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stageluo
995507e757 支持本地ollama集成LLM问答分支工作流 2025-11-25 09:28:14 +08:00
stageluo
f155bc284d 新增http分支工作流节点 2025-11-25 09:27:06 +08:00
stageluo
c22c5eac7f 新增知识库分支工作流节点 2025-11-25 09:26:39 +08:00
stageluo
9df246321e 条件分支工作流节点优化 2025-11-24 18:20:10 +08:00
stageluo
8a1ac2264e 优化工作流注册节点以及相关其他代码优化 2025-11-20 10:09:48 +08:00
stageluo
35194457e1 条件分支工作流节点 2025-11-20 10:07:50 +08:00
stageluo
cf9eca34d3 邮件工作流节点 2025-11-19 17:44:51 +08:00
stageluo
f04db38d6c 关键词提取工作流节点 2025-11-19 15:03:24 +08:00
ageerle
53c5076212 feat: 修改默认配置 2025-11-18 10:09:16 +08:00
ageerle
0acee56149 feat: 演示模式下,过滤搜索操作 2025-11-12 11:08:10 +08:00
ageerle
be12ebadbe feat: 更新项目介绍 2025-11-07 18:37:56 +08:00
ageerle
a5fc55f50a feat: 更新项目介绍 2025-11-07 17:15:36 +08:00
ageerle
7186afbbc4 feat(yml): 默认关闭知识图谱功能,移除无用配置 2025-11-07 16:56:40 +08:00
ageerle
1fba109cce Merge pull request #237 from xiaonieli7/main
fix(billing): 当 knowledge.graph.enabled=false 时:所有知识图谱相关的 Bean 都不会被创建…
2025-11-07 16:53:17 +08:00
ageerle
d8382bfb44 feat(sql): 合并sql文件 2025-11-07 16:50:54 +08:00
xiaonieli7
2353b0adf6 Merge branch 'ageerle:main' into main 2025-11-07 16:26:46 +08:00
Administrator
dcacd8753f fix(billing): 当 knowledge.graph.enabled=false 时:所有知识图谱相关的 Bean 都不会被创建Neo4j 配置不会被加载即使没有配置 Neo4j 连接信息,默认禁用了知识图谱功能 2025-11-07 16:15:35 +08:00
ageerle
aca72a5892 Merge pull request #234 from seven-ocean/feature/aihuman
add:添加真人数字人
2025-11-07 14:42:18 +08:00
Maxchen
362307e4ba Merge remote-tracking branch 'origin/feature/aihuman' into feature/aihuman 2025-11-07 14:40:53 +08:00
Maxchen
cb26e452bb 完成火山引擎适配 2025-11-07 11:54:11 +08:00
Maxchen
e402330692 add:添加火山引擎语音合成 2025-11-06 19:43:52 +08:00
Maxchen
f3e1aa6cdd 从Git跟踪中移除application-dev.yml文件,使其不再被提交 2025-10-28 11:36:29 +08:00
Maxchen
c1d830bfd6 Resolve conflicts in application-dev.yml 2025-10-28 11:25:33 +08:00
Maxchen
c06ae8271d 排除generator.yml文件并更新.gitignore 2025-10-28 10:42:52 +08:00
Maxchen
e71d9faf8d 排除application-dev.yml文件并更新.gitignore 2025-10-28 10:32:55 +08:00
evo
f5e22d4c05 Merge pull request #235 from MuSan-Li/main
feat: 更新sql文件
2025-10-28 10:27:04 +08:00
lihao05
1aa5535769 feat: 更新sql文件 2025-10-28 10:17:15 +08:00
Maxchen
0d403b6725 add:添加真人数字人 2025-10-27 14:04:42 +08:00
ageerle
d9a9a7f0f0 feat(docs): 更新docker教程 2025-10-24 10:32:28 +08:00
ageerle
a36d306f40 Update README.md 2025-10-24 10:18:03 +08:00
evo
3164eb0bc9 Merge pull request #233 from MuSan-Li/main
feat: 更新sql文件 添加工作流样式接口
2025-10-24 10:17:11 +08:00
evo
adf04d9a60 Merge branch 'main' into main 2025-10-24 10:17:03 +08:00
lihao05
73e588ac60 feat: 更新sql文件 添加工作流样式接口 2025-10-24 10:13:01 +08:00
ageerle
3235b43a0c Merge pull request #232 from xiaonieli7/main
fix(billing): 解决pom文件冲突
2025-10-23 15:28:05 +08:00
Administrator
ae6edadf4b fix(billing): 解决pom文件冲突 2025-10-23 15:26:12 +08:00
ageerle
0f866ec91b Merge pull request #230 from xiaonieli7/main
fix(billing): 新增知识图谱构
2025-10-23 14:16:11 +08:00
ageerle
8f543380d7 Merge branch 'main' into main 2025-10-23 14:15:54 +08:00
Cyclone
ac570fd45c Merge pull request #231 from Cyclones-Y/main
feat(config): 修改默认向量库为weaviate,并更新数据库连接信息
2025-10-23 11:27:47 +08:00
Yzm
beef9e946a feat(config): 修改默认向量库为weaviate,并更新数据库连接信息 2025-10-23 11:24:47 +08:00
Administrator
3610899f2b fix(billing): 新增知识图谱构
1. 从非结构化文本中自动抽取实体和关系
2. 构建和管理知识图谱
3. 基于图谱的检索增强生成(GraphRAG)
4. 交互式图谱可视化
2025-10-23 09:48:49 +08:00
evo
65d59f4acf Merge pull request #229 from radish15/main
fix/修复工作流的问题
2025-10-22 13:59:55 +08:00
evo
cd4fc4b216 Merge pull request #228 from MuSan-Li/main
feat: 覆盖sql
2025-10-21 19:28:46 +08:00
lihao05
0ce0ce1262 feat: 覆盖sql 2025-10-21 18:49:48 +08:00
radish@2020
6b5fea27e0 fix: 修复工作流执行报错,没有用户消息 2025-10-21 18:00:46 +08:00
radish@2020
35c848b719 fix: 修复sql,mysql5.7的TEXT类型不支持默认值 2025-10-21 16:38:50 +08:00
evo
beaf384f79 Merge pull request #227 from MuSan-Li/feature_20250930_work_flow
Feature 20250930 work flow
2025-10-21 11:20:45 +08:00
lihao05
117faeac10 feat: 修改sql提交名称 2025-10-21 11:08:14 +08:00
lihao05
95951efe7a Merge branch 'feature_20250930_work_flow' of https://github.com/MuSan-Li/ruoyi-ai into main
# Conflicts:
#	pom.xml
#	ruoyi-admin/pom.xml
#	ruoyi-modules/pom.xml
#	ruoyi-modules/ruoyi-chat/src/main/java/org/ruoyi/chat/service/chat/impl/DeepSeekChatImpl.java
2025-10-21 10:17:50 +08:00
lihao05
da2000b4f4 feat: 添加工作流菜单表 2025-10-21 10:11:10 +08:00
lihao05
3c21bf6fd3 feat: 工作流第一版提交 2025-10-21 09:52:33 +08:00
evo
63f6df8af0 Merge pull request #224 from radish15/main
fix(chat):解决依赖冲突导致方法不存在的问题
2025-10-20 20:25:14 +08:00
lihao05
e7d7de79fe feat: 功能优化 2025-10-20 10:12:44 +08:00
ageerle
34a71cfc55 Merge pull request #226 from Cyclones-Y/main
完善Milvus向量存储策略实现
2025-10-18 13:42:32 +08:00
Yzm
e242a67c74 feat(embedding): 添加模型维度支持并重构向量存储策略
- 在ChatModelVo中添加dimension字段用于存储模型维度
- 重构EmbeddingModelFactory以支持按模型名称和维度创建实例
- 修改向量存储策略接口参数顺序并统一维度处理
- 为OpenAI和ZhiPuAI嵌入提供者添加维度配置支持
- 优化知识库服务中模型选择逻辑,添加回退机制
2025-10-17 19:55:24 +08:00
Yzm
9d4a0e0b36 refactor(vector-store): 优化Milvus向量存储策略实现
重构Milvus向量存储策略,引入连接缓存机制减少重复创建连接的开销
将vectorModelName重命名为vectorStoreName以更准确表达用途
移除默认配置值,改为必须显式配置
优化代码结构,减少重复代码
2025-10-17 17:19:01 +08:00
Yzm
962c2b693c refactor(vector-store): 移除VectorStoreStrategy接口并简化策略模式实现
移除VectorStoreStrategy接口,直接使用VectorStoreService作为策略接口
简化VectorStoreStrategyFactory实现,移除冗余方法
更新相关实现类以适配新的接口结构
2025-10-17 16:31:09 +08:00
Yzm
766f6ad266 refactor(milvus): 重构Milvus向量存储策略使用LangChain4j
将原有的直接Milvus客户端调用重构为使用LangChain4j的MilvusEmbeddingStore
简化了集合创建、数据存储和查询的实现逻辑
更新了相关依赖
2025-10-17 15:39:26 +08:00
Yzm
c85deba6a6 refactor(vector): 简化createSchema接口参数并更新相关实现
移除createSchema方法中冗余的modelName参数
更新Milvus向量维度为2048以匹配新模型
添加对embeddingModelName参数的支持
2025-10-17 14:29:29 +08:00
lihao05
9f6d363d55 feat: 代码格式化 2025-10-16 21:39:20 +08:00
lihao05
77ddd169c7 feat: 流程编排init 2025-10-16 21:38:00 +08:00
radish@2020
f384601933 fix(chat):解决依赖冲突导致方法不存在的问题 2025-10-14 10:30:43 +08:00
ageerle
0b1925cc62 fix(sql): 修复sql脚本 2025-10-13 14:50:28 +08:00
ageerle
3c237f45ad fix(chat): 修复依赖版本升级导致缺少类错误 2025-10-13 14:40:05 +08:00
ageerle
9500304b77 fix(chat): 修复依赖版本升级导致缺少类错误 2025-10-13 14:37:44 +08:00
ageerle
dbdacdad5c Merge pull request #165 from Code-Mr-Jiu/main
MCP相关功能----进程管理及mcp_info  CRUD
2025-10-12 19:06:27 +08:00
ageerle
ce52402e4c Merge pull request #196 from zhangyue-mars/add-deepseek-java-files
feat: update ChatRequest and DeepSeekChatImpl for DeepSeek integration
2025-10-12 19:06:09 +08:00
ageerle
559661f498 Merge pull request #221 from seven-ocean/feature/aihuman
Feature/aihuman
2025-10-12 19:04:50 +08:00
ageerle
4bacb4bf27 Merge pull request #222 from Cyclones-Y/main
通过策略模式扩展milvus向量库
2025-10-12 19:04:35 +08:00
Yzm
72337563ea feat(chat): 添加根据会话ID查询聊天消息列表接口,优化会话ID设置逻辑 2025-10-12 18:15:11 +08:00
Yzm
77f7ac0af1 refactor(knowledge): 标记向量存储服务为首选实现
- 添加 @Primary 注解以指定为主要 Bean 实现
- 确保在多个实现存在时优先使用该服务
2025-10-11 20:09:15 +08:00
Yzm
c995c94fca Merge remote-tracking branch 'upstream/main' into feat_vectorStore
# Conflicts:
#	ruoyi-modules-api/ruoyi-knowledge-api/src/main/java/org/ruoyi/service/impl/VectorStoreServiceImpl.java
2025-10-10 18:29:58 +08:00
Maxchen
e12e4c4669 Merge remote-tracking branch 'origin/feature/aihuman' into feature/aihuman 2025-10-10 14:11:43 +08:00
Maxchen
3cbbfdf771 Merge remote-tracking branch 'origin/feature/aihuman' into feature/aihuman 2025-10-10 14:11:30 +08:00
ageerle
fdddec2f14 Merge pull request #219 from seven-ocean/feature/aihuman
Feature/aihuman
2025-10-10 12:41:19 +08:00
ageerle
57e23be82f Merge branch 'main' into feature/aihuman 2025-10-10 12:41:10 +08:00
ageerle
89f4976b7c Merge pull request #220 from seven-ocean/feature/aihuamn
Feature/aihuamn
2025-10-10 12:39:03 +08:00
Maxchen
a0d93b1ca8 Merge remote-tracking branch 'origin/feature/aihuman' into feature/aihuman 2025-10-10 12:23:55 +08:00
Maxchen
ca8ba6fe48 Merge remote-tracking branch 'origin/feature/aihuman' into feature/aihuman
# Conflicts:
#	script/sql/update/2025-10-10-实时交互数字人集成.sql
2025-10-10 12:23:41 +08:00
Maxchen
7994704c11 Merge remote-tracking branch 'origin/feature/aihuman' into feature/aihuman
# Conflicts:
#	script/sql/update/2025-10-10-实时交互数字人集成.sql
2025-10-10 12:09:17 +08:00
Maxchen
8d4fadc9a2 修改了sql文件 2025-10-10 12:06:10 +08:00
Maxchen
bd8dccf7b2 提交 菜单+字典+字典编码 sql 2025-10-10 12:00:17 +08:00
Maxchen
584cead6bf 提交 pom.xml 模块修改 2025-10-10 11:53:51 +08:00
Maxchen
a52529eefd 编码统一为utf8mb4_general_ci 2025-10-10 11:32:54 +08:00
ageerle
6e433237e0 Merge pull request #218 from seven-ocean/feature/aihuamn
修改了sql文件
2025-10-10 11:23:06 +08:00
Maxchen
abd4f01b69 修改了sql文件 2025-10-10 11:16:42 +08:00
Maxchen
5c430ee1d2 修改了sql文件 2025-10-10 11:10:33 +08:00
ageerle
e23e295d68 Merge pull request #217 from seven-ocean/feature/aihuman
添加数字人菜单sql,建表语句sql
2025-10-10 11:06:38 +08:00
Maxchen
3d6bbad616 添加数字人菜sql,建表语句sql 2025-10-10 11:03:39 +08:00
ageerle
5088c0e6d7 Merge pull request #216 from fangzhh/main
feat: 优化嵌入模型业务,使用策略模型加工厂模式动态加载嵌入模型,支持多供应商多嵌入模型动态接入;
2025-10-09 20:11:40 +08:00
Ariel Overcast
2995b6ddde Merge branch 'ageerle:main' into main 2025-10-09 20:04:50 +08:00
Robust_H
5475776caa feat: 优化通过知识库获取模型配置逻辑,修改为通过模型id查找模型配置,避免多供应商同模型映射错误。 2025-10-09 20:03:34 +08:00
ageerle
08d4977263 Merge pull request #215 from seven-ocean/feature/aihuman
数字人后端
2025-10-09 19:55:09 +08:00
Maxchen
31602cb85e 数字人后端 2025-10-09 18:53:28 +08:00
ageerle
5adc5f0006 Update README.md 2025-10-09 17:40:29 +08:00
ageerle
307d095cf1 Update README.md 2025-10-09 17:38:20 +08:00
Robust_H
2cef4e17dc perf: 优化‘嵌入模型’工厂,添加缓存机制 2025-10-04 18:27:54 +08:00
Robust_H
b47da3f438 feat: 初始化多供应商多嵌入模型集成,采用策略模式和工厂模式实现 2025-10-04 04:50:12 +08:00
Yzm
17c52e9048 refactor(VectorStoreServiceImpl): 添加@Primary注解以指定主要实现
在多个实现存在时,明确指定VectorStoreServiceImpl作为主要实现类
2025-09-29 21:49:27 +08:00
Yzm
f71cf85dc8 feat(knowledge): 实现Milvus向量库策略并重构配置管理
- 新增Milvus向量库策略实现类MilvusVectorStoreStrategy
- 重构向量库配置管理,使用VectorStoreProperties统一配置
- 修改AbstractVectorStoreStrategy抽象类依赖注入方式
- 更新Weaviate策略实现类适配新的配置方式
- 移除旧的ConfigService配置读取方式
- 添加向量库类型配置项,默认使用weaviate
- 实现Milvus集合创建、数据存储、向量搜索和删除功能
- 优化向量库策略工厂类VectorStoreStrategyFactory初始化逻辑
- 删除已废弃的Milvus实现指南文档
- 升级Milvus SDK版本并调整相关API调用方式
2025-09-29 21:45:01 +08:00
Yzm
ef49429543 feat(milvus): 实现Milvus向量数据库集成
- 添加Milvus Java SDK依赖
- 实现MilvusVectorStoreStrategy核心功能
- 支持集合管理、数据存储、向量搜索和数据删除
- 添加Milvus实现指南文档
- 更新数据库连接配置
- 修改VectorStoreService接口添加异常声明
2025-09-29 18:36:48 +08:00
Yzm
39fe2cc48f Merge remote-tracking branch 'upstream/main' into feat_vectorStore 2025-09-28 16:51:16 +08:00
evo
827ac48826 Merge pull request #200 from 20suiWXJB/fix/在-ruoyi-extend-中添加缺失的-ruoyi-ai-copilot-模块
fix(pom): 在 ruoyi-extend 中添加缺失的 ruoyi-ai-copilot 模块
2025-09-27 19:11:32 +08:00
evo
f906645708 Merge pull request #198 from wenxwang/fix/admin-knowledge-remove-error
fix(Knowledge): 知识库删除失败
2025-09-27 19:08:17 +08:00
evo
c17e16dd0f Merge pull request #181 from LM20230311/feat-model-priority
解决问答实现类中重新查询模型逻辑可能导致自动选择的模型被重置问题
2025-09-27 19:07:34 +08:00
evo
837236f1cc Merge pull request #180 from LM20230311/fix-upload-bucket
Fix upload bucket: 修复问答页面文件上传问题;
2025-09-27 19:07:15 +08:00
evo
60793b957a Merge pull request #179 from violateer/featur/remove_limit1_compat
feature: 移除limit 1写法,兼容不同数据库
2025-09-27 19:06:48 +08:00
evo
fa4dc87e76 Merge pull request #212 from MuSan-Li/feature_20250927_fix_oss_logic
feat: 删除oss创建桶配置
2025-09-27 19:06:14 +08:00
evo
4ac63c3268 feat: 删除oss创建桶配置 2025-09-27 19:05:27 +08:00
evo
54e7999fe3 Merge pull request #210 from MuSan-Li/feature_20250926_add_swagger
feat: 添加接口文档测试
2025-09-26 15:07:22 +08:00
lihao05
32fd910584 feat: 添加接口文档测试 2025-09-26 15:06:43 +08:00
evo
25e659dffa Merge pull request #208 from LM20230311/upgrade/upgrade-spring-ai-1.0.0
Upgrade/upgrade spring ai 1.0.0
2025-09-26 13:59:49 +08:00
Yzm
aa1c771e72 feat(knowledge): 实现向量库策略模式支持多向量库
- 新增向量库策略接口及抽象基类
- 实现Weaviate向量库策略- 实现Milvus向量库策略(占位实现)
- 添加向量库策略工厂类动态选择实现
- 修改向量存储服务使用策略模式
- 更新知识信息service调用参数顺序
- 添加文档分段和知识片段ID生成注释
- 修改dev环境数据库配置为github版本
2025-09-25 18:44:19 +08:00
LM20230311
585e5ff0f8 fix: 解决knife4j访问问题-暂未解决; 2025-09-24 20:47:22 +08:00
LM20230311
bd346f1e85 fix: 解决不登陆无法问答问题;修复余额不足后流不关闭问题; 2025-09-24 20:27:55 +08:00
LM20230311
2caf9a47ed upgrade: 放行knife4j需要的路径; 2025-09-24 19:28:34 +08:00
LM20230311
f10f44158c upgrade: 升级knife4j版本为3,4.5.0; 2025-09-24 19:01:33 +08:00
ageerle
76acd4a40b Update README.md 2025-09-24 17:32:19 +08:00
ageerle
6467af1d73 Update README.md 2025-09-24 17:31:44 +08:00
ageerle
35146f3495 Update README.md 2025-09-24 17:31:00 +08:00
likunlong
9e23587fb1 upgrade: 升级spring ai版本为正式1.0.0; 2025-09-24 10:08:51 +08:00
evo
a61bd57e22 Merge pull request #206 from MuSan-Li/feature_20250923_fix_wx_logic
feat:修复缺少的微信逻辑部分
2025-09-23 13:58:38 +08:00
lihao05
6bb7bc6eb5 feat:修复缺少的微信逻辑部分 2025-09-23 13:57:18 +08:00
ageerle
3f9e83a767 Merge pull request #204 from Cyclones-Y/main
feat(wechat): 添加企业微信SDK依赖引入weixin-java-cp4.4.0版本以支持企业微信功能开发
2025-09-21 16:08:12 +08:00
Yzm
0d711b1842 feat(wechat): 添加企业微信SDK依赖引入weixin-java-cp4.4.0版本以支持企业微信功能开发 2025-09-21 15:39:06 +08:00
ageerle
a33159f9a3 移除不必要配置 2025-09-19 14:53:35 +08:00
ageerle
6462752fd6 恢复微信模块,优化知识库切片功能 2025-09-19 14:50:02 +08:00
ageerle
afc1272ff5 恢复微信模块,优化知识库切片功能 2025-09-19 11:15:37 +08:00
ageerle
fa5dc80a93 Merge remote-tracking branch 'origin/mineru/dev'
# Conflicts:
#	ruoyi-admin/src/main/resources/application-dev.yml
#	ruoyi-admin/src/main/resources/application-prod.yml
#	ruoyi-modules-api/ruoyi-knowledge-api/src/main/java/org/ruoyi/chain/loader/ResourceLoaderFactory.java
2025-09-19 10:59:52 +08:00
ageerle
acc2d5d1a8 Merge remote-tracking branch 'origin/pdf-image'
# Conflicts:
#	ruoyi-admin/src/main/resources/application-dev.yml
#	ruoyi-admin/src/main/resources/application-prod.yml
#	ruoyi-modules-api/ruoyi-knowledge-api/pom.xml
#	ruoyi-modules-api/ruoyi-knowledge-api/src/main/java/org/ruoyi/service/PdfImageExtractService.java
#	ruoyi-modules-api/ruoyi-knowledge-api/src/main/java/org/ruoyi/service/impl/PdfImageExtractServiceImpl.java
#	ruoyi-modules-api/ruoyi-knowledge-api/src/main/java/org/ruoyi/service/impl/VectorStoreServiceImpl.java
#	ruoyi-modules/ruoyi-chat/src/main/java/org/ruoyi/chat/controller/knowledge/KnowledgeController.java
#	ruoyi-modules/ruoyi-chat/src/main/java/org/ruoyi/chat/service/knowledge/DealFileService.java
#	ruoyi-modules/ruoyi-chat/src/main/java/org/ruoyi/chat/service/knowledge/KnowledgeInfoServiceImpl.java
#	script/sql/update/202505141010.sql
2025-09-19 10:56:26 +08:00
马宏跃
c22b9fdb9c fix(pom): 在 ruoyi-extend 中添加缺失的 ruoyi-ai-copilot 模块 2025-09-18 09:03:07 +08:00
ageerle
2a45776aeb 新增数据库开发规范 2025-09-17 17:35:51 +08:00
w
ff0a3d1016 fix(Knowledge): 知识库删除失败 2025-09-17 12:00:27 +08:00
ageerle
b2a589ed9c Update README.md 2025-09-16 13:45:27 +08:00
ZhangYue
2ac34e313a fix:修复切换知识库的时候只有ID为1L才能查看所有知识库,改为可以查看自己创建的知识库 2025-09-16 10:26:39 +08:00
ZhangYue
4baa970118 feat: update ChatRequest and DeepSeekChatImpl for DeepSeek integration 2025-09-10 09:55:47 +08:00
evo
13da60e151 Merge pull request #189 from MuSan-Li/feature_20250904_fix_sql
feat: 添加session表会话ID
2025-09-04 17:02:06 +08:00
l90215
1f0c0ba0a9 feat: 添加session表会话ID 2025-09-04 17:01:13 +08:00
ageerle
ef3541fe77 Merge pull request #188 from xiaonieli7/feature_20250813_fix_codeOptimization
补充统一计费代理类BillingChatServiceProxy
2025-09-04 16:44:52 +08:00
Administrator
2b5fd810a4 fix(billing): 统一计费代理类BillingChatServiceProxy 2025-09-04 16:41:14 +08:00
Administrator
4a8d21a742 fix(billing): 1. 新增统一计费代理 BillingChatServiceProxy位置:ruoyi-modules/ruoyi-chat/src/main/java/org/ruoyi/chat/service/chat/proxy/BillingChatServiceProxy.java 作用:为所有ChatService实现类提供透明的计费代理包装
核心功能:
  AI回复前余额预检查,避免无效消耗
  自动收集AI回复内容
  统一处理AI回复的保存和计费
   适配多种AI服务的数据格式
  2. 重构工厂类
  ChatServiceFactory
  改进:自动为所有ChatService包装计费代理
 新增方法:getOriginalService() 用于获取未包装的原始服务优势:调用方无需关心计费逻辑,完全透明
 3. 增强计费服务 IChatCostService 接口
   新增方法:checkBalanceSufficient() - 余额预检查
   分离关注点:saveMessage() - 仅保存消息
    publishBillingEvent() - 仅发布计费事件
    deductToken() - 仅执行计费扣费
2025-09-04 16:35:55 +08:00
ageerle
c62530176f Merge pull request #187 from xiaonieli7/feature_20250813_fix_codeOptimization
修改了计费逻辑
2025-09-04 15:43:48 +08:00
Administrator
c7554d7e35 fix(billing): 1. 新增统一计费代理 BillingChatServiceProxy位置:ruoyi-modules/ruoyi-chat/src/main/java/org/ruoyi/chat/service/chat/proxy/BillingChatServiceProxy.java 作用:为所有ChatService实现类提供透明的计费代理包装
核心功能:
  AI回复前余额预检查,避免无效消耗
  自动收集AI回复内容
  统一处理AI回复的保存和计费
   适配多种AI服务的数据格式
  2. 重构工厂类
  ChatServiceFactory
  改进:自动为所有ChatService包装计费代理
 新增方法:getOriginalService() 用于获取未包装的原始服务优势:调用方无需关心计费逻辑,完全透明
 3. 增强计费服务 IChatCostService 接口
   新增方法:checkBalanceSufficient() - 余额预检查
   分离关注点:saveMessage() - 仅保存消息
    publishBillingEvent() - 仅发布计费事件
    deductToken() - 仅执行计费扣费
2025-09-04 15:37:52 +08:00
Administrator
1e4af3d01b fix(billing): 修复Token计费逻辑和消息更新机制
* 修复Token计费算法:按批次计费而非Token数量计费
* 添加ChatRequest.messageId字段支持消息关联更新
* 优化消息保存流程:分离基础信息保存和计费信息更新
* 修复预检查逻辑:统一预检查和实际扣费计算方式
* 调整Token阈值:100 → 1000,减少扣费频次
* 完善事件传递:ChatMessageCreatedEvent增加messageId

