Flutter人工智能处理插件conva_ai_core的使用
Flutter人工智能处理插件conva_ai_core的使用
CONVA.ai from Slang Labs 是世界上第一个作为服务的Copilot平台,允许开发者以最少的努力在他们的应用程序中轻松添加增强的人工智能体验(AUX)。
初始化
ConvaAI.init(id: "<AssistantID>", key: "<APIKey>", version: "<Version>");
调试响应
CONVA AI 使用生成式人工智能来给出你的查询的答案。为了让你理解答案背后的推理,我们还为你提供了人工智能的推理过程。
非流式能力完成调用
try {
Response completion =
await ConvaAI.invokeCapability(input: "<input_query>");
print(completion);
} catch (error) {
print(error);
}
流式能力完成调用
Stream<Response> completionStream =
ConvaAI.invokeCapabilityStream(
input: "<input_query>",
);
completionStream.listen(
(event) {
print(event);
},
onError: (error) {
print(error);
},
);
使用能力名称
能力名称提供了一种直接调用特定功能的方法,而无需从能力组中选择它们。对于有针对性和高效的执行,开发人员可以直接使用其唯一名称调用功能。这在事先知道所需功能时非常理想。
非流式能力名称完成调用
try {
Response completion =
await ConvaAI.invokeCapabilityWithName(input: "<input_query>", capability: "<your_capability_name>");
print(completion);
} catch (error) {
print(error);
}
流式能力名称完成调用
Stream<Response> completionStream =
ConvaAI.invokeCapabilityStream(
input: "<input_query>",
capability: "<your_capability_name>"
);
completionStream.listen(
(event) {
print(event);
},
onError: (error) {
print(error);
},
);
使用能力组
能力组用于控制助手将具有哪些能力。
非流式能力组完成调用
try {
Response completion =
await ConvaAI.invokeCapability(input: "<input_query>", capabilityGroup: "<your_capability_group>");
print(completion);
} catch (error) {
print(error);
}
流式能力组完成调用
Stream<Response> completionStream =
ConvaAI.invokeCapabilityStream(
input: "<input_query>",
capabilityGroup: "<CAPABILITY_GROUP_NAME>"
);
completionStream.listen(
(event) {
print(event);
},
onError: (error) {
print(error);
},
);
完整示例Demo
以下是一个完整的示例代码,展示了如何使用 conva_ai_core
插件:
import 'package:flutter/material.dart';
import 'dart:async';
import 'package:conva_ai_core/conva_ai_core.dart';
void main() {
runApp(const MyApp());
}
class MyApp extends StatefulWidget {
const MyApp({super.key});
[@override](/user/override)
State<MyApp> createState() => _MyAppState();
}
class _MyAppState extends State<MyApp> {
String _initStatus = 'Initialization Unknown';
[@override](/user/override)
void initState() {
super.initState();
initPlatformState();
}
// 平台消息是异步的,所以我们通过异步方法进行初始化。
Future<void> initPlatformState() async {
String success = "unknown";
// 如果小部件在异步平台消息飞行时从树中移除,我们需要丢弃回复而不是调用setState来更新我们的非存在的外观。
if (!mounted) return;
setState(() {
_initStatus = success;
});
ConvaAI.init(id: "<AssistantID>", key: "<APIKey>", version: "<Version>");
// 调用能力API
try {
Response completion =
await ConvaAI.invokeCapability(input: "Hello World");
setState(() {
_initStatus = completion.toString();
});
} catch (error) {
setState(() {
_initStatus = 'Error: ${error.toString()}';
});
}
// 取消注释此行以调用带名称的能力API
// try {
// Response completion =
// await ConvaAI.invokeCapabilityWithName(input: "<input_query>", capability: "<your_capability_name>");
// setState(() {
// _initStatus = completion.toString();
// });
// } catch (error) {
