ageerle/ruoyi-ai

다중 에이전트 협업, Supervisor 모드 오케스트레이션, 다중 의사결정 모델을 지원하며, 고급 RAG 기술과 시각적 워크플로우 오케스트레이션 기능을 갖춘 즉시 사용 가능한 풀스택 AI 플랫폼

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백엔드 (Backend): Spring Boot 3.5.8 + Langchain4j 데이터 저장소 (Data Storage): MySQL 8.0 + Redis + Vector Databases (Milvus/Weaviate/Qdrant) 프론트엔드 (Frontend): Vue 3 + Vben Admin + element-plus-x 보안 (Security): Sa-Token + JWT 이중 계층 보안 문서 처리 (Document Processing): PDF, Word, Excel 파싱, 지능형 이미지 분석 실시간 통신 (Real-time Communication): WebSocket 실시간 통신, SSE 스트리밍 응답 시스템 모니터링 (System Monitoring): 포괄적인 로깅 시스템, 성능 모니터링, 서비스 상태 확인

이 프로젝트는 두 가지 Docker 배포 방법을 제공합니다:

모든 서비스(백엔드, 관리자 패널, 사용자 프론트엔드 및 종속성 포함)를 한 번에 시작하려면 docker-compose-all.yaml을 사용하세요:

• Docker Engine (Linux/macOS) 또는 Docker Desktop (Windows)
• Docker Compose V2

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

Docker Desktop을 사용하는 Windows의 경우, PowerShell을 사용하여 다음 명령을 실행할 수 있습니다:

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

기본 Compose 파일은 MySQL (23306), Redis (26379), Weaviate (28080), 그리고 MinIO (29000 / 29090)를 게시합니다. 프로덕션 배포의 경우, 기본 MySQL 및 MinIO 비밀번호를 변경하고 방화벽 또는 리버스 프록시를 통해 애플리케이션 포트만 노출하세요.

다른 게시된 릴리스로 업그레이드하려면 docs/docker/ruoyi-ai/.env에서 RUIYI_VERSION을 업데이트한 다음, 동일한 --env-file 및 -f 옵션으로 docker compose pull과 docker compose up -d를 실행하세요. 영구 데이터 볼륨을 삭제할 의도가 아니라면 docker compose down -v를 사용하지 마세요.

백엔드 서비스를 소스에서 빌드해야 하는 경우, 다음 단계를 따르세요:

# 백엔드 프로젝트 디렉토리로 이동
cd ruoyi-ai
# 백엔드 서비스 시작 (소스에서 빌드)
...

# 관리자 패널 프로젝트 디렉토리로 이동
cd ruoyi-admin
# 관리자 패널 빌드 및 시작
...

# 사용자 프론트엔드 프로젝트 디렉토리로 이동
cd ruoyi-web
# 사용자 프론트엔드 빌드 및 시작
...

• ruoyi-admin에서의 모델 및 API 키 설정 (중국어)
• 로컬 개발을 위한 Dify Cloud 설정 (중국어)

커뮤니티 기여를 진심으로 환영합니다! 숙련된 개발자이든 이제 막 시작하는 분이든 프로젝트에 기여할 수 있습니다 💪

프로젝트를 자신의 계정으로 **포크(Fork)**하고, 브랜치 생성(git checkout -b feature/new-feature-name) 후, 변경 사항을 커밋(git commit -m 'Add new feature') 하고, 브랜치로 푸시(git push origin feature/new-feature-name) 한 뒤, **풀 리퀘스트(Pull Request)**를 생성해 주세요.

💡

팁: GitHub에 PR을 제출하는 것을 권장합니다. 다른 코드 호스팅 플랫폼으로 자동으로 동기화됩니다.

이 프로젝트는 MIT 라이선스 하에 라이선스가 부여되었습니다. 자세한 내용은 LICENSE 파일을 참고하세요.

다음의 훌륭한 오픈 소스 프로젝트들에 지원해 주셔서 감사합니다:

• Langchain4j - 강력한 Java LLM 개발 프레임워크
• RuoYi-Vue-Plus - 성숙한 엔터프라이즈 레벨의 빠른 개발 프레임워크
• Vben Admin - 모던 Vue 관리자 템플릿

다음 스폰서들의 지원에 감사드립니다:

Atlas Cloud · 코딩 플랜 프로모션
개발자에게 비디오 생성, 이미지 생성, LLM을 지원하는 통합 AI API를 제공하는 완전한 모달(full-modal) AI 추론 플랫폼입니다. 한 번 연결하여 300개 이상의 큐레이션된 모델에 접근할 수 있습니다.

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