Fixes: 余额预检查误判、消息计费信息缺失、Token计费不准确
2025-08-29 15:19:37 +08:00
Administrator
1e3b49c9b8 用户发送消息 → 预检查余额 → 保存用户消息 → 发布计费事件 → 异步扣费 → 保存账单记录
添加了billingType计费类型字段消息保存的时候写入进去
2025-08-27 16:48:48 +08:00
Administrator
9f7f00e50c 用户发送消息 → 预检查余额 → 保存用户消息 → 发布计费事件 → 异步扣费 → 保存账单记录
添加了billingType计费类型字段消息保存的时候写入进去
2025-08-27 15:30:59 +08:00
Administrator
1c721981db Merge remote-tracking branch 'origin/main'
# Conflicts:
#	ruoyi-modules/ruoyi-chat/src/main/java/org/ruoyi/chat/service/chat/impl/DifyServiceImpl.java
#	ruoyi-modules/ruoyi-generator/src/main/java/org/ruoyi/generator/impl/GenTableServiceImpl.java
2025-08-27 10:49:37 +08:00
AmAzing129
6e6ba84fd2 docs: add contributors bubble 2025-08-27 10:47:34 +08:00
likunlong
ef69778bb7 feat: 下掉模型能力逻辑代码; 2025-08-27 10:47:34 +08:00
l90215
7a374d877b feat: 调整知识库问答接入提示词模板 2025-08-27 10:47:34 +08:00
likunlong
43426054ec feat: 兼容不选自动模型时的原先逻辑;封装通用方法,简化创建有监控的SSE,简化流式错误输出并通知重试; 2025-08-27 10:47:31 +08:00
likunlong
ccdbb20935 feat: 不选择模型自动选择时走原始默认逻辑; 2025-08-27 10:47:29 +08:00
likunlong
4b37cfe97d feat: 失败回调器中使用emitter对象的唯一hash作为key,不再使用session,不与业务进行绑定,同时也保证跨线程调用的正确性; 2025-08-27 10:47:26 +08:00
likunlong
c43d4784de feat: 处理在非Web线程中获取Request中token失败的问题; 2025-08-27 10:47:25 +08:00
likunlong
359cee28d5 feat: 修改目前实现类使用统一重试降级逻辑; 2025-08-27 10:47:22 +08:00
likunlong
aa11c1f233 feat: 问答时添加统一重试和降级逻辑; 2025-08-27 10:47:20 +08:00
likunlong
a0d029c142 feat: 自动设置请求参数中的模型名称; 2025-08-27 10:47:20 +08:00
likunlong
6ce52befe2 feat: 根据是否有附件和是否自动,自动选择模型并且获取服务; 2025-08-27 10:47:19 +08:00
likunlong
330bdc3761 feat: 数据库chat_model添加优先级字段; 2025-08-27 10:47:19 +08:00
likunlong
4f7ad59e46 feat: 添加自动获取高优先级模型和服务的逻辑; 2025-08-27 10:47:19 +08:00
l90215
b696fde881 feat: 合并代码 删除不需要的文件 2025-08-27 10:47:19 +08:00
fy53888
00f9a1a55b 修改字典下拉带查找功能 2025-08-27 10:47:19 +08:00
fy53888
a1c7b86e72 备分一下2 2025-08-27 10:47:19 +08:00
fy53888
62676a54fb 备分一下2 2025-08-27 10:47:19 +08:00
fy53888
e51425a951 备分一下 2025-08-27 10:47:17 +08:00
fy53888
268be2d9ec 更新后端生成類型 Integer出錯的問 2025-08-27 10:47:09 +08:00
fy53888
f448a18e44 更新后端生成類型 Integer出錯的問題 2025-08-27 10:47:07 +08:00
lixiang
22e59fe5a1 向量库sql查询去除匹配分值字段 2025-08-27 10:47:01 +08:00
violateer
0780e3b8c9 fix: 修改krole_group_ids字段名 2025-08-27 10:47:01 +08:00
violateer
0cdba56a07 feature: 添加开启知识库角色,用户可见个人知识库及角色分配知识库 2025-08-27 10:47:01 +08:00
l90215
ebc13c06af feat: 更新只是库角色默认不开启 2025-08-27 10:47:00 +08:00
l90215
416f011c73 feat: fix代码生成类型问题 2025-08-27 10:47:00 +08:00
likunlong
bfeb389171 feat: 获取模型接口支持返回模型能力;模型表增加模型能力字段; 2025-08-27 10:47:00 +08:00
violateer
caf7f14781 feature: 新增生成前端文件模板接口 2025-08-27 10:46:51 +08:00
l90215
a6eb98daab feat: fix代码生成类型问题 2025-08-27 10:46:37 +08:00
l90215
4834b615a6 feat: fix代码生成类型问题 2025-08-27 10:46:37 +08:00
l90215
42aabeed96 feat: 添加空格 2025-08-27 10:46:37 +08:00
likunlong
67303cf5be feat: 上传已经确定模型的选择,这里只需要根据名字获取模型直接使用就好; 2025-08-26 09:54:08 +08:00
likunlong
5bd95b496a feat: 默认上传服务修改为本地minio;添加部署时自启动minio服务;添加minio的服务启动docker-compose脚本; 2025-08-25 11:04:52 +08:00
likunlong
8fcaa7c90c feat: 默认上传服务修改为本地minio;添加部署时自启动minio服务;添加minio的服务启动docker-compose脚本; 2025-08-25 10:53:48 +08:00
violateer
27398c1000 feature: 移除limit 1写法,兼容不同数据库 2025-08-23 19:02:51 +08:00
ageerle
bd9ffb10a9 Merge pull request #178 from AmAzing129/main
docs: add contributors bubble
2025-08-22 14:33:27 +08:00
AmAzing129
bb9c85ac3c docs: add contributors bubble 2025-08-22 14:29:03 +08:00
evo
70ca78d935 Merge pull request #176 from LM20230311/feat-model-priority
feat: 下掉模型能力逻辑代码;
2025-08-20 17:55:15 +08:00
evo
1af8c4ee50 Merge pull request #177 from MuSan-Li/feature_20250820_fix_prompt_temp
feat: 调整知识库问答接入提示词模板
2025-08-20 17:55:05 +08:00
l90215
b9276c5dcc feat: 调整知识库问答接入提示词模板 2025-08-20 17:52:51 +08:00
likunlong
d1e98a2001 feat: 下掉模型能力逻辑代码; 2025-08-20 16:09:53 +08:00
evo
baf065a294 Merge pull request #175 from LM20230311/feat-model-priority
Feat model priority:支持自动选择模型;支持模型的重试;
2025-08-20 14:04:17 +08:00
likunlong
842a39d6d2 feat: 兼容不选自动模型时的原先逻辑;封装通用方法,简化创建有监控的SSE,简化流式错误输出并通知重试; 2025-08-19 20:28:53 +08:00
likunlong
9fba91c35f feat: 不选择模型自动选择时走原始默认逻辑; 2025-08-19 18:00:20 +08:00
likunlong
498135b7fd feat: 失败回调器中使用emitter对象的唯一hash作为key,不再使用session,不与业务进行绑定,同时也保证跨线程调用的正确性; 2025-08-19 17:53:27 +08:00
likunlong
c3ab13ae67 feat: 处理在非Web线程中获取Request中token失败的问题; 2025-08-19 17:39:20 +08:00
likunlong
1638b9dd75 feat: 修改目前实现类使用统一重试降级逻辑; 2025-08-19 16:51:51 +08:00
likunlong
4434d8346c feat: 问答时添加统一重试和降级逻辑; 2025-08-19 16:46:25 +08:00
likunlong
119483df86 feat: 自动设置请求参数中的模型名称; 2025-08-19 15:12:24 +08:00
evo
98f7e3ada2 Merge pull request #174 from MuSan-Li/feature_202500819_fix_merge
feat: 合并代码 删除不需要的文件
2025-08-19 12:44:59 +08:00
l90215
50d9e0e843 feat: 合并代码 删除不需要的文件 2025-08-19 12:43:34 +08:00
evo
2871cf7630 Merge pull request #171 from fy53888/main
修改字典功能 和模板生成id 太长19位 改为1,2,3
2025-08-19 12:33:40 +08:00
likunlong
07cb351807 feat: 根据是否有附件和是否自动,自动选择模型并且获取服务; 2025-08-19 10:32:17 +08:00
fy53888
951ee6bd8a 修改字典下拉带查找功能 2025-08-19 09:48:35 +08:00
fy53888
5b6605c345 备分一下2 2025-08-18 22:04:15 +08:00
fy53888
5db116ec88 备分一下2 2025-08-18 22:03:51 +08:00
fy53888
645c754dd0 备分一下 2025-08-18 19:56:26 +08:00
likunlong
8751bb5104 feat: 数据库chat_model添加优先级字段; 2025-08-18 14:49:56 +08:00
likunlong
8d0c557bdb feat: 添加自动获取高优先级模型和服务的逻辑; 2025-08-18 14:30:08 +08:00
evo
5ac785c570 Merge pull request #173 from lixiang-cell/lixiang8.18
向量库sql查询去除匹配分值字段
2025-08-18 12:30:26 +08:00
evo
60145f9291 Merge pull request #170 from violateer/feature_fix_k_role_20280815
feature: 添加开启知识库角色,用户可见个人知识库及角色分配知识库
2025-08-18 12:30:09 +08:00
lixiang
d7b89cd1b3 向量库sql查询去除匹配分值字段 2025-08-18 11:12:06 +08:00
fy53888
5264b47c2f 修改字典功能 和模板生成id 太长19位 改为1,2,3 2025-08-17 09:14:19 +08:00
violateer
e9cd9e84d4 fix: 修改krole_group_ids字段名 2025-08-15 20:43:14 +08:00
violateer
b52f7a7112 feature: 添加开启知识库角色,用户可见个人知识库及角色分配知识库 2025-08-15 20:41:59 +08:00
evo
2abdf762c1 Merge pull request #168 from MuSan-Li/feature_20250815_update_k_role_config
feat: 更新只是库角色默认不开启
2025-08-15 09:58:32 +08:00
l90215
099c94e3cb feat: 更新只是库角色默认不开启 2025-08-15 09:56:47 +08:00
Administrator
affdc5e3a6 问题概述
1.保存消息和计费逻辑存在耦合
2.修改计费逻辑:
按次计费被阈值限制:旧逻辑把 TIMES 分支放在 totalTokens ≥ 100 的大分支里,导致没到100 token时不扣费,违背“每次调用就扣费”的语义。
token累计不当:TIMES 分支只扣费不处理累计,同时在 totalTokens < 100 时不会进入任何TIMES逻辑,累计会无意义增长。
粒度不稳定:TOKEN 计费一旦达阈值就把 total 全扣完并清零,不利于对账与用户体验。
打印方式:使用 System.out.println,不利于生产追踪。

