ruoyi-ai

RuoYi AI

기업용 AI 어시스턴트 플랫폼
멀티 에이전트 협업, Supervisor 모드 오케스트레이션, 다양한 의사결정 모델을 지원하는 즉시 사용 가능한 풀스택 AI 플랫폼으로, 고급 RAG 기술과 시각적 워크플로 오케스트레이션 기능을 갖추고 있습니다

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✨ 핵심 기능

모듈
현재 기능

모델 관리
멀티 모델 통합 (DeepSeek/Zhipu/MIMO/Bailian/OpenAI), 멀티모달 이해, Coze/DIFY/FastGPT/RAGFlow 플랫폼 통합

지식 관리
로컬 RAG + Vector DB (Milvus/Weaviate/Qdrant) + 문서 파싱

도구 관리
MCP 프로토콜 통합, Skills 기능 + 확장 가능한 도구 생태계

워크플로 오케스트레이션
시각적 워크플로 디자이너, 드래그 앤 드롭 노드 오케스트레이션, SSE 스트리밍 실행, 현재 모델 호출, 이메일 전송, 수동 검토 등의 노드 지원

멀티 에이전트
Langchain4j 기반 에이전트 프레임워크, Supervisor 모드 오케스트레이션, 다양한 의사결정 모델 지원, 도구와 스킬을 유연하게 조합 가능

프로젝트 저장소

모듈
GitHub 저장소
Gitee 저장소
GitCode 저장소

🔧 백엔드
ruoyi-ai
ruoyi-ai
ruoyi-ai

🎨 사용자 프론트엔드
ruoyi-web
ruoyi-web
ruoyi-web

🛠️ 관리자 패널
ruoyi-admin
ruoyi-admin
ruoyi-admin

🎬 드라마
ruoyi-drama
ruoyi-drama
ruoyi-drama

🤖 Copilot
ruoyi-copilot
ruoyi-copilot
ruoyi-copilot

📱 미니앱
ruoyi-uniapp
ruoyi-uniapp
ruoyi-uniapp

파트너 프로젝트

프로젝트명
GitHub 저장소
Gitee 저장소

element-plus-x
element-plus-x
element-plus-x

🛠️ 기술 아키텍처
핵심 프레임워크

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

🐳 Docker 배포
이 프로젝트는 두 가지 Docker 배포 방법을 제공합니다:

방법 1: 모든 서비스 원클릭 시작 (권장)
docker-compose-all.yaml을 사용하여 모든 서비스를 한 번에 시작합니다 (백엔드, 관리자 패널, 사용자 프론트엔드 및 종속성 포함):

요구 사항

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

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

# 이미지 버전 고정. 공개 GHCR 이미지는 docker login이 필요하지 않습니다.
cp docs/docker/ruoyi-ai/.env.example docs/docker/ruoyi-ai/.env
sed -i ' s/^RUIYI_VERSION=.*/RUIYI_VERSION=v3.1.0/ ' docs/docker/ruoyi-ai/.env

# GHCR에서 사전 빌드된 이미지를 풀하고 모든 서비스 시작
docker compose --env-file docs/docker/ruoyi-ai/.env \
-f docs/docker/ruoyi-ai/docker-compose-all.yaml pull
docker compose --env-file docs/docker/ruoyi-ai/.env \
-f docs/docker/ruoyi-ai/docker-compose-all.yaml up -d

# 서비스 상태 확인
docker compose --env-file docs/docker/ruoyi-ai/.env \
-f docs/docker/ruoyi-ai/docker-compose-all.yaml ps

# 서비스 접속 (SERVER_IP를 서버 주소로 교체)
# 관리자 패널: http://SERVER_IP:25666 (admin / admin123)
# 사용자 프론트엔드: http://SERVER_IP:25137
# 백엔드 API: http://SERVER_IP:26039
Windows PowerShell
Docker Desktop이 설치된 Windows를 사용하는 경우 PowerShell을 사용하여 다음 명령을 실행할 수 있습니다:

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

# 환경 구성 파일 생성
Copy-Item docs\docker\ruoyi - ai\.env.example docs\docker\ruoyi - ai\.env

# 이미지 버전 고정
( Get-Content docs\docker\ruoyi - ai\.env) `
-replace ' ^RUIYI_VERSION=.* ' , ' RUIYI_VERSION=v3.1.0 ' |
Set-Content docs\docker\ruoyi - ai\.env

