Ruoyi-AI 安装教程免费搭建自己的 AI 聊天与绘画平台【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 是一款基于 ruoyi-plus 的开源 AI 助手平台核心功能是对话聊天和 AI 绘画同时支持语音克隆、知识库等玩法。完全免费开源按这份部署教程操作一个下午就能在你自己的服务器上跑起来。项目速览它为什么值得装三个亮点一套完整的 AI 中台用户端、后台管理端都有现成界面内置 SSE / WebSocket 流式协议可对接 OpenAI、ChatGLM、讯飞星火等大模型不用自己搭前后端骨架。模型在后台可视化管理哪个模型上架、按 token 还是按次计费、请求地址和密钥怎么写全部在系统模型菜单里配置加一个新模型不需要改代码。适合谁想给自己网站加 AI 客服、想搭一个对外收费的 AI 助手站点的开发者以及想先跑通一个完整 AI 项目再二开的学习者。后台工作台的实际效果可以感受一下这套开箱即用的程度动手前的环境准备项目基于 Java 17 Spring Boot 3 开发pom.xml 里写得很清楚。下面这张清单逐项核对全部就绪再往下走软件版本要求检查命令安装方式Debian/UbuntuJDK17java -versionsudo apt install openjdk-17-jdkMaven3.8mvn -vsudo apt install mavenMySQL5.7 / 8.0mysql --versionsudo apt install mysql-serverRedis 5.xredis-server --versionsudo apt install redis-server注意 Redis 这一项很多部署教程会漏掉它而 Ruoyi-AI 的登录态、缓存都依赖 Redis缺了它启动就会报错。从克隆到跑通一条主流程环境就绪后把仓库拉到本地git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/ru/ruoyi-ai接下来先解决数据库。项目提供了初始化脚本script/sql/ 目录下按数据库类型分了文件夹MySQL 用户直接导入 ry-vue.sqlmysql -uroot -p script/sql/ry-vue.sql导入完成后改配置。数据源信息在ruoyi-admin/src/main/resources/application-dev.yml中把url、username、password三项改成你刚才建的库和账号同文件里的 Redis 地址如果不是localhost:6379也要一并调整。仓库还带了 Docker 一键编排方案不想手动装环境可以看 script/docker/ 里的 docker-compose 文件。然后构建。在项目根目录执行跳过测试能省几分钟mvn clean install -DskipTests构建成功后启动管理模块mvn -pl ruoyi-admin spring-boot:run日志出现 Started 字样就算跑通了。服务默认监听 6039 端口见 application.yml 中的server.port浏览器访问http://localhost:6039用初始化 SQL 里的 admin 账号登录后台即可。跑起来之后三件必做的事1. 上架第一个模型。登录后进入运营管理 → 系统模型填入模型的请求地址、密钥和计费类型。这一步不做用户端选模型时会是空的。2. 熟悉用户端三块区域。用户端默认有对话、应用、绘画三个入口。绘画页内置了风格、视角、光照等参数走 DALL·E 和 Midjourney 两种生成通道3. 检查常见卡点。启动报错先分三类看连不上数据库多半是 dev 配置里的数据源没改对、连不上 Redis、以及端口 6039 被占用改application.yml的server.port。日志统一看启动终端输出和logs目录。想继续深入可以看看 ruoyi-modules/ 下的 Midjourney 对接模块和 ruoyi-common/ 里封装的各中间件组件从源码层面理解这套平台是怎么把多模型管理、计费和消息推送串起来的。【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