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RuoYi AI – エンタープライズ向け AI アシスタントプラットフォーム

概要

• マルチエージェント連携、RAG（検索拡張生成）、ビジュアルワークフローオーケストレーションを備えた、フルスタックでオープンソースのプラットフォームです。AI アシスタントを構築・実行できます。
• Spring Boot 3（バックエンド）と Vue 3（フロントエンド）で構築され、Java 用 LLM フレームワーク Langchain4j を統合しています。

主な機能

分野	提供内容
モデル管理	多くの LLM プロバイダー（OpenAI、DeepSeek、Zhipu、MIMO、Baidu Bailian）やマルチモーダルモデルに接続可能。Coze、DIFY、FastGPT、RAGFlow などの外部サービスもプラグインとして利用可能。
ナレッジ管理	ベクターストア（Milvus、Weaviate、Qdrant）を利用したローカル RAG パイプラインと、PDF、Word、Excel、画像用の組み込みドキュメントパーサーを搭載。
ツール管理	ツール呼び出し用の MCP プロトコル、拡張可能な「スキル」エコシステム。
ワークフローオーケストレーション	ドラッグ＆ドロップのビジュアルデザイナー。ノードはモデル呼び出し、メール送信、手動レビューのための一時停止などが可能。結果は SSE でストリーミング配信。
マルチエージェント	Langchain4j ベースのエージェントフレームワーク。Supervisor モードでタスクを異なる意思決定モデルにルーティングし、ツールを動的に組み合わせることが可能。

技術スタック

• バックエンド: Spring Boot 3.5.8 + Langchain4j
• フロントエンド: Vue 3 + Vben Admin + Element-Plus-X
• データ: MySQL 8、Redis、ベクターDB（Milvus/Weaviate/Qdrant）、MinIO（オブジェクトストレージ）
• セキュリティ: Sa-Token + JWT
• リアルタイム: WebSocket + Server-Sent Events

実行方法

• ワンクリック Docker – docker compose -f docker-compose-all.yaml up -d でバックエンド、管理 UI、ユーザー UI、およびすべての依存サービス（MySQL、Redis、Weaviate、MinIO）が起動します。ポートは事前にマッピングされています（例：管理 UI 25666、ユーザー UI 25137、API 26039）。
• ステップバイステップ – カスタムコードが必要な場合は、各サービスをソースからビルドし、個別の docker-compose ファイルを使用します。

主要リポジトリ

• ruoyi-ai – バックエンドサービス
• ruoyi-web – ユーザー向けフロントエンド
• ruoyi-admin – 管理パネル
• ruoyi-drama、ruoyi-copilot、ruoyi-uniapp – デモアプリとミニプログラム

代表的なユースケース

• RAG を利用して企業ナレッジを検索する社内アシスタント。
• マルチエージェントによるタスク自動化（例：コーディング支援、ショートドラマ生成、メール下書き作成）。
• ビジュアルデザイナーを使用した AI 拡張ワークフローの迅速なプロトタイピング。

はじめに

1. リポジトリをクローンし、v3.1.0 タグをチェックアウトします。
2. サンプルの .env ファイルをコピーし、RUIYI_VERSION=v3.1.0 を設定します。
3. 上記の Docker compose コマンドを実行します。
4. 管理 UI（http://<host>:25666、デフォルト認証情報 admin/admin123）を開き、モデル API キーとベクターストアを設定します。
5. ライブデモ（ドラマ、ユーザーフロントエンド、コーディング）で、すぐに使える例を確認できます。

ドキュメントとコミュニティ

• 完全なドキュメント: https://doc.ruoyiai.chat/
• ライブデモ: https://web.ruoyiai.chat/ (QR コードログイン)
• コミュニティチャット: WeChat、Douyin、QQ（QR コードは README にあります）

ライセンス

• MIT ライセンス

重要性 RuoYi AI は、多くのプロジェクトが個別に組み立てる必要があるコンポーネント（LLM アクセス、ベクター検索、ツール呼び出し、ビジュアルワークフロー UI）を、単一のデプロイ可能なスタックにまとめています。これにより、企業は多くのグルーコードを書かずに AI アシスタントを展開することが実用的になります。