Interactive Flowchart：与 AI 协作生成交互式图表

Interactive Flowchart 是一个基于 Django 的开源工具，通过对话式交互与大型语言模型（LLM）协作生成流程图、架构图等多种图表。支持 Mermaid、Graphviz、Draw.io 等六种渲染格式，核心流程为三步生成法并支持迭代优化，旨在降低图表创作门槛，提高效率，适用于技术文档、教学材料等场景。

原作者/维护者：cloudy-sfu 来源平台：GitHub 原始链接：https://github.com/cloudy-sfu/Interactive-flowchart 传统图表工具需手动绘制且学习成本高，该项目通过 LLM 对话式交互简化生成过程，让用户无需专业语法即可创建专业图表。

核心工作流程分为三步：

1. 描述需求：用户用自然语言描述图表需求，LLM 主动追问澄清；
2. 生成描述：LLM 生成详细图表描述，用户可审查编辑；
3. 确认生成：用户确认后生成图表并增加版本号。 迭代机制：用户无法直接编辑图表，但可通过对话改进描述重新生成，支持版本回顾。

Django 后端：提供用户认证、会话管理、后台管理功能（多用户角色、对话历史保存、Admin 界面）。 多渲染器支持：

• Mermaid（默认）：简洁语法，广泛支持；
• Cytoscape：复杂网络图可视化；
• Graphviz：经典自动布局；
• LaTeX TikZ：学术论文适配；
• Draw.io：支持手动编辑；
• SVG：跨平台矢量格式。

用户体验：自动切换浅色/深色主题（基于浏览器设置）；支持 HTML、源代码、实验性图片导出。 应用场景：

• 技术文档编写（架构图、数据流图）；
• 教学材料制作（流程图、概念图）；
• 业务流程梳理（决策点识别）；
• 算法可视化（执行流程、数据结构）。

技术亮点：

• 对话式需求澄清：LLM 主动提问帮助用户明确需求；
• 版本管理：每次生成增加版本，可回顾历史；
• 模板系统：提供多种模板快速启动。 当前局限：
• 模型依赖：主要支持 Gemini API；
• 编辑限制：无法直接编辑图表，需重新生成；
• 图片导出：仅 Mermaid 支持实验性导出。

本地部署步骤：

1. 克隆仓库并创建虚拟环境；
2. 安装依赖：pip install -r requirements.txt；
3. 运行迁移：python manage.py migrate；
4. 创建超级用户：python manage.py createsuperuser；
5. 启动服务：python manage.py runserver。 建议：用环境变量管理 API 密钥；主功能用强模型（如 Gemini 1.5 Pro），标题生成用小模型（如 Gemini 1.5 Flash）降低成本。

该工具价值在于降低图表创作门槛、提高迭代效率、支持多格式输出。未来方向包括支持更多 LLM 提供商（OpenAI、本地模型等）、实时协作、行业特定模板、改进图片导出质量，适合技术写作者、教育工作者和业务分析师尝试。