对标Coze，这款国产AI神器本地部署攻略来了！

小伙伴们，还在用Coze？今天给大家安利一个更懂中国企业的AI开发神器——AIFlowy！

作为一款纯国产、企业级、开源的AI开发平台，AIFlowy基于Java技术栈打造，专为国内开发者与企业优化，提供高效、安全、合规的AI解决方案。相比字节、腾讯的同类产品，它更聚焦中国本土化需求，在数据合规、行业适配、商业落地上表现更强，尤其适合toB场景快速AI赋能！

今天，我们就手把手教你如何本地部署AIFlowy，让你轻松玩转企业级AI开发！

本地部署：

拉取源码：

git clone https://gitee.com/aiflowy/aiflowy.git

cd aiflowy

代码编辑打包：

mvn clean package

cd aiflowy-ui-react

安装依赖

npm install

运行项目

npm run dev

进入主界面

输入：admin/123456 登录显示如下异常：

下面我们要来开启后端服务：

Mysql创建数据库

执行SQL语句，源码目录下面的两个sql文件，先执行.ddl 再执行.data

IDEA打开项目

修改数据链接配置参数

可直接运行上面打包好的jar文件

Cmd 输入：java -jar aiflowy-starter-1.0.1.jar

这边提示端口已占用，我们重新修改下端口

改成8066

重新打包下程序：

再次运行jar程序，这时我们的后台服务已启动。

再次登录试试，还是提示404 我们修改下vite.config.ts 端口

再次登录：

系统自动将ollama安装的大模型显示出来了。

大模型设置：选择需要的大模型 点击加入大模型

机器人对话测试：

下面我们来创建一个例子看下：

点击新增bot

点击进行编辑

输入提示词，我们这边先简单描述，后续可根据实际情况进行优化。选择刚才我们加入的大模型。

下面开始对话吧.

设置提示词，机器人会根据提示词输出相关内容：

搭建属于自己的智能体：

点击工作流 选择【新增工作流】

拖动 开始节点，大模型，结束节点，我们来搭建一个简单的智能体。

选择输入节点：

选择输出节点：

我们试运行看下结果：

我们用外部连接测试了看下

知识库测试：

Docker 部署 Milvus 向量数据库

网址：https://github.com/milvus-io/milvus/releases/tag/v2.5.11

下载对应的yml 文件

创建一个文件夹将下载文件复制过去并改名如下：

当前目录下输入命令：

docker compose up -d

Milvus 图像界面

网址：https://github.com/zilliztech/attu/releases/tag/v2.5.8

安装后界面如下：

登录成功

添加模型，没有的利用ollama 进行下载安装

新建知识库：

配置如下：

进行文档管理

文件导入：

导入文档：

还有很多功能，小妖就不一一展示了。感兴趣的小伙伴可以自己去尝试尝试。

感谢大家的点赞和关注，我们下期见！