# gy-fast-ai **Repository Path**: null_913_1063/gy-fast-ai ## Basic Information - **Project Name**: gy-fast-ai - **Description**: GY-Fast-AI是一个基于java开发AI应用平台，能够快速体验各大模型，智能助手、知识库挂载、AI流程编排、应用创建、文生图片等功能，可以快速搭建属于自己的基于AI的智能应用。 - **Primary Language**: Java - **License**: MIT - **Default Branch**: master - **Homepage**: None - **GVP Project**: No ## Statistics - **Stars**: 18 - **Forks**: 6 - **Created**: 2025-05-26 - **Last Updated**: 2025-09-04 ## Categories & Tags **Categories**: Uncategorized **Tags**: AI, 智能助手, Java, 流程编排, RAG ## README

GY-Fast-AI

star Fork me on Gitee fork
### 注意 - v1.0.0版本功能已完成，欢迎大家提建议，欢迎大家提PR，一起完善这个项目。 ### 如启动遇到苦难的 可联系我提供帮助 ### 当前LLM源平台能力通过平替能力项目提供，当前项目内置该平替能力项目的本地jar依赖，请先下载平替能力项目后在本地 mvn clean install 后再运行本项目 平台能力项目： https://gitee.com/null_913_1063/gy-fast-ai-agent ### 与我联系 如有问题，请扫码与我联系，一起讨论学习 ### 效果图 ![chart.gif](img%2Fchart.gif) ![文生图.gif](img%2F%E6%96%87%E7%94%9F%E5%9B%BE.gif) ### GY-Fast-AI 平台简介 GY-Fast-AI 是基于 Java 的全栈 AI 应用开发平台，集成主流大模型与智能工具链，助力开发者快速构建企业级 AI 解决方案。 ### 技术架构： 前端：Vue3 + Element-Plus 现代化交互 后端：SpringBoot 微服务架构（集成 JWT/Redis/MySQL） 特色：动态权限菜单 + 细粒度权限控制 AI 基础设施：pgVector 向量数据库 + MinIO 分布式文件存储 ### 核心优势： ✔ 开箱即用的多模型智能助手（支持流式输出/文生图） ✔ 可视化 AI 流程编排引擎 ✔ 企业级知识库管理系统（文档分桶/向量检索） ✔ 全生命周期应用管理（开发-测试-发布） ### 功能矩阵 #### 基础能力 ◼ RBAC 权限管理系统 ◼ JWT 安全认证 ◼ 操作日志审计 #### AI 核心模块 智能助手：多模型热切换（Chat/文生图/流式输出） LLM 平台管理：异构模型服务统一接入 向量知识库：基于 pgVector 的文档分桶检索 流程编排：拖拽式 AI 工作流设计器 应用工厂：一键发布 AI 应用 #### 数据层 对话记录溯源 文件资产集中管理（MinIO） #### 前端工程 sys-ui-v3：管理后台（已上线） sys-ui-v3-customer：用户端（规划中） ### 功能概览图 ![文生图.png](img%2F%E6%96%87%E7%94%9F%E5%9B%BE.png) ![智能助手.png](img%2F%E6%99%BA%E8%83%BD%E5%8A%A9%E6%89%8B.png) ![流程编排.png](img%2F%E6%B5%81%E7%A8%8B%E7%BC%96%E6%8E%92.png) ![首页.png](img%2F%E9%A6%96%E9%A1%B5.png) ![LLM平台.png](img%2FLLM%E5%B9%B3%E5%8F%B0.png) ![向量数据库.png](img%2F%E5%90%91%E9%87%8F%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%BA%93.png) ![AI模型.png](img%2FAI%E6%A8%A1%E5%9E%8B.png) ![知识库挂载1.png](img%2F%E7%9F%A5%E8%AF%86%E5%BA%93%E6%8C%82%E8%BD%BD1.png) ![知识库挂载2.png](img%2F%E7%9F%A5%E8%AF%86%E5%BA%93%E6%8C%82%E8%BD%BD2.png) ![知识库挂载3.png](img%2F%E7%9F%A5%E8%AF%86%E5%BA%93%E6%8C%82%E8%BD%BD3.png) ![AI应用创建.png](img%2FAI%E5%BA%94%E7%94%A8%E5%88%9B%E5%BB%BA.png) ![发送记录管理.png](img%2F%E5%8F%91%E9%80%81%E8%AE%B0%E5%BD%95%E7%AE%A1%E7%90%86.png) ### IDEA启动说明 #### 1、组件安装 - 文件存储：MinIO - 向量数据库：pgVector - 数据库：MySQL - 缓存：Redis - 定时任务：XXL-JOB 以docker部署启动以上组件为例： ##### 安装MinIO 在 D:\docker\minio 目录下创建docker-compose.yml 文件 内容如下 ```yaml services: minio: image: quay.io/minio/minio:latest container_name: minio ports: - "9000:9000" # MinIO 服务端口（用于 API） - "9001:9001" # MinIO 控制台端口（Web UI） volumes: - ./minio_data:/data # 数据存储目录 - ./minio_config:/root/.minio # 配置文件目录 environment: