ElementPlusX + RuoyiAI：Vue3 首个 AI 开发模板开源了！（非常详细）从零基础到精通，收藏这篇就过了！

为了帮助开发者快速进入 AI 开发领域，一个基于 Vue3.5 的全新 AI 开发模板——ruoyi-element-ai 正式开源了！

在 AI 技术飞速发展的今天，开发一款自己的 AI 应用成为了许多开发者的追求。

然而，从零开始搭建一个完整的 AI 开发环境，往往需要耗费大量的时间和精力。

为了帮助开发者快速进入 AI 开发领域，一个基于 Vue3.5 的全新 AI 开发模板——ruoyi-element-ai 正式开源了！

ruoyi-element-ai 简介

ruoyi-element-ai 是由 ElementPlusX 和 RuoyiAI 联合打造的企业级 AI 应用全栈开发模板。

它基于 Vue3.5 和 Element-plus-x 组件库，采用 Pinia 进行状态管理，Hook-fetch 处理 API 请求，并结合 TypeScript 和 ESLint 等工具，提供了高效、规范的开发体验。

后端则使用 RuoyiAI 项目进行接口对接，支持登录、注册、会话管理、消息发送和模型切换等功能，旨在为开发者提供一个完整、高效的 AI 项目解决方案。

优势特性

前端优势：

• 最新技术栈：采用 Vue3.5 响应式核心和 Vite6 极速构建，搭配 TypeScript5.8 强类型系统，结合 Pinia3 轻量状态管理与 Hook-fetch 流式数据交互，提升开发效率与应用性能。
• 规范开发：通过 ESLint/Stylelint 实现代码 / 样式全文件静态校验，结合 `husky/commitlint 强制规范化 Git 工作流，统一团队协作规范。
• 开箱即用：内置动态路由权限系统、Pinia 模块化状态管理，提供好用的组件和 hooks，降低开发门槛，助力快速落地中后台系统与智能交互场景。

技术栈详解

(1) 前端部分

• Vue3.5：用于构建用户界面的渐进式框架，提供出色的性能和开发体验。
• Element-plus-x：基于 Element Plus 的组件库，专为 AI 项目优化，方便快速搭建美观的界面。
• Pinia：轻量级的状态管理库，帮助开发者更好地管理应用中的数据。
• Hook-fetch：用于处理 API 请求，支持流模式，提升数据交互的效率和灵活性。
• TypeScript：添加了静态类型检查的编程语言，有助于提高代码质量和可维护性。
• ESLint9：代码质量检测工具，帮助开发者编写规范、整洁的代码。

(2) 后端部分

RuoyiAI：提供后端接口服务，支持用户认证、会话管理、模型调用等功能，为前端应用提供强大的后端支持。

如何快速上手

(1) 克隆项目

国内用户推荐使用 Gitee 仓库：

复制

git clone https://gitee.com/he-jiayue/ruoyi-element-ai.git
cd ruoyi-element-ai1.2.

国际用户可以使用 GitHub 仓库：

复制

git clone https://github.com/element-plus-x/ruoyi-element-ai.git
cd ruoyi-element-ai1.2.

(2) 安装依赖

推荐使用 pnpm 包管理器（v8+），相比 npm/yarn 具有更快的安装速度和更优的依赖管理。

复制

pnpm install1.

(3) 启动开发服务器

复制

pnpm dev1.

访问地址：http://localhost:8080。

(4) 构建生产环境代码

复制

pnpm build1.

生成的代码将输出到 dist/ 目录。

ruoyi-element-ai 作为 Vue3 首个 AI 开发模板，以其先进的技术栈、规范的开发流程和强大的功能特性，为开发者提供了一个高效的 AI 应用开发平台。

无论是个人开发者还是企业团队，都可以借助这个模板快速搭建自己的 AI 应用，加速项目落地。

• 前端代码地址：https://gitee.com/he-jiayue/ruoyi-element-ai
• 后端代码地址：https://gitee.com/ageerle/ruoyi-ai
• 开发文档：https://chat-docs.element-plus-x.com/
  ruoyi-element-ai
• 后端代码地址：https://gitee.com/ageerle/ruoyi-ai
• 开发文档：https://chat-docs.element-plus-x.com/
• 在线预览：https://chat.element-plus-x.com/chat

