Vue3 + TypeScript 本地 AI 助手 - 集成大模型 API、文档总结、翻译完整实现

欢迎加入开源鸿蒙PC社区：
https://harmonypc.csdn.net/

项目 Git 仓库：
https://atomgit.com/liboqian/harmonyOs_ai

基于 Vue3 Composition API + TypeScript 构建的本地 AI 助手桌面端应用，支持 OpenAI、Claude、DeepSeek、通义千问、Ollama 等多种 AI 服务，提供文档总结、智能翻译、文本改写、概念解释等核心功能，支持流式输出和历史对话管理。
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一、项目背景

随着大语言模型（LLM）技术的快速发展，AI 助手已经成为提升工作效率的重要工具。然而，大多数 AI 服务需要通过网页访问，缺乏统一的本地管理界面。

1.1 业务痛点

  • 多个 AI 服务需要频繁切换网页，效率低下
  • 对话历史分散在各个平台，无法统一管理
  • 常用任务（总结、翻译等）需要反复编写提示词
  • API 调用缺乏统计和管理，难以控制成本
  • 离线场景下无法使用 AI 能力

1.2 解决方案

构建一个统一的本地 AI 助手桌面端应用，具备以下特点：

  • 多服务支持：OpenAI、Claude、DeepSeek、通义千问、Ollama 本地部署
  • 任务模板：文档总结、智能翻译、文本改写、概念解释、问答助手
  • 流式输出：实时显示 AI 回复内容，无需等待完整响应
  • 历史管理：多轮对话管理，随时回溯历史对话
  • 数据统计：对话数量、消息统计、使用趋势
  • 隐私安全：本地存储，API Key 安全保存

1.3 效果预览

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二、技术栈

2.1 核心技术

技术 版本 说明
Vue3 ^3.4.0 前端框架，使用 Composition API
TypeScript ^5.3.0 类型安全的 JavaScript 超集
Vue Router ^4.6.4 Vue 官方路由管理
Vite ^5.0.0 极速构建工具
HarmonyOS API 11+ 鸿蒙操作系统
Fetch API 原生 调用 AI 服务 API

2.2 支持的 AI 服务

服务 默认模型 默认地址 说明
OpenAI gpt-4o-mini api.openai.com/v1 全球最流行的 AI 服务
Claude claude-3-5-sonnet api.anthropic.com Anthropic 的 Claude 系列
DeepSeek deepseek-chat api.deepseek.com/v1 国产开源大模型
通义千问 qwen-turbo dashscope.aliyuncs.com 阿里云通义系列
Ollama llama3 localhost:11434/v1 本地部署，无需网络

2.3 项目配置

{
  "name": "local-ai-assistant",
  "version": "1.0.0",
  "description": "本地AI助手 - 集成大模型API,文档总结、翻译",
  "type": "module",
  "scripts": {
    "dev": "vite",
    "build": "vite build",
    "preview": "vite preview"
  }
}

三、项目架构

3.1 目录结构

vue-app/
├── src/
│   ├── types/
│   │   └── ai.ts                    # 类型定义
│   ├── services/
│   │   └── AIService.ts             # 业务逻辑层
│   ├── components/
│   │   └── AIPanel.vue              # 主组件
│   ├── views/
│   │   └── AIView.vue               # 视图组件
│   ├── router/
│   │   └── index.ts                 # 路由配置
│   ├── styles/
│   │   └── global.css               # 全局样式
│   ├── App.vue                      # 根组件
│   └── main.ts                      # 入口文件
├── index.html                       # HTML 模板
├── package.json                     # 项目配置
├── vite.config.ts                   # Vite 配置
└── tsconfig.json                    # TypeScript 配置