改动要点
1.新增独立方法
saveMessage(ChatRequest): 只落库。
publishBillingEvent(ChatRequest): 只发布异步计费事件。
保留组合方法 saveMessageAndPublishEvent(ChatRequest) 以便需要一行调用时使用。
调用处已改为“先保存,再发布事件”
SseServiceImpl: 先 saveMessage,再 publishBillingEvent。
SSEEventSourceListener: 同上。
DifyServiceImpl: 同上。

2.计费模式分流:
TIMES:每次调用直接扣费,不累计。
TOKEN:按阈值(100)批量扣费,保留余数,账单颗粒稳定。
保留余数:total = prev + delta;billable = floor(total/threshold)threshold;remainder = total % threshold。
日志替换:统一使用 log.debug。
结构更清晰、可维护。
所有金额计算统一用 BigDecimal,保留两位小数,RoundingMode.HALF_UP
按次计费:每次直接扣费(BigDecimal),边界转 Double
按 token 计费:按阈值批量结算,保留余数;费用=单价(BigDecimal)×可结算token数
1. 消息分类存储
用户消息:role="user", deductCost=null, totalTokens=本次token数, remark="用户消息"
系统账单:role="system", deductCost=实际扣费, totalTokens=计费token数, remark="TIMES_BILLING/TOKEN_BILLING"
2. 数据流程
用户发送消息 → 预检查余额 → 保存用户消息 → 发布计费事件 → 异步扣费 → 保存账单记录
2025-08-14 14:00:48 +08:00
evo
047044eb06 Merge pull request #166 from MuSan-Li/feature_202500807_fix_code_generate
feat: fix代码生成类型问题
2025-08-13 12:39:24 +08:00
l90215
7108727395 feat: fix代码生成类型问题 2025-08-13 12:37:10 +08:00
酒亦
5631fe92c6 Merge branch 'ageerle:main' into main 2025-08-12 15:25:41 +08:00
酒亦
43dc0f419f feat:基于sse模式 启动mcp服务器 (未测试) 2025-08-12 14:00:18 +08:00
evo
d3732a155d Merge pull request #164 from MuSan-Li/feature_20250811_fix_code_generator
Feature 20250811 fix code generator
2025-08-11 22:00:20 +08:00
l90215
a0db91ebe6 Merge branch 'main' of https://github.com/MuSan-Li/ruoyi-ai into feature_20250811_fix_code_generator 2025-08-11 21:59:20 +08:00
l90215
e83d70e9c3 feat: fix代码生成类型问题 2025-08-11 21:59:02 +08:00
evo
5eb166839a Merge pull request #163 from LM20230311/feat-model-switching-association
feat: 获取模型接口支持返回模型能力;模型表增加模型能力字段;
2025-08-11 21:54:08 +08:00
evo
e27a6cb738 Merge pull request #162 from violateer/feature_gen_frontend_model_files
feature: 新增生成前端文件模板接口
2025-08-11 21:53:56 +08:00
酒亦
bc2eb8fdb9 feat:基于stdio模式 启动mcp服务器 2025-08-11 21:22:12 +08:00
likunlong
d964e86b23 feat: 获取模型接口支持返回模型能力;模型表增加模型能力字段; 2025-08-11 09:33:35 +08:00
酒亦
9891259452 mcp 信息 增删改查 完成 2025-08-10 20:50:04 +08:00
violateer
86d7eab5b5 解决冲突 2025-08-10 17:22:48 +08:00
violateer
fa5ad8caf6 Merge remote-tracking branch 'origin/feature_gen_frontend_model_files' into feature_gen_frontend_model_files 2025-08-10 17:20:14 +08:00
violateer
e5011e0dd9 feature: 新增生成前端文件模板接口 2025-08-10 17:19:59 +08:00
violateer
5fe8bd7706 feature: 新增生成前端文件模板接口 2025-08-10 17:06:32 +08:00
evo
0f28e1f3f6 Merge pull request #161 from MuSan-Li/feature_202500807_fix_xx
fix 代码生成逻辑bug
2025-08-10 00:27:56 +08:00
l90215
503f86644e feat: fix代码生成类型问题 2025-08-10 00:25:49 +08:00
fy53888
579beb6833 修复后端生成类型 Integer 出错的问题 2025-08-09 22:03:31 +08:00
fy53888
22c0c733f6 更新获取Java类型后端生成類型 Integer出錯的問 2025-08-09 22:01:29 +08:00
fy53888
9f4a2256b4 更新后端生成類型 Integer出錯的問 2025-08-09 21:56:16 +08:00
fy53888
5a4d76ac09 更新后端生成類型 Integer出錯的問題 2025-08-09 21:55:23 +08:00
Administrator
5a2e08f87d 问题概述
1.保存消息和计费逻辑存在耦合
2.修改计费逻辑:
按次计费被阈值限制:旧逻辑把 TIMES 分支放在 totalTokens ≥ 100 的大分支里,导致没到100 token时不扣费,违背“每次调用就扣费”的语义。
token累计不当:TIMES 分支只扣费不处理累计,同时在 totalTokens < 100 时不会进入任何TIMES逻辑,累计会无意义增长。
粒度不稳定:TOKEN 计费一旦达阈值就把 total 全扣完并清零,不利于对账与用户体验。
打印方式:使用 System.out.println,不利于生产追踪。
3.建议数据库不要存扣除金额和累计消耗token,消息表里不需要存“累计到目前为止多少”,否则每条消息都变成快照,既冗余又易不一致

改动要点
1.新增独立方法
saveMessage(ChatRequest): 只落库。
publishBillingEvent(ChatRequest): 只发布异步计费事件。
保留组合方法 saveMessageAndPublishEvent(ChatRequest) 以便需要一行调用时使用。
调用处已改为“先保存,再发布事件”
SseServiceImpl: 先 saveMessage,再 publishBillingEvent。
SSEEventSourceListener: 同上。
DifyServiceImpl: 同上。

