\n### 核心框架\n- **后端架构**：Spring Boot 4.0 + Spring ai 2.0 + Langchain4j\n- **数据存储**：MySQL 8.0 + Redis + 向量数据库（Milvus\u002FWeaviate\u002FQdrant）\n- **前端技术**：Vue 3 + Vben Admin + element-plus-x\n- **安全认证**：Sa-Token + JWT 双重保障\n\n\n- **文档处理**：PDF、Word、Excel 解析，图像智能分析\n- **实时通信**：WebSocket 实时通信，SSE 流式响应\n- **系统监控**：完善的日志体系、性能监控、服务健康检查\n\n## 🐳 Docker 部署\n\n本项目提供两种 Docker 部署方式：\n\n### 方式一：一键启动所有服务（推荐）\n\n使用 `docker-compose-all.yaml` 可以一键启动所有服务（包括后端、管理端、用户端及依赖服务）：\n\n```bash\n# 克隆仓库\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fageerle\u002Fruoyi-ai.git\ncd ruoyi-ai\n\n# 启动所有服务（从镜像仓库拉取预构建镜像）\ndocker-compose -f docker-compose-all.yaml up -d\n\n# 查看服务状态\ndocker-compose -f docker-compose-all.yaml ps\n\n# 访问服务\n# 管理端: http:\u002F\u002Flocalhost:25666 (admin \u002F admin123)\n# 用户端: http:\u002F\u002Flocalhost:25137\n# 后端API: http:\u002F\u002Flocalhost:26039\n```\n\n### 方式二：分步部署（源码编译）\n\n如果您需要从源码构建后端服务，请按照以下步骤操作：\n\n#### 第一步：部署后端服务\n\n```bash\n# 进入后端项目目录\ncd ruoyi-ai\n\n# 启动后端服务（源码编译构建）\ndocker-compose up -d --build\n\n# 等待后端服务启动完成\ndocker-compose logs -f backend\n```\n\n#### 第二步：部署管理端\n\n```bash\n# 进入管理端项目目录\ncd ruoyi-admin\n\n# 构建并启动管理端\ndocker-compose up -d --build\n\n# 访问管理端\n# 地址: http:\u002F\u002Flocalhost:5666\n```\n\n#### 第三步：部署用户端（可选）\n\n```bash\n# 进入用户端项目目录\ncd ruoyi-web\n\n# 构建并启动用户端\ndocker-compose up -d --build\n\n# 访问用户端\n# 地址: http:\u002F\u002Flocalhost:5137\n```\n\n### 服务端口说明\n\n| 服务 | 一键启动端口 | 分步部署端口 | 说明 |\n|------|-------------|-------------|------|\n| 管理端 | 25666 | 5666 | 管理后台访问地址 |\n| 用户端 | 25137 | 5137 | 用户前端访问地址 |\n| 后端服务 | 26039 | 6039 | 后端 API 服务 |\n| MySQL | 23306 | 23306 | 数据库服务 |\n| Redis | 26379 | 6379 | 缓存服务 |\n| Weaviate | 28080 | 28080 | 向量数据库 |\n| MinIO API | 29000 | 9000 | 对象存储 API |\n| MinIO Console | 29090 | 9090 | 对象存储控制台 |\n\n### 镜像仓库\n\n所有镜像托管在阿里云容器镜像服务：\n\n```\ncrpi-31mraxd99y2gqdgr.cn-beijing.personal.cr.aliyuncs.com\u002Fruoyi_ai\n```\n\n可用镜像：\n- `mysql:v3` - MySQL 数据库（包含初始化 SQL）\n- `redis:6.2` - Redis 缓存\n- `weaviate:1.30.0` - 向量数据库\n- `minio:latest` - 对象存储\n- `ruoyi-ai-backend:latest` - 后端服务\n- `ruoyi-ai-admin:latest` - 管理端前端\n- `ruoyi-ai-web:latest` - 用户端前端\n\n### 常用命令\n\n```bash\n# 停止所有服务\ndocker-compose -f docker-compose-all.yaml down\n\n# 查看服务日志\ndocker-compose -f docker-compose-all.yaml logs -f [服务名]\n\n# 重启某个服务\ndocker-compose -f docker-compose-all.yaml restart [服务名]\n```\n\n## 📚 使用文档\n\n想要深入了解安装部署、功能配置和二次开发？\n\n**👉 [完整使用文档](https:\u002F\u002Fdoc.pandarobot.chat)**\n\n遇到知识库或 RAG 回答异常问题？