实战教程：用 LangChain.dart 构建 Flutter AI 聊天应用（附完整源码）

实战教程用 LangChain.dart 构建 Flutter AI 聊天应用附完整源码【免费下载链接】langchain_dartBuild LLM-powered Dart/Flutter applications.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/la/langchain_dart想在自己的 Flutter 应用里接入大模型LLM能力LangChain.dart 正是为此而生的 Dart 生态开源框架它让你能用 Dart 原生语法轻松构建 LLM 驱动的 Dart/Flutter 应用无需接触复杂的 API 细节。本文将通过项目自带的 hello_world_flutter 示例带你从零跑通一个支持 OpenAI、Gemini、Mistral 与本地 Ollama 的 Flutter AI 聊天应用并附上完整源码解析。LangChain.dart 是什么为什么适合 Flutter 开发者LangChain.dart 是流行 LangChain 框架的非官方 Dart 移植版为 Dart/Flutter 生态补齐了「LLM 应用开发」这块拼图。它提供了一组开箱即用的组件模型 I/O、提示词模板、输出解析器、检索、Agent 等并提供标准接口把这些组件串联成更复杂的应用例如聊天机器人、RAG 问答、摘要、翻译等。它的核心设计是模块化你只需要引入用到的包即可。例如做 AI 聊天应用通常只需langchain加上对应模型提供商的集成包如langchain_openai、langchain_google、langchain_mistralai、langchain_ollama这些包在项目的 packages/ 目录下都有完整实现与测试。示例项目一览一个支持多模型切换的聊天应用仓库中的 examples/hello_world_flutter/ 是一个完整的 Flutter 示例应用演示了如何调用远程和本地多种 LLM。界面支持一键切换 ProviderGoogleAI / Mistral / OpenAI / Ollama填写 API Key、Base URL 与模型名输入问题后流式输出回答以 Markdown 渲染快速上手3 步跑通 Flutter AI 聊天应用第一步获取源码。克隆项目仓库git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/la/langchain_dart第二步进入示例目录并安装依赖。该示例的依赖声明在 examples/hello_world_flutter/pubspec.yaml 中已包含langchain、langchain_google、langchain_mistralai、langchain_ollama、langchain_openai等核心包cd langchain_dart/examples/hello_world_flutter flutter pub get第三步启动应用。在模拟器或真机上运行flutter run使用远程模型OpenAI、Gemini、Mistral需要准备对应 API Key使用本地模型需要先安装并启动 Ollama并下载好模型如 llama3.2。核心代码解析一条链搞定 AI 聊天这个示例最值得学习的地方是用 LangChain 表达式语言LCEL把「提示词模板 → 聊天模型 → 输出解析器」串成一条可流式调用的链。关键逻辑在 home_screen_cubit.dart 中chain Runnable.getMapFromInputString(query) .pipe( ChatPromptTemplate.fromTemplates(const [ (ChatMessageType.system, You are a helpful assistant. Reply using Markdown.), (ChatMessageType.human, {query}), ]), ) .pipe(chatModel) .pipe(const StringOutputParser());而chatModel由 providers.dart 中定义的 Provider 枚举驱动通过 Dart 3 的 switch 表达式按需创建对应模型实例例如ChatGoogleGenerativeAIGeminiChatOpenAIGPT-4oChatMistralAIChatOllama本地模型无需 API Key发送请求时只需监听链的流final stream chain!.stream(state.query); await for (final result in stream) { emit(state.copyWith(response: state.response result)); }这样用户就能看到逐字流式输出的效果体验接近 ChatGPT 原生应用。界面层使用 flutter_bloc 管理状态用flutter_markdown渲染回复代码分层清晰非常适合作为 Flutter LLM 项目的工程模板。进阶玩法给你的聊天应用加上 RAG 检索增强如果想让 AI 回答基于你自己的资料比如产品文档、维基百科数据可以给应用加上 RAG检索增强生成能力。仓库中的 examples/wikivoyage_eu/ 就是一个完全本地运行的 RAG 示例用CsvLoader加载欧洲城市数据 → 用嵌入模型生成向量 → 存入 ObjectBox 向量数据库 → 查询时检索最相似的文档喂给 LLM。RAG 的通用流程是加载文档document loaders→ 切分text splitters→ 向量化embeddings→ 存储vector stores→ 检索retrievers→ 生成回答。相关组件源码都可以在 packages/langchain/lib/src/ 与 packages/langchain_core/lib/src/ 中找到例如CsvLoader、RecursiveCharacterTextSplitter、MemoryVectorStore等。总结通过本文的实战演练你应该已经掌握LangChain.dart 的基本概念与模块化包结构如何用 LCEL 把提示词、模型、解析器串成可流式调用的链在 Flutter 中接入 OpenAI、Gemini、Mistral、Ollama 的完整套路如何用 RAG 为自己的聊天应用接入专属知识库。无论是做一个简单的 AI 聊天应用还是构建复杂的 RAG 问答系统LangChain.dart 都能让 Dart/Flutter 开发者用熟悉的方式快速实现。快去克隆源码动手试试吧【免费下载链接】langchain_dartBuild LLM-powered Dart/Flutter applications.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/la/langchain_dart创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考