Aus öffentlichen Paketdaten erstellte Orientierung.
Der Flutter AI Toolkit ist ein vielseitiges, künstliche Intelligenz-basiertes Chat-Widget, das für Flutter-Anwendungen auf mobilen, Desktop- und Web-Plattformen entwickelt wurde. Er ermöglicht eine nahtlose Integration von generativen KI-Funktionen mit Unterstützung für Text-, Bild- und Spracheingabe. Für Entwickler, die die Benutzerinteraktion durch intelligente Gesprächsinterfaces verbessern möchten, vereinfacht das Toolkit die Einbindung fortschrittlicher KI-Fähigkeiten in Apps ohne umfangreiche Konfiguration. Er nutzt moderne LLMs und bietet Echtzeit-Antworten, was ihn ideal für Chatbots, virtuelle Assistenten und interaktive Inhalts-Tools macht. Das Paket wird von Flutter Labs gepflegt und auf GitHub gehostet, um Transparenz und Community-Beiträge zu fördern.
Anwendungsfälle
KI-gestützter Kundensupport
Interaktive Lern-Apps
sprachgesteuerte virtuelle Assistenten
Inhaltsgenerierungswerkzeuge
Echtzeit-Kooperations-Chat
Hauptmerkmale
Text-, Bild- und Spracheingabe-Unterstützung
Plattformübergreifende Kompatibilität
Echtzeit-AI-Antworten
Einfache Integration mit Flutter
Eingebaute UI-Komponenten für Chat-Schnittstelle
Geeignet für
Entwickler, die AI-Chatsysteme erstellen
Ersteller von Bildungs-Apps
Anwendungsteams für Kundenservice
Produktivitäts-Tool-Bauer
Web- und Mobile-App-Startups
Hinweise
Erfordert Integration von Backend-KI-Diensten
Kann Anpassungen für spezifische LLMs erfordern
Die Leistung hängt von der Netzgeschwindigkeit ab
Eingeschränkte Offline-Funktionalität
Abhängig von der Verfügbarkeit der externen API
Original-README
Originaler README-Schnappschuss aus dem verknüpften Quell-Repository. Aktuelle Inhalte finden Sie im Repository.
The AI Toolkit is a set of AI chat-related widgets to make it easy to add an AI
chat window to your Flutter app. The AI Toolkit is organized around an abstract
LLM provider API that makes it easy to swap out the LLM provider that you'd like
your chat provider to use. Out of the box, it comes with support for one LLM
provider integration: Firebase AI.
Key features
Multi-turn chat:
Maintains context across multiple interactions.
Streaming responses:
Displays AI responses in real-time as they're generated.
Rich text display:
Supports formatted text in chat messages.
Voice input:
Allows users to input prompts using speech.
Multimedia attachments:
Enables sending and receiving various media types.
Custom styling:
Offers extensive customization to match your app's design.
Chat serialization/deserialization:
Store and retrieve conversations between app sessions.
Pluggable LLM support:
Implement a simple interface to plug in your own LLM.
Cross-platform support:
Compatible with the Android, iOS, web, and macOS platforms.
Getting started
Installation
Add the following dependencies to your pubspec.yaml file:
The FirebaseAI class comes from the firebase_ai package. The AI Toolkit
provides the FirebaseProvider class to expose Firebase AI to the
LlmChatView. Note that you provide a model name that corresponds to one of
the available model names.
Microphone access:
To enable voice input for users, update configs according to the
permission and setup instructions for package:record.
File selection:
To enable users to select and attach files,
follow the usage instructions for package:file_selector.
Image selection:
To enable users to take or select a picture from their device, refer to
the installation instructions for package:image_picker.
Samples
To run the example apps in the example/lib directory, first replace the
example/lib/firebase_options.dart file by running flutterfire config (you
may need to manually delete this file first). The provided
firebase_options.dart file is a placeholder for configuration needed by the
examples.
Breaking changes and migration
The v0.9.8 release contained breaking changes. If you have code that uses
a version prior to that, please see the migration notes.
Feedback
As you use this package, please log issues and feature requests as well as
submit any code you'd like to contribute. We want your feedback and
contributions to ensure that the AI Toolkit is as robust and useful as it can be
for your real-world apps.