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

• Next AI Draw.io
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  • 示例
  • 功能特性
  • 快速开始
    • 在线试用
    • 使用Docker运行（推荐）
    • 安装
  • 部署
  • 多提供商支持
  • 工作原理
  • 项目结构
  • 支持与联系
  • Star历史

以下是一些示例提示词及其生成的图表：

• 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
• PDF和文本文件上传：上传PDF文档和文本文件，提取内容并从现有文档生成图表
• AI推理过程显示：查看支持模型的AI思考过程（OpenAI o1/o3、Gemini、Claude等）
• 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
• 云架构图支持：专门支持生成云架构图（AWS、GCP、Azure）
• 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

无需安装！直接在我们的演示站点试用：

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。

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

然后运行：

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：

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。

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。

离线部署： 如果 embed.diagrams.net 被屏蔽，请参阅 离线部署指南 了解配置选项。

1. 克隆仓库：

git clone https://github.com/DayuanJiang/next-ai-draw-io
cd next-ai-draw-io

2. 安装依赖：

npm install

3. 配置您的AI提供商：

在根目录创建 .env.local 文件：

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。

4. 运行开发服务器：

npm run dev

5. 在浏览器中打开 http://localhost:3000 查看应用。

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。

查看Next.js部署文档了解更多详情。

或者您可以通过此按钮部署：

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。

• 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 - 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。

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。

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

如果您觉得这个项目有用，请考虑赞助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

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