【案例分享】化工从业者+AI 结对编程：基于 X6 开发的工业 P&ID 图谱编辑器 (Graph-RAG 数据底座)

[ssnchenfeng-ai]

大家好！👋

我是一名化工行业的从业者（非专业前端），最近利用 AntV X6 结合 Google Gemini 3，开发了一个开源的 Chemical P&ID Graph Editor。

🚀 项目背景
在构建工业 Graph-RAG (图增强检索生成) 系统时，我们需要将非结构化的 P&ID 图纸转化为结构化的 Neo4j 图谱。为了实现这一目标，我们需要一个能够承载复杂物理语义（如区分管程/壳程、气相/液相）的绘图前端。

🛠️ 为什么选择 X6？
X6 强大的定制能力和图编辑体验完美契合了我们的需求。在这个项目中，我们深度使用了 X6 的以下特性：

• ER 图与流程图的结合：不仅仅是画线，更是构建拓扑关系。
• Manhattan 路由：实现了管线的自动正交和智能避让。
• Port 深度定制：自定义了连接桩的吸附逻辑和校验规则。

项目已开源，希望能给同样在做工业可视化、低代码编辑器或知识图谱构建的朋友们一些参考。

🔗 GitHub 仓库: https://github.com/ssnchenfeng-ai/chemical-graph-editor

🙏 致谢
非常感谢 X6 团队提供的优秀文档和图形引擎，让像我这样的化工从业者也能通过 AI 辅助，快速构建出专业级的工业软件！

✨ 成果演示

[ssnchenfeng-ai]

[GaoFuhong]

太强了！

[ssnchenfeng-ai]

谢谢鼓励🙏

[hustcc]

@ssnchenfeng-ai 升级一个 v3 版本吧~ 性能更优，架构更简单。

[ssnchenfeng-ai]

感谢大佬关注！🙏

确实关注到了 X6 v3 版本的发布。

不过正如我在帖子里提到的。作为一个 0 代码基础的化工工程师，我是 用AI写的代码，由于目前大模型训练数据中关于 X6 v1/v2 的语料和案例比较丰富，AI 写起 v2 的代码来得心应手，能帮我快速验证工业场景的 idea。

目前的 v2 版本已经能很好地满足我们 Graph-RAG 数据构建的需求（如复杂的端口语义、正交路由等）。

当然，随着 v3 文档和社区案例的丰富，我相信 AI 也能学会 v3 的写法。如果有社区小伙伴对Graph-RAG感兴趣，也非常欢迎提 PR 帮忙迁移到 v3 版本！将不胜感激。

[ssnchenfeng-ai]

新增图元设计器

[ssnchenfeng-ai]

新增支持多页图纸及页间跳转

[Yeti-xxx]

牛蛙牛蛙