2.计费模式分流:
TIMES:每次调用直接扣费,不累计。
TOKEN:按阈值(100)批量扣费,保留余数,账单颗粒稳定。
保留余数:total = prev + delta;billable = floor(total/threshold)threshold;remainder = total % threshold。
日志替换:统一使用 log.debug。
结构更清晰、可维护。
所有金额计算统一用 BigDecimal,保留两位小数,RoundingMode.HALF_UP
按次计费:每次直接扣费(BigDecimal),边界转 Double
按 token 计费:按阈值批量结算,保留余数;费用=单价(BigDecimal)×可结算token数
2025-08-08 13:39:37 +08:00
l90215
838a393abc feat: 添加空格 2025-08-07 21:13:02 +08:00
evo
210a9d9b14 Merge pull request #159 from MuSan-Li/feature_20250807_fix_code_generator
feat: 代码生成模板优化
2025-08-07 09:03:08 +08:00
l90215
66518925c1 feat: 代码生成模板优化 2025-08-07 09:02:16 +08:00
evo
19d3f018b8 Merge pull request #158 from MuSan-Li/feature_20250805_fix_data_model_del
feat: 优化删除数据模型也删除模型字段sql条件
2025-08-05 22:11:00 +08:00
l90215
450ec6db44 feat: 优化删除数据模型也删除模型字段sql条件 2025-08-05 22:06:05 +08:00
evo
0bb897de1f Merge pull request #157 from MuSan-Li/feature_20250805_fix_data_model_del
feat: 优化删除数据模型也删除模型字段&添加mapper文件注解
2025-08-05 19:51:28 +08:00
l90215
ab9ff52200 feat: 优化删除数据模型也删除模型字段&添加mapper文件注解 2025-08-05 19:50:29 +08:00
evo
d94bcf250e Merge pull request #156 from MuSan-Li/feature_20250804_fix_bug
feat: 优化空指针bug&格式化代码&初始化用户知识库角色配置
2025-08-04 20:54:27 +08:00
l90215
10708b7625 feat: 优化空指针bug&格式化代码&初始化用户知识库角色配置 2025-08-04 20:50:49 +08:00
ageerle
5e032a68d5 Merge pull request #154 from violateer/feature/knowledge-role
添加删除知识库角色组时关联删除数据
2025-08-03 09:59:50 +08:00
violateer
bd41ff0f28 添加删除知识库角色组时关联删除数据 2025-08-02 22:29:02 +08:00
evo
3ffba456f4 Merge pull request #153 from MuSan-Li/feature_20250802_fix_k_sql
feat: 调整知识库角色sql
2025-08-02 21:25:52 +08:00
l90215
993346534e feat: 调整知识库角色sql 2025-08-02 21:25:16 +08:00
evo
38169ba90d 修复查询字段名称
feat: 修复一些逻辑问题
2025-08-02 19:39:23 +08:00
l90215
b003e1b3bb feat: 修复查询字段名称 2025-08-02 19:38:50 +08:00
l90215
f36dda74a1 feat: 修复一些逻辑问题 2025-08-02 19:37:07 +08:00
evo
c609095c69 Merge pull request #151 from MuSan-Li/feature_20250801_fix_menu_sql
feat: 调整菜单结构sql
2025-08-02 18:37:47 +08:00
l90215
93e34b3f03 feat: 调整菜单结构sql 2025-08-02 18:36:50 +08:00
ageerle
cc4ca69640 Merge pull request #143 from violateer/feature/knowledge-role
添加知识库权限控制功能
2025-08-02 15:56:42 +08:00
ageerle
85930f4b12 Merge pull request #132 from HHANG52/main
feat(chat): 修复仅非管理员设置根据用户 ID查询聊天记录
2025-08-02 15:56:31 +08:00
ageerle
3c19a2b7a4 Merge pull request #142 from keke-cxn/main
修复:请求地址'/system/role/authUser/selectAll',发生未知异常:cn.dev33.satoken.exce…
2025-08-02 15:56:16 +08:00
keke
21c390c4d6 修复:1.在使用dify的时候,发送1+1=?模型返回2,但是第二次问他为什么等于2的时候,模型无法获取上下文信息,经过排查,发现缺少conversationId,session表需要添加conversationId字段
2.在使用dify的时候message表中并没有存储模型返回的消息,并且扣除费用、
2025-08-02 13:18:30 +08:00
ageerle
cdef9e1c89 feat: 增加演示模式 2025-07-31 14:58:29 +08:00
evo
3c60f43daa Merge pull request #147 from MuSan-Li/feature_20250721_generate_code
feat: 调整生成代码结构
2025-07-30 09:31:04 +08:00
l90215
a24fa7a2b4 feat: 调整生成代码结构 2025-07-30 09:24:31 +08:00
ageerle
21f8462ebb Merge pull request #146 from MuSan-Li/feature_20250721_generate_code
feat: 调整生成代码结构
2025-07-30 09:10:32 +08:00
l90215
897222c41c feat: 调整生成代码结构 2025-07-29 23:34:39 +08:00
ageerle
227670df9d Merge pull request #145 from MuSan-Li/feature_20250721_generate_code
feat: 提交替换代码生成sql
2025-07-29 09:43:29 +08:00
l90215
6b2cf1a3c3 feat: 提交替换代码生成sql 2025-07-28 17:47:12 +08:00
ageerle
37f832c31c Merge pull request #144 from MuSan-Li/feature_20250721_generate_code
替换代码生成
2025-07-28 09:32:19 +08:00
l90215
25cf1f9744 feat: 更新数据库密码... 2025-07-27 22:47:55 +08:00
l90215
a48178685c feat: 更新代码生成功能-优化逻辑 2025-07-27 22:37:26 +08:00
l90215
7e60cb357f feat: 更新代码生成功能-优化逻辑 2025-07-27 00:33:33 +08:00
l90215
915a393427 feat: 更新代码生成功能-优化取数逻辑 2025-07-24 12:36:26 +08:00
l90215
de323d8c45 feat: 更新代码生成功能-添加数据模型批量添加字段数据 2025-07-23 10:46:29 +08:00
l90215
ffe4867d40 feat: 更新代码生成功能-二阶段 2025-07-22 18:50:37 +08:00
l90215
8b3c0b4134 feat: 更新代码生成功能-一阶段 2025-07-21 16:03:08 +08:00
violateer
999282210e 添加知识库权限控制功能 2025-07-20 10:17:50 +08:00
violateer
a99344813f 添加知识库权限控制功能 2025-07-20 10:05:38 +08:00
ageerle
63ec00cd71 Merge pull request #136 from Administratos-User/main
修复token不扣费和扣费异常的问题
2025-07-16 15:53:56 +08:00
ageerle
7eebd87cc8 Merge pull request #141 from lixiang-cell/lixiang
存储向量库同时存储元数据的fid和docId,提供根据fid docId删除
2025-07-16 15:52:19 +08:00
keke
9a816bb0c7 修复:当前用户【如果没有绑定任何部门的情况下】在查询用户列表分页的时候 调用 SysUserMapper 的 selectPageUserList() 时候报错:sql错误 2025-07-15 00:02:44 +08:00
keke
bc6ed508b0 修复:1.用户原本绑定了岗位,若想要取消所有的岗位,没有进行逻辑实现
2.用户原本绑定了角色,若想要取消所有的角色,没有进行逻辑实现
2025-07-14 23:47:47 +08:00
keke
d64abaaed3 修复:请求地址'/system/role/authUser/selectAll',发生未知异常:cn.dev33.satoken.exception.NotWebContextException: 非Web上下文无法获取Request 2025-07-14 23:39:47 +08:00
lixiang
285aa2ae62 存储向量库同时存储元数据的fid和docId,提供根据fid docId删除 2025-07-14 17:15:29 +08:00
Administratos-User
99114d3301 修复token不扣费和扣费异常的问题
1.本次提交的token数+未付费token数 判断大于100token的时候就进行扣费,当然这里还可以改成更多,我觉得100合适。
2.不需要进行扣费的地方屏蔽了相关代码。
3.SessionId传递异常 建议前端传递uuid,也就是每次会话的id。
2025-07-11 11:59:20 +08:00
HHANG
e857f0345b Merge branch 'ageerle:main' into main 2025-07-11 10:32:12 +08:00
ageerle
138fa5f0e9 Merge pull request #133 from MuSan-Li/feature_20250516_add_dept_error
feat: 修复打开岗位管理爆错
2025-07-11 09:49:55 +08:00
l90215
241c6dc57a feat: 修复打开岗位管理爆粗 2025-07-10 23:53:17 +08:00
ageerle
6005339ec8 upadate md 2025-07-10 23:00:04 +08:00
ageerle
db892d35fb feat: 更新项目说明 2025-07-10 17:12:20 +08:00
HHANG
605b223985 feat(chat): 修复仅非管理员设置根据用户 ID查询聊天记录
- 在 ChatMessageServiceImpl 类中,仅当用户不是超级管理员时,才自动设置消息的用户 ID,确保了超级管理员可以查看对话聊天
2025-07-09 16:19:48 +08:00
ageerle
e117ec8e27 feat: 更新项目说明 2025-07-09 14:27:55 +08:00
ageerle
5e8db861ea feat: 更新项目说明 2025-07-08 15:30:25 +08:00
ageerle
fa2791e2e3 feat: 更新项目说明 2025-07-08 14:31:01 +08:00
ageerle
f1f7cb1084 feat: 更新项目说明 2025-07-08 12:26:24 +08:00
ageerle
acb1f27c37 feat: 更新项目说明 2025-07-08 12:10:03 +08:00
ageerle
e46245d97d feat: 更新项目说明 2025-07-07 13:44:55 +08:00
ageerle
0eff37fa51 ai编程助手 2025-07-07 12:36:53 +08:00
ageerle
c1a178c0be Merge remote-tracking branch 'origin/main' 2025-07-07 12:33:21 +08:00
ageerle
94d4446321 feat: 编程助手 2025-07-07 12:33:06 +08:00
lindaxia
d7930ad713 修复导包问题 2025-07-06 08:12:38 +08:00
lindaxia
48270add01 Merge branch 'main' of https://github.com/ageerle/ruoyi-ai 2025-07-06 07:52:25 +08:00
lindaxia
3786644a25 新增小程序接口 2025-07-06 07:51:38 +08:00
ageerle
53532681d3 Merge pull request #131 from Cyclones-Y/main
[fix][feat](chat): 修复“自动注入警告 => 用户未登录”; 添加会话中SaToken-token值传递和使用;
2025-07-05 21:29:24 +08:00
Yzm
daa7b7315b [fix][feat](chat): 添加会话中SaToken-token值传递和使用;修复“自动注入警告 => 用户未登录”
- 新增 BaseContext 类,用于保存和获取当前登录用户的 token
- 在 OpenAIServiceImpl 和 imageServiceImpl 中获取当前会话 token
- 将 token 作为参数传递给 SSEEventSourceListener
- 在 SSEEventSourceListener 中使用 token 进行用户身份验证和权限控制
- 修改 LoginHelper,增加根据 token 获取登录用户信息的方法
- 更新 InjectionMetaObjectHandler,使用 BaseContext 获取当前 token
- 修复对话时出先”自动注入警告 => 用户未登录“
2025-07-05 19:12:33 +08:00
ageerle
df3b687be4 Merge pull request #129 from MuSan-Li/feature_20250703_add_model_category_select
feat: 模型管理增加模型分类下拉框
2025-07-03 10:48:43 +08:00
l90215
ecb5ef32fc feat: 模型管理增加模型分类下拉框 2025-07-03 10:29:25 +08:00
evo
e5116472ed Merge branch 'ageerle:main' into main 2025-07-03 09:50:59 +08:00
lindaxia
e58aeb5361 更新README.md 2025-07-02 11:04:35 +08:00
lindaxia
b4306289f0 fix weaviate向量库根据数据类进行删除 2025-07-01 18:50:12 +08:00
lindaxia
d9c47bd983 修复删除知识库清空相关表 2025-07-01 18:06:49 +08:00
evo
8ddbb43dde Merge branch 'ageerle:main' into main 2025-07-01 10:02:32 +08:00
ageerle
dfe8c7dc85 Merge pull request #127 from Cyclones-Y/main
feat(chat): 集成 FastGPT 聊天模型
2025-06-30 23:21:31 +08:00
Yzm
fd94a1772f feat(chat): 集成 FastGPT 聊天模型- 在 ChatModeType 枚举中添加 FASTGPT 选项- 新增 FastGPT 相关的实体类和请求响应类
- 实现 FastGPT聊天服务接口
- 添加 FastGPT SSE 事件监听器
2025-06-30 22:03:31 +08:00
ageerle
c105d47d99 Merge pull request #125 from MuSan-Li/feature_20250626_fix_update_role
修复修改角色时候报错
2025-06-27 10:45:32 +08:00
l90215
4e2ec2dc82 feat: 修复修改角色时候报错&优化一些代码风格 2025-06-26 10:19:08 +08:00
evo
614280d8ea Merge branch 'ageerle:main' into main 2025-06-25 12:57:49 +08:00
ageerle
2fae8d0ad0 feat: 更新任务规划演示 2025-06-24 14:21:43 +08:00
ageerle
d7c2d1bcf3 feat: 更新任务规划演示 2025-06-24 14:16:40 +08:00
ageerle
122f63dfbd Merge remote-tracking branch 'origin/main' 2025-06-24 13:52:01 +08:00
ageerle
719e968192 feat: 更新任务规划演示 2025-06-24 13:51:51 +08:00
evo
bf790ceb51 Merge branch 'ageerle:main' into main 2025-06-24 11:43:08 +08:00
ageerle
de5488bd8c Merge pull request #123 from abin0515/one-step-script
one-step-script: 修改MacOS上运行快速启动脚本遇到的bug
2025-06-24 10:30:49 +08:00
GH Action - Upstream Sync
c77a245a4d Merge branch 'main' of https://github.com/ageerle/ruoyi-ai 2025-06-24 01:57:42 +00:00
Bin Xiao
6dcd8823cd one-step-script: 修改MacOS上运行快速启动脚本遇到的bug 2025-06-23 18:21:01 -04:00
ageerle
8be480e06c Update README.md 2025-06-23 16:49:13 +08:00
ageerle
11286de676 Merge pull request #118 from MuSan-Li/feature_20250610_add_prompt_template
Feature 20250610 add prompt template
2025-06-23 16:36:40 +08:00
MuSan-Li
5aaf0a672c feat: 删除fork文件 2025-06-12 17:55:19 +08:00
MuSan-Li
0089706336 添加提示词模板字典相关SQL 2025-06-12 17:37:04 +08:00
MuSan-Li
cc129801b9 添加提示词模板 2025-06-12 17:06:06 +08:00
zhouweiyi
6a73e09ac7 refactor(DashscopeServiceImpl): 移除静态变量并改进日志输出逻辑
将静态变量改为实例变量以避免并发问题
重构日志输出逻辑,仅在最后响应时输出完整内容
添加异常堆栈打印以方便调试
2025-06-09 18:01:51 +08:00
GH Action - Upstream Sync
e1dc22348c Merge branch 'main' of https://github.com/ageerle/ruoyi-ai 2025-06-07 01:53:26 +00:00
ageerle
f37e4da669 feat: 更新二维码 2025-06-06 10:13:02 +08:00
GH Action - Upstream Sync
3e097d9a68 Merge branch 'main' of https://github.com/ageerle/ruoyi-ai 2025-06-06 01:54:02 +00:00
ageerle
97ae5a46cd feat: 调整sql脚本 2025-06-05 16:16:32 +08:00
ageerle
baa664ac4f feat: 图片识别功能优化 2025-06-05 16:00:06 +08:00
ageerle
353fbf26b8 Merge pull request #115 from Code-Mr-Jiu/main
上传图片支持使用后台image分类下通义千问模型
2025-06-05 13:53:20 +08:00
ageerle
f79b4ec012 Merge pull request #114 from Code-Mr-Jiu/jiuyi-dev
上传图片支持使用后台image分类模型
2025-06-05 13:53:09 +08:00
酒亦
0a73cb4e17 上传图片支持使用后台image分类下通义千问模型 2025-06-05 12:05:28 +08:00
zhouweiyi
cbe882af66 chore: 更新百炼模型配置的API密钥
将开发环境和本地环境的百炼模型配置中的API密钥统一更新为占位符'sk-xxxx'
2025-06-04 18:02:26 +08:00
zhouweiyi
1d51a103d0 feat: 集成阿里百炼API实现图片内容识别功能
添加DashscopeService接口及实现,用于调用阿里百炼API进行图片内容识别
修改PdfImageExtractService增加基于百炼API的图片处理逻辑
新增OSS服务方法支持临时文件处理和删除
更新配置文件添加百炼模型相关配置
2025-06-04 17:55:47 +08:00
酒亦
d635e30b4a 上传图片支持使用后台image分类模型 2025-06-02 08:11:22 +08:00
evo
ca50d1ddfb Create main.yml 2025-05-30 16:05:04 +08:00
张鹏翔
0f82711199 perf: 1.优化文件输出路径,避免其他盘符权限问题。
2.采用线程池异步调用多模板OCR图片识别。
2025-05-22 14:05:21 +08:00
ageerle
ed85fef0de Merge pull request #97 from zhangpengxiang/mineru/dev
feat:结合mineru新增pdf转换结构化数据功能
2025-05-21 14:42:47 +08:00
张鹏翔
22d9d9ba85 新增pdf转md后是否进行图片OCR判断 2025-05-21 14:37:51 +08:00
张鹏翔
86825eeb2e 结合mineru新增pdf转换结构化数据功能 2025-05-21 14:25:44 +08:00
ageerle
53e3180658 Merge pull request #93 from janzhou123/pdf-image
feat:增加knowledge_attach_pic表结构sql
2025-05-20 09:29:40 +08:00
zhouweiyi
e43e14454d feat:增加knowledge_attach_pic表结构sql 2025-05-20 09:22:41 +08:00
ageerle
a4e995d46c feat: 新增pdf图片解析分支 2025-05-19 15:33:29 +08:00
589 changed files with 48723 additions and 5854 deletions