\n\n**👉 [RAG 回答异常排查手册](docs\u002Ftroubleshooting\u002Frag-failures.md)**\n\n---\n\n## 🤝 参与贡献\n\n我们热烈欢迎社区贡献！无论您是资深开发者还是初学者，都可以为项目贡献力量 💪\n\n### 贡献方式\n\n1. **Fork** 项目到您的账户\n2. **创建分支** (`git checkout -b feature\u002F新功能名称`)\n3. **提交代码** (`git commit -m '添加某某功能'`)\n4. **推送分支** (`git push origin feature\u002F新功能名称`)\n5. **发起 Pull Request**\n\n> 💡 **小贴士**：建议将 PR 提交到 GitHub，我们会自动同步到其他代码托管平台\n\n## 📄 开源协议\n\n本项目采用 **MIT 开源协议**，详情请查看 [LICENSE](LICENSE) 文件。\n\n## 🙏 特别鸣谢\n\n感谢以下优秀的开源项目为本项目提供支持：\n- [Spring AI Alibaba Copilot](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fspring-ai-alibaba\u002Fcopilot) - 基于spring-ai-alibaba\n  的智能编码助手\n- [Langchain4j](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Flangchain4j\u002Flangchain4j) - 强大的 Java LLM 开发框架\n- [RuoYi-Vue-Plus](https:\u002F\u002Fgitee.com\u002Fdromara\u002FRuoYi-Vue-Plus) - 成熟的企业级快速开发框架\n- [Vben Admin](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fvbenjs\u002Fvue-vben-admin) - 现代化的 Vue 后台管理模板\n\n## 🌐 生态伙伴\n\n- [PPIO 派欧云](https:\u002F\u002Fppinfra.com\u002Fuser\u002Fregister?invited_by=P8QTUY&utm_source=github_ruoyi-ai) - 提供高性价比的 GPU\n  算力和模型 API 服务\n- [优云智算](https:\u002F\u002Fwww.compshare.cn\u002F?ytag=GPU_YY-gh_ruoyi) - 万卡RTX40系GPU+海内外主流模型API服务，秒级响应，按量计费，新客免费用。\n\n## 💬 社区交流\n\n\u003Cdiv align=\"center\">\n\n\u003Ctable>\n\u003Ctr>\n\u003Ctd align=\"center\">\n\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fageerle_ruoyi-ai_readme_ece56ff3a56a.png\" alt=\"微信二维码\" width=\"200\" height=\"200\">\u003Cbr>\n\u003Cstrong>扫码添加作者微信\u003C\u002Fstrong>\u003Cbr>\n\u003Cem>邀请进群学习\u003C\u002Fem>\n\u003C\u002Ftd>\n\u003Ctd align=\"center\">\n\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fageerle_ruoyi-ai_readme_5a6b36287435.png\" alt=\"QQ群二维码\" width=\"200\" height=\"200\">\u003Cbr>\n\u003Cstrong>QQ技术交流群\u003C\u002Fstrong>\u003Cbr>\n\u003Cem>技术讨论\u003C\u002Fem>\n\u003C\u002Ftd>\n\n\u003C\u002Ftr>\n\u003C\u002Ftable>\n\n\u003C\u002Fdiv>\n\n---\n\u003Cdiv align=\"center\">\n\n**[⭐ 点个Star支持一下](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fageerle\u002Fruoyi-ai)** • **[ Fork 开始贡献](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fageerle\u002Fruoyi-ai\u002Ffork)** • **[📚 English](README_EN.md)** • **[📖 查看完整文档](https:\u002F\u002Fdoc.pandarobot.chat)**\n\n*用 ❤️ 打造，由 RuoYi AI 开源社区维护*\n\n\u003C\u002Fdiv>\n\n\u003C!