3.2 架构分层

┌─────────────────────────────────────────────┐
│                  View 层                     │
│                AIView.vue                    │
├─────────────────────────────────────────────┤
│                Component 层                  │
│               AIPanel.vue                   │
│  ┌──────────┬──────────┬────────┬────────┐  │
│  │ 对话管理 │ 任务模板 │ 消息展示│ 设置面板│  │
│  └──────────┴──────────┴────────┴────────┘  │
├─────────────────────────────────────────────┤
│                Service 层                    │
│              AIService.ts                   │
│  ┌──────────┬──────────┬────────┬────────┐  │
│  │ 配置管理 │ 对话管理 │ API调用 │ 统计管理│  │
│  └──────────┴──────────┴────────┴────────┘  │
├─────────────────────────────────────────────┤
│                Type 层                       │
│                 ai.ts                       │
│  AIConfig | Conversation | ChatMessage      │
├─────────────────────────────────────────────┤
│              数据存储层                       │
│              localStorage                   │
└─────────────────────────────────────────────┘

四、TypeScript 类型定义

4.1 枚举类型

// AI 服务类型
export type AIServiceType = 
  | 'openai'     // OpenAI GPT
  | 'claude'     // Anthropic Claude
  | 'deepseek'   // DeepSeek
  | 'qwen'       // 通义千问
  | 'ollama'     // 本地部署

// 任务类型
export type TaskType = 
  | 'summary'    // 文档总结
  | 'translate'  // 智能翻译
  | 'rewrite'    // 文本改写
  | 'explain'    // 概念解释
  | 'qa'         // 问答助手
  | 'custom'     // 自由对话

// 消息角色
export type MessageRole = 'user' | 'assistant' | 'system'

4.2 核心接口

// AI 配置接口
export interface AIConfig {
  serviceType: AIServiceType  // 服务类型
  apiKey: string              // API Key
  baseUrl: string             // API 地址
  model: string               // 模型名称
  maxTokens: number           // 最大 Token 数
  temperature: number         // 温度参数 (0-1)
}

// 聊天消息接口
export interface ChatMessage {
  id: string            // 唯一标识
  role: MessageRole     // 消息角色
  content: string       // 消息内容
  timestamp: number     // 发送时间
  model?: string        // 使用的模型
}

// 对话接口
export interface Conversation {
  id: string                    // 唯一标识
  title: string                 // 对话标题
  messages: ChatMessage[]       // 消息列表
  createdAt: number             // 创建时间
  updatedAt: number             // 更新时间
  messageCount: number          // 消息数量
}

// 任务模板接口
export interface TaskTemplate {
  id: string                // 唯一标识
  name: string              // 任务名称
  type: TaskType            // 任务类型
  icon: string              // 图标
  description: string       // 描述
  systemPrompt: string      // 系统提示词
  userPromptTemplate: string // 用户提示词模板
  color: string             // 颜色
}

// 使用统计接口
export interface UsageStats {
  totalConversations: number    // 对话总数
  totalMessages: number         // 消息总数
  totalTokens: number           // Token 总数
  todayConversations: number    // 今日对话
  todayMessages: number         // 今日消息
  popularTask: string           // 常用任务
}

4.3 任务模板配置

export const TASK_TEMPLATES: TaskTemplate[] = [
  {
    id: 'summary',
    name: '文档总结',
    type: 'summary',
    icon: '📝',
    description: '快速提炼文档核心要点',
    systemPrompt: '你是一个专业的文档总结助手。请仔细阅读用户提供的文档内容，提炼出核心要点...',
    userPromptTemplate: '请对以下内容进行总结：\n\n{{content}}',
    color: '#3b82f6',
  },
  {
    id: 'translate',
    name: '智能翻译',
    type: 'translate',
    icon: '🌐',
    description: '支持多语言智能翻译',
    systemPrompt: '你是一个专业的翻译助手。请将用户提供的内容翻译为目标语言...',
    userPromptTemplate: '请将以下内容翻译为{{targetLang}}：\n\n{{content}}',
    color: '#10b981',
  },
  {
    id: 'rewrite',
    name: '文本改写',
    type: 'rewrite',
    icon: '✍️',
    description: '改写文本，使其更通顺专业',
    // ...
  },
  {
    id: 'explain',
    name: '概念解释',
    type: 'explain',
    icon: '💡',
    description: '用通俗易懂的方式解释概念',
    // ...
  },
  {
    id: 'qa',
    name: '问答助手',
    type: 'qa',
    icon: '❓',
    description: '解答各种问题',
    // ...
  },
  {
    id: 'custom',
    name: '自由对话',
    type: 'custom',
    icon: '💬',
    description: '自由发挥，无限制对话',
    // ...
  },
]

