新闻详情

新闻详情

首页 / 资讯中心 / 详情

Ruoyi-AI 从零跑通:AI 聊天与绘画项目完整部署指南

发布时间:2026/11/15 23:37:36来源:尧图网络
Ruoyi-AI 从零跑通:AI 聊天与绘画项目完整部署指南
Ruoyi-AI 从零跑通AI 聊天与绘画项目完整部署指南【免费下载链接】ruoyi-aiEnterprise-grade AI agent framework with multi-provider LLM management, secure knowledge bases and high-precision RAG, visual workflow orchestration, and multi-agent coordination.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ru/ruoyi-aiRuoyi-AI 是一套开箱即用的 AI 助手平台内置 SSE / WebSocket 流式推送可对接 OpenAI 等大语言模型提供 AI 聊天、文生图、语音克隆等能力。跟着本文操作你本地就能把这套 Spring Boot 3Spring 生态的脚手架省掉大量配置样板代码后端服务跑起来看到启动成功并打开登录接口。预计 30 分钟内跑通前提是你机器上有 Java 17、MySQL 和 Redis。环境依赖一次性配齐不用逐个装把下面这张表过一遍缺什么补什么依赖最低版本检查命令JDK17java -versionMaven3.8mvn -vMySQL5.7 / 8.0mysql --versionRedis5.xredis-cli --version一行命令快速自检java -version mvn -v mysql --version redis-cli --version四项输出都正常就可以往下走。拉取代码在任意空目录执行git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/ru/ruoyi-ai cd ruoyi-ai后续所有修改都发生在你本地 clone 下来的这份副本里仓库本身不需要也不应该动。配好数据库和 Redis 连接服务就能起来✅建库导表项目初始化脚本在 script/sql/ 目录ry-vue.sql对应 MySQL另有 oracle / postgres / sqlserver 版本。这条命令的目的是一次建库并导入全部表结构mysql -uroot -p -e CREATE DATABASE ry-vue DEFAULT CHARACTER SET utf8mb4; mysql -uroot -p ry-vue script/sql/ry-vue.sql⚡改数据源配置打开 application.yml即ruoyi-admin/src/main/resources/application-dev.yml。数据源、Redis 地址都走环境变量占位符这是本步最容易被忽略的点——不填它们启动直接失败。必须改的只有 5 个值DB_URL、DB_USERNAME、DB_PASSWORD、REDIS_HOST、REDIS_PORT其余配置连接池、Hikari 参数保持默认即可。启动命令的目的在于注入这些变量并打整包mvn clean package -DskipTests -Pdev DB_URLjdbc:mysql://localhost:3306/ry-vue?useUnicodetruecharacterEncodingutf8useSSLfalseserverTimezoneGMT%2B8 \ DB_USERNAMEroot DB_PASSWORD你的密码 REDIS_HOSTlocalhost REDIS_PORT6379 \ java -jar ruoyi-admin/target/ruoyi-admin.jar项目默认激活dev环境服务端口 6039application.yml中server.port指定启动类为 PandaApplication看到控制台打印panda智能助手启动成功即代表服务就绪。启动后 30 秒验证是否跑通✅最小验证浏览器打开http://localhost:6039或命令行执行curl http://localhost:6039/captchaImage接口返回 JSON 而非连接拒绝说明服务已通。⚠️高频排错报错基本都在这几个原因里报错一行修复Communications link failure/ 找不到表库名没导对重新执行mysql ry-vue script/sql/ry-vue.sqlUnable to connect to Redis核对REDIS_HOST/REDIS_PORT指向本机 6379并确认 Redis 已启动登录报数据库异常控制台刷Access deniedDB_USERNAME/DB_PASSWORD与你 MySQL 实际账号不符改后重启跑起来之后往哪走配置application.yml里chat.apiKey和chat.apiHost当前是占位值sk-xxx接上你自己的模型密钥后就可以发起第一次 AI 对话了需要批量造 CRUD 的话代码生成模块在 ruoyi-generatorDocker 一键起全套环境可看 script/docker/docker-compose.yml。现在去把chat.apiKey换成你的密钥重启服务发出一条聊天消息验证 RAG 链路。【免费下载链接】ruoyi-aiEnterprise-grade AI agent framework with multi-provider LLM management, secure knowledge bases and high-precision RAG, visual workflow orchestration, and multi-agent coordination.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ru/ruoyi-ai创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考
网站建设高端定制企业官网
RELATED