-- Badge Links -->\n\n[contributors-shield]: https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Fcontributors\u002Fageerle\u002Fruoyi-ai.svg?style=flat-square\n\n[contributors-url]: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fageerle\u002Fruoyi-ai\u002Fgraphs\u002Fcontributors\n\n[forks-shield]: https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Fforks\u002Fageerle\u002Fruoyi-ai.svg?style=flat-square\n\n[forks-url]: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fageerle\u002Fruoyi-ai\u002Fnetwork\u002Fmembers\n\n[stars-shield]: https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Fstars\u002Fageerle\u002Fruoyi-ai.svg?style=flat-square\n\n[stars-url]: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fageerle\u002Fruoyi-ai\u002Fstargazers\n\n[issues-shield]: https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Fissues\u002Fageerle\u002Fruoyi-ai.svg?style=flat-square\n\n[issues-url]: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fageerle\u002Fruoyi-ai\u002Fissues\n\n[license-shield]: https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Flicense\u002Fageerle\u002Fruoyi-ai.svg?style=flat-square\n\n[license-url]: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fageerle\u002Fruoyi-ai\u002Fblob\u002Fmain\u002FLICENSE","# RuoYi AI 快速上手指南\n\nRuoYi AI 是一款开箱即用的企业级全栈 AI 助手平台，支持多智能体协同、RAG 知识库、可视化流程编排及多种大模型接入。本指南将帮助您快速在本地部署并体验核心功能。\n\n## 1. 环境准备\n\n在开始部署前，请确保您的开发环境满足以下要求：\n\n*   **操作系统**：Linux \u002F macOS \u002F Windows (需安装 WSL2 或 Docker Desktop)\n*   **容器引擎**：Docker 20.10+ 及 Docker Compose v2.0+\n*   **网络环境**：\n    *   需能访问阿里云容器镜像仓库（项目默认镜像源）。\n    *   若需调用外部大模型（如 OpenAI\u002FDeepSeek），请确保网络通畅或配置代理。\n*   **硬件建议**：\n    *   内存：建议 8GB 以上（运行向量数据库及多个微服务需要较多内存）。\n    *   磁盘：预留至少 10GB 空间用于存储镜像及数据。\n\n## 2. 安装步骤\n\n本项目推荐使用 **Docker Compose 一键启动** 模式，该方式会自动拉取预构建的镜像并启动所有依赖服务（后端、前端、MySQL、Redis、向量库等）。\n\n### 第一步：克隆项目代码\n\n建议使用 Gitee 或 GitCode 国内镜像加速下载：\n\n```bash\n# 方式 A：使用 Gitee (推荐国内用户)\ngit clone https:\u002F\u002Fgitee.com\u002Fageerle\u002Fruoyi-ai.git\ncd ruoyi-ai\n\n# 方式 B：使用 GitHub\n# git clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fageerle\u002Fruoyi-ai.git\n# cd ruoyi-ai\n```\n\n### 第二步：一键启动所有服务\n\n执行以下命令拉取镜像并启动全套服务：\n\n```bash\ndocker-compose -f docker-compose-all.yaml up -d\n```\n\n> **注意**：首次运行需下载多个镜像（约 2-3GB），请耐心等待。若下载缓慢，请检查 Docker 镜像加速器配置。\n\n### 第三步：验证服务状态\n\n查看容器运行状态，确保所有服务均为 `Up` 状态：\n\n```bash\ndocker-compose -f docker-compose-all.yaml ps\n```\n\n## 3. 基本使用\n\n服务启动完成后，您可以通过浏览器访问管理后台和用户端进行体验。\n\n### 访问地址与账号\n\n| 平台 | 访问地址 | 默认账号 | 默认密码 |\n| :--- | :--- | :--- | :--- |\n| **管理后台** | http:\u002F\u002Flocalhost:25666 | `admin` | `admin123` |\n| **用户端** | http:\u002F\u002Flocalhost:25137 | `admin` | `admin123` |\n\n### 快速功能体验\n\n1.  **配置大模型**：\n    *   登录 **管理后台** (`:25666`)。\n    *   进入「模型管理」模块，添加您的 API Key（支持 OpenAI、DeepSeek、通义千问、智谱 AI 等）。\n2.  **构建知识库 (RAG)**：\n    *   在管理后台进入「知识管理」，上传 PDF\u002FWord\u002FTxt 文档。\n    *   系统会自动解析并存入向量数据库（Weaviate\u002FMilvus）。\n3.  **创建智能应用**：\n    *   进入「流程编排」或「多智能体」模块。\n    *   拖拽节点设计工作流（例如：用户提问 -> 检索知识库 -> 大模型总结 -> 输出回答）。\n    *   保存并发布后，即可在 **用户端** (`:25137`) 进行对话测试。\n\n### 常用运维命令\n\n```bash\n# 查看实时日志（排查问题用）\ndocker-compose -f docker-compose-all.yaml logs -f backend\n\n# 停止所有服务\ndocker-compose -f docker-compose-all.yaml down\n\n# 重启特定服务（例如重启后端）\ndocker-compose -f docker-compose-all.yaml restart backend\n```\n\n如需深入了解二次开发或高级配置，请访问 [完整使用文档](https:\u002F\u002Fdoc.pandarobot.chat)。","某大型制造企业急需构建一个能整合内部技术文档、连接多部门数据并自动处理售后工单的智能客服系统，以应对日益增长的咨询量。\n\n### 没有 ruoyi-ai 时\n- **模型接入混乱**：需为不同业务线单独对接通义、智谱等厂商 API，代码重复开发，维护成本极高且难以统一管控。\n- **知识检索低效**：海量 PDF 和 Word 格式的技术手册散落在各处，缺乏统一的向量库管理，导致 AI 回答经常“幻觉”或找不到最新参数。\n- **流程僵化难扩展**：简单的问答机器人无法执行“查询库存->生成工单->发送邮件”的复杂逻辑，硬编码工作流导致每次业务变更都需重新发布版本。\n- **安全合规风险**：缺乏细粒度的权限控制和审计日志，敏感的企业知识库直接暴露给公网模型，存在数据泄露隐患。\n\n### 使用 ruoyi-ai 后\n- **统一模型网关**：通过 ruoyi-ai 的模型管理模块，一键接入主流大模型并统一鉴权，业务方无需关心底层切换，开发效率提升 80%。\n- **高精度 RAG 引擎**：利用内置的本地 RAG 与 Milvus 向量库，自动解析并索引企业文档，AI 能基于最新技术手册提供精准答案，准确率显著提高。\n- **可视化流程编排**：借助拖拽式工作流设计器，非技术人员也能快速搭建“意图识别->工具调用->人工审核”的复杂 Agent 协同流程，响应业务需求从周级缩短至小时级。\n- **企业级安全可控**：依托 Sa-Token 双重认证与私有化部署架构，确保核心数据不出内网，所有交互链路可追溯，完美满足合规要求。\n\nruoyi-ai 将原本需要数月定制开发的复杂 AI 工程，转化为零门槛的可视化配置任务，让企业真正拥有安全、高效且可落地的智能体应用。","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fageerle_ruoyi-ai_0817da78.png","ageerle","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Favatars\u002Fageerle_ac3094f1.jpg",null,"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fageerle",[20,24],{"name":21,"color":22,"percentage":23},"Java","#b07219",99.9,{"name":25,"color":26,"percentage":27},"Dockerfile","#384d54",0.1,5045,1243,"2026-04-04T01:37:33","MIT",3,"Linux, macOS, Windows","未说明 (项目基于 Java\u002FSpring Boot，依赖外部模型 API 或本地向量库，无内置 GPU 训练\u002F推理强制要求)","未说明 (运行多个 Docker 容器建议 8GB+)",{"notes":37,"python":38,"dependencies":39},"该项目为全栈 Java\u002FVue 应用，推荐使用 Docker Compose 一键部署。核心依赖包括 MySQL、Redis、Weaviate(向量库) 和 MinIO(对象存储)。