ageerle/ruoyi-ai · 上手攻略

  • 仓库：ageerle/ruoyi-ai
  • 链接：https://github.com/ageerle/ruoyi-ai
  • 分类：AI 应用框架 · 企业级
  • 作者：Tom
  • 更新：2026-08-10

这是什么

ruoyi-ai 是基于 RuoYi-Vue-Plus 生态构建的企业级 AI 应用开发框架，定位"一站式 AI Agent 平台"。核心能力：多 provider LLM 统一接入、企业知识库 RAG（支持 Milvus/Weaviate/Qdrant）、可视化工作流编排、多 Agent 协作，以及 MCP 协议集成。适合企业快速搭一套内部的 AI 知识库问答、Agent 自动化流程、数字人等应用。

架构上分多个独立仓库：后端 ruoyi-ai、管理后台 ruoyi-admin、用户前端 ruoyi-web、数字人 ruoyi-drama、Copilot ruoyi-copilot、小程序 ruoyi-uniapp。后端技术栈：Spring Boot 3.5.8 + Langchain4j，前端：Vue 3 + Vben Admin + element-plus-x，安全层：Sa-Token + JWT。

解决什么问题

  • 多模型接入混乱：团队同时用 DeepSeek、Zhipu、Qwen、Bailian（阿里）、OpenAI，各家 SDK 不统一。ruoyi-ai 抽象为统一接口，切换 provider 不改业务代码。
  • 企业知识库孤岛：文档散落各处，没有统一检索。内置 RAG + 向量数据库（Milvus/Weaviate/Qdrant），支持 PDF/Word/Excel 解析。
  • 工作流编排门槛高：没有低代码方案时，Agent 流程全靠硬编码。可视化拖拽工作流 + SSE 流式输出，降低编排门槛。
  • 多 Agent 协作没有框架：Supervisor 模式的多 Agent 编排，Langchain4j 驱动，支持决策模型选择。

快速安装

Docker 一键部署（推荐，最简路径）

# 克隆 v3.1.0 release
git clone --depth 1 --branch v3.1.0 https://github.com/ageerle/ruoyi-ai.git
cd ruoyi-ai

# 配置版本
cp docs/docker/ruoyi-ai/.env.example docs/docker/ruoyi-ai/.env
sed -i 's/^RUIYI_VERSION=.*/RUIYI_VERSION=v3.1.0/' docs/docker/ruoyi-ai/.env

# 拉取预构建镜像并启动全部服务
docker compose --env-file docs/docker/ruoyi-ai/.env \
  -f docs/docker/ruoyi-ai/docker-compose-all.yaml pull
docker compose --env-file docs/docker/ruoyi-ai/.env \
  -f docs/docker/ruoyi-ai/docker-compose-all.yaml up -d

# 检查服务状态
docker compose --env-file docs/docker/ruoyi-ai/.env \
  -f docs/docker/ruoyi-ai/docker-compose-all.yaml ps

访问地址（替换 SERVER_IP 为服务器 IP）： - 管理后台：http://SERVER_IP:25666（账号 admin / 密码 admin123） - 用户前端：http://SERVER_IP:25137 - 后端 API：http://SERVER_IP:26039

自带组件端口（均在 compose 内）： | 服务 | 端口 | |---|---| | MySQL | 23306 | | Redis | 26379 | | Weaviate | 28080 | | MinIO API | 29000 | | MinIO Console | 29090 |

⚠️ 生产环境必做：修改默认 MySQL 和 MinIO 密码；通过防火墙或反代只暴露应用端口。

升级

# 改 .env 里的 RUIYI_VERSION，再 pull + up
sed -i 's/^RUIYI_VERSION=.*/RUIYI_VERSION=v3.2.0/' docs/docker/ruoyi-ai/.env
docker compose -f docs/docker/ruoyi-ai/docker-compose-all.yaml pull
docker compose -f docs/docker/ruoyi-ai/docker-compose-all.yaml up -d
# 注意：不要加 -v，否则会删除持久化数据卷

源码构建（进阶）

git clone https://github.com/ageerle/ruoyi-ai.git
cd ruoyi-ai
# 后端
docker-compose up -d --build
docker-compose logs -f backend

