Vue3.5+Electron+大模型 跨平台AI桌面聊天应用实战 2025-03-16 1

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一、技术栈与架构设计1.技术选型
Vue3.5：作为前端框架，提供响应式数据绑定和组件化开发能力。
Electron：用于构建跨平台桌面应用，支持 Windows、macOS 和 Linux。
大模型（如 OpenAI GPT、LLaMA 等）：提供自然语言处理能力，支持智能对话、文本生成等功能。
Node.js：作为后端运行时，处理本地文件操作、网络请求和大模型 API 调用。
2.架构设计
前端：Vue3.5 负责 UI 渲染和用户交互，通过 Electron 的 BrowserWindow 嵌入到桌面应用中。
后端：Node.js 提供本地服务，处理大模型 API 调用、数据存储和文件管理。
通信机制：通过 Electron 的 ipcMain 和 ipcRenderer 实现前后端通信。
二、开发环境搭建1.初始化项目
使用 Vue CLI 创建 Vue3.5 项目：
bash
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vue create ai-chat-app
集成 Electron：
bash
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vue add electron-builder
安装大模型 SDK（如 OpenAI）：
bash
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npm install openai
2.目录结构
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ai-chat-app/├── src/│   ├── main/            # Electron 主进程代码│   ├── renderer/        # Vue 渲染进程代码│   ├── assets/          # 静态资源│   └── App.vue          # 主界面├── public/              # 公共资源├── package.json         # 项目依赖└── vue.config.js        # Vue 配置三、核心功能实现1.AI 聊天功能
大模型 API 调用：
javascript
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import { Configuration, OpenAIApi } from "openai"; const configuration = new Configuration({ apiKey: "your-api-key", }); const openai = new OpenAIApi(configuration); async function chat(prompt) { const response = await openai.createChatCompletion({ model: "gpt-4", messages: [{ role: "user", content: prompt }], }); return response.data.choices[0].message.content; }
前后端通信：
渲染进程发送消息：
javascript
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const { ipcRenderer } = require('electron'); ipcRenderer.send('chat', userInput);
主进程接收并处理：
javascript
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const { ipcMain } = require('electron'); ipcMain.on('chat', async (event, prompt) => { const response = await chat(prompt); event.reply('chat-reply', response); });
2.消息记录与存储
使用 lowdb 实现本地数据存储：
bash
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npm install lowdb
初始化数据库：
javascript
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const low = require('lowdb'); const FileSync = require('lowdb/adapters/FileSync'); const adapter = new FileSync('db.json'); const db = low(adapter); db.defaults({ messages: [] }).write();
保存消息：
javascript
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db.get('messages').push({ user: userInput, ai: response }).write();
3.界面设计与交互
使用 Vue3.5 实现聊天界面：
vue
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<template> <div class="chat-container"> <div v-for="(msg, index) in messages" :key="index"> <div :class="['message', msg.role]"> {{ msg.content }}