支持对接多种大模型 API (OpenAI\u002FDeepSeek 等)，无需本地部署大模型即可运行，但若自建向量数据库需考虑相应资源消耗。","未说明 (后端基于 Java，前端基于 Node.js)",[40,41,42,43,44,45,46],"Spring Boot 4.0","Spring AI 2.0","Langchain4j","MySQL 8.0","Redis","Vue 3","Docker & Docker Compose",[48,49,50,51],"数据工具","Agent","图像","开发框架",[53,54,55,56,57],"agent","ai","knowledge","rag","mcp",2,"ready","2026-03-27T02:49:30.150509","2026-04-06T07:15:08.585720",[63,68,73,78,83,88,93,98],{"id":64,"question_zh":65,"answer_zh":66,"source_url":67},14565,"为什么历史聊天记录不显示或看起来无意义？","聊天记录实际上是倒序排列的，最新的内容显示在最下面。请向下滚动查看历史记录。如果问题依旧，请确认是否已更新到包含修复的最新代码版本（Java 后端或 Admin 端均可能涉及）。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fageerle\u002Fruoyi-ai\u002Fissues\u002F130",{"id":69,"question_zh":70,"answer_zh":71,"source_url":72},14566,"运行正常但后台部分页面（如聊天消息、支付订单）报 404 错误怎么办？","这通常是因为数据库菜单数据未同步。解决方法是重新执行菜单相关的 SQL 脚本。请在项目的 script 目录下找到 update 文件夹中的 SQL 文件并执行，以匹配和更新关键字对应的菜单权限。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fageerle\u002Fruoyi-ai\u002Fissues\u002F193",{"id":74,"question_zh":75,"answer_zh":76,"source_url":77},14567,"如何配置后端以支持高并发模型推理（如使用 vllm 替代 ollama）？","项目已兼容 vllm。配置步骤如下：\n1. 在模型分类设置中选择 'chat'。\n2. 将请求地址修改为：http:\u002F\u002Flocalhost:8000\u002Fv1\u002Fchat\u002Fcompletions\u002F\n3. 密钥填入 vllm 的密钥，若无则随机填写即可。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fageerle\u002Fruoyi-ai\u002Fissues\u002F32",{"id":79,"question_zh":80,"answer_zh":81,"source_url":82},14568,"Docker 部署时拉取镜像失败（pull access denied \u002F repository does not exist）如何解决？","目前公共仓库中的 Docker 镜像可能未及时更新或不存在。临时解决方案是：先在本地构建运行成功，然后自行打包构建镜像（docker build）。维护者后续会更新公共镜像仓库。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fageerle\u002Fruoyi-ai\u002Fissues\u002F203",{"id":84,"question_zh":85,"answer_zh":86,"source_url":87},14569,"项目是否支持对接 Dify、Coze 等第三方 LLM 应用平台？","是的，目前已支持对接 Coze 和 Dify。对于 RAGFlow 等其他开源应用，社区已有对接计划或正在开发中。建议加入官方交流群获取最新的集成进展和配置指南。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fageerle\u002Fruoyi-ai\u002Fissues\u002F55",{"id":89,"question_zh":90,"answer_zh":91,"source_url":92},14570,"使用硅基流动（SiliconFlow）或其他第三方模型服务无法聊天报错怎么办？","请检查模型请求地址配置。如果使用硅基流动，需将请求地址（Base URL）明确修改为：https:\u002F\u002Fapi.siliconflow.cn\u002F。同时请核对 API Key 是否正确，并参考其他用户的成功配置截图进行比对。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fageerle\u002Fruoyi-ai\u002Fissues\u002F13",{"id":94,"question_zh":95,"answer_zh":96,"source_url":97},14571,"文件向量化时出现 searchResponse 返回长度与 chunkList 不一致的错误如何处理？","这是向量化接口返回值解析的问题。需要修改 LocalModelsofitClient 中请求 Python 向量化接口的代码，调整对返回 JSON 数据的解析逻辑，确保正确提取 topKEmbeddings 数据以匹配 chunkList 长度。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fageerle\u002Fruoyi-ai\u002Fissues\u002F27",{"id":99,"question_zh":100,"answer_zh":101,"source_url":102},14572,"最新版本中聊天记录保存功能似乎未生效或未更新怎么办？","主分支（main\u002Fmaster）可能尚未合并最新的聊天记录保存修复代码。