新闻详情

新闻详情

首页 / 资讯中心 / 详情

从零到能用的AI助手部署:一次跑通 ruoyi-ai 的完整实操

发布时间:2026/11/15 0:59:53来源:尧图网络
从零到能用的AI助手部署:一次跑通 ruoyi-ai 的完整实操
从零到能用的AI助手部署一次跑通 ruoyi-ai 的完整实操【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前阵子我想给团队搭一个既能聊天、又能画图的小系统不想自己从零拼框架最后选中了ruoyi-ai——一个免费开源的 Java 版 AI 助手平台基于 Java 17 Spring Boot 3.X聊天、绘画、模型管理都封装好了零基础照着做也能把它部署起来。这个项目适合谁它比较适合两类人一是想给自己或小团队弄一个 AI 问答、AI 绘画入口但没精力研究底层协议的人二是熟悉 Java 生态、想找个现成骨架做二次开发的人。说白了它把接入大模型这件事做成了填配置项的活你不需要懂 SSE 流式推送的细节先把它跑通后面再往里面加东西不迟。空机器怎么把它跑起来备环境。这一步是为了后面少走弯路。它要求JDK 17Java 的运行环境、Maven 3.8Java 项目的构建工具、MySQL 5.7 或 8.0存用户和模型数据的数据库、Redis 5.X 以上做缓存和登录态的内存数据库。打开终端逐条敲下面的命令能正常输出版本号或PONG就说明环境齐了java -version mvn -v mysql --version redis-cli ping拿代码、导数据库。这一步是为了让项目落到本地、让表结构先建好git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/ru/ruoyi-ai cd ruoyi-aiSQL 脚本在仓库的 script/sql/ry-vue.sql 里先建库再导入脚本头注释里写的库名就是ry-vuemysql -u root -p -e CREATE DATABASE ry-vue DEFAULT CHARACTER SET utf8mb4; mysql -u root -p ry-vue script/sql/ry-vue.sql改配置。这一步是为了让程序找到你的数据库和 Redis。关键在 ruoyi-admin/src/main/resources/application-dev.yml数据源和 Redis 地址用的是环境变量占位把它们换成真实值或在启动前 export 同名环境变量即可DB_URL: jdbc:mysql://localhost:3306/ry-vue?useUnicodetruecharacterEncodingutf8useSSLfalse DB_USERNAME: root DB_PASSWORD: 你的密码 REDIS_HOST: localhost REDIS_PORT: 6379启动验证。这一步是为了确认整条链路通了。在项目根目录执行mvn spring-boot:run也可以用 IDEA 直接运行启动类ruoyi-admin/src/main/java/com/xmzs/PandaApplication.java。日志里不再刷报错、服务停稳后就成功了。注意它监听的是6039 端口在application.yml里写的server.port不是常见的 8080。登录页打开 http://localhost:6039 用默认账号admin/admin123进去。进去之后建议第一件事就是改密码。跑通之后能干什么AI 对话用户端登录进对话页底部可以切换当前模型直接输入问题回答按字流式吐出来。适合做团队内部的 FAQ 入口或者学习问答把问 AI变成一个固定的网址而不是每次都打开某个网页版工具。AI 绘画左侧切到绘画参数面板里有比例、风格、视角、灯光这些下拉项填一句描述点生成图片就行。想省事就只填提示词想精细一点就调cw、sref这些参数。适合快速出海报草稿、宣传图素材。多模型管理后台系统模型页能看到一张模型列表gpt、suno、midjourney、stable-diffusion 都在里面每行有请求地址、请求密钥和按次计费 / token 计费的类型标记。加一个新模型就是新增填个地址和 key不用改代码。想深入看实现可以从 ruoyi-common-chat 这个聊天模块读起。部署前要注意的三件事启动报数据库连接错误。原因是库没建或表没导先执行上面那条导入ry-vue.sql的命令再启动如果连接的是远程 MySQL确认 3306 端口放通。能启动但聊天没反应。多半是application.yml里chat:段的apiKey、apiHost还是sk-xxx这种占位值。换成真实的大模型接口地址和密钥对话才能通。浏览器一直连不上。九成是访问了 8080。这个项目的服务端口是 6039按http://localhost:6039访问就对了。跑熟之后还能往哪玩模型列表支持按次计费再配合支付模块就能把这套 AI 助手做成带充值的小服务对话和绘画都基于统一的聊天协议封装加新模型、新应用都是配置层面的事。对 Java 开发者来说它还是一份现成的企业级 AI 应用参考实现——先用它跑起来再按模块拆开看比啃一篇篇教程高效。【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 2026/11/14 3:51:47

【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 2026/11/12 23:59:09

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 2026/11/14 3:51:43

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
📞 ✉