任务模板说明：

任务 图标 适用场景 提示词特点
文档总结 📝 长文总结、报告提炼 要求提炼3-5个要点
智能翻译 🌐 中英互译、多语言翻译 保持原意，自然流畅
文本改写 ✍️ 润色文章、改写风格 保留核心意思，优化表达
概念解释 💡 技术解释、知识科普 通俗易懂，避免术语
问答助手 ❓ 问题解答、知识查询 准确详细，有条理
自由对话 💬 创意写作、头脑风暴 无限制，自由发挥

五、服务层实现

5.1 服务类初始化

import { AIConfig, Conversation, ChatMessage, UsageStats } from '../types/ai'

const STORAGE_KEYS = {
  config: 'ai_config',
  conversations: 'ai_conversations',
  currentConversationId: 'ai_current_conversation',
  usage: 'ai_usage_stats',
}

class _AIService {
  private config: AIConfig | null = null
  private conversations: Conversation[] = []
  private currentConversationId: string | null = null

  constructor() {
    this.loadFromStorage()
    if (!this.config) {
      this.initDefaultConfig()
    }
  }

  private loadFromStorage(): void {
    try {
      const config = localStorage.getItem(STORAGE_KEYS.config)
      const conversations = localStorage.getItem(STORAGE_KEYS.conversations)
      const currentId = localStorage.getItem(STORAGE_KEYS.currentConversationId)
      if (config) this.config = JSON.parse(config)
      if (conversations) this.conversations = JSON.parse(conversations)
      if (currentId) this.currentConversationId = currentId
    } catch {
      this.config = null
      this.conversations = []
      this.currentConversationId = null
    }
  }

  private saveToStorage(): void {
    localStorage.setItem(STORAGE_KEYS.config, JSON.stringify(this.config))
    localStorage.setItem(STORAGE_KEYS.conversations, JSON.stringify(this.conversations))
    if (this.currentConversationId) {
      localStorage.setItem(STORAGE_KEYS.currentConversationId, this.currentConversationId)
    }
  }

  private initDefaultConfig(): void {
    this.config = {
      serviceType: 'ollama',        // 默认使用本地 Ollama
      apiKey: '',                   // 本地无需 API Key
      baseUrl: 'http://localhost:11434/v1',
      model: 'llama3',
      maxTokens: 2048,
      temperature: 0.7,
    }
    this.saveToStorage()
  }
}

5.2 API 调用（支持流式输出）

这是核心功能，支持流式响应和模拟降级：

async sendMessage(conversationId: string, content: string, onChunk?: (chunk: string) => void): Promise<string> {
  // 添加用户消息
  this.addMessage(conversationId, 'user', content)

  const conversation = this.conversations.find(c => c.id === conversationId)
  if (!conversation) throw new Error('Conversation not found')

  // 构建消息历史（最近10条）
  const messages = conversation.messages.slice(-10).map(m => ({
    role: m.role,
    content: m.content,
  }))

  if (!this.config) throw new Error('AI config not initialized')

  try {
    // 调用 AI API
    const response = await fetch(`${this.config.baseUrl}/chat/completions`, {
      method: 'POST',
      headers: {
        'Content-Type': 'application/json',
        'Authorization': `Bearer ${this.config.apiKey}`,
      },
      body: JSON.stringify({
        model: this.config.model,
        messages,
        max_tokens: this.config.maxTokens,
        temperature: this.config.temperature,
        stream: !!onChunk,  // 是否启用流式输出
      }),
    })