大模型岗位需求

大模型时代，企业对人才的需求变了，AIGC相关岗位人才难求，薪资持续走高，AI运营薪资平均值约18457元，AI工程师薪资平均值约37336元，大模型算法薪资平均值约39607元。

掌握大模型技术你还能拥有更多可能性：

• 成为一名全栈大模型工程师，包括Prompt，LangChain，LoRA等技术开发、运营、产品等方向全栈工程；

• 能够拥有模型二次训练和微调能力，带领大家完成智能对话、文生图等热门应用；

• 薪资上浮10%-20%，覆盖更多高薪岗位，这是一个高需求、高待遇的热门方向和领域；

• 更优质的项目可以为未来创新创业提供基石。

可能大家都想学习AI大模型技术，也想通过这项技能真正达到升职加薪，就业或是副业的目的，但是不知道该如何开始学习，因为网上的资料太多太杂乱了，如果不能系统的学习就相当于是白学。为了让大家少走弯路，少碰壁，这里我直接把全套AI技术和大模型入门资料、操作变现玩法都打包整理好，希望能够真正帮助到大家。

读者福利：如果大家对大模型感兴趣，这套大模型学习资料一定对你有用

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一、2025最新大模型学习路线

一个明确的学习路线可以帮助新人了解从哪里开始，按照什么顺序学习，以及需要掌握哪些知识点。大模型领域涉及的知识点非常广泛，没有明确的学习路线可能会导致新人感到迷茫，不知道应该专注于哪些内容。

我们把学习路线分成L1到L4四个阶段，一步步带你从入门到进阶，从理论到实战。

L1级别:AI大模型时代的华丽登场

L1阶段：我们会去了解大模型的基础知识，以及大模型在各个行业的应用和分析；学习理解大模型的核心原理，关键技术，以及大模型应用场景；通过理论原理结合多个项目实战，从提示工程基础到提示工程进阶，掌握Prompt提示工程。

L2级别：AI大模型RAG应用开发工程

L2阶段是我们的AI大模型RAG应用开发工程，我们会去学习RAG检索增强生成：包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估，还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。

L3级别：大模型Agent应用架构进阶实践

L3阶段：大模型Agent应用架构进阶实现，我们会去学习LangChain、 LIamaIndex框架，也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统，打造我们自己的Agent智能体；同时还可以学习到包括Coze、Dify在内的可视化工具的使用。

L4级别：大模型微调与私有化部署

L4阶段：大模型的微调和私有化部署，我们会更加深入的探讨Transformer架构，学习大模型的微调技术，利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调；并通过Ollama、vLLM等推理部署框架，实现模型的快速部署。

整个大模型学习路线L1主要是对大模型的理论基础、生态以及提示词他的一个学习掌握；而L3 L4更多的是通过项目实战来掌握大模型的应用开发，针对以上大模型的学习路线我们也整理了对应的学习视频教程，和配套的学习资料。

二、大模型经典PDF书籍

书籍和学习文档资料是学习大模型过程中必不可少的，我们精选了一系列深入探讨大模型技术的书籍和学习文档，它们由领域内的顶尖专家撰写，内容全面、深入、详尽，为你学习大模型提供坚实的理论基础。（书籍含电子版PDF）

三、大模型视频教程

对于很多自学或者没有基础的同学来说，书籍这些纯文字类的学习教材会觉得比较晦涩难以理解，因此，我们提供了丰富的大模型视频教程，以动态、形象的方式展示技术概念，帮助你更快、更轻松地掌握核心知识。

四、大模型项目实战

学以致用 ，当你的理论知识积累到一定程度，就需要通过项目实战，在实际操作中检验和巩固你所学到的知识，同时为你找工作和职业发展打下坚实的基础。

五、大模型面试题

面试不仅是技术的较量，更需要充分的准备。

在你已经掌握了大模型技术之后，就需要开始准备面试，我们将提供精心整理的大模型面试题库，涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题，让你在面试中游刃有余。

因篇幅有限，仅展示部分资料，需要点击下方链接即可前往获取

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