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<br />
<a href="https://web.pandarobot.chat">项目预览</a>
·
<a href="https://github.com/ageerle/ruoyi-ai/issues">报告Bug</a>
·
<a href="https://github.com/ageerle/ruoyi-ai/issues">提出新特性</a>
<p align="center">
<a href="https://trendshift.io/repositories/13209">
<img src="https://trendshift.io/api/badge/repositories/13209" alt="GitHub Trending">
</a>
</p>
## 快速启动
### 拉取镜像(最低配置2H2G):
```bash
script/deploy/deploy目录下执行: docker-compose up -d
```
<img src="image/00.png" alt="RuoYi AI Logo" width="120" height="120">
### 通过脚本启动(最低配置4H4G):
1. 确认系统内已经安装好以下软件
- docker
- docker-compose
- git
- unzip
2. **克隆项目**
```bash
git clone https://github.com/ageerle/ruoyi-ai
cd ruoyi-ai/script/deploy/one-step-script
```
3. **启动部署脚本**
### 企业级AI助手平台
中文界面部署脚本(拉取gitee仓库)
*开箱即用的智能AI平台深度集成 FastGPT、扣子(Coze)、DIFY 等主流AI平台提供先进的RAG技术、知识图谱、数字人和AI流程编排能力*
```bash
./deploy-cn.sh
```
按照脚本提示一步步操作,如果是一台新服务器,选择默认配置,直接回车即可。
<img src="image/deploy-01.png" alt="drawing" style="width: 600px; height: 300px; border: 2px solid #ddd; border-radius: 8px; box-shadow: 0 4px 8px rgba(0,0,0,0.1);"/>
**[🇺🇸 English](README_EN.md)** | **[📖 使用文档](https://doc.pandarobot.chat)** | **[🚀 在线体验](https://web.pandarobot.chat)** | **[🐛 问题反馈](https://github.com/ageerle/ruoyi-ai/issues)** | **[💡 功能建议](https://github.com/ageerle/ruoyi-ai/issues)**
耐心等待安装完成...
英文界面部署脚本(拉取github仓库)
```bash
./deploy-en.sh
```
4. 如果在执行部署脚本过程中不需要在本地重新构建编译服务软件包以及重新封装容器镜像则需要在脚本交互提出以下问题时选择D按键进行直接部署否则就会执行全新的编译构建及容器封装之后再执行部署
```
已将模板文件复制到部署目录。
正在使用您的配置更新 .env 文件...
已使用您的配置更新 .env 文件。
正在使用您的配置更新 docker-compose.yaml 文件...
已使用您的配置更新 docker-compose.yaml 文件。
=== 构建或部署选项 ===
您想构建新镜像 (B) 还是直接使用现有镜像部署 (D)[B/d]:
```
5. **访问应用界面**
- 用户界面:`http://your-server-ip:8081`
- 管理员界面:`http://your-server-ip:8082`
## 目录
- [系统体验](#系统体验)
- [源码地址](#源码地址)
- [配套文档](#项目文档)
- [核心功能](#核心功能)
- [项目演示](#项目演示)
- [管理端](#管理端)
- [用户端](#用户端)
- [开发环境](#开发环境)
- [项目结构](#项目结构)
- [ruoyi-ai](#ruoyi-ai)
- [注意事项](#注意事项)
- [vben模板](#vben模板)
- [贡献者](#贡献者)
- [如何参与开源项目](#如何参与开源项目)
- [版本控制](#版本控制)
- [作者](#作者)
- [鸣谢](#鸣谢)
- [技术讨论群](#技术讨论群)
### 系统体验
- 用户端https://web.pandarobot.chat
- 演示账号: demo 密码demo123
- 管理端https://admin.pandarobot.chat
- 演示账号: admin 密码admin123
- 商业版体验商业版请联系下方小助手获取演示地址预计6月份上线
### 源码地址
[1]github
- 前端服务-用户端: https://github.com/ageerle/ruoyi-web
- 前端服务-管理端: https://github.com/ageerle/ruoyi-admin
- 后端服务https://github.com/ageerle/ruoyi-ai
[2]gitcode
- 前端服务-用户端https://gitcode.com/ageerle/ruoyi-web
- 前端服务-管理端: https://gitcode.com/ageerle/ruoyi-admin
- 后端服务https://gitcode.com/ageerle/ruoyi-ai
### 配套文档
- 配套文档: https://doc.pandarobot.chat
- 项目部署文档https://doc.pandarobot.chat/guide/introduction/
### 核心功能与技术亮点
#### 1. 全栈式开源系统
- 全套开源系统:提供完整的前端应用、后台管理,基于MIT协议开箱即用。
#### 2. 本地化 RAG 方案
- 基于 **Langchain4j** 框架,支持 Milvus/Weaviate/Qdrant 向量库,结合 BGE-large-zh-v1.5 本地向量化模型 实现高效文档检索与知识库构建。
- 支持 本地 LLM 接入,结合私有知识库实现安全可控的问答系统,避免依赖云端服务的隐私风险。
#### 3. 多模态 AI 引擎与工具集成
- 智能对话:支持 OpenAI GPT-4、Azure、ChatGLM 等主流模型,内置 SSE/WebSocket 协议实现低延迟交互,兼容 **扣子**、**DIFY** 等平台 API 调用。
- **Spring AI MCP** 支持:通过注解快速定义本地工具,支持调用 MCP 广场 的海量 MCP Server 服务,扩展模型能力边界。
#### 4. 企业级扩展与商业化支持
- 即时通讯集成:支持对接个人微信、企业微信及微信公众号,实现消息自动回复、用户管理与智能客服。
- 支付系统集成易支付、微信支付、Stripe 国际信用卡支付,满足商业化场景需求。
#### 5. 多媒体处理与创新功能
- AI 绘画:集成 DALL·E-3、MidJourney、Stable Diffusion支持文生图、图生图及风格化创作适用于营销素材生成与创意设计。
- PPT 制作:根据文本输入自动生成结构化幻灯片,支持自定义模板(需要使用三方平台 如:文多多)。
### 项目演示
#### mcp支持
<div style="display: flex; flex-wrap: wrap; gap: 20px; justify-content: center;">
<img src="image/mcp-01.png" alt="drawing" style="width: 600px; height: 300px; border: 2px solid #ddd; border-radius: 8px; box-shadow: 0 4px 8px rgba(0,0,0,0.1);"/>
<img src="image/mcp-02.png" alt="drawing" style="width: 600px; height: 300px; border: 2px solid #ddd; border-radius: 8px; box-shadow: 0 4px 8px rgba(0,0,0,0.1);"/>
<img src="image/mcp-03.png" alt="drawing" style="width: 600px; height: 300px; border: 2px solid #ddd; border-radius: 8px; box-shadow: 0 4px 8px rgba(0,0,0,0.1);"/>
<img src="image/mcp-04.png" alt="drawing" style="width: 600px; height: 300px; border: 2px solid #ddd; border-radius: 8px; box-shadow: 0 4px 8px rgba(0,0,0,0.1);"/>
</div>
## ✨ 核心亮点
### 智能AI引擎
- **多模型接入**:支持 OpenAI GPT-4、Azure、ChatGLM、通义千问、智谱AI 等主流模型
- **AI平台集成**:深度集成 **FastGPT**、**扣子(Coze)**、**DIFY** 等主流AI应用平台
- **Spring AI MCP 集成**基于模型上下文协议打造可扩展的AI工具生态系统
- **实时流式对话**:采用 SSE/WebSocket 技术,提供丝滑的对话体验
- **AI 编程助手**:内置智能代码分析和项目脚手架生成能力
### AI平台生态集成
- **FastGPT 深度集成**:原生支持 FastGPT API包括知识库检索、工作流编排和上下文管理
- **扣子(Coze) 官方SDK**集成字节跳动扣子平台官方SDK支持Bot对话和流式响应
- **DIFY 完整兼容**:使用 DIFY Java Client支持应用编排、工作流和知识库管理
- **统一聊天接口**:提供统一的聊天服务接口,支持多平台无缝切换和负载均衡
### 本地化RAG方案
- **私有知识库**:基于 Langchain4j 框架 + BGE-large-zh-v1.5 中文向量模型
- **多种向量库**:支持 Milvus、Weaviate、Qdrant 等主流向量数据库
- **数据安全可控**:支持完全本地部署,保护企业数据隐私
- **灵活模型部署**:兼容 Ollama、vLLM 等本地推理框架
### AI创作工具
- **AI 绘画创作**:深度集成 DALL·E-3、MidJourney、Stable Diffusion
- **智能PPT生成**:一键将文本内容转换为精美演示文稿
- **多模态理解**:支持文本、图片、文档等多种格式的智能处理
### 知识图谱与智能编排
- **知识图谱构建**:自动从文档和对话中提取实体关系,构建可视化知识网络
- **AI 流程编排**可视化工作流设计器支持复杂AI任务的编排和自动化执行
- **数字人交互**:集成数字人形象,提供更自然的人机交互体验
- **智能推理引擎**:基于知识图谱的智能推理和问答能力
## 🚀 快速体验
### 在线演示
- **用户端体验**[web.pandarobot.chat](https://web.pandarobot.chat) (账号admin 密码admin123)
- **管理后台**[admin.pandarobot.chat](https://admin.pandarobot.chat) (账号admin 密码admin123)
### 项目源码
| 项目模块 | GitHub 仓库 | Gitee 仓库 | GitCode 仓库 |
|---------|------------|-----------|-------------|
| 🔧 后端服务 | [ruoyi-ai](https://github.com/ageerle/ruoyi-ai) | [ruoyi-ai](https://gitee.com/ageerle/ruoyi-ai) | [ruoyi-ai](https://gitcode.com/ageerle/ruoyi-ai) |
| 🎨 用户前端 | [ruoyi-web](https://github.com/ageerle/ruoyi-web) | [ruoyi-web](https://gitee.com/ageerle/ruoyi-web) | [ruoyi-web](https://gitcode.com/ageerle/ruoyi-web) |
| 🛠️ 管理后台 | [ruoyi-admin](https://github.com/ageerle/ruoyi-admin) | [ruoyi-admin](https://gitee.com/ageerle/ruoyi-admin) | [ruoyi-admin](https://gitcode.com/ageerle/ruoyi-admin) |
### 合作项目
| 项目介绍 | GitHub 仓库 | Gitee 仓库 |
|:--------:|:----------:|:----------:|
| 前端简化版 | [ruoyi-element-ai](https://github.com/element-plus-x/ruoyi-element-ai) | [ruoyi-element-ai](https://gitee.com/he-jiayue/ruoyi-element-ai) |
## 🛠️ 技术架构
### 核心框架
- **后端架构**Spring Boot 3.4 + Spring AI + Langchain4j
- **数据存储**MySQL 8.0 + Redis + 向量数据库Milvus/Weaviate/Qdrant
- **前端技术**Vue 3 + Vben Admin + Naive UI
- **安全认证**Sa-Token + JWT 双重保障
### 系统组件
- **文档处理**PDF、Word、Excel 解析,图像智能分析
- **实时通信**WebSocket 实时通信SSE 流式响应
- **系统监控**:完善的日志体系、性能监控、服务健康检查
## 📚 使用文档
想要深入了解安装部署、功能配置和二次开发?
**👉 [完整使用文档](https://doc.pandarobot.chat)**
## 🤝 参与贡献
我们热烈欢迎社区贡献!无论您是资深开发者还是初学者,都可以为项目贡献力量 💪
### 贡献方式
1. **Fork** 项目到您的账户
2. **创建分支** (`git checkout -b feature/新功能名称`)
3. **提交代码** (`git commit -m '添加某某功能'`)
4. **推送分支** (`git push origin feature/新功能名称`)
5. **发起 Pull Request**
> 💡 **小贴士**:建议将 PR 提交到 GitHub我们会自动同步到其他代码托管平台
## 📄 开源协议
本项目采用 **MIT 开源协议**,详情请查看 [LICENSE](LICENSE) 文件。
## 🙏 特别鸣谢
感谢以下优秀的开源项目为本项目提供支持:
- [Spring AI Alibaba Copilot](https://github.com/springaialibaba/spring-ai-alibaba-copilot) - 基于spring-ai-alibaba 的智能编码助手
- [Spring AI](https://spring.io/projects/spring-ai) - Spring 官方 AI 集成框架
- [Langchain4j](https://github.com/langchain4j/langchain4j) - 强大的 Java LLM 开发框架
- [RuoYi-Vue-Plus](https://gitee.com/dromara/RuoYi-Vue-Plus) - 成熟的企业级快速开发框架
- [Vben Admin](https://github.com/vbenjs/vue-vben-admin) - 现代化的 Vue 后台管理模板
- [chatgpt-java](https://github.com/Grt1228/chatgpt-java) - 优秀的 ChatGPT Java SDK
## 🌐 生态伙伴
- [PPIO 派欧云](https://ppinfra.com/user/register?invited_by=P8QTUY&utm_source=github_ruoyi-ai) - 提供高性价比的 GPU 算力和模型 API 服务
- [优云智算](https://www.compshare.cn/?ytag=GPU_YY-gh_ruoyi) - 万卡RTX40系GPU+海内外主流模型API服务秒级响应按量计费新客免费用。
- [胜算云](https://www.shengsuanyun.com/?from=CH_3WG71ZOS) - AI模型算力聚合超市云服务。
## 💬 社区交流
<div align="center">
<table>
<tr>
<td align="center">
<img src="image/wx.png" alt="微信二维码" width="200" height="200"><br>
<strong>扫码添加作者微信</strong><br>
<em>邀请进群学习</em>
</td>
<td align="center">
<img src="image/qq.png" alt="QQ群二维码" width="200" height="200"><br>
<strong>QQ技术交流群</strong><br>
<em>技术讨论</em>
</td>
</tr>
</table>
#### 用户端
<div style="display: flex; flex-wrap: wrap; gap: 20px; justify-content: center;">
<img src="image/08.png" alt="drawing" style="width: 600px; height: 300px; border: 2px solid #ddd; border-radius: 8px; box-shadow: 0 4px 8px rgba(0,0,0,0.1);"/>
<img src="image/09.png" alt="drawing" style="width: 600px; height: 300px; border: 2px solid #ddd; border-radius: 8px; box-shadow: 0 4px 8px rgba(0,0,0,0.1);"/>
<img src="image/10.png" alt="drawing" style="width: 600px; height: 300px; border: 2px solid #ddd; border-radius: 8px; box-shadow: 0 4px 8px rgba(0,0,0,0.1);"/>
<img src="image/11.png" alt="drawing" style="width: 600px; height: 300px; border: 2px solid #ddd; border-radius: 8px; box-shadow: 0 4px 8px rgba(0,0,0,0.1);"/>
</div>
#### 管理端
<div style="display: flex; flex-wrap: wrap; gap: 20px; justify-content: center;">
<img src="image/02.png" alt="drawing" style="width: 600px; height: 300px; border: 2px solid #ddd; border-radius: 8px; box-shadow: 0 4px 8px rgba(0,0,0,0.1);"/>
<img src="image/03.png" alt="drawing" style="width: 600px; height: 300px; border: 2px solid #ddd; border-radius: 8px; box-shadow: 0 4px 8px rgba(0,0,0,0.1);"/>
<img src="image/04.png" alt="drawing" style="width: 600px; height: 300px; border: 2px solid #ddd; border-radius: 8px; box-shadow: 0 4px 8px rgba(0,0,0,0.1);"/>
<img src="image/05.png" alt="drawing" style="width: 600px; height: 300px; border: 2px solid #ddd; border-radius: 8px; box-shadow: 0 4px 8px rgba(0,0,0,0.1);"/>
---
<div align="center">
**[⭐ 点个Star支持一下](https://github.com/ageerle/ruoyi-ai)** • **[🍴 Fork 开始贡献](https://github.com/ageerle/ruoyi-ai/fork)** • **[📚 English](README_EN.md)** • **[📖 查看完整文档](https://doc.pandarobot.chat)**
*用 ❤️ 打造,由 RuoYi AI 开源社区维护*
</div>
### 开发环境
1. jdk 17
2. mysql 5.7、8.0
3. redis 版本必须 >= 5.X
4. maven 3.8+
5. nodejs 20+ & pnpm
- 附-部署配套视频https://www.bilibili.com/video/BV1jDXkYWEba
<div>
<img src="image/教程搭建.png" alt="drawing" width="600px" height="300px"/>
</div>
### 项目结构
- RuoYi-AI
```
├─ ruoyi-admin // 管理模块
│ └─ RuoYiApplication // 启动类
│ └─ RuoYiServletInitializer // 容器部署初始化类
│ └─ resources // 资源文件
│ └─ i18n/messages.properties // 国际化配置文件
│ └─ application.yml // 框架总配置文件
│ └─ application-dev.yml // 开发环境配置文件
│ └─ application-prod.yml // 生产环境配置文件
│ └─ banner.txt // 框架启动图标
│ └─ logback-plus.xml // 日志配置文件
│ └─ ip2region.xdb // IP区域地址库
├─ ruoyi-common // 通用模块
│ └─ ruoyi-common-bom // common依赖包管理
└─ ruoyi-common-chat // 聊天模块
│ └─ ruoyi-common-core // 核心模块
│ └─ ruoyi-common-doc // 系统接口模块
│ └─ ruoyi-common-encrypt // 数据加解密模块
│ └─ ruoyi-common-excel // excel模块
│ └─ ruoyi-common-idempotent // 幂等功能模块
│ └─ ruoyi-common-json // 序列化模块
│ └─ ruoyi-common-log // 日志模块
│ └─ ruoyi-common-mail // 邮件模块
│ └─ ruoyi-common-mybatis // 数据库模块
│ └─ ruoyi-common-oss // oss服务模块
│ └─ ruoyi-common-pay // 支付模块
│ └─ ruoyi-common-ratelimiter // 限流功能模块
│ └─ ruoyi-common-redis // 缓存服务模块
│ └─ ruoyi-common-satoken // satoken模块
│ └─ ruoyi-common-security // 安全模块
│ └─ ruoyi-common-sensitive // 脱敏模块
│ └─ ruoyi-common-sms // 短信模块
│ └─ ruoyi-common-tenant // 租户模块
│ └─ ruoyi-common-translation // 通用翻译模块
│ └─ ruoyi-common-web // web模块
├─ ruoyi-modules // 模块组
│ └─ ruoyi-demo // 演示模块
│ └─ ruoyi-system // 业务模块
├─ .run // 执行脚本文件
├─ .editorconfig // 编辑器编码格式配置
├─ LICENSE // 开源协议
├─ pom.xml // 公共依赖
├─ README.md // 框架说明文件
```
### 注意事项
- vben模板
Qvben5 的模板默认是没有的吗?
Avben模板是收费的 请联系vben-vue-plus作者获取。
### 版本控制
该项目使用Git进行版本管理。您可以在repository参看当前可用版本。
### 版权说明
该项目使用了MIT授权许可详情请参阅 [LICENSE.txt](https://github.com/ageerle/ruoyi-ai/blob/main/LICENSE)
### 项目现状
目前项目还处于早期阶段距离成熟还有很长的路要走。由于个人精力有限项目的发展速度受到了一定的限制。为了加快项目的进度我真诚地希望更多人能够参与到项目中来。无论是经验丰富的开发者还是刚刚入门的小白我都热烈欢迎你们提交Pull RequestPR👏👏👏。即使代码修改得很少或者存在一些错误都没有关系。我会认真审核每一位贡献者的代码并和大家一起完善项目⛽
### 开发计划
| 主题 | 方向 | 时间节点 |
| --- |-----------------------------------|--------|
| 前端简化版 | 与element-plus-x框架合作推出基于该框架的前端简化版 | 2025.5 |
| agent2agent | Agent2Agent协议支持 | 2025.6 |
| 流程编排 | 通过可视化界面和灵活的配置方式快速构建AI应用 | 2025.7 |
- 感谢
最后我要感谢RuoYi-Vue-Plus、chatgpt-java、chatgpt-web-midjourney-proxy等优秀框架。正是因为这些项目的开源和共享我才能够在这个基础上进行开发使我们的项目能够取得今天的成果。再次感谢这些项目及其背后的开发者们
希望更多志同道合的朋友能够加入我们共同推动这个项目的发展。让我们一起努力将这个项目打造成一个真正成熟、实用的AI平台
#### 如何参与开源项目
贡献使开源社区成为一个学习、激励和创造的绝佳场所。你所作的任何贡献,我们都非常感谢!🙏
1. Fork 这个项目
2. 创建你的功能分支 (`git checkout -b feature/dev`)
3. 提交你的更改 (`git commit -m 'Add some dev'`)
4. 推送到分支 (`git push origin feature/dev`)
5. 打开拉取请求
6. pr请提交到GitHub上会定时同步到gitee
#### 项目文档
1. 项目文档基于vitepress构建
2. 按照[如何参与开源项目](#如何参与开源项目)拉取https://github.com/ageerle/ruoyi-doc
3. 安装依赖npm install
4. 启动项目npm run docs:dev
5. 主页路径docs/guide/introduction/index.md
### 鸣谢
- [chatgpt-java](https://github.com/Grt1228/chatgpt-java)
- [RuoYi-Vue-Plus](https://gitee.com/dromara/RuoYi-Vue-Plus)
- [chatgpt-web-midjourney-proxy](https://github.com/Dooy/chatgpt-web-midjourney-proxy)
- [Vben Admin](https://github.com/vbenjs/vue-vben-admin)
- [Naive UI](https://www.naiveui.com)
<!-- links -->
[your-project-path]:https://github.com/ageerle/ruoyi-ai
<!-- Badge Links -->
[contributors-shield]: https://img.shields.io/github/contributors/ageerle/ruoyi-ai.svg?style=flat-square
[contributors-url]: https://github.com/ageerle/ruoyi-ai/graphs/contributors
[forks-shield]: https://img.shields.io/github/forks/ageerle/ruoyi-ai.svg?style=flat-square
@@ -308,29 +176,6 @@
[stars-shield]: https://img.shields.io/github/stars/ageerle/ruoyi-ai.svg?style=flat-square
[stars-url]: https://github.com/ageerle/ruoyi-ai/stargazers
[issues-shield]: https://img.shields.io/github/issues/ageerle/ruoyi-ai.svg?style=flat-square
[issues-url]: https://img.shields.io/github/issues/ageerle/ruoyi-ai.svg
[issues-url]: https://github.com/ageerle/ruoyi-ai/issues
[license-shield]: https://img.shields.io/github/license/ageerle/ruoyi-ai.svg?style=flat-square
[license-url]: https://github.com/ageerle/ruoyi-ai/blob/master/LICENSE.txt
[linkedin-shield]: https://img.shields.io/badge/-LinkedIn-black.svg?style=flat-square&logo=linkedin&colorB=555
## 🌿 第三方生态
- [PPIO 派欧云:一键调用高性价比的开源模型 API 和 GPU 容器](https://ppinfra.com/user/register?invited_by=P8QTUY&utm_source=github_ruoyi-ai)
### 附:技术讨论群
#### 技术交流(如需进群请添加小助手)
<div style="display: flex; flex-wrap: wrap; gap: 20px; justify-content: center;">
<img src="image/wx.png" alt="drawing" style="width: 400px; height: 400px; border: 2px solid #ddd; border-radius: 8px; box-shadow: 0 4px 8px rgba(0,0,0,0.1);"/>
</div>
#### 进群学习
🏠 小助手wxruoyi-ai加人备注ruoyi-ai
🏠 小助手qq1603234088 加人备注ruoyi-ai
👏👏👏 ruoyi-ai官方交流群qq区
<div style="display: flex; flex-wrap: wrap; gap: 20px; justify-content: center;">
<img src="image/qq.png" alt="drawing" style="width: 400px; height: 400px; border: 2px solid #ddd; border-radius: 8px; box-shadow: 0 4px 8px rgba(0,0,0,0.1);"/>
</div>
[license-url]: https://github.com/ageerle/ruoyi-ai/blob/main/LICENSE

