[JS/TS] Next.js构建的AI绘图工具实战：用自然语言生成专业图表（架构图/流程图）

对于需要频繁绘制技术图表（如系统架构图、业务流程图）的开发者而言，手动在绘图工具中拖拽组件往往耗时耗力。next-ai-draw-io 这一开源项目巧妙地结合了 AI 与 draw.io，允许你通过自然语言指令直接生成和编辑图表，将绘图效率提升到了一个新的层次。

核心功能详解：AI如何赋能绘图

next-ai-draw-io 的核心在于将大语言模型（LLM）的逻辑理解与生成能力，与专业图表工具的可视化能力深度融合，其主要功能特点包括：

1. 自然语言生成图表

你无需精通 draw.io 的复杂操作，只需输入清晰、详细的文字描述（Prompt），例如：“绘制一个微服务架构图，包含 API 网关、用户服务、订单服务和一个共用的 MySQL 数据库”，AI 就能理解你的意图，并自动生成标准的 draw.io XML 格式图表文件。

2. 交互式对话编辑

这不仅仅是一个“一次性”生成工具。它提供了一个聊天界面，允许你与 AI 进行多轮对话，对已生成的图表进行精准修改。例如，你可以说：“把数据库从 MySQL 改成 Redis，并添加一个缓存层”，AI 会理解你的指令，直接修改图表对应的部分，而无需重新生成整个文件，极大提升了迭代效率。

3. 基于图像识别与复现

如果你有一个心仪的图表图片（可能是别人的架构图或手绘草图），可以将其上传。AI 会尝试识别图片中的图表结构，并生成一个可编辑的、结构化的 draw.io 图表副本，方便你在此基础上进行优化和调整。

4. 专业架构图支持与动态效果

该工具特别针对技术场景进行了优化，支持生成符合业界规范的 AWS 架构图。此外，还能创建具有动态动画效果的连接线，让你的演示图表更加生动和专业。

5. 完整的版本历史管理

所有通过 AI 进行的生成和编辑操作都会被自动记录。你可以随时查看图表的历史版本，并在需要时一键恢复到 AI 编辑前的任何一个状态，确保设计过程的安全与可控。

6. 广泛的多模型支持

在技术实现上，项目基于 Next.js 和 Vercel AI SDK 构建，提供了强大的前端工程化能力。它支持连接多家主流 AI 服务，包括 OpenAI (GPT)、Anthropic (Claude)、Google AI (Gemini)、Azure OpenAI、DeepSeek 以及本地部署的 Ollama 等，让你可以根据需求、成本和对模型能力的偏好自由选择。

快速部署实战：使用 Docker 运行

项目提供了便捷的 Docker 部署方案，这也是最推荐的本地运行方式，能帮助你快速搭建起属于自己的 AI 绘图工作站。

部署前提与准备

1. 环境准备：确保你的机器上已安装 Docker。
2. 获取 API 密钥：由于图表生成需要较强的逻辑推理能力，建议使用能力较强的大模型（如 GPT-4o、Claude Sonnet 或 DeepSeek V3）。你需要准备所选 AI 供应商的 API 密钥。

启动步骤

主要通过环境变量来配置你的 AI 服务。以下是一个使用 OpenAI 为例的 docker run 命令：

docker run -d \
  -p 3000:3000 \
  -e AI_PROVIDER=openai \
  -e AI_MODEL=gpt-4o \
  -e OPENAI_API_KEY=你的_OpenAI_API_密钥 \
  --name next-ai-drawio \
  ghcr.io/dayuanjiang/next-ai-draw-io:latest

通过这种简单的容器化部署方式，你可以快速获得一个独立、可移植的运行环境。

访问使用

容器启动后，在浏览器中访问 http://localhost:3000 即可开始使用。

总结

next-ai-draw-io 将用户从繁琐的绘图操作中解放出来，使其能够更专注于逻辑构思和方案设计本身。无论是快速原型设计、基于参考图优化，还是通过自然语言交互进行精细调整，它都展示出极高的实用价值。对于开发者、架构师或产品经理来说，这是一款值得集成到工作流中的效率工具。

探索更多人工智能与开发工具结合的创新应用，能够持续为你的技术工作注入新的生产力。

项目地址： GitHub: https://github.com/DayuanJiang/next-ai-draw-io