结合百度AI模型和分布式设备协同网络的分布式AI聊天室

stage模型API9工程
分布式AI聊天室可以实现下面4种功能：
1、实现自动发现与组网：利用api9系统的分布式组网技术，实现设备间的自动发现与快速组网，无需用户进行复杂的Wi-Fi或蓝牙匹配操作，同一局域网下想扩大通信距离就连接同一WiFi，短距离通信则同时开启蓝牙和WiFi，无需配网和任何匹配操作，聊天室自动接入。
2、构建安全聊天室：设计并实现一个基于分布式网络的安全聊天室系统，支持文本、表情等信息的即时传输，同时确保数据传输过程中的安全性，设备直接直接连接，不需要单独开发转发服务器中转通信内容，基本无法被监听。
3、集成AI问答功能：在聊天室内嵌入AI模型，提供智能问答服务，增强聊天室的互动性和实用性。
4、优化用户体验：确保系统在不同设备上的兼容性和稳定性，提供流畅、便捷的操作体验，同时增强用户对于数据安全的信任感。


技术难点1：如何用分布式网络实现设备间的信息发送？
在api9的ARKTS接口中没有分布式设备管理的API接口，我这里使用的是分布式键值对数据库，把名字和信息内容用json格式封装直接存储到分布式数据库中，

1. let obj = {
   
2.                 name:this.name,
   
3.                 message:this.message
   
4. 
   
5.               }
   
6. this.pushData(JSON.stringify(obj))

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分布式数据库的内容一旦改变会马上更新，我们要实现接收信息只显示其他设备的信息，而不会一直刷新出自己刚刚放的数据，需要只订阅远端信息

1. try {
   
2.       this.kvStore.on('dataChange', distributedKVStore.SubscribeType.SUBSCRIBE_TYPE_REMOTE,
   
3.         (data: distributedKVStore.ChangeNotification) => {
   
4.           if ((data.updateEntries.length > 0) || (data.insertEntries.length > 0)) {
   
5.             callback(data);
   
6.             console.info('KvStoreModel setDataChangeListener dataChange success');
   
7.           }
   
8.         });
   
9.     } catch (error) {
   
10.       console.error('KvStoreModel setDataChangeListener on dataChange failed, err= '+JSON.stringify(error));
    
11. 
    
12.     }

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剩下的消息展示设计自己UI组件设计即可
技术难点2：官方提供分布式接口调用，但是无完整权限申请教程，如何启动分布式协同能力？
分布式协调能力只修改module.json5文件申请分布式权限我试过并没有启动分布式功能，需要修改EntryAbility.ts文件为EntryAbility.ets文件onWindowStageCreate

1. checkPermissions(this.context);
   
2. async function checkPermissions(context: common.UIAbilityContext) {
   
3.   let grantStatus: abilityAccessCtrl.GrantStatus = await checkAccessToken();
   
4.   if (grantStatus !== abilityAccessCtrl.GrantStatus.PERMISSION_GRANTED) {
   
5.     // Applying for the distributed data synchronization permission.
   
6.     let atManager: abilityAccessCtrl.AtManager = abilityAccessCtrl.createAtManager();
   
7.     atManager.requestPermissionsFromUser(context, permissions).then((data) => {
   
8.       let grantStatus: Array<number> = data.authResults;
   
9.       let length: number = grantStatus.length;
   
10.       for (let i: number = 0; i < length; i++) {
    
11.         if (grantStatus[i] === 0) {
    
12.           hilog.info(0x0000,'EntryAbility', `checkPermissions request permission ${permissions[i]} success`);
    
13.         } else {
    
14.           hilog.error(0x0000,'EntryAbility',
    
15.             `checkPermissions request fail permission=${permissions[i]}, grantStatus=${grantStatus[i]}`);
    
16.           return;
    
17.         }
    
18.       }
    
19.     }).catch((err: Error) => {
    
20.       hilog.error(0x0000,'EntryAbility',
    
21.         `checkPermissions request permissions failed, err=${JSON.stringify(err)}`);
    
22.     })
    
23.   }
    
24. }
    
25. 
    
26. /**
    
27. * Obtains the authorization status.
    
28. *
    
29. * @returns Grant status.
    