173
README_EN.md Normal file
View File

@@ -0,0 +1,173 @@
# RuoYi AI
<div align="center">
[![Contributors][contributors-shield]][contributors-url]
[![Forks][forks-shield]][forks-url]
[![Stargazers][stars-shield]][stars-url]
[![Issues][issues-shield]][issues-url]
[![MIT License][license-shield]][license-url]
<img src="image/00.png" alt="RuoYi AI Logo" width="120" height="120">
### Enterprise-Grade AI Assistant Platform
*Production-ready AI platform with deep integration of FastGPT, Coze, DIFY, featuring advanced RAG technology, knowledge graphs, digital humans, and AI workflow orchestration*
**[📖 中文文档](README.md)** | **[📚 Documentation](https://doc.pandarobot.chat)** | **[🚀 Live Demo](https://web.pandarobot.chat)** | **[🐛 Report Bug](https://github.com/ageerle/ruoyi-ai/issues)** | **[💡 Request Feature](https://github.com/ageerle/ruoyi-ai/issues)**
</div>
## ✨ Key Features
### 🤖 Advanced AI Engine
- **Multi-Model Support**: OpenAI GPT-4, Azure, ChatGLM, Qwen, ZhipuAI
- **AI Platform Integration**: Deep integration with **FastGPT**, **Coze**, **DIFY** and other leading AI platforms
- **Spring AI MCP Integration**: Extensible tool ecosystem with Model Context Protocol
- **Streaming Chat**: Real-time SSE/WebSocket communication
- **AI Copilot**: Intelligent code analysis and project scaffolding
### 🌟 AI Platform Ecosystem
- **FastGPT Deep Integration**: Native FastGPT API support with knowledge base retrieval, workflow orchestration and context management
- **Coze Official SDK**: Integration with ByteDance Coze platform official SDK, supporting Bot conversations and streaming responses
- **DIFY Full Compatibility**: Using DIFY Java Client for app orchestration, workflows and knowledge base management
- **Unified Chat Interface**: Standardized chat service interface supporting seamless platform switching and load balancing
### 🧠 Enterprise RAG Solution
- **Local Knowledge Base**: Langchain4j + BGE-large-zh-v1.5 embeddings
- **Vector Database Support**: Milvus, Weaviate, Qdrant
- **Privacy-First**: On-premise deployment with local LLM support
- **Ollama & vLLM Compatible**: Flexible model deployment options
### 🎨 Creative AI Tools
- **AI Art Generation**: DALL·E-3, MidJourney, Stable Diffusion integration
- **PPT Creation**: Automated slide generation from text input
- **Multi-Modal Processing**: Text, image, and document understanding
### 🧩 Knowledge Graph & Intelligent Orchestration
- **Knowledge Graph Construction**: Automatically extract entities and relationships from documents and conversations to build visual knowledge networks
- **AI Workflow Orchestration**: Visual workflow designer supporting complex AI task orchestration and automated execution
- **Digital Human Interaction**: Integrated digital human avatars for more natural human-computer interaction
- **Intelligent Reasoning Engine**: Knowledge graph-based intelligent reasoning and Q&A capabilities
## 🚀 Quick Start
### Live Demo
- **User Portal**: [web.pandarobot.chat](https://web.pandarobot.chat) (demo/demo123)
- **Admin Panel**: [admin.pandarobot.chat](https://admin.pandarobot.chat) (admin/admin123)
### Source Code
| Component | GitHub | Gitee | GitCode |
|-----------|--------|-------|---------|
| Backend API | [ruoyi-ai](https://github.com/ageerle/ruoyi-ai) | [ruoyi-ai](https://gitee.com/ageerle/ruoyi-ai) | [ruoyi-ai](https://gitcode.com/ageerle/ruoyi-ai) |
| User Frontend | [ruoyi-web](https://github.com/ageerle/ruoyi-web) | [ruoyi-web](https://gitee.com/ageerle/ruoyi-web) | [ruoyi-web](https://gitcode.com/ageerle/ruoyi-web) |
| Admin Frontend | [ruoyi-admin](https://github.com/ageerle/ruoyi-admin) | [ruoyi-admin](https://gitee.com/ageerle/ruoyi-admin) | [ruoyi-admin](https://gitcode.com/ageerle/ruoyi-admin) |
### Collaborative Projects
| Project Description | GitHub Repository | Gitee Repository |
|:-------------------:|:-----------------:|:----------------:|
| Simplified Frontend | [ruoyi-element-ai](https://github.com/element-plus-x/ruoyi-element-ai) | [ruoyi-element-ai](https://gitee.com/he-jiayue/ruoyi-element-ai) |
## 🛠️ Tech Stack
### Core Framework
- **Backend**: Spring Boot 3.4, Spring AI, Langchain4j
- **Database**: MySQL 8.0, Redis, Vector Databases (Milvus/Weaviate/Qdrant)
- **Frontend**: Vue 3, Vben Admin, Naive UI
- **Authentication**: Sa-Token, JWT
### System Components
- **File Processing**: PDF, Word, Excel parsing, intelligent image analysis
- **Real-time Communication**: WebSocket real-time communication, SSE streaming
- **System Monitoring**: Comprehensive logging, performance monitoring, health checks
## 📚 Documentation
For detailed setup, configuration, and development guides, visit our comprehensive documentation:
**[📖 Official Documentation](https://doc.pandarobot.chat)**
## 🤝 Contributing
We welcome contributions from developers of all skill levels! Whether you're fixing bugs, adding features, or improving documentation, your help is appreciated.
### How to Contribute
1. Fork the repository
2. Create your feature branch (`git checkout -b feature/amazing-feature`)
3. Commit your changes (`git commit -m 'Add amazing feature'`)
4. Push to the branch (`git push origin feature/amazing-feature`)
5. Open a Pull Request
*Please submit PRs to GitHub - they will be synchronized to other platforms automatically.*
## 📄 License
This project is licensed under the MIT License - see the [LICENSE](LICENSE) file for details.
## 🙏 Acknowledgments
Special thanks to these amazing open source projects:
- [Spring AI Alibaba Copilot](https://github.com/springaialibaba/spring-ai-alibaba-copilot) - Intelligent coding assistant based on spring-ai-alibaba with MCP protocol integration for project analysis and code generation
- [Spring AI](https://spring.io/projects/spring-ai) - Spring's AI integration framework
- [Langchain4j](https://github.com/langchain4j/langchain4j) - Java LLM framework
- [RuoYi-Vue-Plus](https://gitee.com/dromara/RuoYi-Vue-Plus) - Enterprise development framework
- [Vben Admin](https://github.com/vbenjs/vue-vben-admin) - Vue admin template
- [chatgpt-java](https://github.com/Grt1228/chatgpt-java) - ChatGPT Java SDK
## 🌐 Ecosystem Partners
- [PPIO Cloud](https://ppinfra.com/user/register?invited_by=P8QTUY&utm_source=github_ruoyi-ai) - Cost-effective GPU containers and model APIs
## 💬 Community
<div align="center">
<table>
<tr>
<td align="center">
<img src="image/wx.png" alt="WeChat" width="200" height="200"><br>
<strong>Add Author WeChat</strong><br>
<em>Scan to join learning group</em>
</td>
<td align="center">
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<strong>QQ Group</strong><br>
<em>Technical discussion</em>
</td>
</tr>
</table>
</div>
---
<div align="center">
**[⭐ Star this repo](https://github.com/ageerle/ruoyi-ai)** • **[🍴 Fork it](https://github.com/ageerle/ruoyi-ai/fork)** • **[📖 中文文档](README.md)** • **[📚 Documentation](https://doc.pandarobot.chat)**
*Built with ❤️ by the RuoYi AI community*
</div>
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@@ -0,0 +1,222 @@
## RuoYi-AI 后端部署教程Docker 部署版)
### 一、前置条件
在部署前,请确保系统已满足以下条件:
#### ✅ 系统环境要求
- 操作系统Linux / MacOS推荐 Linux 服务器)
- CPU4 核以上
- 内存:≥ 4GB
- 磁盘空间:≥ 10GB建议 20GB+
#### ✅ 已安装软件
- **Docker**
- **Docker Compose**
验证命令是否可用:
```
docker -v
docker compose version
```
若无输出或提示“command not found”请先安装 Docker 及 Compose。
------
### 二、目录结构配置
#### 1⃣ 创建部署目录
在目标服务器执行以下命令:
```
# 第一级目录
mkdir /ruoyi-ai
cd /ruoyi-ai
# 第二级目录
mkdir deploy
cd deploy
# 第三级目录
mkdir data mysql-init
# 第四级目录
mkdir logs minio minio-config mysql redis weaviate
```
> 💡 `data` 目录用于挂载容器运行期间生成的数据文件。
最终目录结构示例:
```
/ruoyi-ai
└── deploy
├── data/
├── mysql-init/
├── logs/
├── minio/
├── minio-config/
├── mysql/
├── redis/
├── weaviate/
```
------
### 三、上传配置文件
将以下配置文件上传到 `/ruoyi-ai/deploy` 目录:
- `docker-compose.yaml`
- `.env`
- `ruoyi-ai.sql`
- `Dockerfile`
> 📂 这些文件在项目目录 `/script/deploy/deploy` 下。
> 上传后请检查文件路径是否与上方目录结构一致。
------
### 四、构建 Jar 包
1. 打开 IDEA 或其他构建工具
2. 选择 **Maven 构建配置**,勾选 `prod` 环境,取消 `dev` 环境
3. 点击 `package` 进行打包
4. **注意:** 在构建前请将 `application-prod.yml` 拖入
`ruoyi-admin/src/main/resources` 目录中
构建完成后会在:
```
ruoyi-admin/target/ruoyi-admin.jar
```
生成打包文件。
------
### 五、上传 Jar 包至服务器
将生成的 `ruoyi-admin.jar` 上传到服务器 `/ruoyi-ai/deploy` 目录下。
确保与 `Dockerfile` 同目录。
------
### 六、构建 Docker 镜像
`Dockerfile` 内容如下:
```
FROM openjdk:17-jdk
RUN mkdir -p /ruoyi/server/logs \
/ruoyi/server/temp
WORKDIR /ruoyi/server
COPY ruoyi-admin.jar ruoyi-admin.jar
ENTRYPOINT ["java","-jar","ruoyi-admin.jar"]
```
`/ruoyi-ai/deploy` 目录执行以下命令:
```
# 构建镜像
docker build -t ruoyi-ai-backend:v20251013 .
# 查看镜像是否构建成功
docker image ls
```
然后在 `docker-compose.yaml` 文件中,将对应服务的镜像名修改为:
```
image: ruoyi-ai-backend:v20251013
```
------
### 七、启动容器服务
在启动前请确认:
- `.env` 中端口号、数据库密码、环境变量已正确配置
- `docker-compose.yaml` 中 MySQL 的端口已开放(用于导入数据)
如示例:
```
ports:
- "3306:3306"
```
#### 启动命令:
```
cd /ruoyi-ai/deploy
docker compose up -d
```
#### 查看运行状态:
```
docker compose ps
```
#### 查看日志:
```
docker logs -f <容器名称>
```
> ⚠️ 初次启动时可仅运行 `ruoyi-admin`(后端)模块,将前端 `ruoyi-web` 服务暂时注释,确认后端服务正常后再启用前端容器。
------
### 八、数据库初始化
启动 MySQL 容器后,执行以下操作:
```
docker exec -it <mysql_container_name> bash
mysql -uroot -p
source /docker-entrypoint-initdb.d/ruoyi-ai.sql;
```
或手动在客户端中导入 `/ruoyi-ai/deploy/ruoyi-ai.sql` 文件。
------
### 九、常用 Docker 命令
| 功能 | 命令 |
| ----------------- | --------------------------------- |
| 查看容器状态 | `docker ps -a` |
| 查看日志 | `docker logs -f <容器名>` |
| 停止服务 | `docker compose down` |
| 重启服务 | `docker compose restart` |
| 重新构建镜像 | `docker compose build --no-cache` |
| 清理无用镜像/容器 | `docker system prune -a` |
------
### 🔍 十、部署验证
1. 检查容器是否全部启动成功:
```
docker compose ps
```
2. 访问后端接口:
```
http://<服务器IP>:<后端端口>
```
3. 检查日志输出无异常。

