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AI 驱动的图表生成器 Next-AI-Draw.io 部署指南

综述由AI生成Next-AI-Draw.io 是一款结合 AI 能力的开源自托管绘图工具,支持通过自然语言指令生成流程图、架构图等。文章介绍了其核心功能如 LLM 驱动图表创建、多模型支持及 AWS 架构支持。内容涵盖基于 Node.js 的 Docker 镜像构建步骤、next.config.ts 配置调整、环境变量设置(支持 OpenAI 兼容 API 等)、以及通过 Docker CLI 或 Compose 在群晖上的部署方法。最后展示了实际使用场景及参考链接。

CodeArtist发布于 2026/4/6更新于 2026/5/2132 浏览
AI 驱动的图表生成器 Next-AI-Draw.io 部署指南

简介

什么是 Next-AI-Draw.io?

Next-AI-Draw.io 是一个开源的、支持自托管的在线绘图应用。它结合了传统绘图工具的灵活性和人工智能的强大能力,让你不仅可以自由创作流程图、线框图、思维导图,还能通过 AI 指令一键生成内容,极大地提升了创作效率。

主要特点

  • LLM 驱动的图表创建:利用大型语言模型(LLM)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 自动复制并增强它们。
  • 图表历史记录:全面的版本控制,跟踪所有更改,允许您查看和恢复图表的先前版本。
  • 交互式聊天界面:与 AI 进行交流,实时优化您的图表。
  • 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和动画连接器,以实现更好的可视化效果。
  • 多模型支持:支持多个 AI 提供者(如 AWS Bedrock、OpenAI 等),用户可以根据需要选择不同的模型。

应用场景

  • 头脑风暴:快速记录和组织团队的想法,利用 AI 扩展创意。
  • 软件设计:绘制系统架构图、UML 图和数据库模型。
  • 产品原型:创建低保真线框图和用户流程图。
  • 项目管理:制作流程图和甘特图,可视化项目进度。
  • 个人笔记:将笔记和想法以思维导图的形式组织起来。

图片描述

Next AI Draw.io 是一个功能强大且灵活的工具,用户可以使用 AI 技术有效地创建和编辑专业图表。

构建镜像

如果你不想自己构建,可以跳过,直接阅读下一章节

Dockerfile

官方没有提供 Docker 镜像,下面是基于源代码,在 AI 协助下构建的 Dockerfile

# 阶段 1: 依赖安装与构建 # 这个阶段安装所有依赖(包括 devDependencies)来构建项目 FROM node:20-alpine AS deps WORKDIR /app # 复制 package.json 和 lock 文件 COPY package*.json ./ # 安装所有依赖 RUN npm ci # ---------------------------------------------------------------- # 阶段 2: 构建阶段 # 这个阶段使用上一步安装的依赖来构建应用 FROM node:20-alpine AS builder WORKDIR /app # 从 'deps' 阶段复制 node_modules COPY --from=deps /app/node_modules ./node_modules # 复制源码 COPY . . # 确保 next.config.js 中已设置 output: 'standalone' # 构建应用 RUN npm run build # ---------------------------------------------------------------- # 阶段 3: 运行时阶段 # 这是最终运行应用的最小化镜像 FROM node:20-alpine AS runner WORKDIR /app # 设置生产环境变量 ENV NODE_ENV=production # Next.js 在 standalone 模式下会自动设置 HOSTNAME 为 0.0.0.0 # 创建非 root 用户以提升安全性 RUN addgroup --system --gid 1001 nodejs RUN adduser --system --uid 1001 nextjs USER nextjs # 从构建阶段复制 standalone 输出 # standalone 目录包含了所有运行应用所需的文件 COPY --from=builder --chown=nextjs:nodejs /app/.next/standalone ./ # 复制 public 和 .next/static 目录 COPY --from=builder --chown=nextjs:nodejs /app/public ./public COPY --from=builder --chown=nextjs:nodejs /app/.next/static ./.next/static # 暴露端口 EXPOSE 3000 # 设置 Next.js 默认端口 ENV PORT 3000 # 启动服务器 # standalone 模式会生成一个 server.js 入口文件 CMD ["node", "server.js"]

next.config.ts

除此之外,还需要修改项目根目录下的 next.config.ts 文件,因为上面的 Dockerfile 依赖 Next.js 的 standalone 模式。

将原始的内容

import type { NextConfig } from "next";
const nextConfig: NextConfig = {
  /* config options here */
};
export default nextConfig;

