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VectorVein – 無程式碼 AI 工作流程建構工具

是什麼 – VectorVein 是一款桌面應用程式，讓使用者無需撰寫程式碼即可設計與執行 AI 驅動的自動化工作流程。它將大型語言模型（LLM）呼叫、嵌入、語音轉文字及其他 AI 服務整合至拖曳式視覺化編輯器中，類似於 LangChain/LangFlow，但打包為可直接執行的程式。

主要功能

• 視覺化工作流程編輯器 – 可在畫布上放置代表 LLM 呼叫、嵌入、檔案 I/O、網路爬取等的節點，並進行連接。
• 多個 LLM 後端支援 – 可設定任何 OpenAI 相容端點（OpenAI、Azure、Ollama、LM‑Studio、vLLM 等）。端點與模型設定分離，可混合使用不同提供者。
• 嵌入支援 – 可使用 OpenAI 嵌入，或連接本地服務（如 HuggingFace text‑embeddings‑inference）。
• 語音辨識 – 可接入 OpenAI 相容的 ASR 服務（如 Groq），並建立語音啟動的捷徑，可擷取螢幕截圖並傳送給代理。
• 本地 FastAPI API – 內建 REST 伺服器（http://localhost:8787）提供端點，可程式化地列出、檢視與執行工作流程。
• 範本與教學 – 官方範本與互動式線上教學，協助新使用者快速建構常見流程（如網頁文章摘要 → 思維導圖）。
• 跨平台桌面應用 – 使用 pywebview（Windows 上為 WebView2）打包，以單一可執行檔形式分發至 Windows、macOS 與 Linux。

如何開始

1. 下載 – 從 GitHub 的 Releases 頁面下載最新版本。解壓 ZIP 檔案後會產生一個 data 資料夾，用於 SQLite 資料庫與靜態資源。
2. 安裝 WebView2 執行時（僅 Windows）– 若應用程式無法啟動，請安裝 WebView2 執行時。
3. 設定 LLM 端點 – 在設定 → API 端點 頁籤中加入您的 OpenAI 相容 URL（例如 Ollama 使用 http://localhost:11434/v1/），然後在 遠端 LLM 或 自訂 LLM 中選擇或新增模型。
4. 新增嵌入後端 – 如需向量搜尋功能，使用相同的端點設定介面進行設定。
5. 建立工作流程 – 從左側面板拖曳節點至畫布上，連接它們，設定節點參數並儲存。
6. 執行 – 可透過使用者介面標籤頁執行，或透過本地 API 呼叫：

   import requests
   resp = requests.post('http://localhost:8787/api/workflow/run', json={
       'wid': 'my-workflow-id',
       'input_fields': [{'node_id':'node1','field_name':'input','value':'Hello'}],
       'wait_for_completion': True
   })
   print(resp.json()['data'])
   

開發說明

• 後端：Python 3.8–3.11，使用 PDM 管理。執行 pdm install 後執行 pdm run dev 以啟動 FastAPI 伺服器。
• 前端：Vue 3 + Vite。使用 pnpm install 安裝，使用 pnpm exec vite build 建構（或使用提供的捷徑 pdm run build-front）。
• 打包：pdm run build 使用 pyinstaller 產生獨立可執行檔。
• 資料庫遷移由 backend/models 中的小型輔助工具處理。Schema 變更後，請依說明執行遷移腳本。
• CI/CD：GitHub Actions 會自動為標記的發行版本建構 Windows/macOS/Linux 的 ZIP 檔案。

適用對象 – 希望利用 LLM、嵌入或語音轉文字實現可重複自動化但缺乏程式設計技能的使用者，以及需要在嵌入自身程式碼前快速進行視覺化原型設計的開發者。

授權 – 開源，個人非商業用途免費（詳見 LICENSE.md）。