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@@ -0,0 +1,432 @@
# Ruoyi-AI 工作流模块详细说明文档
## 概述
Ruoyi-AI 工作流模块是一个基于 LangGraph4j 的智能工作流引擎支持可视化工作流设计、AI 模型集成、条件分支、人机交互等高级功能。该模块采用微服务架构,提供完整的 RESTful API 和流式响应支持。
## 模块架构
### 1. 模块结构
```
ruoyi-ai/
├── ruoyi-modules/
│ └── ruoyi-workflow/ # 工作流核心模块
│ ├── pom.xml
│ └── src/main/java/org/ruoyi/workflow/
│ └── controller/ # 控制器层
│ ├── WorkflowController.java
│ ├── WorkflowRuntimeController.java
│ └── admin/ # 管理端控制器
│ ├── AdminWorkflowController.java
│ └── AdminWorkflowComponentController.java
└── ruoyi-modules-api/
└── ruoyi-workflow-api/ # 工作流API模块
├── pom.xml
└── src/main/java/org/ruoyi/workflow/
├── entity/ # 实体类
├── dto/ # 数据传输对象
├── service/ # 服务接口
├── mapper/ # 数据访问层
├── workflow/ # 工作流核心逻辑
├── enums/ # 枚举类
├── util/ # 工具类
└── exception/ # 异常处理
```
### 2. 核心依赖
- **LangGraph4j**: 1.5.3 - 工作流图执行引擎
- **LangChain4j**: 1.2.0 - AI 模型集成框架
- **Spring Boot**: 3.x - 应用框架
- **MyBatis Plus**: 数据访问层
- **Redis**: 缓存和状态管理
- **Swagger/OpenAPI**: API 文档
## 核心功能
### 1. 工作流管理
#### 1.1 工作流定义
- **创建工作流**: 支持自定义标题、描述、公开性设置
- **编辑工作流**: 可视化节点编辑、连接线配置
- **版本控制**: 支持工作流的版本管理和回滚
- **权限管理**: 支持公开/私有工作流设置
#### 1.2 工作流执行
- **流式执行**: 基于 SSE 的实时流式响应
- **状态管理**: 完整的执行状态跟踪
- **错误处理**: 详细的错误信息和异常处理
- **中断恢复**: 支持工作流中断和恢复执行
### 2. 节点类型
#### 2.1 基础节点
- **Start**: 开始节点,定义工作流入口
- **End**: 结束节点,定义工作流出口
#### 2.2 AI 模型节点
- **Answer**: 大语言模型问答节点
- **Dalle3**: DALL-E 3 图像生成
- **Tongyiwanx**: 通义万相图像生成
- **Classifier**: 内容分类节点
#### 2.3 数据处理节点
- **DocumentExtractor**: 文档信息提取
- **KeywordExtractor**: 关键词提取
- **FaqExtractor**: 常见问题提取
- **KnowledgeRetrieval**: 知识库检索
#### 2.4 控制流节点
- **Switcher**: 条件分支节点
- **HumanFeedback**: 人机交互节点
#### 2.5 外部集成节点
- **Google**: Google 搜索集成
- **MailSend**: 邮件发送
- **HttpRequest**: HTTP 请求
- **Template**: 模板转换
### 3. 数据流管理
#### 3.1 输入输出定义
```java
// 节点输入输出数据结构
public class NodeIOData {
private String name; // 参数名称
private NodeIODataContent content; // 参数内容
}
// 支持的数据类型
public enum WfIODataTypeEnum {
TEXT, // 文本
NUMBER, // 数字
BOOLEAN, // 布尔值
FILES, // 文件
OPTIONS // 选项
}
```
#### 3.2 参数引用
- **节点间引用**: 支持上游节点输出作为下游节点输入
- **参数映射**: 自动处理参数名称映射
- **类型转换**: 自动进行数据类型转换
## 数据库设计
### 1. 核心表结构
#### 1.1 工作流定义表 (t_workflow)
```sql
CREATE TABLE t_workflow (
id BIGINT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
uuid VARCHAR(32) NOT NULL DEFAULT '',
title VARCHAR(100) NOT NULL DEFAULT '',
remark TEXT NOT NULL DEFAULT '',
user_id BIGINT NOT NULL DEFAULT 0,
is_public TINYINT(1) NOT NULL DEFAULT 0,
is_enable TINYINT(1) NOT NULL DEFAULT 1,
create_time DATETIME NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
update_time DATETIME NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP,
is_deleted TINYINT(1) NOT NULL DEFAULT 0
);
```
#### 1.2 工作流节点表 (t_workflow_node)
```sql
CREATE TABLE t_workflow_node (
id BIGINT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
uuid VARCHAR(32) NOT NULL DEFAULT '',
workflow_id BIGINT NOT NULL DEFAULT 0,
workflow_component_id BIGINT NOT NULL DEFAULT 0,
user_id BIGINT NOT NULL DEFAULT 0,
title VARCHAR(100) NOT NULL DEFAULT '',
remark VARCHAR(500) NOT NULL DEFAULT '',
input_config JSON NOT NULL DEFAULT ('{}'),
node_config JSON NOT NULL DEFAULT ('{}'),
position_x DOUBLE NOT NULL DEFAULT 0,
position_y DOUBLE NOT NULL DEFAULT 0,
create_time DATETIME NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
update_time DATETIME NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP,
is_deleted TINYINT(1) NOT NULL DEFAULT 0
);
```
#### 1.3 工作流边表 (t_workflow_edge)
```sql
CREATE TABLE t_workflow_edge (
id BIGINT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
uuid VARCHAR(32) NOT NULL DEFAULT '',
workflow_id BIGINT NOT NULL DEFAULT 0,
source_node_uuid VARCHAR(32) NOT NULL DEFAULT '',
source_handle VARCHAR(32) NOT NULL DEFAULT '',
target_node_uuid VARCHAR(32) NOT NULL DEFAULT '',
create_time DATETIME NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
update_time DATETIME NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP,
is_deleted TINYINT(1) NOT NULL DEFAULT 0
);
```
#### 1.4 工作流运行时表 (t_workflow_runtime)
```sql
CREATE TABLE t_workflow_runtime (
id BIGINT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
uuid VARCHAR(32) NOT NULL DEFAULT '',
user_id BIGINT NOT NULL DEFAULT 0,
workflow_id BIGINT NOT NULL DEFAULT 0,
input JSON NOT NULL DEFAULT ('{}'),
output JSON NOT NULL DEFAULT ('{}'),
status SMALLINT NOT NULL DEFAULT 1,
status_remark VARCHAR(250) NOT NULL DEFAULT '',
create_time DATETIME NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
update_time DATETIME NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP,
is_deleted TINYINT(1) NOT NULL DEFAULT 0
);
```
#### 1.5 工作流组件表 (t_workflow_component)
```sql
CREATE TABLE t_workflow_component (
id BIGINT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
uuid VARCHAR(32) DEFAULT '' NOT NULL,
name VARCHAR(32) DEFAULT '' NOT NULL,
title VARCHAR(100) DEFAULT '' NOT NULL,
remark TEXT NOT NULL,
display_order INT DEFAULT 0 NOT NULL,
is_enable TINYINT(1) DEFAULT 0 NOT NULL,
create_time DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP NOT NULL,
update_time DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP NOT NULL,
is_deleted TINYINT(1) DEFAULT 0 NOT NULL
);
```
## API 接口
### 1. 工作流管理接口
#### 1.1 基础操作
```http
#
POST /workflow/add
Content-Type: application/json
{
"title": "",
"remark": "",
"isPublic": false
}
#
POST /workflow/update
Content-Type: application/json
{
"uuid": "UUID",
"title": "",
"remark": ""
}
#
POST /workflow/del/{uuid}
# /
POST /workflow/enable/{uuid}?enable=true
```
#### 1.2 搜索和查询
```http
#
GET /workflow/mine/search?keyword=&isPublic=true&currentPage=1&pageSize=10
#
GET /workflow/public/search?keyword=&currentPage=1&pageSize=10
#
GET /workflow/public/component/list
```
### 2. 工作流执行接口
#### 2.1 流式执行
```http
#
POST /workflow/run
Content-Type: application/json
Accept: text/event-stream
{
"uuid": "UUID",
"inputs": [
{
"name": "input",
"content": {
"type": 1,
"textContent": ""
}
}
]
}
```
#### 2.2 运行时管理
```http
#
POST /workflow/runtime/resume/{runtimeUuid}
Content-Type: application/json
{
"feedbackContent": ""
}
#
GET /workflow/runtime/page?wfUuid=UUID&currentPage=1&pageSize=10
#
GET /workflow/runtime/nodes/{runtimeUuid}
#
POST /workflow/runtime/clear?wfUuid=UUID
```
### 3. 管理端接口
#### 3.1 工作流管理
```http
#
POST /admin/workflow/search
Content-Type: application/json
{
"title": "",
"isPublic": true,
"isEnable": true
}
# /
POST /admin/workflow/enable?uuid=UUID&isEnable=true
```
## 核心实现
### 1. 工作流引擎 (WorkflowEngine)
工作流引擎是整个模块的核心,负责:
- 工作流图的构建和编译
- 节点执行调度
- 状态管理和持久化
- 流式输出处理
```java
public class WorkflowEngine {
// 核心执行方法
public void run(User user, List<ObjectNode> userInputs, SseEmitter sseEmitter) {
// 1. 验证工作流状态
// 2. 创建运行时实例
// 3. 构建状态图
// 4. 执行工作流
// 5. 处理流式输出
}
// 恢复执行方法
public void resume(String userInput) {
// 1. 更新状态
// 2. 继续执行
}
}
```
### 2. 节点工厂 (WfNodeFactory)
节点工厂负责根据组件类型创建对应的节点实例:
```java
public class WfNodeFactory {
public static AbstractWfNode create(WorkflowComponent component,
WorkflowNode node,
WfState wfState,
WfNodeState nodeState) {
// 根据组件类型创建对应的节点实例
switch (component.getName()) {
case "Answer":
return new LLMAnswerNode(component, node, wfState, nodeState);
case "Switcher":
return new SwitcherNode(component, node, wfState, nodeState);
// ... 其他节点类型
}
}
}
```
### 3. 图构建器 (WorkflowGraphBuilder)
图构建器负责将工作流定义转换为可执行的状态图:
```java
public class WorkflowGraphBuilder {
public StateGraph<WfNodeState> build(WorkflowNode startNode) {
// 1. 构建编译节点树
// 2. 转换为状态图
// 3. 添加节点和边
// 4. 处理条件分支
// 5. 处理并行执行
}
}
```
## 流式响应机制
### 1. SSE 事件类型
工作流执行过程中会发送多种类型的 SSE 事件:
```javascript
// 节点开始执行
[NODE_RUN_节点UUID] - 节点执行开始事件
// 节点输入数据
[NODE_INPUT_节点UUID] - 节点输入数据事件
// 节点输出数据
[NODE_OUTPUT_节点UUID] - 节点输出数据事件
// 流式内容块
[NODE_CHUNK_节点UUID] - 流式内容块事件
// 等待用户输入
[NODE_WAIT_FEEDBACK_BY_节点UUID] - 等待用户输入事件
```
### 2. 流式处理流程
1. **初始化**: 创建工作流运行时实例
2. **节点执行**: 逐个执行工作流节点
3. **实时输出**: 通过 SSE 实时推送执行结果
4. **状态更新**: 实时更新节点和工作流状态
5. **错误处理**: 捕获并处理执行过程中的错误
## 扩展开发
### 1. 自定义节点开发
要开发自定义工作流节点,需要:
1. **创建节点类**:继承 `AbstractWfNode`
2. **实现处理逻辑**:重写 `onProcess()` 方法
3. **定义配置类**:创建节点配置类
4. **注册组件**:在组件表中注册新组件
```java
public class CustomNode extends AbstractWfNode {
@Override
protected NodeProcessResult onProcess() {
// 实现自定义处理逻辑
List<NodeIOData> outputs = new ArrayList<>();
// ... 处理逻辑
return NodeProcessResult.success(outputs);
}
}
```
### 2. 自定义组件注册
```sql
-- 在 t_workflow_component 表中添加新组件
INSERT INTO t_workflow_component (uuid, name, title, remark, is_enable)
VALUES (REPLACE(UUID(), '-', ''), 'CustomNode', '自定义节点', '自定义节点描述', true);
```

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74
pom.xml
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@@ -20,7 +20,7 @@
<java.version>17</java.version>
<mysql.version>8.0.33</mysql.version>
<mybatis.version>3.5.16</mybatis.version>
<springdoc.version>2.8.5</springdoc.version>
<springdoc.version>2.8.13</springdoc.version>
<therapi-javadoc.version>0.15.0</therapi-javadoc.version>
<poi.version>5.2.3</poi.version>
<easyexcel.version>3.2.1</easyexcel.version>
@@ -40,6 +40,8 @@
<mapstruct-plus.lombok.version>0.2.0</mapstruct-plus.lombok.version>
<lombok.version>1.18.26</lombok.version>
<bouncycastle.version>1.72</bouncycastle.version>
<!-- Apache Commons Compress 版本 -->
<commons-compress.version>1.26.2</commons-compress.version>
<!-- 离线IP地址定位库 -->
<ip2region.version>2.7.0</ip2region.version>
<!-- OSS 配置 -->
@@ -48,6 +50,11 @@
<aliyun.sms.version>2.0.23</aliyun.sms.version>
<tencent.sms.version>3.1.687</tencent.sms.version>
<!-- Neo4j 相关版本 -->
<neo4j-driver.version>5.26.0</neo4j-driver.version>
<neo4j-cypher-dsl.version>2024.1.0</neo4j-cypher-dsl.version>
<langchain4j-neo4j.version>1.2.0-beta8</langchain4j-neo4j.version>
<!-- 插件版本 -->
<maven-jar-plugin.version>3.2.2</maven-jar-plugin.version>
<maven-war-plugin.version>3.2.2</maven-war-plugin.version>
@@ -263,13 +270,6 @@
<version>${lock4j.version}</version>
</dependency>
<!-- xxl-job-core -->
<dependency>
<groupId>com.xuxueli</groupId>
<artifactId>xxl-job-core</artifactId>
<version>${xxl-job.version}</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>com.alibaba</groupId>
<artifactId>transmittable-thread-local</artifactId>
@@ -283,6 +283,13 @@
<version>${bouncycastle.version}</version>
</dependency>
<!-- Apache Commons Compress -->
<dependency>
<groupId>org.apache.commons</groupId>
<artifactId>commons-compress</artifactId>
<version>${commons-compress.version}</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>io.github.linpeilie</groupId>
<artifactId>mapstruct-plus-spring-boot-starter</artifactId>
@@ -332,6 +339,53 @@
<artifactId>ruoyi-generator</artifactId>
<version>${revision}</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.ruoyi</groupId>
<artifactId>ruoyi-graph</artifactId>
<version>${revision}</version>
</dependency>
<!-- Neo4j Driver -->
<dependency>
<groupId>org.neo4j.driver</groupId>
<artifactId>neo4j-java-driver</artifactId>
<version>${neo4j-driver.version}</version>
</dependency>
<!-- Neo4j Cypher DSL -->
<dependency>
<groupId>org.neo4j</groupId>
<artifactId>neo4j-cypher-dsl</artifactId>
<version>${neo4j-cypher-dsl.version}</version>
</dependency>
<!-- Langchain4j Neo4j 扩展 -->
<dependency>
<groupId>dev.langchain4j</groupId>
<artifactId>langchain4j-community-neo4j</artifactId>
<version>${langchain4j-neo4j.version}</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.ruoyi</groupId>
<artifactId>ruoyi-aihuman</artifactId>
<version>${revision}</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.ruoyi</groupId>
<artifactId>ruoyi-workflow</artifactId>
<version>${revision}</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.ruoyi</groupId>
<artifactId>ruoyi-workflow-api</artifactId>
<version>${revision}</version>
</dependency>
</dependencies>
</dependencyManagement>
@@ -471,6 +525,4 @@
</pluginRepository>
</pluginRepositories>
</project>
</project>

View File

@@ -57,6 +57,21 @@
<artifactId>ruoyi-generator</artifactId>
</dependency>
<!-- 知识图谱模块 -->
<dependency>
<groupId>org.ruoyi</groupId>
<artifactId>ruoyi-graph</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.ruoyi</groupId>
<artifactId>ruoyi-workflow</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.ruoyi</groupId>
<artifactId>ruoyi-aihuman</artifactId>
</dependency>
</dependencies>
<build>

View File

@@ -11,7 +11,7 @@ import org.springframework.scheduling.annotation.EnableScheduling;
*
* @author Lion Li
*/
@SpringBootApplication
@SpringBootApplication(scanBasePackages = {"org.ruoyi", "org.ruoyi.aihuman"})
@EnableScheduling
@EnableAsync
public class RuoYiAIApplication {
@@ -22,4 +22,4 @@ public class RuoYiAIApplication {
application.run(args);
System.out.println("(♥◠‿◠)ノ゙ RuoYiAI启动成功 ლ(´ڡ`ლ)゙");
}
}
}

View File

@@ -17,8 +17,8 @@ spring:
type: ${spring.datasource.type}
driverClassName: com.mysql.cj.jdbc.Driver
url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/ruoyi-ai?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&zeroDateTimeBehavior=convertToNull&useSSL=true&serverTimezone=GMT%2B8&autoReconnect=true&rewriteBatchedStatements=true
username: ruoyi-ai
password: ruoyi-ai
username: root
password: root
hikari:
# 最大连接池数量
@@ -37,6 +37,8 @@ spring:
connectionTestQuery: SELECT 1
# 多久检查一次连接的活性
keepaliveTime: 30000
mail:
username: xx
--- # redis 单机配置(单机与集群只能开启一个另一个需要注释掉)
spring.data:
@@ -85,4 +87,23 @@ sms:
# 腾讯专用
sdkAppId:
pdf:
extract:
service:
url: http://localhost:8080
ai-api:
url: https://api.pandarobot.chat/v1/chat/completions
key: sk-xxxx
transition:
# 是否开启mineru
enable-minerU: true
# mineru conda环境路径
conda-env-path: "F:\\ProgramData\\Computer\\Anaconda\\envs\\mineru"
# 是否开启图片OCR
enable-ocr: true

View File

@@ -1,16 +1,13 @@
# 项目相关配置
ruoyi:
# 名称
name: "ruoyi"
name: "ruoyi-ai"
# 版本
version: ${revision}
# 版权年份
copyrightYear: 2025
# 实例演示开关
demoEnabled: true
# 获取ip地址开关
addressEnabled: false
demoEnabled: false
captcha:
enable: false
@@ -133,6 +130,9 @@ security:
- /chat/send
# 文件上传
- /chat/upload
# 代码生成调用
- /tool/gen/getByTableName
- /tool/gen/batchGenCode
# 静态资源
- /*.html
- /**/*.html
@@ -144,9 +144,20 @@ security:
# swagger 文档配置
- /*/api-docs
- /*/api-docs/**
- /v3/api-docs
- /v3/api-docs/**
- /v3/api-docs/swagger-config
- /swagger-ui.html
- /swagger-ui/**
- /doc.html
- /webjars/**
- /swagger-resources
- /swagger-resources/**
# actuator 监控配置
- /actuator
- /actuator/**
- /workflow/**
- /admin/workflow/**
# 多租户配置
tenant:
# 是否开启
@@ -161,6 +172,9 @@ tenant:
- sys_user_post
- sys_user_role
knowledge-role:
enable: false
# MyBatisPlus配置
# https://baomidou.com/config/
mybatis-plus:
@@ -185,7 +199,7 @@ mybatis-plus:
# 更详细的日志输出 会有性能损耗 org.apache.ibatis.logging.stdout.StdOutImpl
# 关闭日志记录 (可单纯使用 p6spy 分析) org.apache.ibatis.logging.nologging.NoLoggingImpl
# 默认日志输出 org.apache.ibatis.logging.slf4j.Slf4jImpl
logImpl: org.apache.ibatis.logging.nologging.NoLoggingImpl
logImpl: org.apache.ibatis.logging.slf4j.Slf4jImpl
global-config:
# 是否打印 Logo banner
banner: true
@@ -228,9 +242,9 @@ springdoc:
# persistAuthorization: true
info:
# 标题
title: '标题:RuoYi-Vue-Plus多租户管理系统_接口文档'
title: '标题:ruoyi-ai 接口文档'
# 描述
description: ' 用于管理集团旗下公司的人员信息,具体包括XXX,XXX模块...'
description: ''
# 版本
version: '版本号: ${ruoyi.version}'
# 作者信息
@@ -246,16 +260,19 @@ springdoc:
in: HEADER
name: ${sa-token.token-name}
#这里定义了两个分组,可定义多个,也可以不定义
group-configs:
- group: 1.系统模块
packages-to-scan: org.ruoyi.system
packages-to-scan: org.ruoyi
knife4j:
enable: true
setting:
language: zh_cn
# 防止XSS攻击
xss:
# 过滤开关
enabled: true
# 排除链接(多个用逗号分隔)
excludes: /system/notice
excludes: /system/notice,/v3/api-docs/**,/doc.html,/swagger-ui/**,/swagger-ui.html,/swagger-resources/**,/webjars/**,/druid/**,/actuator/**,/favicon.ico
# 匹配链接
urlPatterns: /system/*,/monitor/*,/tool/*
@@ -286,7 +303,12 @@ management:
show-details: ALWAYS
logfile:
external-file: ./logs/sys-console.log
health:
# 禁用 Neo4j 健康检查(当知识图谱功能未启用时)
neo4j:
enabled: false
# websocket
# websocket
websocket:
enabled: true
@@ -312,3 +334,71 @@ spring:
servers-configuration: classpath:mcp-server.json
request-timeout: 300s
# 向量库配置
vector-store:
# 向量存储类型 可选(weaviate/milvus)
# 如需修改向量库类型,请修改此配置值!
type: weaviate
# Weaviate配置
weaviate:
protocol: http
host: 127.0.0.1:6038
classname: LocalKnowledge
# Milvus配置
milvus:
url: http://localhost:19530
collectionname: LocalKnowledge
--- # Neo4j 知识图谱配置
#neo4j:
# uri: bolt://117.72.192.162:7687
# username: neo4j
# password: MySecurePass123!
# database: neo4j
# max-connection-pool-size: 50
# connection-timeout-seconds: 30
# 知识图谱配置
knowledge:
graph:
# 是否启用知识图谱功能
enabled: false
# 图数据库类型: neo4j 或 apache-age
database-type: neo4j
# 是否自动创建索引
auto-create-index: true
# 批量处理大小
batch-size: 1000
# 最大重试次数
max-retry-count: 3
# 实体抽取配置
extraction:
# 置信度阈值(低于此值的实体将被过滤)
confidence-threshold: 0.7
# 最大实体数量(每个文档)
max-entities-per-doc: 100
# 最大关系数量(每个文档)
max-relations-per-doc: 200
# 文本分片大小(用于长文档)
chunk-size: 2000
# 分片重叠大小
chunk-overlap: 200
# 查询配置
query:
# 默认查询限制数量
default-limit: 100
# 最大查询限制数量
max-limit: 1000
# 路径查询最大深度
max-path-depth: 5
# 查询超时时间(秒)
timeout-seconds: 30
# 是否启用查询缓存
cache-enabled: true
# 缓存过期时间(分钟)
cache-expire-minutes: 60

