AI-Flow是一个开源、低代码的AI应用开发平台，旨在帮助开发者快速构建、部署和管理AI驱动的应用程序。平台集成了大型语言模型（LLM）、式生成AI以及多种AI智能体，用户可以通过观察的可视化界面设计复杂的工作流程和自动化任务，深入的编码知识。
项目目标:
简化AI开发： 通过可视化拖放界面和预构建，大幅降低AI应用的开发模块，让更多开发者能够轻松构建AI驱动的解决方案。
赋能创新： 集成多媒体的AI技术，包括文本生成、图像处理、语音识别等，支持开发者探索和创新各种AI应用场景。
社区驱动： 构建一个活跃的社区开源，鼓励开发者共同贡献代码、模块和创意，促进AI-Flow平台的持续发展和创新。
核心功能（当前及规划中）：
可视化工作流程编辑器： 绘图的拖放式界面，用于设计复杂的工作流程，支持条件逻辑、循环处理和任务任务。（当前为占位符、UI和功能开发中）
AI模块库： 丰富的开箱即用AI模块，包括文本生成、图像分类、语音转文本等，支持用户自定义和扩展模块。（当前为框架架构中，部分模块示例实现）
智能体集成： 支持创建和部署AI智能体，执行独立任务，如数据分析、报告生成等。 (计划中)
数据处理管道： 内置数据清理、转换和可视化工具，简化数据准备流程。（部分工具函数占位符）
API 与 Webhook 支持： 提供灵活的集成选项，支持与其他服务和应用程序的无缝连接。（框架 API 框架已搭建）
实时监控与调试： 内置日志和性能监控工具，帮助用户快速排查问题。 (计划中)
多语言支持： 界面和文档支持多种语言，吸引全球开发者。 (计划中)
技术栈：
前端： TypeScript、React
报告： Python，FastAPI
AI 模型： Hugging Face Transformers、OpenAI API
数据库： PostgreSQL
缓存： Redis
部署： Docker、Kubernetes
快速上手（入门）：
以下是在本地运行 AI-Flow 和接口 (可选) 的基本步骤。 请确保您已安装 Docker Desktop (推荐) 或 Node.js、Python、PostgreSQL、Redis 等必要的开发环境。
使用 Docker Compose（推荐，一键启动所有服务）：
存储代码仓库：
git clone https://github.com/stevechampion1/ai-flow.git
cd ai-flow
构建并启动 Docker Compose 应用：
docker-compose up --build
等待 Docker Compose 应用启动完成。
访问HTTP API文档： 打开浏览器，访问http://localhost:8000/docs查看Swagger UI API文档。
访问接口应用（如果已容器化）： 打开浏览器，访问http://localhost:3000（或您配置的接口端口）。
停止 Docker Compose 应用：
docker-compose down
不使用 Docker Compose（手动启动服务）：
存储代码仓库：
git clone https://github.com/your-github-username/ai-flow.git
cd ai-flow
创建并激活Python虚拟环境（推荐）：
python -m venv venv
source venv/bin/activate # Linux/macOS
venv\Scripts\activate # Windows
安装程序依赖：
pip install -r requirements.txt
启动 PostgreSQL 数据库服务器（确保已安装并运行）。
创建 PostgreSQL 数据库aiflow_db并运行schema.sql文件创建表结构。
启动Redis服务器（确保已安装并运行）。
设置环境变量： 例如OPENAI_API_KEY，， （具体环境DATABASE_URL变量REDIS_URL请参考docker-compose.yml文件中的环境配置）。
启动列表 FastAPI 应用:
cd backend
uvicorn main:app --reload
启动前端React应用（可选，如果需要运行前端）：
cd frontend
npm install
npm start
访问HTTP API文档： 打开浏览器，访问http://localhost:8000/docs查看Swagger UI API文档。
访问前端应用（如果已启动）： 打开浏览器，访问http://localhost:3000（或您配置的前端端口）。
路线图（Roadmap - 规划中的功能）：
第二阶段：完善可视化工作流程编辑器UI和基本功能。
第三阶段：实现AI模块库的基本功能和部分核心AI模块集成（内容生成、图像分类等）。
第 4 阶段：添加智能体集成功能和数据处理管道的初步实现。
第五阶段：完善实时监控与调试功能，并开始探索多语言支持。
长期目标：打造一个功能完善、可扩展的低代码AI应用开发平台，并不断迭代和改进。
贡献指南 (Contributing):
欢迎任何形式的贡献！如果您有任何想法、建议或代码贡献，请随时参与！
报告Bug： 如果您在使用过程中发现Bug或问题，请在GitHub Issues中提交Issue，详细描述您遇到的问题并复现步骤。
功能：建议 如果您有新的功能建议或改进意见，欢迎在 GitHub Discussions 中发起讨论。
代码贡献： 如果您想贡献代码，请分叉代码仓库，创建您的功能分支，并提交 Pull 请求。请遵循代码风格指南，并尽力提供完善的测试示例。
详细的贡献指南和代码风格规范将在后续完善。
执照：
AI-Flow 项目使用MIT License开源许可。 MIT License 是一种非常广泛的开源许可协议，允许您自由使用、修改、复制、发布和分发本项目的代码，包括商业用途。
