《Refly AI 安装与配置指南》
2026-01-30 04:39:01作者:柯茵沙
1. 项目基础介绍
Refly AI 是一个开源的人工智能原生创作引擎。它提供了一个直观的自由形式画布界面,集成了多线程对话、多模态输入(文本/图像/文件)、RAG检索过程、浏览器扩展网摘工具、上下文记忆、AI文档编辑能力、代码工件生成(HTML/SVG/Mermaid/React)和网站可视化引擎等功能。Refly AI 使用户能够轻松地将想法转化为完整的作品,包括交互式可视化和网络应用程序。
主要编程语言:JavaScript(TypeScript)
2. 项目使用的关键技术和框架
- 多线程对话系统:Refly AI 使用多线程架构,可以并行管理独立的对话上下文,实现复杂的智能工作流。
- 多模型集成框架:集成了13种以上的领先语言模型,包括 DeepSeek R1、Claude 3.5 Sonnet、Google Gemini 2.0 和 OpenAI O3-mini 等。
- 多模态处理能力:支持包括 PDF、DOCX、RTF、TXT、MD、HTML、EPUB 在内的7+格式,以及 PNG、JPG、JPEG、BMP、GIF、SVG、WEBP 等主流图像格式。
- AI技能系统:整合了 Perplexity AI、Stanford Storm 等先进能力。
- 上下文管理系统:精确的临时知识库构建,灵活的节点选择机制,多维度的上下文关联。
- 知识库引擎:支持多源异构数据导入,基于 RAG 的语义检索架构。
- 智能内容捕获:支持从主流平台(如 Github、Medium、Wikipedia、Arxiv)一键捕获内容。
- 引用系统:灵活的多源内容引用,智能上下文关联,一键生成引用。
- AI增强编辑器:实时 Markdown 渲染,AI辅助内容优化。
- 代码工件生成:生成 HTML、SVG、Mermaid 图表和 React 应用程序。
- 网站可视化引擎:交互式网页渲染和预览,复杂概念可视化支持。
3. 项目安装和配置的准备工作及详细步骤
准备工作
- 确保你的机器满足以下最低系统要求:
- CPU:>= 2核
- 内存:>= 4GB
安装步骤
-
克隆项目到本地:
git clone https://github.com/refly-ai/refly.git cd refly -
配置环境变量:
cp apps/api/.env.example apps/api/.env在
.env文件中配置所需的 API 环境变量。 -
使用 Docker 部署:
cd deploy/docker docker compose up -d如果需要更详细的部署步骤,请参考项目的 自部署指南。
-
进行本地开发:
若要在本地开发环境中运行和测试 Refly AI,请查看项目中的 CONTRIBUTING 文档以获取详细信息。
以上步骤为基本的安装和配置流程,具体细节可能需要根据项目文档和你的开发环境进行调整。在安装和配置过程中遇到问题时,可以参考项目的官方文档或向社区寻求帮助。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
atomcodeClaude Code 的开源替代方案。连接任意大模型,编辑代码,运行命令,自动验证 — 全自动执行。用 Rust 构建,极致性能。 | An open-source alternative to Claude Code. Connect any LLM, edit code, run commands, and verify changes — autonomously. Built in Rust for speed. Get StartedRust0446
源启盛夏_AtomGit暑期开发者成长计划「源启盛夏」暑期校园开发者成长计划旨在激活校园开源力量,通过积分激励、认证扶持、资源倾斜等形式,引导高校组织和开发者完成「入驻 — 建项目 — 做贡献 — 获认证 — 得资源」的完整闭环。无论你是想带领社团入驻平台的组织者,还是希望用代码贡献证明自己的开发者,都能在这里找到属于你的成长路径。Markdown00
jiuwenswarmJiuwenSwarm 是一款基于openJiuwen开发的智能AI Agent,它能够将大语言模型的强大能力,通过你日常使用的各类通讯应用,直接延伸至你的指尖。Python0761
Hy3Hy3 是由腾讯混元团队研发的快慢思考融合的混合专家模型,总参数量 295B,激活参数 21B,MTP 层参数 3.8B。4 月底发布 Hy3 Preview 后,我们在 50 多个业务中获得了广泛的反馈,修复了各种体验问题,进一步提升了后训练的质量和规模。今天,我们发布 Hy3。它展现出显著强于同尺寸并比肩旗舰(参数规模往往是 Hy3 的 2~5 倍)开源模型的智能水平,显著提升了在各类产品和生产力任务中的实用价值。Python00
AscendNPU-IRAscendNPU-IR是基于MLIR(Multi-Level Intermediate Representation)构建的,面向昇腾亲和算子编译时使用的中间表示,提供昇腾完备表达能力,通过编译优化提升昇腾AI处理器计算效率,支持通过生态框架使能昇腾AI处理器与深度调优C++0310
DragonOSDragonOS is an operating system developed from scratch using Rust, with Linux compatibility. It is designed for **Serverless** scenarios. 使用Rust从0自研内核,具有Linux兼容性的操作系统,面向云计算Serverless场景而设计。Rust00
项目优选
收起
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
494
515
deepin linux kernel
C
32
16
Ascend Extension for PyTorch
Python
799
1.13 K
暂无描述
Markdown
825
5.48 K
本项目是CANN提供的神经网络类计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
780
1.57 K
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
964
2.27 K
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
1.2 K
1.24 K
CANN 学习中心仓,支持在线互动运行、边学边练,提供教程、示例与优化方案,一站式助力昇腾开发者快速上手。
Jupyter Notebook
640
275
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
C
830
6.17 K
昇腾LLM分布式训练框架
Python
194
272