# Next AI Draw.io
**AI驱动的图表创建工具 - 对话、绘制、可视化**
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[](https://next-ai-drawio.jiang.jp/)
[](https://opensource.org/licenses/Apache-2.0)
[](https://nextjs.org/)
[](https://react.dev/)
[](https://github.com/sponsors/DayuanJiang)
[](https://next-ai-drawio.jiang.jp/)
一个集成了AI功能的Next.js网页应用，与draw.io图表无缝结合。通过自然语言命令和AI辅助可视化来创建、修改和增强图表。
https://github.com/user-attachments/assets/b2eef5f3-b335-4e71-a755-dc2e80931979
## 目录
- [Next AI Draw.io](#next-ai-drawio)
- [目录](#目录)
- [示例](#示例)
- [功能特性](#功能特性)
- [快速开始](#快速开始)
- [在线试用](#在线试用)
- [使用Docker运行（推荐）](#使用docker运行推荐)
- [安装](#安装)
- [部署](#部署)
- [多提供商支持](#多提供商支持)
- [工作原理](#工作原理)
- [项目结构](#项目结构)
- [支持与联系](#支持与联系)
- [Star历史](#star历史)
## 示例
以下是一些示例提示词及其生成的图表：
动画Transformer连接器
提示词： 给我一个带有**动画连接器**的Transformer架构图。
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GCP架构图
提示词： 使用**GCP图标**生成一个GCP架构图。在这个图中，用户连接到托管在实例上的前端。
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AWS架构图
提示词： 使用**AWS图标**生成一个AWS架构图。在这个图中，用户连接到托管在实例上的前端。
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Azure架构图
提示词： 使用**Azure图标**生成一个Azure架构图。在这个图中，用户连接到托管在实例上的前端。
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猫咪素描
提示词： 给我画一只可爱的猫。
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## 功能特性
- **LLM驱动的图表创建**：利用大语言模型通过自然语言命令直接创建和操作draw.io图表
- **基于图像的图表复制**：上传现有图表或图像，让AI自动复制和增强
- **图表历史记录**：全面的版本控制，跟踪所有更改，允许您查看和恢复AI编辑前的图表版本
- **交互式聊天界面**：与AI实时对话来完善您的图表
- **AWS架构图支持**：专门支持生成AWS架构图
- **动画连接器**：在图表元素之间创建动态动画连接器，实现更好的可视化效果
## 快速开始
### 在线试用
无需安装！直接在我们的演示站点试用：
[](https://next-ai-drawio.jiang.jp/)
> 注意：由于访问量较大，演示站点目前使用 minimax-m2 模型。如需获得最佳效果，建议使用 Claude Sonnet 4.5 或 Claude Opus 4.5 自行部署。
> **使用自己的 API Key**：您可以使用自己的 API Key 来绕过演示站点的用量限制。点击聊天面板中的设置图标即可配置您的 Provider 和 API Key。您的 Key 仅保存在浏览器本地，不会被存储在服务器上。
### 使用Docker运行（推荐）
如果您只想在本地运行，最好的方式是使用Docker。
首先，如果您还没有安装Docker，请先安装：[获取Docker](https://docs.docker.com/get-docker/)
然后运行：
```bash
docker run -d -p 3000:3000 \
-e AI_PROVIDER=openai \
-e AI_MODEL=gpt-4o \
-e OPENAI_API_KEY=your_api_key \
ghcr.io/dayuanjiang/next-ai-draw-io:latest
```
或者使用 env 文件（从 `env.example` 创建）：
```bash
cp env.example .env
# 编辑 .env 填写您的配置
docker run -d -p 3000:3000 --env-file .env ghcr.io/dayuanjiang/next-ai-draw-io:latest
```
在浏览器中打开 [http://localhost:3000](http://localhost:3000)。
请根据您首选的AI提供商配置替换环境变量。可用选项请参阅[多提供商支持](#多提供商支持)。
