在AI技术重塑应用格局的时代，智能图表绘制工具正逐渐成为技术文档编写、系统设计与团队协作中不可或缺的利器。过去我常使用 draw.io 制作图表，而最近在 GitHub 上发现了一个为 draw.io 集成 AI 能力的项目——这无疑是为这款工具插上了智能的翅膀。今天，就让我们一起来了解这个令人期待的项目。
项目简介
最新Github 的热门榜上有一个项目叫next-ai-draw-io，从名字上就知道，该项目是让 AI 来绘制 draw.io 格式的流程图。draw.io是一个开源的在线绘图网站，像一个在线版的visio，主要是用于绘制流程图或架构图。
next-ai-draw-io是一个基于 Next.js 的 Web 应用程序，它将 AI 功能与 draw.io 图表集成在一起。用户可以通过自然语言命令和 AI 辅助可视化来创建、修改和增强图表。
在当今AI技术飞速发展的背景下，Next AI Draw.io 正是一款将人工智能与专业图表绘制完美融合的开源项目。这个基于Next.js的AI驱动图表创建工具，通过自然语言交互，让复杂的技术图表绘制变得前所未有的简单和高效。
想象一下，你只需说“给我画一个云原生微服务架构图”，AI就能在draw.io画布上为你生成专业的架构图表——这正是Next AI Draw.io带给我们的魔法体验。
体验地址：https://next-ai-drawio.jiang.jp/
目前，该项目在GitHub上已有5.6k颗星。
- GitHub地址: https://github.com/DayuanJiang/next-ai-draw-io
- 演示地址: https://next-ai-drawio.jiang.jp/
核心特性
AI驱动的智能图表创建
- 自然语言生成图表: 用对话的方式描述你的需求，AI自动生成相应的draw.io图表
- 多云架构图支持: 特别优化了AWS、GCP、Azure等云服务架构图的生成
- 图像转图表功能: 上传现有图表或截图，AI帮你自动识别并增强
专业级图表功能
- 动画连接器: 在图表元素间创建动态的连接线，让数据流动和关系更直观
- 完整的版本历史: 每次AI修改都有记录，可以随时回退到之前的版本
- 多提供商支持: 兼容市面上主流的大语言模型服务
开发者友好设计
- 本地API密钥管理: 你的API密钥只保存在浏览器本地，确保数据安全
- 模块化架构: 清晰的代码结构便于二次开发和定制
- 完整的类型支持: 基于TypeScript开发，提供优秀的开发体验
快速部署指南
Docker一键部署（推荐）
对于想要快速体验的用户，Docker是最佳选择：
# 使用OpenAI GPT-4模型，如果使用代理地址，指定OPENAI_BASE_URLdocker run -d -p3000:3000\-eAI_PROVIDER=openai\-eAI_MODEL=gpt-4\-eOPENAI_API_KEY=your_openai_key\-eOPENAI_BASE_URL=your_proxy_url\ghcr.io/dayuanjiang/next-ai-draw-io:latest如果官方镜像下载慢，可以使用博主转存的镜像registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/xjpublic/next-ai-draw-io:latest。
Docker Compose部署
以下是使用docker-compose部署的yml内容：
services:next-ai-draw-io:# 若官方镜像下载慢，可以使用博主转存的镜像 registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/xjpublic/next-ai-draw-io:latestimage:ghcr.io/dayuanjiang/next-ai-draw-io:latestcontainer_name:next-ai-draw-iorestart:unless-stoppedports:-"3100:3000"# 我使用的是kimi的模型，OPENAI_BASE_URL改为kimi的地址即可environment:-AI_PROVIDER=openai-AI_MODEL=kimi-k2-turbo-preview-OPENAI_BASE_URL=https://api.moonshot.cn/v1-OPENAI_API_KEY=your_api_key使用以下命令启动项目：