改为下面这样,确保其中包含 output: 'standalone' 配置

import type { NextConfig } from "next";
const nextConfig: NextConfig = {
  /* config options here */
  output: 'standalone',
};
export default nextConfig;

构建和运行

构建镜像和容器运行的基本命令如下:

# 下载代码
git clone https://github.com/DayuanJiang/next-ai-draw-io.git
# 进入目录
cd next-ai-draw-io
# 构建镜像
docker build -t wbsu2003/next-ai-draw-io:v1 .
# 运行容器
docker run -d \
  --restart unless-stopped \
  --name next-ai-draw-io \
  -p 3164:3000 \
  -e AI_PROVIDER=openai \
  -e AI_MODEL=deepseek-ai/DeepSeek-V3.2-Exp \
  -e OPENAI_BASE_URL=https://api.siliconflow.cn/v1 \
  -e OPENAI_API_KEY=sk-xxxxxxxxxxxx \
  wbsu2003/next-ai-draw-io:v1

准备

Next-AI-Draw.io 支持主流的大模型

  • AWS Bedrock (default)
  • OpenAI / OpenAI-compatible APIs (via OPENAI_BASE_URL)
  • Anthropic
  • Google AI
  • Azure OpenAI
  • Ollama

不同的模型能力存在差异,有条件的可以试试 claude-sonnet-4-5 或者 claude-opus-4-5,判别的标准很简单,就是让它画一只猫

本文还是以 硅基流动 为例:

  • AI_PROVIDER:硅基流动 为 OpenAI-compatible,所以设为 openai
  • OPENAI_API_KEY: sk-xxxxxxxxxxxx 改为自己的 API key
  • OPENAI_BASE_URL: https://api.siliconflow.cn/v1 是
  • AI_MODEL: 可以试了 deepseek-ai/DeepSeek-V3.2-Exp ,因为比较便宜

目前硅基流动(SiliconFlow),虽然不是免费,但也够用一阵子的

文章配图

如果你使用的不是 硅基流动,环境变量可以参考官方的 https://github.com/DayuanJiang/next-ai-draw-io/blob/main/env.example 文件

安装

在群晖上以 Docker 方式安装。

在注册表中搜索 wbsu2003 ,翻页、下拉找到 wbsu2003/next-ai-draw-io,版本选择 latest。

本文写作时, latest 版本对应的软件版本为 v0.2.0;

文章配图

端口

本地端口只要不与现有端口冲突即可。

本地端口容器端口
31643000

文章配图

环境

为了让 AI 功能正常工作,提供一个 OpenAI 兼容的 API 服务,详细说明参考上一个章节

变量值说明
AI_PROVIDERopenai必须。你的大语言模型提供商,支持 bedrock, openai, anthropic, google, azure, ollama, openrouter
AI_MODELdeepseek-ai/DeepSeek-V3.2-Exp必须。你使用的大语言模型
OPENAI_API_KEYsk-xxxxxxxxxxxx必须。你的大语言模型的密钥
OPENAI_API_BASE_URLhttps://api.openai.com/v1可选。如果你使用第三方代理或自建的 API 服务,请修改此地址。

文章配图

命令行安装

如果你熟悉命令行,可能用 docker cli 更快捷

# 运行容器
docker run -d \
  --restart unless-stopped \
  --name next-ai-draw-io \
  -p 3164:3000 \
  -e AI_PROVIDER=openai \
  -e AI_MODEL=deepseek-ai/DeepSeek-V3.2-Exp \
  -e OPENAI_BASE_URL=https://api.siliconflow.cn/v1 \
  -e OPENAI_API_KEY=sk-xxxxxxxxxxxx \
  wbsu2003/next-ai-draw-io