30. */
    
31. async function checkAccessToken() {
    
32.   let atManager = abilityAccessCtrl.createAtManager();
    
33.   let tokenId: number = 0;
    
34.   try {
    
35.     let bundleInfo: bundleManager.BundleInfo = await bundleManager
    
36.       .getBundleInfoForSelf(bundleManager.BundleFlag.GET_BUNDLE_INFO_WITH_APPLICATION);
    
37.     let appInfo: bundleManager.ApplicationInfo = bundleInfo.appInfo;
    
38.     tokenId = appInfo.accessTokenId;
    
39.   } catch (err) {
    
40.     hilog.error(0x0000,'EntryAbility',
    
41.       `checkAccessToken Failed to get bundle info for self. err=${JSON.stringify(err)}`);
    
42.   }
    
43. 
    
44.   let grantStatus: abilityAccessCtrl.GrantStatus = abilityAccessCtrl.GrantStatus.PERMISSION_DENIED;
    
45.   try {
    
46.     grantStatus = await atManager.checkAccessToken(tokenId, 'ohos.permission.DISTRIBUTED_DATASYNC');
    
47.   } catch (err) {
    
48.     hilog.error(0x0000,'EntryAbility',
    
49.       `checkAccessToken Failed to check access token. err=${JSON.stringify(err)}`);
    
50.   }
    
51. 
    
52.   return grantStatus;
    
53. }

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技术难点3，api9的ARKTS接口除了next版系统有ai的kit接口，低版本一点的arkts一个AI的机器学习能力也没有，HMS也不提供，如何实现AI聊天功能呢，或者人脸识别等功能？
api9的ARKTS接口应用开发提供了http,其他的平台提供的机器学习接口很多都是可以通过http进行通信的，我封装了一个网络请求接口和chat的请求接口，对接的百度平台，AI模型接口里发现零一AI接口是免费的

1. export class BaiduHttpUtils {
   
2.   text :string = ''
   
3.   request(question: string){
   
4.     let httpRequest = http.createHttp();
   
5.     // 2 发起请求
   
6.     httpRequest.request(
   
7.       "https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token?grant_type=client_credentials&client_id=",
   
8.       {
   
9.         method: http.RequestMethod.POST,
   
10.         header: {
    
11.           "Content-Type": "application/json"
    
12.         }
    
13.       }, (err, data: http.HttpResponse) => {
    
14.       if (err) {
    
15.         hilog.error(0x0000, 'testTag', 'Failed to request BaiD111u. Cause: %{public}s', JSON.stringify(err) ?? '');
    
16.         httpRequest.destroy();
    
17.       } else {
    
18.         hilog.error(0x0000, 'testTag', 'Request POST BaiDu success. data: %{public}s', JSON.stringify(data.result));
    
19.         httpRequest.destroy();
    
20.         // 携带认证信息 发起对话请求
    
21.         let respToken: BaiDuToken = JSON.parse(data.result.toString())
    
22.         this.chatRequest(respToken.access_token, question)
    
23. 
    
24.       }
    
25.     }
    
26.     )

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chat请求接口代码

1. chatRequest(token: string, question: string) {
   
2. 
   
3.     // 1 createHttp接口创建请求
   
4.     let httpRequest = http.createHttp();
   
5. 
   
6.     // 2 发起请求
   
7.     httpRequest.request(
   
8.       // 请求地址
   
9.       "https://aip.baidubce.com/rpc/2.0/ai_custom/v1/wenxinworkshop/chat/yi_34b_chat?access_token=" + token,
   
10.       {
    
11.         method: http.RequestMethod.POST,
    
12.         header: {
    
13.           "Content-Type": "application/json"
    
14.         },
    
15.         extraData: {
    
16.           "messages": [
    
17.             {
    
18.               "role": "user",
    
19.               "content": question
    
20.             }
    
21.           ]
    
22.         }
    
23.       }, (err, data: http.HttpResponse) => {
    
24.       if (err) {
    
25.         hilog.error(0x0000, 'testTag', 'Failed to request BaiDu. Cause: %{public}s', JSON.stringify(err) ?? '');
    
26.         httpRequest.destroy();
    
27.       } else {
    
28.         this.text =  JSON.parse(data.result.toString()).result
    
29.         hilog.error(0x0000, 'testTag', 'Request BaiDu success. data: %{public}s', this.text);
    
30.         httpRequest.destroy();
    
31.       }
    
32.     })
    
33.   }
    
34. }

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后面我也研究出来人脸对比这个功能的开发，不过因为API9只能支持应用沙箱内的图片路径，所以我用的工程项目提前存的图片进行识别功能开发，存在无法使用图库或者相机拍照识别的技术难题没解决，以及图片转base64字符串延时问题导致识别上传的字符串请求http快了会为空的技术难题不过我解决了，效果如下，感兴趣的可以评论，单独教你怎么开发：