请关注并切换到 'ruoyi-web feat_message' 分支，该分支包含了修复后的聊天记录保存到 chat_message 表的功能。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fageerle\u002Fruoyi-ai\u002Fissues\u002F110",[104,109,114,119,124,129],{"id":105,"version":106,"summary_zh":107,"released_at":108},81493,"v2.1.0","v2.1.0 - 2025-05-30\n开源版本首个稳定版发布\n🛠 重要通知\n开源版本功能移除（v2.0.5 后不再维护）\n个人微信、直播、GPTs、应用商店、套餐管理、兑换管理\n\n功能迁移至企业版本（v2.0.5 后不再维护）\n微信相关：小程序、微信公众号、企业微信机器人、微信支付\n知识库：Excel 附件解析、PDF图片解析（PDF文件解析保留）、Milvus\u002FQdrant 扩展\n\n🤖 更新日志\n✨ Features\n新增国产大模型支持\n支持对接：DeepSeek、智谱（Zhipu）、通义千问（Qianwen）\n部署优化\n支持 docker-compose 一键部署项目\nUI\u002FUX 升级\n用户端登录页视觉重构\n配置页与管理端首页布局优化\n🐞 Bug Fixes\n修复文件上传异常问题\n新增聊天消息 ID 追踪机制\n完善对话角色记录逻辑\n知识库功能优化\n修复知识库删除提示逻辑\n解决知识库创建失败问题","2025-05-30T05:53:38",{"id":110,"version":111,"summary_zh":112,"released_at":113},81494,"v2.0.5","v2.0.5 - 2025-05-12\n错误修复\n\n功能特性\n支持三方模型调用：新增对 Coze、Dify、派欧云等三方模型的调用支持，用户可以根据自身需求灵活选择不同的模型。\n\n接入 Langchain4j 框架：接入 Langchain4j 框架，支持 Milvus\u002FWeaviate\u002FQdrant 向量库，为用户提供更强大的语义检索和知识管理能力，能够更高效地处理和分析海量数据，挖掘数据中的潜在价值。\n\n支持 Excel 文档解析：新增对 Excel 文档的解析功能，用户可以直接上传 Excel 文件，系统将自动解析其中的内容，方便用户快速获取和利用文档中的数据，提高工作效率。","2025-05-12T01:30:28",{"id":115,"version":116,"summary_zh":117,"released_at":118},81495,"v2.0.4","v2.0.4 - 2025年4月30日\n错误修复\n修复Web端无法查询套餐信息的问题\n修复代码生成异常问题\n修复新增知识库校验异常问题\n修复扣费时无法获取用户ID的问题\n\n功能特性\n合并知识库对话接口\n同步支持微信公众号登录功能\n新增独立的WeChat功能模块\n优化SSE对话界面样式与交互体验\n新增工具调用超时时间配置项\n重构附件上传逻辑并优化流程\n新增动态对话客户端构建能力","2025-04-30T11:48:06",{"id":120,"version":121,"summary_zh":122,"released_at":123},81496,"v2.0.3","v2.0.3 - 2025年4月22日  \n### Bug修复  \n- 修复扣费时无法获取用户ID的问题  \n- 修复后台管理系统登录异常  \n- 修复使用本地向量模型只能检索到一条知识内容的问题  \n\n### 新特性  \n- **新增MCP功能支持**：集成多通道处理（MCP）能力，提升系统扩展性  \n- **模块重构**：对核心模块进行重构，优化代码结构和性能  \n- **动态对话客户端构建**：支持根据不同的AI模型快速构建定制化对话客户端  \n- **系统提示词优化**：将系统提示词调整为**非必填项**，提升配置灵活性  ","2025-04-22T03:57:34",{"id":125,"version":126,"summary_zh":127,"released_at":128},81497,"v2.0.2","v2.0.2 - 2025-03-31\n错误修复\n\n功能特性\n调整项目结构：对项目整体结构进行了优化，使其更加清晰合理，方便后续的开发和维护。\n升级前端框架结构：升级了前端框架,同步至ruoyi-plus-vben5最新版本\n增加插件管理：新增了插件管理功能\n增加应用管理：新增了应用管理功能\n增加代码生成前端页面：新增了代码生成前端页面的功能，通过简单的配置即可快速生成前端页面代码\n配置信息数据脱敏：对配置信息中的敏感数据进行了脱敏处理\n更新 SQL 脚本：更新了 SQL 脚本，修复了一些已知的数据库问题，优化了数据库结构\n\n**完整更新日志**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fageerle\u002Fruoyi-ai\u002Fcompare\u002Fv2.0.1...v2.0.2","2025-03-31T12:23:38",{"id":130,"version":131,"summary_zh":132,"released_at":133},81498,"v2.0.1","v2.0.1 - 2025年3月31日\n错误修复\n修复未登录可修改公告信息的问题：现在只有登录用户才能修改公告信息，进一步提升了系统安全性。