> **离线部署：** 如果 `embed.diagrams.net` 被屏蔽，请参阅 [离线部署指南](./offline-deployment.md) 了解配置选项。
### 安装
1. 克隆仓库：
```bash
git clone https://github.com/DayuanJiang/next-ai-draw-io
cd next-ai-draw-io
```
2. 安装依赖：
```bash
npm install
```
3. 配置您的AI提供商：
在根目录创建 `.env.local` 文件：
```bash
cp env.example .env.local
```
编辑 `.env.local` 并配置您选择的提供商：
- 将 `AI_PROVIDER` 设置为您选择的提供商（bedrock, openai, anthropic, google, azure, ollama, openrouter, deepseek, siliconflow）
- 将 `AI_MODEL` 设置为您要使用的特定模型
- 添加您的提供商所需的API密钥
- `TEMPERATURE`：可选的温度设置（例如 `0` 表示确定性输出）。对于不支持此参数的模型（如推理模型），请不要设置。
- `ACCESS_CODE_LIST` 访问密码，可选，可以使用逗号隔开多个密码。
> 警告：如果不填写 `ACCESS_CODE_LIST`，则任何人都可以直接使用你部署后的网站，可能会导致你的 token 被急速消耗完毕，建议填写此选项。
详细设置说明请参阅[提供商配置指南](./ai-providers.md)。
4. 运行开发服务器：
```bash
npm run dev
```
5. 在浏览器中打开 [http://localhost:3000](http://localhost:3000) 查看应用。
## 部署
部署Next.js应用最简单的方式是使用Next.js创建者提供的[Vercel平台](https://vercel.com/new)。
查看[Next.js部署文档](https://nextjs.org/docs/app/building-your-application/deploying)了解更多详情。
或者您可以通过此按钮部署：
[](https://vercel.com/new/clone?repository-url=https%3A%2F%2Fgithub.com%2FDayuanJiang%2Fnext-ai-draw-io)
请确保在Vercel控制台中**设置环境变量**，就像您在本地 `.env.local` 文件中所做的那样。
## 多提供商支持
- AWS Bedrock（默认）
- OpenAI
- Anthropic
- Google AI
- Azure OpenAI
- Ollama
- OpenRouter
- DeepSeek
- SiliconFlow
除AWS Bedrock和OpenRouter外，所有提供商都支持自定义端点。
📖 **[详细的提供商配置指南](./ai-providers.md)** - 查看各提供商的设置说明。
**模型要求**：此任务需要强大的模型能力，因为它涉及生成具有严格格式约束的长文本（draw.io XML）。推荐使用Claude Sonnet 4.5、GPT-4o、Gemini 2.0和DeepSeek V3/R1。
注意：`claude-sonnet-4-5` 已在带有AWS标志的draw.io图表上进行训练，因此如果您想创建AWS架构图，这是最佳选择。
## 工作原理
本应用使用以下技术：
- **Next.js**：用于前端框架和路由
- **Vercel AI SDK**（`ai` + `@ai-sdk/*`）：用于流式AI响应和多提供商支持
- **react-drawio**：用于图表表示和操作
图表以XML格式表示，可在draw.io中渲染。AI处理您的命令并相应地生成或修改此XML。
## 项目结构
```
app/ # Next.js App Router
api/chat/ # 带AI工具的聊天API端点
page.tsx # 带DrawIO嵌入的主页面
components/ # React组件
chat-panel.tsx # 带图表控制的聊天界面
chat-input.tsx # 带文件上传的用户输入组件
history-dialog.tsx # 图表版本历史查看器
ui/ # UI组件（按钮、卡片等）
contexts/ # React上下文提供者
diagram-context.tsx # 全局图表状态管理
lib/ # 工具函数和辅助程序
ai-providers.ts # 多提供商AI配置
utils.ts # XML处理和转换工具
public/ # 静态资源包括示例图片
```
## 支持与联系
如果您觉得这个项目有用，请考虑[赞助](https://github.com/sponsors/DayuanJiang)来帮助我托管在线演示站点！
如需支持或咨询，请在GitHub仓库上提交issue或联系维护者：
- 邮箱：me[at]jiang.jp
## Star历史
[](https://www.star-history.com/#DayuanJiang/next-ai-draw-io&type=date&legend=top-left)
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