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前言

随着 AI 浪潮的席卷，在 OpenHarmony 应用中集成大语言模型（LLM）已成为行业刚需。然而，直接调用 API 往往面临对话链路管理难、Prompt 注入复杂、多组件协同难的问题。

langchain 软件包是全球著名的 LangChain 框架在 Dart 语言中的正统实现。它通过抽象出“链（Chains）”、“提示词模板（Prompts）”和“记忆（Memory）”等核心概念，让鸿蒙开发者能以工程化的方式构建复杂的 AI 应用。值得一提的是，由于其出色的抽象层设计，我们可以极简地接入如 DeepSeek 等国产高性能大模型。

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一、AI 应用开发标准化模型

langchain 构建了一个灵活的 AI 工作流管道。

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二、核心 API 实战

2.1 构建简单的对话链

import 'package:langchain/langchain.dart';
import 'package:langchain_openai/langchain_openai.dart';

void startAiChat() async {
  // 1. 初始化模型 (适配 DeepSeek)
  final llm = ChatOpenAI(
    apiKey: 'your-deepseek-api-key',
    baseUrl: 'https://api.deepseek.com',
    defaultOptions: const ChatOpenAIOptions(model: 'deepseek-chat'),
  );

  // 2. 定义提示词模板
  final prompt = PromptTemplate.fromTemplate('你是一个鸿蒙应用助手，请解释：{topic}');

  // 3. 组合成链并调用
  final chain = prompt.pipe(llm).pipe(const StringOutputParser());
  
  final res = await chain.invoke({'topic': '分布式软总线'});
  print('AI 回复: $res');
}

2.2 使用记忆组件 (ConversationBufferMemory)

final memory = ConversationBufferMemory();
// 💡 之后所有的对话都会自动带上历史上下文

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三、常见应用场景

3.1 鸿蒙原生“智能导购”助理

利用 langchain 的 Agent 能力，让 AI 不仅能聊天，还能根据用户需求自动调用鸿蒙端的查询接口（如查询优惠券、查门店地址），实现从“问答”到“执行”的业务闭环。

3.2 鸿蒙本地私人知识库（RAG）

结合 langchain_pinecone 或本地向量数据库，将鸿蒙文档或企业私有数据向量化。用户提问时，langchain 自动检索相关片段并喂给 AI，构建出一个完全符合鸿蒙业务语境的专业问答系统。

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四、OpenHarmony 平台适配

4.1 适配鸿蒙的流式输出（Streaming）

💡 技巧：AI 回复通常较慢。利用 langchain 提供的流式（Stream）接口，将 AI 吐出的字符实时映射到鸿蒙页面的 ListView 或 Text 组件上。这种“逐字呈现”的效果不仅减小了用户的等待焦虑，也完美适配了鸿蒙系统对长时间单次网络请求连接的能效优化建议。

4.2 本地 LLM 的尝试

在高性能的鸿蒙真机上。如果未来鸿蒙系统内置了本地轻量化模型接口，langchain 的 BaseLLM 抽象类允许开发者极简地封装一个 OhosNativeLLM 适配器。这意味着你原本基于云端 AI 编写的所有 Chain 逻辑，无需大幅修改即可无缝迁移到鸿蒙本地 AI 调用上，实现了架构的平滑过渡。

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五、完整实战示例：鸿蒙工程 AI 审计员

本示例展示如何利用 LangChain 构建一个自动根据报错日志给出改进建议的工具。

import 'package:langchain/langchain.dart';
import 'package:langchain_openai/langchain_openai.dart';

class OhosAiAuditor {
  /// 💡 调用 DeepSeek 为鸿蒙开发者提供异常审计
  Future<void> auditError(String errorLog) async {
    print('🤖 正在唤醒鸿蒙 AI 审计中枢...');
    
    final llm = ChatOpenAI(
      apiKey: 'your-deepseek-key',
      baseUrl: 'https://api.deepseek.com',
      defaultOptions: const ChatOpenAIOptions(model: 'deepseek-chat'),
    );

    final prompt = PromptTemplate.fromTemplate('''
      作为一名 OpenHarmony 架构专家，请分析以下报错日志并给出中文修复建议：
      日志内容: {log}
    ''');
    
    final chain = prompt.pipe(llm).pipe(const StringOutputParser());
    final response = await chain.invoke({'log': errorLog});
    
    print('--- 鸿蒙 AI 诊断报告 ---');
    print(response);
  }
}

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六、总结

langchain 软件包是 OpenHarmony 开发者在 AI 时代的“瑞士军刀”。它不再让你停留在单纯的 API 搬运工层面，而是提供了构建复杂智能体（Agents）的工程化标准。在鸿蒙全场景智慧化、万物智联的宏伟蓝图中，掌握 LangChain 的原子化组装技术，是你能够将大模型能量注入鸿蒙原生应用、打造差异化竞争优势的核心筹码。

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📅 下期预告：LangChain 全场景深度实战

LangChain 的能力远不止于文字对话。在后续的专题文章中，我们将继续深入探索：

• 多模态融合：让鸿蒙应用具备“看图说话”的能力（文生图、图像解析）。
• 创意爆发：集成大模型实现全自动的“鸿蒙宣传视频”生成。
• 智能体代理（Agents）：让 AI 自动学习如何操作鸿蒙系统的私有 API。

敬请期待！