# 환경 구성 확인
Get-Content docs\docker\ruoyi - ai\.env

# GHCR에서 사전 빌드된 이미지를 풀하고 모든 서비스 시작
docker compose -- env - file docs\docker\ruoyi - ai\.env `
-f docs\docker\ruoyi - ai\docker - compose - all.yaml pull
docker compose -- env - file docs\docker\ruoyi - ai\.env `
-f docs\docker\ruoyi - ai\docker - compose - all.yaml up - d

# 서비스 상태 확인
docker compose -- env - file docs\docker\ruoyi - ai\.env `
-f docs\docker\ruoyi - ai\docker - compose - all.yaml ps
기본 Compose 파일은 MySQL ( 23306 ), Redis ( 26379 ),
Weaviate ( 28080 ), MinIO ( 29000 / 29090 )도 게시합니다. 프로덕션 배포의 경우
기본 MySQL 및 MinIO 비밀번호를 변경하고 방화벽 또는 리버스 프록시를 통해
애플리케이션 포트만 노출하세요.

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

방법 2: 단계별 배포 (소스 빌드)
백엔드 서비스를 소스에서 빌드해야 하는 경우 다음 단계를 따르세요:

1단계: 백엔드 서비스 배포
# 백엔드 프로젝트 디렉토리로 이동
cd ruoyi-ai

# 백엔드 서비스 시작 (소스에서 빌드)
docker-compose up -d --build

# 백엔드 서비스 시작 대기
docker-compose logs -f backend
2단계: 관리자 패널 배포
# 관리자 패널 프로젝트 디렉토리로 이동
cd ruoyi-admin

# 관리자 패널 빌드 및 시작
docker-compose up -d --build

# 관리자 패널 접속
# URL: http://localhost:5666
3단계: 사용자 프론트엔드 배포 (선택 사항)
# 사용자 프론트엔드 프로젝트 디렉토리로 이동
cd ruoyi-web

# 사용자 프론트엔드 빌드 및 시작
docker-compose up -d --build

# 사용자 프론트엔드 접속
# URL: http://localhost:5137
서비스 포트

서비스
원클릭 포트
단계별 포트
설명

관리자 패널
25666
5666
관리자 백엔드 접속

사용자 프론트엔드
25137
5137
사용자 프론트엔드 접속

백엔드 서비스
26039
6039
백엔드 API 서비스

MySQL
23306
23306
데이터베이스 서비스

Redis
26379
6379
캐시 서비스

Weaviate
28080
28080
벡터 데이터베이스

MinIO API
29000
9000
오브젝트 스토리지 API

MinIO Console
29090
9090
오브젝트 스토리지 콘솔

📚 문서
설치, 배포, 구성 및 2차 개발에 대해 더 알고 싶으신가요?

👉 전체 문서

ruoyi-admin의 모델 및 API 키 구성 (중국어)
로컬 개발을 위한 Dify Cloud 설정 (중국어)

🤝 기여
커뮤니티 기여를 진심으로 환영합니다! 숙련된 개발자이든 이제 막 시작하든, 프로젝트에 기여할 수 있습니다 💪

기여 방법

프로젝트를 자신의 계정으로 Fork합니다
브랜치를 생성합니다 ( git checkout -b feature/new-feature-name )
변경 사항을 커밋합니다 ( git commit -m 'Add new feature' )
브랜치에 푸시합니다 ( git push origin feature/new-feature-name )
Pull Request를 생성합니다

💡 팁 : GitHub에 PR을 제출하는 것을 권장하며, 다른 코드 호스팅 플랫폼으로 자동 동기화됩니다

📄 라이선스
이 프로젝트는 MIT License 에 따라 라이선스가 부여됩니다. 자세한 내용은 LICENSE 파일을 참조하세요.

🙏 감사의 말
다음 우수한 오픈소스 프로젝트의 지원에 감사드립니다:

Langchain4j - 강력한 Java LLM 개발 프레임워크
RuoYi-Vue-Plus - 성숙한 엔터프라이즈급 신속 개발 프레임워크
Vben Admin - 현대적인 Vue 관리자 템플릿

💎 스폰서
이 프로젝트를 지원해 주신 다음 스폰서에게 감사드립니다:

Atlas Cloud 방문 · Coding Plan 프로모션
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💬 커뮤니티 채팅

WeChat에서 작성자 추가 스캔

학습을 위해 그룹 참여

Douyin 비디오 튜토리얼

Douyin을 열고 스캔 & 팔로우하여 비디오 튜토리얼 시청

QQ 기술 교류 그룹

기술 토론

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