    if (!response.ok) {
      throw new Error(`API Error: ${response.status}`)
    }

    if (onChunk) {
      // 流式输出处理
      return await this.handleStreamResponse(response, onChunk, conversationId)
    } else {
      // 非流式输出
      const data = await response.json()
      const reply = data.choices?.[0]?.message?.content || '抱歉，未能生成回复。'
      this.addMessage(conversationId, 'assistant', reply)
      return reply
    }
  } catch (error) {
    // API 调用失败时，使用模拟回复
    console.warn('AI API call failed, using simulated response')
    const simulated = this.simulateResponse(content)
    this.addMessage(conversationId, 'assistant', simulated)
    return simulated
  }
}

5.3 流式响应处理

private async handleStreamResponse(response: Response, onChunk: (chunk: string) => void, conversationId: string): Promise<string> {
  const reader = response.body?.getReader()
  if (!reader) throw new Error('Failed to read stream')

  const decoder = new TextDecoder()
  let fullContent = ''

  try {
    while (true) {
      const { done, value } = await reader.read()
      if (done) break

      const chunk = decoder.decode(value, { stream: true })
      const lines = chunk.split('\n')

      for (const line of lines) {
        if (line.startsWith('data: ') && line !== 'data: [DONE]') {
          try {
            const json = JSON.parse(line.slice(6))
            const content = json.choices?.[0]?.delta?.content
            if (content) {
              fullContent += content
              onChunk(fullContent)  // 实时更新 UI
            }
          } catch { /* skip malformed JSON */ }
        }
      }
    }
  } finally {
    reader.releaseLock()
  }

  if (fullContent) {
    this.addMessage(conversationId, 'assistant', fullContent)
  }

  return fullContent
}

流式输出原理：

服务器 → data: {"choices":[{"delta":{"content":"你"}}]}
服务器 → data: {"choices":[{"delta":{"content":"好"}}]}
服务器 → data: {"choices":[{"delta":{"content":"，"}}]}
服务器 → data: {"choices":[{"delta":{"content":"我"}}]}
...
服务器 → data: [DONE]

5.4 模拟响应（降级方案）

private simulateResponse(userInput: string): string {
  const lowerInput = userInput.toLowerCase()
  if (lowerInput.includes('总结')) {
    return '这是一份文档的总结要点：\n\n1. **核心主题**：文章主要讨论了技术发展趋势及其对行业的影响。\n\n2. **关键发现**：研究表明，AI 技术在各个领域的应用正在加速...\n\n3. **建议行动**：建议企业尽早布局 AI 战略...\n\n4. **未来展望**：随着技术的不断成熟...'
  }
  if (lowerInput.includes('翻译')) {
    return 'Translation completed successfully.\n\nThe content has been translated while preserving the original meaning and tone.'
  }
  if (lowerInput.includes('解释')) {
    return '让我用通俗的方式来解释这个概念：\n\n你可以把它想象成是一个"智能助手"。就像你有一个非常聪明的朋友...\n\n**关键点**：\n- 它能够理解自然语言\n- 可以学习和适应不同的任务...'
  }
  return `感谢您的提问！\n\n关于您提到的内容，我的分析如下：\n\n这是一个非常有意义的话题...`
}

六、核心功能实现

6.1 对话管理

<template>
  <aside class="sidebar">
    <button class="btn btn-primary btn-block" @click="createNewChat">
      ➕ 新建对话
    </button>

    <div class="task-templates">
      <div class="section-title">快捷任务</div>
      <div v-for="task in taskTemplates" :key="task.id" class="task-item" @click="selectTask(task)">
        <span class="task-icon">{{ task.icon }}</span>
        <span class="task-name">{{ task.name }}</span>
      </div>
    </div>