docker-compose up -d访问http://<ip>:<port>即可使用。
🎨 使用示例
创建系统流程图
提示词：设计一个用户登录系统的流程图，包含验证、session管理和错误处理
绘制网络拓扑
提示词：绘制一个企业级网络拓扑图，包含防火墙、交换机、路由器和服务器集群。
复制和优化现有图表
上传现有的架构图或设计草图，AI会自动：
- 识别图中的元素和结构
- 生成规范的draw.io图表
- 根据需求进行优化和增强
🔌 支持的AI服务商
Next AI Draw.io支持几乎所有的主流AI服务，让你的选择更加灵活：
| 服务商 | 推荐模型 | 特点 |
|---|---|---|
| Anthropic | Claude 3.5 Sonnet | 对AWS图表特别优化，逻辑推理能力强 |
| OpenAI | GPT-4, GPT-4 Turbo | 通用性强，响应速度快 |
| Google AI | Gemini 2.0 | 多模态能力强 |
| DeepSeek | DeepSeek-R1 | 性价比高，中文支持好 |
| Ollama | 本地模型 | 数据安全，完全离线 |
| Azure OpenAI | GPT-4 | 企业级合规需求 |
如果你使用的模型不在支持列表中，则可以使用通用OpenAI模型，参照以下配置：
- AI_PROVIDER=openai # 使用openai，几乎所有模型都兼容openai格式 - AI_MODEL=kimi-k2-turbo-preview # 模型名称 - OPENAI_BASE_URL=https://api.moonshot.cn/v1 # 模型地址 - OPENAI_API_KEY=your_api_key # api key💡 使用技巧
提供明确的需求
- 越详细的描述，AI生成的图表越精准。包括：
- 图表类型（架构图、流程图、时序图等）
- 使用的图标库（AWS、Azure、GCP或通用）
- 具体的组件和连接关系
- 越详细的描述，AI生成的图表越精准。包括：
利用版本历史
- 每次AI修改都会创建新的版本，你可以：
- 查看每次修改的具体内容
- 比较不同版本间的差异
- 随时回退到之前的版本
- 每次AI修改都会创建新的版本，你可以：
渐进式优化
- 先让AI生成基础框架，然后通过对话逐步优化：
- 提示词：“添加监控告警组件”
- 提示词：“将所有存储改为SSD”
- 提示词：“增加灾备恢复流程”
- 先让AI生成基础框架，然后通过对话逐步优化：
🛠️ 开发者进阶
项目架构
app/ ├── api/ │ └── chat/# AI聊天API端点├── page.tsx# 主页面components/ ├── chat-panel.tsx# 聊天界面├── history-dialog.tsx# 历史记录查看器lib/ ├── ai-providers.ts# AI服务商配置└── utils.ts# 工具函数添加自定义功能
如果你想扩展功能，可以：
- 在
lib/ai-providers.ts中添加新的AI服务商 - 修改
components/chat-panel.tsx增强用户界面 - 扩展
app/api/chat/route.ts中的AI工具集
性能优化建议
模型选择策略
- 复杂架构图: 推荐使用Claude 3.5 Sonnet或GPT-4
- 简单流程图: 可以使用GPT-4或DeepSeek-R1节省成本
- 本地部署: 考虑使用Ollama+本地模型保证数据安全
成本控制
- 设置访问密码: 防止未授权访问
- 配置使用限额: 对于团队使用，考虑配置使用限额
- 定期检查API使用情况: 优化提示词
提示词技巧
一、提示词设计的核心原则
明确性 > 简洁性
- ❌ 模糊提示：“画个网络图”
- ✅ 精准提示：“绘制基于AWS的三层Web架构图，包含ELB负载均衡器、EC2实例集群、RDS数据库，使用AWS官方图标库”
效果对比：模糊提示生成通用拓扑，精准提示生成可直接部署的专业架构图
结构化思维引导AI