也可以用 docker-compose 安装,将下面的内容保存为 docker-compose.yml 文件

version:'3'
services:
  next-ai-draw-io:
    image: wbsu2003/next-ai-draw-io
    container_name: next-ai-draw-io
    restart: unless-stopped
    ports:
      - 3164:3000
    environment:
      - AI_PROVIDER=openai
      - AI_MODEL=deepseek-ai/DeepSeek-V3.2-Exp
      - OPENAI_BASE_URL=https://api.siliconflow.cn/v1
      - OPENAI_API_KEY=sk-xxxxxxxxxxxx

然后通过 SSH 登录到您的群晖,执行下面的命令:

# 新建文件夹 next-ai-draw-io 和 子目录
mkdir -p /volume1/docker/next-ai-draw-io
# 进入 next-ai-draw-io 目录
cd /volume1/docker/next-ai-draw-io
# 将 docker-compose.yml 放入当前目录
# 一键启动
docker-compose up -d

文章配图

运行

在浏览器中输入 http://群晖 IP:3164 就能看到应用主界面

文章配图

如果遇到加载失败(像下图一样,一直转圈),重新刷新一下页面

文章配图

画一个登录的流程图

文章配图

绘制过程

文章配图

绘制完成

文章配图

关闭侧边的聊天窗口后,和 Draw.io 是一样的

文章配图

最后看看 deepseek-ai/DeepSeek-V3.2-Exp 画的猫

文章配图

参考文档

DayuanJiang/next-ai-draw-io: A next.js web application that integrates AI capabilities with draw.io diagrams. This app allows you to create, modify, and enhance diagrams through natural language commands and AI-assisted visualization. 地址:https://github.com/DayuanJiang/next-ai-draw-io

Next AI Draw.io - AI-Powered Diagram Generator 地址:https://next-ai-draw-io.vercel.app/

目录

  1. 简介
  2. 主要特点
  3. 应用场景
  4. 构建镜像
  5. Dockerfile
  6. 阶段 1: 依赖安装与构建 # 这个阶段安装所有依赖(包括 devDependencies)来构建项目 FROM node:20-alpine AS deps WORKDIR /app # 复制 package.json 和 lock 文件 COPY package*.json ./ # 安装所有依赖 RUN npm ci # ---------------------------------------------------------------- # 阶段 2: 构建阶段 # 这个阶段使用上一步安装的依赖来构建应用 FROM node:20-alpine AS builder WORKDIR /app # 从 'deps' 阶段复制 nodemodules COPY --from=deps /app/nodemodules ./nodemodules # 复制源码 COPY . . # 确保 next.config.js 中已设置 output: 'standalone' # 构建应用 RUN npm run build # ---------------------------------------------------------------- # 阶段 3: 运行时阶段 # 这是最终运行应用的最小化镜像 FROM node:20-alpine AS runner WORKDIR /app # 设置生产环境变量 ENV NODEENV=production # Next.js 在 standalone 模式下会自动设置 HOSTNAME 为 0.0.0.0 # 创建非 root 用户以提升安全性 RUN addgroup --system --gid 1001 nodejs RUN adduser --system --uid 1001 nextjs USER nextjs # 从构建阶段复制 standalone 输出 # standalone 目录包含了所有运行应用所需的文件 COPY --from=builder --chown=nextjs:nodejs /app/.next/standalone ./ # 复制 public 和 .next/static 目录 COPY --from=builder --chown=nextjs:nodejs /app/public ./public COPY --from=builder --chown=nextjs:nodejs /app/.next/static ./.next/static # 暴露端口 EXPOSE 3000 # 设置 Next.js 默认端口 ENV PORT 3000 # 启动服务器 # standalone 模式会生成一个 server.js 入口文件 CMD ["node", "server.js"]
  7. next.config.ts
  8. 构建和运行
  9. 下载代码
  10. 进入目录
  11. 构建镜像
  12. 运行容器
  13. 准备
  14. 安装
  15. 端口
  16. 环境
  17. 命令行安装
  18. 运行容器
  19. 新建文件夹 next-ai-draw-io 和 子目录
  20. 进入 next-ai-draw-io 目录
  21. 将 docker-compose.yml 放入当前目录
  22. 一键启动
  23. 运行
  24. 参考文档
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