相关资讯

更多精彩内容,欢迎继续阅读

较早相关资讯

最新相关资讯

【外设】之大彩串口显示屏 2026/11/15 4:54:16

【外设】之大彩串口显示屏

大彩串口屏初步使用 1 .官网下载 STM32 屏幕 GUI 设计资料 http://www.gz-dc.com/category/typeid/4112 找到 STM32 Keil 工程,移植相关代码因项目而异进行移植,由于项目简单,本人只对用到的指令接口进行修改。 比如:注意事项&…

阅读更多 →
无法下载Windows系统iso文件 2026/11/15 2:04:12

无法下载Windows系统iso文件

当我遇到这个问题的时候,我打开了一个网站: 登录 然后我打算下载的时候: 突然那个官方的连接就可以下载了:

阅读更多 →
【清华代码熊】DeepSeek V4.1 Flash 后训练详解 2026/11/14 10:11:15

【清华代码熊】DeepSeek V4.1 Flash 后训练详解

📌 上期解析了 DeepSeek V4.1 Flash 模型架构改进,本期解析 DeepSeek V4.1 Flash 预训练/后训练技术: 🌟 预训练:45T 文本 多模态混合语料、直接训练 sparse attention(取消 DeepSeek V4 的 dense 冷启动&…

阅读更多 →
Shuffle-R1: Efficient RL framework for Multimodal Large Language Models via Data-centric Dynamic ... 2026/11/14 17:14:38

Shuffle-R1: Efficient RL framework for Multimodal Large Language Models via Data-centric Dynamic ...

文章主要内容和创新点 主要内容 本文聚焦于多模态大语言模型(MLLM)强化学习(RL)训练中的效率问题,提出了一个名为Shuffle-R1的框架。研究发现,当前RL训练存在两个关键缺陷: 优势值坍缩(Advantage Collapsing):批次中大多数优势值集中在零附近,导致有效梯度信号被淹…

阅读更多 →
PRvL: Quantifying the Capabilities and Risks of Large Language Models for PII Redaction 2026/11/14 16:35:50

PRvL: Quantifying the Capabilities and Risks of Large Language Models for PII Redaction

一、文章主要内容总结 本文聚焦于利用大型语言模型(LLMs)实现个人身份信息(PII)脱敏的研究,旨在解决传统脱敏方法(如基于规则的系统、领域特定命名实体识别(NER)模型)泛化能力差、跨格式/跨语境适应性弱的问题。 研究通过全面评估多种LLM架构(包括密集型LLM(D-LLM…

阅读更多 →
LLaVA-RE: Binary Image-Text Relevancy Evaluation with Multimodal Large Language Model 2026/11/15 4:06:36

LLaVA-RE: Binary Image-Text Relevancy Evaluation with Multimodal Large Language Model

文章主要内容和创新点 主要内容 本文聚焦于二进制图像-文本相关性评估任务(判断图像与文本“相关”或“不相关”),针对该任务中文本格式多样、相关性定义随场景变化等挑战,提出了基于多模态大语言模型(MLLM)的解决方案LLaVA-RE。 模型设计:LLaVA-RE基于LLaVA 1.5架构,…

阅读更多 →

今日资讯

本周资讯

本月资讯

看完文章仍有疑问?

联系尧图顾问,获取一对一建站咨询

立即免费咨询 📞 400-888-8888
📞 ✉