DartAI大前端算法
Flutter 使用 vertex_ai 接入 Google Vertex AI 的鸿蒙适配指南
介绍如何在鸿蒙系统（OpenHarmony）的 Flutter 项目中集成 vertex_ai 三方库，以接入 Google Vertex AI 服务。内容涵盖环境配置、核心 API 调用（生成式对话、文本嵌入、向量检索）、安全鉴权及网络延迟处理。通过示例代码展示了如何初始化客户端、发起文本生成请求以及实现流式输出，帮助开发者利用云端算力增强端侧 AI 能力。
介绍如何在鸿蒙系统（OpenHarmony）的 Flutter 项目中集成 vertex_ai 三方库，以接入 Google Vertex AI 服务。内容涵盖环境配置、核心 API 调用（生成式对话、文本嵌入、向量检索）、安全鉴权及网络延迟处理。通过示例代码展示了如何初始化客户端、发起文本生成请求以及实现流式输出，帮助开发者利用云端算力增强端侧 AI 能力。
在鸿蒙（OpenHarmony）系统开发 AI 辅助、智慧化物流、智能客服或复杂的向量语义搜索（Matching Engine）应用时，如何通过一套 Dart 代码连接到全球领先的 Google Vertex AI 服务器？vertex_ai 为开发者提供了一套基于云端 API 的智能交互封装方案。本文将深入实战其在鸿蒙 AI 应用中的核心用法。
什么是 Vertex AI Dart Client？它不仅是一个 LLM 请求库，而是一个全功能的 AI 业务平台客户端。它支持生成式文本（PaLM/Gemini 系列）、聊天对话（Chat Models）及文本嵌入（Embeddings）。更支持谷歌云特有的'匹配引擎（Matching Engine）'，用于构建数亿级向量条目的毫秒级检索。在 Flutter for OpenHarmony 的实际开发中，利用该库可以让鸿蒙应用在'端侧 AI'之外，获得近乎无限的云端智能算力。
vertex_ai 实现了从鸿蒙宿主机到云端 AI 算力集群的透明映射。
graph TD A["鸿蒙 UI (提问 / 向量查询)"] --> B["vertex_ai (通讯核心)"]
B -- "检测 GCP Auth 凭证" --> C["Google Vertex AI API"]
C -- "推断引擎 (Gemini / PaLM)" --> D["文本/图像/代码生成响应"]
C -- "Matching Engine (Scann)" --> E["高维向量索引查询结果"]
D & E -- "Stream / Future" --> B
B -- "映射为 Dart Model" --> F["鸿蒙 AI 交互界面"]
F --> G["灵活的鸿蒙智能交互感"]
http 库驱动）。在鸿蒙系统（手机、平板、桌面版）的运行环境下表现稳定。在鸿蒙项目的 pubspec.yaml 中添加依赖：
dependencies:
vertex_ai: ^0.2.0+1
| 类别/功能 | 功能描述 | 鸿蒙端用法建议 |
|---|---|---|
VertexAI | 平台主入口 | 配置项目 ID（Project ID）与地域（Location） |
GenerativeModel | 文本/生成模型 | 用于执行针对业务的文本创作 |
EmbeddingsModel | 向量化模型 | 用于将本地文档转化为高维向量 |
IndexEndpoint | 匹配引擎端点 | 触发云端向量检索请求 |
import 'package:vertex_ai/vertex_ai.dart';
Future<void> driveAiBrain() async {
// 1. 初始化 Vertex AI 客户端
final vertexAI = VertexAI(
project: 'your-project-id',
location: 'us-central1', // 也可选亚洲等近距离节点
);
// 2. 实例化 Gemini 模型
final model = vertexAI.generativeModel(model: 'gemini-pro');
// 3. 发起基于业务场景的请求
final response = await model.generateContent([
Content.text('请设计一套高性能的缓存淘汰算法方案。'),
]);
if (response.text != null) {
print("来自云端 AI 的建议：${response.text}");
// 逻辑：在 UI 层面渐进式展示内容
}
}
当用户在相册中搜索特定图片时，应用通过 vertex_ai 的匹配引擎服务，在云端索引库中执行毫秒级以图搜图或以文搜图。利用云端的 GPU 算力弥补端侧 NPU 在超大数据集下的性能瓶颈。
在设备组网下，通过该库的文本嵌入（Embeddings）能力，将多个 IoT 设备的上报日志向量化并存入云端。辅助管理者在海量日志中通过语义理解快速定位异常成因，实现智能诊断。
由于 GCP 全球分布不一，在鸿蒙系统上运行需注意延迟问题。
location（如 asia-northeast1）。建议在代码中设置合理的 timeout，并在 UI 层增加加载动画，增强用户等待预期。谷歌云通常需要 JSON 格式的 Service Account 凭证。
Secure Storage 进行加密存储，或者通过后端的 Token 交换中心动态获取短期 Access Token。库底层支持 header 注入，保持在端侧鉴权链路的安全闭环。// 在组件中集成 AI 对话流
class AiChatWidget extends StatelessWidget {
@override
Widget build(BuildContext context) {
// 利用 Stream 模式在 UI 层面展示 AI 的打字机式输出
return StreamBuilder(
stream: generativeModel.generateContentStream([Content.text(prompt)]),
builder: (context, snapshot) {
return SelectableText(snapshot.data?.text ?? "准备接收云端智慧...");
},
);
}
}
vertex_ai 为鸿蒙应用接入大模型时代提供了成熟、工业级的云端直连方案。它通过对 AI 全方位能力的高度抽象，让原本复杂的云端计算变得透明而平滑。在打造具备无限扩展能力的鸿蒙应用研发征程上，它是构筑云端 AI 业务逻辑的连接基石。
知识点回顾：
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