X.Ryder 开发指引

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开始 ​

本项目是一个前后端分离项目，前端基于 Vite 和 React，后端是通过 maven 构建的 Spring Boot 项目，数据库使用的是 MySQL。

先从 github 上将项目拉取到本地。这是前端地址和后端地址。

前端 ​

进入项目目录后，执行如下命令进行依赖的安装和本地开发运行。
开发：

bash
npm install

npm run dev

打包：

bash
npm run build

后端 ​

  1. 数据库

首先安装 MYSQL 8.x，创建名为ryder的数据库，你也可以创建其他名称的数据库，只需要修改对应的application.yml中关于数据库连接信息。将项目中sql文件下的脚本执行一遍，创建并插入相关数据。

  1. JDK

本项目因为引入了Spring AI作为大模型的开发框架，Spring AI最低支持Java 17，所以项目中直接使用了Java 21的版本，Java 17的版本本项目没有进行测试，不知道是否适配。所以需要安装JDK 21，并配置相关的开发环境。

  1. 申请大模型 App-Key

项目中引入的 Open AI 的开发框架，使用的是智普 AI 的免费大模型。建议可以去智普大模型官网进行 APPKey 的申请。并将 key 配置到环境变量中或者直接写入 application.yml 中。

yml
spring:
      ai:
    openai:
      api-key: ${ZHIPU_AI_API_KEY}
      base-url: https://open.bigmodel.cn/api/paas/
      chat:
        api-key: ${ZHIPU_AI_API_KEY}
        base-url: https://open.bigmodel.cn/api/paas/
        completions-path: /v4/chat/completions
        options:
          model: GLM-4-flash

项目中引入的大模型依赖是open ai的，但用的是智普的 API：

xml
 <dependency>
    <groupId>org.springframework.ai</groupId>
    <artifactId>spring-ai-openai-spring-boot-starter</artifactId>
</dependency>

TIP

可以考虑使用国产大模型智普 AI，效果不错，接入方便，还有免费模型可以使用。支持 OpenAI API 格式。

TIP

你可以自己搭建本地的 Ollama 服务，部署像 Qwen 和 DeepSeek 的大模型，相应的引入 ollama 的依赖，这个可以参考Spring AI 官网

TIP

我这里使用的是Open AI的依赖，你也可以替换为ZhiPu AI的依赖。参考ZhiPu AI

TIP

如果是直接使用的Open AI的 key，则只需要配置api-key。 如果是使用的代理地址，则更换base-url和completions。

  1. 安装依赖

  2. 数据库连接

修改application.yml的数据库连接信息 6. 启动项目
项目第一次成功启动后，会自动初始化管理员账号，并在控制台打印账号密码。cn.xryder.base.config.DataInitializer为账户初始化类，可以查看管理员账号及密码。 7. 登录系统
打开系统页面，默认是 5173 端口，输入管理员账号密码进行登录。

ENJOY😊😎🤩 ​

享受创造美好东西的乐趣吧！