MINIO_ROOT_USER: minioadmin # 默认用户名（生产环境请修改） MINIO_ROOT_PASSWORD: minioadmin # 默认密码（生产环境请修改） command: server /data --console-address ":9001" restart: unless-stopped ``` ##### 安装Mysql 在 D:\docker\mysql8 目录下创建docker-compose.yml 文件 内容如下 ```yaml services: mysql: image: mysql:8.0.37 # 推荐指定具体版本[3,6](@ref) container_name: mysql8-server restart: unless-stopped environment: MYSQL_ROOT_PASSWORD: 123456 # 必须修改[1,2](@ref) MYSQL_ROOT_HOST: '%' TZ: Asia/Shanghai # 时区设置[2,6](@ref) volumes: - ./data:/var/lib/mysql # 数据持久化[1,4](@ref) - ./conf:/etc/mysql/conf.d # 自定义配置[6,7](@ref) - ./logs:/var/log/mysql # 日志目录[2](@ref) ports: - "3306:3306" # 生产环境建议修改端口如3366[7](@ref) command: - --character-set-server=utf8mb4 - --collation-server=utf8mb4_unicode_ci - --lower_case_table_names=1 # 表名大小写敏感设置[3,7](@ref) - --bind-address=0.0.0.0 # 强制覆盖配置 ``` ##### 安装PgVector 在 D:\docker\pgvector 目录下创建docker-compose.yml 文件 内容如下 ```yaml services: postgres: image: pgvector/pgvector:pg16 container_name: pgvector environment: POSTGRES_USER: postgres POSTGRES_PASSWORD: 123456 POSTGRES_DB: postgres ports: - "5432:5432" volumes: - ./init.sql:/docker-entrypoint-initdb.d/init.sql - postgres_data:/var/lib/postgresql/data restart: always volumes: postgres_data: ``` ##### 安装Redis 在 D:\docker\redis 目录下创建docker-compose.yml 文件 内容如下 ```yaml version: '3.8' services: redis: image: redis:7.0.12 container_name: redis-server ports: - "6379:6379" volumes: - ./conf/redis.conf:/etc/redis/redis.conf - ./data:/data restart: unless-stopped command: redis-server /etc/redis/redis.conf healthcheck: # 健康检查[7](@ref) test: ["CMD", "redis-cli", "ping"] interval: 10s timeout: 5s retries: 3 ``` ##### 安装XXL-JOB 在 D:\docker\xxljob 目录下创建docker-compose.yml 文件 内容如下 （非必选） ```yaml services: xxl-job-admin: image: xuxueli/xxl-job-admin:2.5.0 container_name: xxl-job-admin ports: - "18080:8080" # 使用18080端口 environment: PARAMS: >- --spring.datasource.url=jdbc:mysql://[数据库ip]:[port]/xxl_job?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&autoReconnect=true&serverTimezone=Asia/Shanghai --spring.datasource.username=[连接账号] --spring.datasource.password=[连接密码] restart: unless-stopped ``` #### 2、应用启动 ##### 拉取本项目 在gitee 上拉取本项目 ```markdown git clone https://gitee.com/null_913_1063/gy-fast-ai ``` ##### 拉取平台能力项目 在gitee 上拉取平台能力项目 ```markdown git clone https://gitee.com/null_913_1063/gy-fast-ai-agent ``` ##### 平台能力项目打包 使用maven 将gy-fast-ai-agent 打包 ```markdown mvn clean install ``` #### 启动后端服务 通过springboot一键启动后端服务即可 #### 前端环境安装 ##### node安装 安装node版本v22.14.0 ##### 安装yarn 如未安装yarn ，可使用以下指令安装 ```markdown npm install -g yarn ``` #### sys-ui-v3 前端项目启动 ```markdown cd sys-ui-v3 yarn --registry=https://registry.npmmirror.com yarn dev ``` ### 管理员账号密码： admin / 123456 ### 与我联系