# 管理后台（另开目录）
cd ruoyi-admin
docker-compose up -d --build
# 访问 http://localhost:25666

# 用户前端（另开目录）
cd ruoyi-web
docker-compose up -d --build
# 访问 http://localhost:25137

核心功能模块

模型管理

  • 支持 DeepSeek、Zhipu（智谱）、MIMO（阶跃）、Bailian（阿里通义）、OpenAI
  • 多模态理解能力接入
  • 集成 Coze/DIFY/FastGPT/RAGFlow 等平台

知识管理

  • 本地 RAG + 向量数据库（Milvus / Weaviate / Qdrant 三选一）
  • 文档解析：PDF、Word、Excel、图片智能分析

工具管理

  • MCP 协议集成
  • Skills 能力扩展

工作流编排

  • 可视化拖拽设计器
  • 支持节点：模型调用、邮件发送、人工审核等
  • SSE 流式输出

多 Agent

  • 基于 Langchain4j 的 Agent 框架
  • Supervisor 模式编排
  • 多决策模型支持

典型适用场景

场景 怎么用
企业知识库问答 上传内部文档 → 向量入库 → 用户对话检索
AI 客服机器人 多 Provider 切换 + RAG + 工作流
内部 Agent 自动化 Supervisor 多 Agent 编排 + MCP 工具
数字人 ruoyi-drama 模块，支持视频合成
Copilot 助手 ruoyi-copilot，桌面端 AI 辅助

坑与注意

  1. 默认密码未改：admin/admin123 部署后第一时间修改，否则裸奔在公网。
  2. 内网 IP 直接暴露：docker-compose-all.yaml 默认把所有端口发布到 0.0.0.0，生产务必走反代或防火墙。
  3. 多仓库协同：后端 + 管理后台 + 用户前端是三个独立 Git 仓库，升级时要同步跟进，否则 API 版本不匹配。
  4. 向量库选型：Weaviate 在 compose 里是默认配好的；如果切换到 Milvus 或 Qdrant，需自行修改配置。
  5. 商业版 vs 开源版：README 提到商业版 https://web.ruoyiai.chat（微信扫码登录），开源版功能子集可能有差异。
  6. 文档依赖飞书：主站文档 https://doc.ruoyiai.chat/，部分链接在飞书上，内容更新节奏不明。
  7. 版本标注：v3.1.0 为当前稳定 release（2026-08-10）；建议生产环境锁定此版本。
  8. MIT 许可证：可商用，但基于 RuoYi-Vue-Plus 和 Langchain4j，需留意这两个上游的许可证。

与同类对比

特性 ruoyi-ai Dify FastGPT LangChain (Java)
语言 Java/Spring Boot Python Python Java/Python
企业管理后台 ✅ 内置 ❌ 需自建 ❌ 需自建 ❌
RAG 能力 ✅ 内置 ✅ ✅ ✅
多 Provider ✅ DeepSeek/Zhipu/阿里等 ✅ ✅ ✅
工作流编排 ✅ 可视化 ✅ ✅ 需代码
多 Agent ✅ Supervisor 模式 基础 基础 ✅
部署难度 Docker 一键 Docker 较复杂 取决于场景
许可证 MIT Apache 2.0 尚不明确 Apache 2.0

一句话：如果你已有 Java/Spring 团队、需要一个带管理后台的企业级 AI 平台，ruoyi-ai 比 Dify/FastGPT 更贴近"企业内部系统"的使用习惯；如果偏好 Python 生态或更活跃的社区，Dify 是更成熟的开源选项。

一句话推荐结论

Java 团队的企业级 AI 平台捷径：ruoyi-ai 用 Spring Boot + Langchain4j 搭了一套带管理后台、多模型接入、RAG 和可视化工作流的完整系统，Docker 一键部署，上手门槛低。注意默认密码和端口暴露，生产环境务必加固后再对外。

来源：GitHub README (https://github.com/ageerle/ruoyi-ai) · Docker 部署文档 · 官方文档 (https://doc.ruoyiai.chat/)