// setState(() {
// _initStatus = 'Error: ${error.toString()}';
// });
// }
// 取消注释此行以调用带流式的能力API
// ConvaAI.invokeCapabilityStream(
// input: "<input_query>",
// ).listen((response) {
// setState(() {
// _initStatus = response.toString();
// });
// }, onError: (error) {
// setState(() {
// _initStatus = 'Error: ${error.toString()}';
// });
// });
// 取消注释此行以调用带名称流式的能力API
// ConvaAI.invokeCapabilityWithNameStream(
// input: "<input_query>",
// capability: "<your_capability_name>"
// ).listen((response) {
// setState(() {
// _initStatus = response.toString();
// });
// }, onError: (error) {
// setState(() {
// _initStatus = 'Error: ${error.toString()}';
// });
// });
}
[@override](/user/override)
Widget build(BuildContext context) {
return MaterialApp(
home: Scaffold(
appBar: AppBar(
title: const Text('插件示例应用'),
),
body: Center(
child: Text('$_initStatus\n'),
),
),
);
}
}
更多关于Flutter人工智能处理插件conva_ai_core的使用的实战教程也可以访问 https://www.itying.com/category-92-b0.html
更多关于Flutter人工智能处理插件conva_ai_core的使用的实战系列教程也可以访问 https://www.itying.com/category-92-b0.html
conva_ai_core
是一个 Flutter 插件,用于集成人工智能处理功能到 Flutter 应用程序中。它可能提供了诸如自然语言处理、图像识别、语音识别等功能,具体取决于插件的实现。以下是如何在 Flutter 项目中使用 conva_ai_core
插件的基本步骤:
1. 添加依赖
首先,你需要在 pubspec.yaml
文件中添加 conva_ai_core
插件的依赖。
dependencies:
flutter:
sdk: flutter
conva_ai_core: ^1.0.0 # 请根据实际情况替换版本号
然后运行 flutter pub get
来获取依赖。
2. 导入插件
在你的 Dart 文件中导入 conva_ai_core
插件:
import 'package:conva_ai_core/conva_ai_core.dart';
3. 初始化插件
在使用插件之前,通常需要对其进行初始化。初始化可能包括设置 API 密钥、配置模型等。
void main() async {
WidgetsFlutterBinding.ensureInitialized();
// 初始化 conva_ai_core
await ConvaAICore.initialize(
apiKey: 'YOUR_API_KEY', // 替换为你的 API 密钥
// 其他配置参数
);
runApp(MyApp());
}
4. 使用插件功能
根据 conva_ai_core
提供的功能,你可以调用相应的方法来处理数据。以下是一些可能的功能示例:
自然语言处理 (NLP)
void analyzeText() async {
String text = "Hello, how are you?";
var result = await ConvaAICore.analyzeText(text);
print(result);
}
图像识别
void analyzeImage() async {
String imagePath = "path/to/image.jpg";
var result = await ConvaAICore.analyzeImage(imagePath);
print(result);
}
语音识别
void analyzeSpeech() async {
String audioPath = "path/to/audio.wav";
var result = await ConvaAICore.analyzeSpeech(audioPath);
print(result);
}
5. 处理结果
根据插件的实现,处理结果可能是一个 Map
、String
或其他数据类型。你需要根据插件的文档来处理和展示这些结果。
void analyzeText() async {
String text = "Hello, how are you?";
var result = await ConvaAICore.analyzeText(text);
// 假设 result 是一个 Map
if (result['sentiment'] == 'positive') {
print("The text is positive!");
} else {
print("The text is not positive.");
}
}
6. 错误处理
在使用插件时,可能会遇到一些错误,例如网络问题、API 密钥无效等。确保你处理了这些错误。
void analyzeText() async {
try {
String text = "Hello, how are you?";
var result = await ConvaAICore.analyzeText(text);
print(result);
} catch (e) {
print("An error occurred: $e");
}
}
7. 释放资源
在某些情况下,你可能需要在应用退出时释放插件占用的资源。
[@override](/user/override)
void dispose() {
ConvaAICore.dispose();
super.dispose();
}