ModelEngine-Group/app-platform

解决的问题

AppPlatform 提供了一个低代码环境，弥合了概念设计与部署之间的差距，从而简化了 AI 应用的开发。它允许软件工程师和产品经理构建复杂的 AI 工作流，而无需编写大量底层代码，减少了集成多个模型和自定义逻辑的阻力。

工作原理

该平台采用模块化架构，包含基于 Java 的后端和基于 React 的前端：

• 后端：构建在 FIT 框架和 Waterflow 之上，它使用基于插件的系统来管理 AI 应用，并通过组件节点扩展功能。这允许灵活地组织数据和流程。
• 前端：具有由 Elsa 图形引擎驱动的可视化编排界面，使用户能够设计 AI 应用生命周期（创建、编排、调试和发布）。它还包含一个“Smart Form”模块，该模块使用 JSON Schema 自动渲染与 AI 模型服务集成的交互式表单，以进行实时推理。
• Store Template：用于 AI 应用的集中式存储系统，允许将它们视为可重用的“工具”（如 RAG 管道或智能体），这些工具可以跨项目共享或由其他智能体自动调度。

适用人群

• 产品经理：希望使用图形界面创建和调试 AI 应用，而无需深厚编码知识的人。
• 软件工程师：需要一个可扩展、可扩展的环境，以使用 Java 或 Python 中的自定义算子来开发和部署 AI 应用的人。

亮点

• 低代码可视化界面：拖放式编排，用于构建 AI 工作流和多模型协作。
• 多语言算子支持：后端架构支持使用 Java 和 Python 进行算子开发。
• 基于组件的生态系统：AI 应用可以定义为函数、RAG 系统或智能体，并作为可重用工具存储在全局 Store 中。
• Smart Form 集成：通过 JSON Schema 自动渲染表单，实现用户与 AI 模型之间的无缝交互。