    <div class="conversations">
      <div class="section-title">历史对话</div>
      <div v-for="conv in conversations" :key="conv.id"
           :class="['conv-item', { active: conv.id === currentConversation?.id }]"
           @click="selectConversation(conv)">
        <span class="conv-title">{{ conv.title }}</span>
        <button class="conv-delete" @click.stop="deleteConversation(conv.id)">✕</button>
      </div>
    </div>
  </aside>
</template>

对话管理功能：

功能 说明
新建对话 创建新的对话会话
切换对话 点击历史对话切换到对应会话
删除对话 鼠标悬停显示删除按钮
自动标题 第一条消息自动作为对话标题

6.2 消息展示

<div class="chat-messages">
  <div v-for="msg in currentConversation.messages" :key="msg.id"
       :class="['message', `message-${msg.role}`]">
    <div class="message-avatar">
      {{ msg.role === 'user' ? '👤' : '🤖' }}
    </div>
    <div class="message-content">
      <div class="message-text" v-html="formatMessage(msg.content)"></div>
      <div class="message-time">
        {{ formatTime(msg.timestamp) }}
        <span v-if="msg.model" class="message-model">{{ msg.model }}</span>
      </div>
    </div>
  </div>
</div>

消息格式化：

function formatMessage(content: string): string {
  return content
    .replace(/\*\*(.*?)\*\*/g, '<strong>$1</strong>')  // **粗体**
    .replace(/\*(.*?)\*/g, '<em>$1</em>')              // *斜体*
    .replace(/`(.*?)`/g, '<code>$1</code>')            // `代码`
    .replace(/\n/g, '<br>')                            // 换行
}

6.3 任务模板

选择任务模板后，用户输入会自动套用模板：

function selectTask(task: TaskTemplate): void {
  selectedTask.value = task
  if (!currentConversation.value) {
    createNewChat()
  }
}

async function sendMessage(): Promise<void> {
  let finalContent = inputMessage.value

  // 如果选择了任务模板，套用提示词模板
  if (selectedTask.value) {
    finalContent = selectedTask.value.userPromptTemplate
      .replace('{{content}}', inputMessage.value)
      .replace('{{targetLang}}', '英文')
  }

  await AIService.sendMessage(conversationId, finalContent, (chunk: string) => {
    streamingContent.value = chunk
  })
}

任务模板使用示例：

用户选择「文档总结」任务
用户输入：这是一篇关于AI发展的长文章...

实际发送给AI的提示词：
请对以下内容进行总结：

这是一篇关于AI发展的长文章...

6.4 快捷操作

export const QUICK_ACTIONS: QuickAction[] = [
  { id: 'q1', label: '总结文章', icon: '📄', prompt: '请帮我总结以下文章的核心要点：' },
  { id: 'q2', label: '翻译为英文', icon: '🇬🇧', prompt: '请将以下内容翻译为英文：' },
  { id: 'q3', label: '翻译为中文', icon: '🇨🇳', prompt: '请将以下内容翻译为中文：' },
  { id: 'q4', label: '润色文本', icon: '✨', prompt: '请帮我润色以下文本，使其更加专业：' },
  { id: 'q5', label: '代码解释', icon: '💻', prompt: '请帮我解释以下代码的作用：' },
  { id: 'q6', label: '写邮件', icon: '📧', prompt: '请帮我写一封邮件，主题是：' },
]

七、响应式数据管理

7.1 组合式 API

import { ref, computed, onMounted, nextTick } from 'vue'

const inputMessage = ref('')
const isStreaming = ref(false)
const streamingContent = ref('')
const showSettings = ref(false)
const selectedTask = ref<TaskTemplate | null>(null)
const toastMessage = ref('')
const toastType = ref('success')
const chatContainer = ref<HTMLElement | null>(null)

const config = ref<AIConfig | null>(null)
const conversations = ref<Conversation[]>([])
const currentConversation = ref<Conversation | null>(null)
const stats = ref({ totalConversations: 0, totalMessages: 0, todayConversations: 0, todayMessages: 0 })

