Orientação gerada a partir de informações públicas. Apenas para referência.
O Flutter AI Toolkit é um widget de chat inteligente e versátil projetado para aplicativos Flutter em plataformas móveis, desktop e web. Permite a integração fluida de recursos de IA generativa com suporte para entrada de texto, imagem e voz. Criado para desenvolvedores que desejam aprimorar a interação do usuário com interfaces conversacionais inteligentes, o toolkit simplifica a incorporação de capacidades avançadas de IA nos aplicativos sem configurações extensas. Utiliza modelos linguísticos modernos (LLMs) e oferece respostas em tempo real, tornando-o ideal para chatbots, assistentes virtuais e ferramentas interativas de conteúdo. O pacote é mantido pela Flutter Labs e hospedado no GitHub para transparência e contribuições da comunidade.
Casos de uso
Suporte ao cliente com inteligência artificial
Aplicativos de aprendizagem interativa
assistentes virtuais com suporte a voz
Ferramentas de geração de conteúdo
Chat colaborativo em tempo real
Principais recursos
Suporte de entrada de texto, imagem e voz
Compatibilidade multiplataforma
Respostas de IA em tempo real
Integração fácil com o Flutter
Componentes de interface do usuário embutidos para interface de chat
Indicado para
Desenvolvedores construindo recursos de chat de IA
Criadores de aplicativos educacionais
equipes de aplicativos de atendimento ao cliente
Construtores de ferramentas de produtividade
Startups de aplicativos web e móveis
Considerações
Requer integração com serviço de IA backend
Pode ser necessário personalizar para LLMs específicos
O desempenho depende da velocidade da rede
Funcionalidade offline limitada
Dependente da disponibilidade da API externa
README original
Snapshot do README original do repositório-fonte vinculado. Consulte o repositório para o conteúdo mais recente.
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.