GitHub 热门项目：应用程序平台

GitHub项目：app-platform 仓库地址：https://github.com/ModelEngine-Group/app-platform Stars：1455 | 作者：ModelEngine-Group 项目描述：AppPlatform 是一个前沿的大模型应用工程，旨在通过集成的声明式编程和低代码配置工具，简化和优化大模型的训练与推理应用的开发过程。本工程为软件工程师和产品经理提供一个强大的、可扩展的环境，以支持从概念到部署的全流程 AI 应用开发。 ================================================== README 内容： # AppPlatform **AppPlatform 是一个前沿的大模型应用工程，旨在通过集成的声明式编程和低代码配置工具，简化 AI 应用的开发过程。本工程为软件工程师和产品经理提供一个强大的、可扩展的环境，以支持从概念到部署的全流程 AI 应用开发。** [](https://opensource.org/license/MIT) [](https://www.oracle.com/java/technologies/javase/jdk17-archive-downloads.html) [](https://nodejs.org/en/download) ## 核心架构 1. **AppPlatform 后端模块** AppPlatform 后端基于 [FIT](https://github.com/ModelEngine-Group/fit-framework/tree/main/framework/fit/java) 框架，采用插件化式开发，包含应用管理模块和功能扩展模块。其中应用管理模块为 AppPlatform 的核心模块，用于提供创建、管理、调试、运行和维护 AI 应用，该提供一个高效快捷的方式来开发具有复杂交互功能的 AI 应用。功能扩展模块通过组件节点的方式，丰富流程编排的能力，用户可根据需求自由组合，构建出符合业务逻辑的 AI 应用，该模块为组件节点的底层逻辑实现。应用流程运行基于 [Waterflow](https://github.com/ModelEngine-Group/fit-framework/tree/main/framework/waterflow/java) 框架，方便高效地对流程和数据进行组织和处理。 2. **AppPlatform 前端模块** AppPlatform 前端采用 React 框架进行开发，基于函数式组件构建，通过模块化设计实现了应用开发，应用市场，智能表单和插件管理等核心功能模块。其中应用开发模块为核心模块，提供可视化界面支持AI应用的完整生命周期管理，包含了应用创建，编排，调试，运行，和发布全流程；智能表单模块可通过 Json Schema 自动渲染可交互表单，与 AI 模型服务集成，实现表单填写与实时推理；插件模块支持开发者上传自定义插件扩展应用工程能力，并提供了插件安装和卸载等功能。此外，前端流程编排还基于 [Elsa 图形引擎](https://github.com/ModelEngine-Group/fit-framework/tree/main/framework/elsa)，Elsa 图形引擎是一款基于原生 JS 打造而成的先进图形处理工具。通过统一的数据格式，可以让图形跨平台跨应用进行展示和协作，为用户提供灵活、高性能的图形渲染与交互能力，适用于复杂可视化场景的开发需求。 --------- ## 关键特性 1. **低代码图形化界面**：产品人员可以通过直观的图形界面创建 AI 应用，而无需深入了解底层代码即可进行高效的编辑和调试。同时支持多模型协同运作，使用户能够根据特定的业务需求，将不同的 AI 模型通过编排整合到同一个应用流程中。 2. **强大的算子与调度平台**：通过 FIT 与 Waterflow 框架，AppPlatform 提供了一个高效、可扩展的后端架构，支持 Java、Python 等多种主流编程语言的算子开发，并通过智能调度实现优化的执行效率。 3. **共享与协作**： AppPlatform 的底层包含 Store 模版，用于将所有开发的 AI 应用统一存储，以此支持跨项目的复用和协作。开发者可以根据需要组合这些应用，打造更大的解决方案，或者利用社区提供的工具和模型。在 AppPlatform 中， AI 应用不仅限于传统意义上的 “应用”，它们可以是 “函数”、“RAG”、“智能体”等任何可解释和可执行的组件。这些组件在 Store 中以 “工具” 的形式展现，其元数据不仅提供了必要的解释，还为智能体自动调度这些工具提供了基础。 --------- ## 快速启动 ### 1. 前置条件 | 名称 | 规格 | |--------|----------------------------| | CPU | 2+ 核心 | | CPU 架构 | x86 | | 内存 | 4+ GB | | 软件 | 安装 Docker & Docker Compose | ### 2. Docker Compose 启动（拉取镜像以及启动服务时间大约 3 minutes） 克隆项目并进入项目根目录，执行以下命令：/ Clone the repository and enter the project root directory, then run the following commands: ```shell # 用户按需配置环境变量，例如模型名称、基础 URL 和 APIKEY等 / Configure environment variables as needed, including model name, base URL and APIKEY cp docker/.env.example docker/.env bash docker/deploy.sh ``` > 容器全部 Running 后，浏览器打开 http://localhost:8001 体验 > 如需修改数据库密码，二次启动前需要删除`docker/app-platform-tmp`目录 ## 后端快速开发测试 本章节给出快速启动之后，本地快速开发测试的方法。 ### 1. 编译代码 1.1. 全量编译（2 minutes 30 seconds） 编