7.2 自动滚动

function scrollToBottom(): void {
  nextTick(() => {
    if (chatContainer.value) {
      chatContainer.value.scrollTop = chatContainer.value.scrollHeight
    }
  })
}

// 发送消息后自动滚动
await AIService.sendMessage(conversationId, content, (chunk: string) => {
  streamingContent.value = chunk
  scrollToBottom()  // 流式输出时实时滚动到底部
})
scrollToBottom()

八、样式设计

8.1 消息气泡样式

.message { display: flex; gap: 12px; margin-bottom: 20px; }
.message-avatar { 
  width: 36px; height: 36px; border-radius: 50%; 
  background: #f1f5f9; display: flex; align-items: center; 
  justify-content: center; font-size: 18px; 
}
.message-text { 
  background: white; border-radius: 12px; padding: 12px 15px; 
  line-height: 1.6; font-size: 14px; 
  box-shadow: 0 1px 3px rgba(0,0,0,0.05); 
}
.message-user .message-text { background: #e0e7ff; }
.message-user { flex-direction: row-reverse; }

8.2 打字指示器动画

.typing-indicator { display: flex; gap: 4px; padding: 5px 0; }
.typing-indicator span { 
  width: 6px; height: 6px; border-radius: 50%; 
  background: #94a3b8; animation: typing 1.4s infinite; 
}
.typing-indicator span:nth-child(2) { animation-delay: 0.2s; }
.typing-indicator span:nth-child(3) { animation-delay: 0.4s; }

@keyframes typing { 
  0%, 60%, 100% { transform: translateY(0); } 
  30% { transform: translateY(-6px); } 
}

8.3 流式输出样式

.streaming { 
  border-left: 3px solid #3b82f6;  /* 左侧蓝色竖线表示正在生成 */
}

九、AI 服务配置

9.1 配置参数说明

参数 说明 默认值 建议范围
serviceType AI 服务类型 ollama 见上表
apiKey API 密钥 空 从服务商获取
baseUrl API 地址 localhost:11434 根据服务商调整
model 模型名称 llama3 根据服务选择
maxTokens 最大 Token 数 2048 256-8192
temperature 温度参数 0.7 0-1，越低越保守

9.2 Ollama 本地部署

Ollama 是最简单的本地 AI 部署方案：

# 1. 安装 Ollama
# 访问 https://ollama.ai 下载安装

# 2. 拉取模型
ollama pull llama3

# 3. 启动服务（默认端口 11434）
ollama serve

# 4. 测试
curl http://localhost:11434/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"llama3","messages":[{"role":"user","content":"你好"}]}'

💡 使用 Ollama 时，无需配置 API Key，默认地址为 http://localhost:11434/v1

9.3 其他服务商配置

OpenAI 配置示例：

{
  "serviceType": "openai",
  "apiKey": "sk-...",
  "baseUrl": "https://api.openai.com/v1",
  "model": "gpt-4o-mini",
  "maxTokens": 2048,
  "temperature": 0.7
}

通义千问配置：

{
  "serviceType": "qwen",
  "apiKey": "sk-...",
  "baseUrl": "https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
  "model": "qwen-turbo",
  "maxTokens": 2048,
  "temperature": 0.7
}

十、构建与部署

10.1 构建命令

# 清理缓存
Remove-Item -Recurse -Force "dist" -ErrorAction SilentlyContinue
Remove-Item -Recurse -Force ".hvigor" -ErrorAction SilentlyContinue

# 构建
npm run build

10.2 构建输出

✓ 37 modules transformed.
../dist/index.html                   0.62 kB │ gzip:  0.45 kB
../dist/assets/index-CBgsX6DZ.css    0.21 kB │ gzip:  0.19 kB
../dist/assets/AIView-CLjK2IUT.css   7.88 kB │ gzip:  1.96 kB
../dist/assets/AIView-C3X5lQXk.js   17.87 kB │ gzip:  8.26 kB
../dist/assets/index-BbYfLuou.js    91.73 kB │ gzip: 35.96 kB
✓ built in 615ms