[角色] 你是一名云架构师 [任务] 设计高可用电商系统 [要素] - 前端：CDN+CloudFront - 业务层：ECS容器集群 - 数据层：Aurora多AZ部署 - 安全：WAF+IAM角色 [输出要求] 使用AWS图标库，标注关键组件关系结构化提示使AI理解复杂系统设计意图
二、Next AI Draw.io专项优化技巧
1. 领域语言强化
- 云服务关键词：
平台自动识别关键词触发专用图标库"使用GCP的Cloud Run无服务器容器" "添加Azure Bastion主机安全访问"
2. 渐进式迭代策略
示例对话流：
- 初始提示：“生成Kubernetes集群架构”
- 迭代1：“添加Prometheus+Grafana监控栈”
- 迭代2：“在东京区域增加灾备集群”
3. 视觉约束指令
"使用蓝色主题标识开发环境" "关键路径用红色箭头高亮" "将数据库组件分组标注为'核心数据层'"通过视觉指令控制图表信息密度
三、高阶提示词设计框架
1. 场景化模板
defgenerate_prompt(scenario):templates={"troubleshooting":f"绘制{system}故障排查流程图，包含：","migration":f"设计从{old}到{new}的迁移方案，突出..."}returntemplates[scenario].format(**locals())2. 多模态提示融合
[上传截图] + "优化此架构： 1. 将单体应用拆分为微服务 2. 添加API网关 3. 数据库分片处理"结合图像与文本指令实现精准改造
3. 约束性生成控制
!CONSTRAINTS - 组件数量≤15 - 仅使用AWS官方图标 - 包含成本估算标签 !END 生成支持百万并发的视频平台架构四、避坑指南：常见错误解析
过度抽象
- ❌ “画个智能系统”
- 💡 解方：添加具象锚点
“基于TensorFlow的实时人脸识别系统，包含摄像头输入、模型服务、结果输出模块”
忽略上下文继承
- ❌ 每次对话重置需求
- 💡 解方：激活版本历史
“基于v3架构图，将MySQL替换为DynamoDB”
缺乏验收标准
- ❌ “生成运维流程图”
- 💡 解方：明确质量维度
“需包含：告警触发条件（红色标注）、响应SLA时间线、自动修复路径”
五、企业级应用案例
某金融系统迁移项目提示词设计：
[阶段1] 现状分析： "解析上传的旧系统拓扑图，自动生成： 1. 单点故障清单（红色⚠️标注） 2. 性能瓶颈分析报告（附监控数据指标） [阶段2] 目标架构： "设计符合PCI-DSS标准的双活架构： - 主备数据中心延迟<2ms - 加密数据传输通道（带锁图标） - 审计日志存储模块" [阶段3] 迁移路径： "生成分阶段迁移甘特图： 阶段A：DNS流量切换（蓝色） 阶段B：数据库同步（绿色） 阶段C：验证回滚方案（黄色）"通过分阶段提示词实现复杂项目可视化管控
提示词设计黄金法则：
5W1H框架
- What：明确图表类型（架构图/时序图）
- Why：说明使用场景（方案评审/故障分析）
- Where：指定部署环境（AWS/GCP/混合云）
- Who：定义用户角色（运维/架构师/高管）
- When：标注时间特性（实时/批处理）
- How：约束实现方式（图标库/配色规范）
通过掌握这些技巧，Next AI Draw.io将不再是简单的图表生成工具，而是成为您设计思维的延伸。每一次精准的提示词输入，都是向AI清晰传递专业意图的密码，最终实现"所想即所得"的智能设计体验。
未来展望
随着AI技术的不断发展，Next AI Draw.io也在持续进化：
- 实时协作: 多用户同时编辑和AI辅助
- 模板库: 预置多种标准图表模板
- 智能分析: 基于图表内容的智能建议
- 插件生态: 支持第三方扩展和集成
结语
在AI重塑应用的时代，Next AI Draw.io为我们展示了AI如何与传统工具结合，创造出1+1>2的价值。无论你是系统架构师、技术文档工程师，还是项目经理，这个工具都能大幅提升你的工作效率。
通过简单的部署步骤，你就能拥有一个强大的AI图表助手。开源的力量让每个人都能享受到最前沿的技术红利。
参考链接
https://cloud.tencent.com/developer/article/2599319
https://blog.csdn.net/qq1198768105/article/details/155670290