\n修复未登录可修改模型信息的问题：现在只有登录用户才能修改模型信息，确保了模型数据的安全性。\n修复小程序一直停留在加载页面的问题：优化了小程序的加载逻辑，解决了加载页面卡顿的问题，提升了用户体验。\n修复小程序无法正常对话的问题：修复了小程序对话功能的错误，用户现在可以正常进行对话了。\n功能更新\n模型管理——密钥信息数据脱敏：对模型管理中的密钥信息进行了脱敏处理，有效保护了敏感数据的安全。\n恢复代码生成模块：已恢复代码生成模块的功能，用户可以再次使用该模块生成代码。","2025-03-31T07:15:30",[135,143,152,160,168,180],{"id":136,"name":137,"github_repo":138,"description_zh":139,"stars":140,"difficulty_score":32,"last_commit_at":141,"category_tags":142,"status":59},3808,"stable-diffusion-webui","AUTOMATIC1111\u002Fstable-diffusion-webui","stable-diffusion-webui 是一个基于 Gradio 构建的网页版操作界面，旨在让用户能够轻松地在本地运行和使用强大的 Stable Diffusion 图像生成模型。它解决了原始模型依赖命令行、操作门槛高且功能分散的痛点，将复杂的 AI 绘图流程整合进一个直观易用的图形化平台。\n\n无论是希望快速上手的普通创作者、需要精细控制画面细节的设计师，还是想要深入探索模型潜力的开发者与研究人员，都能从中获益。其核心亮点在于极高的功能丰富度：不仅支持文生图、图生图、局部重绘（Inpainting）和外绘（Outpainting）等基础模式，还独创了注意力机制调整、提示词矩阵、负向提示词以及“高清修复”等高级功能。此外，它内置了 GFPGAN 和 CodeFormer 等人脸修复工具，支持多种神经网络放大算法，并允许用户通过插件系统无限扩展能力。即使是显存有限的设备，stable-diffusion-webui 也提供了相应的优化选项，让高质量的 AI 艺术创作变得触手可及。",162132,"2026-04-05T11:01:52",[51,50,49],{"id":144,"name":145,"github_repo":146,"description_zh":147,"stars":148,"difficulty_score":58,"last_commit_at":149,"category_tags":150,"status":59},1381,"everything-claude-code","affaan-m\u002Feverything-claude-code","everything-claude-code 是一套专为 AI 编程助手（如 Claude Code、Codex、Cursor 等）打造的高性能优化系统。它不仅仅是一组配置文件，而是一个经过长期实战打磨的完整框架，旨在解决 AI 代理在实际开发中面临的效率低下、记忆丢失、安全隐患及缺乏持续学习能力等核心痛点。\n\n通过引入技能模块化、直觉增强、记忆持久化机制以及内置的安全扫描功能，everything-claude-code 能显著提升 AI 在复杂任务中的表现，帮助开发者构建更稳定、更智能的生产级 AI 代理。其独特的“研究优先”开发理念和针对 Token 消耗的优化策略，使得模型响应更快、成本更低，同时有效防御潜在的攻击向量。\n\n这套工具特别适合软件开发者、AI 研究人员以及希望深度定制 AI 工作流的技术团队使用。无论您是在构建大型代码库，还是需要 AI 协助进行安全审计与自动化测试，everything-claude-code 都能提供强大的底层支持。作为一个曾荣获 Anthropic 黑客大奖的开源项目，它融合了多语言支持与丰富的实战钩子（hooks），让 AI 真正成长为懂上",138956,"2026-04-05T11:33:21",[51,49,151],"语言模型",{"id":153,"name":154,"github_repo":155,"description_zh":156,"stars":157,"difficulty_score":58,"last_commit_at":158,"category_tags":159,"status":59},2271,"ComfyUI","Comfy-Org\u002FComfyUI","ComfyUI 是一款功能强大且高度模块化的视觉 AI 引擎，专为设计和执行复杂的 Stable Diffusion 图像生成流程而打造。它摒弃了传统的代码编写模式，采用直观的节点式流程图界面，让用户通过连接不同的功能模块即可构建个性化的生成管线。\n\n这一设计巧妙解决了高级 AI 绘图工作流配置复杂、灵活性不足的痛点。用户无需具备编程背景，也能自由组合模型、调整参数并实时预览效果，轻松实现从基础文生图到多步骤高清修复等各类复杂任务。ComfyUI 拥有极佳的兼容性，不仅支持 Windows、macOS 和 Linux 全平台，还广泛适配 NVIDIA、AMD、Intel 及苹果 Silicon 等多种硬件架构，并率先支持 SDXL、Flux、SD3 等前沿模型。\n\n无论是希望深入探索算法潜力的研究人员和开发者，还是追求极致创作自由度的设计师与资深 AI 绘画爱好者，ComfyUI 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