10.3 产物分析

文件 大小 Gzip 后 说明
index.html 0.62 KB 0.45 KB HTML 入口
index.css 0.21 KB 0.19 KB 全局样式
AIView.css 7.88 KB 1.96 KB 组件样式
AIView.js 17.87 KB 8.26 KB 业务逻辑
index.js 91.73 KB 35.96 KB Vue + Router
总计 118.31 KB 46.82 KB -

十一、核心亮点

11.1 流式输出实现

流式输出是提升用户体验的关键技术：

// 使用 Fetch API 的 ReadableStream
const reader = response.body?.getReader()
const decoder = new TextDecoder()
let fullContent = ''

while (true) {
  const { done, value } = await reader.read()
  if (done) break

  const chunk = decoder.decode(value, { stream: true })
  // 解析 SSE (Server-Sent Events) 格式
  const lines = chunk.split('\n')
  for (const line of lines) {
    if (line.startsWith('data: ') && line !== 'data: [DONE]') {
      const json = JSON.parse(line.slice(6))
      const content = json.choices?.[0]?.delta?.content
      if (content) {
        fullContent += content
        onChunk(fullContent)  // 回调更新 UI
      }
    }
  }
}

11.2 提示词模板系统

通过模板系统，用户无需记忆复杂的提示词：

// 模板定义
{
  userPromptTemplate: '请对以下内容进行总结：\n\n{{content}}',
}

// 运行时替换
const finalPrompt = template.replace('{{content}}', userInput)

设计优势：

  • 降低使用门槛：普通用户无需编写提示词
  • 保证输出质量：精心设计的提示词获得更好的结果
  • 灵活可扩展：支持自定义变量替换

11.3 自动降级机制

当 API 调用失败时，自动使用模拟回复：

try {
  // 尝试调用真实 API
  const response = await fetch(apiUrl, { ... })
  return await handleResponse(response)
} catch (error) {
  // 降级到模拟回复
  return simulateResponse(userInput)
}

十二、常见问题解答

12.1 如何添加新的 AI 服务？

  1. 在 ai.ts 中添加服务类型：
export type AIServiceType = 'openai' | '...' | 'new_service'
  1. 在 SERVICE_CONFIG 中添加配置：
new_service: { label: '新服务', defaultModel: 'model-name', defaultBaseUrl: 'https://api.example.com' }

12.2 如何实现多轮对话？

系统会自动维护对话历史（最近10条消息）：

const messages = conversation.messages.slice(-10).map(m => ({
  role: m.role,
  content: m.content,
}))

💡 AI 会基于上下文进行连贯对话，无需额外配置。

12.3 如何导出对话历史？

function exportHistory(): string {
  return JSON.stringify({
    conversations: this.conversations,
    config: this.config,
    exportedAt: new Date().toISOString(),
  }, null, 2)
}

导出后可用于：

  • 数据备份
  • 分析使用习惯
  • 迁移到其他设备

十三、总结

本项目基于 Vue3 + TypeScript 实现了一个功能完整的本地 AI 助手桌面端应用，主要特点包括：

  1. 多服务支持：OpenAI、Claude、DeepSeek、通义千问、Ollama
  2. 任务模板系统：文档总结、智能翻译、文本改写、概念解释等6种预设任务
  3. 流式输出：实时显示 AI 回复，无需等待完整响应
  4. 对话管理：多轮对话、历史记录、随时回溯
  5. 快捷操作：6种常用快捷动作一键触发
  6. 自动降级：API 不可用时自动使用模拟回复
  7. 数据统计：对话数、消息数、今日统计
  8. 本地部署支持：Ollama 本地部署，无需网络

项目代码结构清晰，遵循分层架构设计，可直接打包为 HarmonyOS 应用部署到鸿蒙设备。

十四、参考资料

# harmonyos # electron # 人工智能 # 华为
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