View File

@@ -0,0 +1,15 @@
package org.ruoyi.common.chat.entity.chat;
import com.fasterxml.jackson.annotation.JsonIgnoreProperties;
import lombok.Data;
import java.util.List;
@Data
@JsonIgnoreProperties(ignoreUnknown = true)
public class FastGPTAnswerResponse {
private String id;
private String object;
private long created;
private String model;
private List<FastGPTChatChoice> choices;
}

View File

@@ -0,0 +1,25 @@
package org.ruoyi.common.chat.entity.chat;
import com.fasterxml.jackson.annotation.JsonIgnoreProperties;
import com.fasterxml.jackson.annotation.JsonProperty;
import lombok.Data;
import java.io.Serializable;
@Data
@JsonIgnoreProperties(ignoreUnknown = true)
public class FastGPTChatChoice implements Serializable {
private long index;
/**
* 请求参数stream为true返回是delta
*/
@JsonProperty("delta")
private Message delta;
/**
* 请求参数stream为false返回是message
*/
@JsonProperty("message")
private Message message;
@JsonProperty("finish_reason")
private String finishReason;
}

View File

@@ -0,0 +1,41 @@
package org.ruoyi.common.chat.entity.chat;
import lombok.AllArgsConstructor;
import lombok.Data;
import lombok.NoArgsConstructor;
import lombok.experimental.SuperBuilder;
import java.io.Serializable;
@Data
@SuperBuilder
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
public class FastGPTChatCompletion extends ChatCompletion implements Serializable {
/**
* 是否使用FastGPT提供的上下文
*/
private String chatId;
/**
* 是否返回详细信息;stream模式下会通过event进行区分非stream模式结果保存在responseData中.
*/
private boolean detail;
/**
* 运行时变量
* 模块变量一个对象会替换模块中输入fastgpt框内容里的{{key}}
*/
private Variables variables;
/**
* responseChatItemId: string | undefined 。
* 如果传入,则会将该值作为本次对话的响应消息的 ID
* FastGPT 会自动将该 ID 存入数据库。请确保,
* 在当前chatId下responseChatItemId是唯一的。
*/
private String responseChatItemId;
}

View File

@@ -0,0 +1,20 @@
package org.ruoyi.common.chat.entity.chat;
import lombok.AllArgsConstructor;
import lombok.Builder;
import lombok.Data;
import lombok.NoArgsConstructor;
import java.io.Serializable;
@Data
@Builder
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
public class Variables implements Serializable {
private String uid;
private String name;
}

View File

@@ -26,11 +26,18 @@ public class ChatRequest {
*/
private String prompt;
/**
* 系统提示词
*/
private String sysPrompt;
/**
* 消息id
*/
private Long messageId;
/**
* 是否开启流式对话
*/
@@ -61,4 +68,30 @@ public class ChatRequest {
*/
private String role;
/**
* 对话id(每个聊天窗口都不一样)
*/
private Long uuid;
/**
* 是否有附件
*/
private Boolean hasAttachment;
/**
* 是否启用深度思考
*/
private Boolean enableThinking;
/**
* 是否自动切换模型
*/
private Boolean autoSelectModel;
/**
* 会话令牌为避免在非Web线程中获取Request入口处注入
*/
private String token;
}

View File

@@ -1,5 +1,6 @@
package org.ruoyi.common.core.config;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.apache.commons.lang3.concurrent.BasicThreadFactory;
import org.ruoyi.common.core.config.properties.ThreadPoolProperties;
import org.ruoyi.common.core.utils.Threads;
@@ -18,6 +19,7 @@ import java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor;
*
* @author Lion Li
**/
@Slf4j
@AutoConfiguration
@EnableConfigurationProperties(ThreadPoolProperties.class)
public class ThreadPoolConfig {
@@ -43,7 +45,8 @@ public class ThreadPoolConfig {
* 执行周期性或定时任务
*/
@Bean(name = "scheduledExecutorService")
protected ScheduledExecutorService scheduledExecutorService() {
public ScheduledExecutorService scheduledExecutorService() {
log.info("====创建定时任务线程池====");
return new ScheduledThreadPoolExecutor(core,
new BasicThreadFactory.Builder().namingPattern("schedule-pool-%d").daemon(true).build(),
new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy()) {

View File

@@ -0,0 +1,62 @@
package org.ruoyi.common.core.config;
import lombok.Data;
import org.springframework.boot.context.properties.ConfigurationProperties;
import org.springframework.stereotype.Component;
/**
* 向量库配置属性
*
* @author ageer
*/
@Data
@Component
@ConfigurationProperties(prefix = "vector-store")
public class VectorStoreProperties {
/**
* 向量库类型
*/
private String type;
/**
* Weaviate配置
*/
private Weaviate weaviate = new Weaviate();
/**
* Milvus配置
*/
private Milvus milvus = new Milvus();
@Data
public static class Weaviate {
/**
* 协议
*/
private String protocol;
/**
* 主机地址
*/
private String host;
/**
* 类名
*/
private String classname;
}
@Data
public static class Milvus {
/**
* 连接URL
*/
private String url;
/**
* 集合名称
*/
private String collectionname;
}
}

View File

@@ -117,6 +117,16 @@ public class LoginUser implements Serializable {
*/
private Long roleId;
/**
* 关联角色类型
*/
private String kroleGroupType;
/**
* 关联角色id
*/
private String kroleGroupIds;
/**
* 获取登录id
*/

View File

@@ -1,6 +1,7 @@
package org.ruoyi.common.core.manager;
import jakarta.annotation.PreDestroy;
import jakarta.annotation.Resource;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.ruoyi.common.core.utils.Threads;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;

View File

@@ -0,0 +1,25 @@
package org.ruoyi.common.core.service;
/**
* @description: 基于ThreadLocal封装工具类用户保存和获取当前登录用户Sa-Token token值
* @author: yzm
**/
public class BaseContext {
private static ThreadLocal<String> threadLocal = new ThreadLocal<>();
/**
* @description: 设置值
* @author: yzm
* @param: [token] 线程token
**/
public static void setCurrentToken(String token){
threadLocal.set(token);
}
/**
* @description: 获取值
* @author: yzm
**/
public static String getCurrentToken(){
return threadLocal.get();
}
}

View File

@@ -7,6 +7,7 @@ import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.apache.ibatis.reflection.MetaObject;
import org.ruoyi.common.core.domain.model.LoginUser;
import org.ruoyi.common.core.exception.ServiceException;
import org.ruoyi.common.core.service.BaseContext;
import org.ruoyi.common.core.utils.ObjectUtils;
import org.ruoyi.common.satoken.utils.LoginHelper;
import org.ruoyi.core.domain.BaseEntity;
@@ -91,7 +92,8 @@ public class InjectionMetaObjectHandler implements MetaObjectHandler {
private LoginUser getLoginUser() {
LoginUser loginUser;
try {
loginUser = LoginHelper.getLoginUser();
String token = BaseContext.getCurrentToken();
loginUser = LoginHelper.getLoginUser(token);
} catch (Exception e) {
log.warn("自动注入警告 => 用户未登录");
return null;

View File

@@ -11,9 +11,12 @@ import org.ruoyi.enums.DataBaseType;
import javax.sql.DataSource;
import java.sql.Connection;
import java.sql.DatabaseMetaData;
import java.sql.ResultSet;
import java.sql.SQLException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;
/**
* 数据库助手
@@ -78,4 +81,83 @@ public class DataBaseHelper {
public static List<String> getDataSourceNameList() {
return new ArrayList<>(DS.getDataSources().keySet());
}
/**
* 获取当前连接的所有表名称
*/
public static List<String> getCurrentDataSourceTableNameList() {
DataSource dataSource = DS.determineDataSource();
List<String> tableNames = new ArrayList<>();
try (Connection conn = dataSource.getConnection()) {
DatabaseMetaData metaData = conn.getMetaData();
String catalog = conn.getCatalog();
String schema = conn.getSchema();
// 获取所有表名
try (var resultSet = metaData.getTables(catalog, schema, "%", new String[]{"TABLE"})) {
while (resultSet.next()) {
String tableName = resultSet.getString("TABLE_NAME");
tableNames.add(tableName);
}
}
} catch (SQLException e) {
throw new ServiceException("获取表名称失败: " + e.getMessage());
}
return tableNames;
}
/**
* 获取指定表的字段信息
*
* @param tableName 表名
* @return 字段信息列表
*/
public static List<Map<String, Object>> getTableColumnInfo(String tableName) {
DataSource dataSource = DS.determineDataSource();
List<Map<String, Object>> columns = new ArrayList<>();
try (Connection conn = dataSource.getConnection()) {
DatabaseMetaData metaData = conn.getMetaData();
String catalog = conn.getCatalog();
String schema = conn.getSchema();
// 获取表字段信息
try (ResultSet resultSet = metaData.getColumns(catalog, schema, tableName, "%")) {
while (resultSet.next()) {
Map<String, Object> column = new HashMap<>();
column.put("columnName", resultSet.getString("COLUMN_NAME"));
column.put("columnComment", resultSet.getString("REMARKS"));
column.put("dataType", resultSet.getString("TYPE_NAME"));
column.put("columnSize", resultSet.getInt("COLUMN_SIZE"));
column.put("isNullable", "YES".equals(resultSet.getString("IS_NULLABLE")));
column.put("ordinalPosition", resultSet.getInt("ORDINAL_POSITION"));
// 设置默认值
String defaultValue = resultSet.getString("COLUMN_DEF");
column.put("columnDefault", defaultValue);
columns.add(column);
}
}
// 获取主键信息
try (ResultSet pkResultSet = metaData.getPrimaryKeys(catalog, schema, tableName)) {
List<String> primaryKeys = new ArrayList<>();
while (pkResultSet.next()) {
primaryKeys.add(pkResultSet.getString("COLUMN_NAME"));
}
// 标记主键字段
for (Map<String, Object> column : columns) {
String columnName = (String) column.get("columnName");
column.put("isPrimaryKey", primaryKeys.contains(columnName));
}
}
} catch (SQLException e) {
throw new ServiceException("获取表字段信息失败: " + e.getMessage());
}
return columns;
}
}

View File

@@ -68,7 +68,7 @@ public class OssClient {
}
this.client = build.build();
createBucket();
// createBucket();
} catch (Exception e) {
if (e instanceof OssException) {
throw e;

View File

@@ -9,6 +9,7 @@ import cn.hutool.core.convert.Convert;
import cn.hutool.core.util.ObjectUtil;
import lombok.AccessLevel;
import lombok.NoArgsConstructor;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.ruoyi.common.core.constant.TenantConstants;
import org.ruoyi.common.core.constant.UserConstants;
import org.ruoyi.common.core.domain.model.LoginUser;
@@ -29,6 +30,7 @@ import java.util.Set;
*
* @author Lion Li
*/
@Slf4j
@NoArgsConstructor(access = AccessLevel.PRIVATE)
public class LoginHelper {
@@ -82,6 +84,15 @@ public class LoginHelper {
return loginUser;
}
public static <T extends LoginUser> T getLoginUser(String token) {
SaSession session = StpUtil.getTokenSessionByToken(token);
if (ObjectUtil.isNull(session)) {
return null;
}
return (T) session.get(LOGIN_USER_KEY);
}
/**
* 获取用户id
*/

View File

@@ -7,6 +7,7 @@ import org.springframework.beans.factory.InitializingBean;
import org.springframework.web.method.HandlerMethod;
import org.springframework.web.servlet.mvc.method.RequestMappingInfo;
import org.springframework.web.servlet.mvc.method.annotation.RequestMappingHandlerMapping;
import org.springframework.web.util.pattern.PathPattern;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
@@ -35,7 +36,17 @@ public class AllUrlHandler implements InitializingBean {
Pattern pattern = Pattern.compile("\\{(.*?)\\}");
Set<String> handlerSet = handlerMethods.keySet().stream()
.flatMap(info -> info.getPatternsCondition().getPatterns().stream())
.flatMap(info -> {
// Spring 5 (AntPath) 风格
if (info.getPatternsCondition() != null && info.getPatternsCondition().getPatterns() != null) {
return info.getPatternsCondition().getPatterns().stream();
}
// Spring 6 (PathPattern) 风格
if (info.getPathPatternsCondition() != null && info.getPathPatternsCondition().getPatterns() != null) {
return info.getPathPatternsCondition().getPatterns().stream().map(PathPattern::getPatternString);
}
return java.util.stream.Stream.<String>empty();
})
.collect(Collectors.toSet());
// 获取注解上边的 path 替代 path variable 为 *

View File

@@ -2,6 +2,7 @@ package org.ruoyi.common.sms.config.properties;
import lombok.Data;
import org.springframework.boot.context.properties.ConfigurationProperties;
import org.springframework.stereotype.Component;
/**
* SMS短信 配置属性
@@ -10,6 +11,7 @@ import org.springframework.boot.context.properties.ConfigurationProperties;
* @version 4.2.0
*/
@Data
@Component
@ConfigurationProperties(prefix = "sms")
public class SmsProperties {

View File

@@ -1,6 +1,9 @@
package org.ruoyi.common.web.config;
import org.ruoyi.common.web.interceptor.DemoModeInterceptor;
import org.ruoyi.common.web.interceptor.PlusWebInvokeTimeInterceptor;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.boot.autoconfigure.AutoConfiguration;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.web.cors.CorsConfiguration;
@@ -18,10 +21,35 @@ import org.springframework.web.servlet.config.annotation.WebMvcConfigurer;
@AutoConfiguration
public class ResourcesConfig implements WebMvcConfigurer {
@Autowired(required = false)
private DemoModeInterceptor demoModeInterceptor;
@Override
public void addInterceptors(InterceptorRegistry registry) {
// 全局访问性能拦截
registry.addInterceptor(new PlusWebInvokeTimeInterceptor());
// 演示模式拦截器
if (demoModeInterceptor != null) {
registry.addInterceptor(demoModeInterceptor)
.addPathPatterns("/**") // 拦截所有路径
.excludePathPatterns(
// 排除静态资源
"/css/**",
"/js/**",
"/images/**",
"/fonts/**",
"/favicon.ico",
// 排除错误页面
"/error",
// 排除API文档
"/*/api-docs/**",
"/swagger-ui/**",
"/webjars/**",
// 排除监控端点
"/actuator/**"
);
}
}
@Override

View File

@@ -4,6 +4,7 @@ import lombok.Data;
import org.ruoyi.common.web.enums.CaptchaCategory;
import org.ruoyi.common.web.enums.CaptchaType;
import org.springframework.boot.context.properties.ConfigurationProperties;
import org.springframework.stereotype.Component;
/**
* 验证码 配置属性
@@ -11,6 +12,7 @@ import org.springframework.boot.context.properties.ConfigurationProperties;
* @author Lion Li
*/
@Data
@Component
@ConfigurationProperties(prefix = "captcha")
public class CaptchaProperties {

Some files were not shown because too many files have changed in this diff Show More