用Flutter实现小Q聊天机器人（二）

好的，现在开始生成文章。

接上篇，我们新建一个名为qrobot的Flutter项目，然后在pubspec.yaml文件中添加对以下库的依赖：

dependencies:
  flutter:
    sdk: flutter

  # 自然语言处理库
  tflite_flutter: ^1.0.1

  # 人工智能库
  tflite: ^1.0.1

  # 用于与云端服务器通信的库
  http: ^0.12.0+2

接下来，我们在lib/main.dart文件中创建一个名为MyApp的类，该类将作为应用程序的主类。在MyApp类中，我们创建一个名为_chatbotController的变量，用于管理聊天机器人的状态。然后，我们在build()方法中创建一个名为ChatbotPage的页面，该页面包含一个文本输入框和一个按钮。用户可以在文本输入框中输入问题，然后点击按钮将问题发送给聊天机器人。聊天机器人将对问题进行分析并返回答案，答案将在页面上显示。

import 'package:flutter/material.dart';
import 'package:tflite_flutter/tflite_flutter.dart';
import 'package:tflite/tflite.dart';
import 'package:http/http.dart' as http;

void main() async {
  WidgetsFlutterBinding.ensureInitialized();
  await Tflite.loadModel(
    model: 'assets/models/model.tflite',
    labels: 'assets/labels/labels.txt',
  );
  runApp(const MyApp());
}

class MyApp extends StatelessWidget {
  const MyApp({Key? key}) : super(key: key);

  @override
  Widget build(BuildContext context) {
    return MaterialApp(
      title: '小Q聊天机器人',
      theme: ThemeData(
        primarySwatch: Colors.blue,
      ),
      home: const ChatbotPage(),
    );
  }
}

class ChatbotPage extends StatefulWidget {
  const ChatbotPage({Key? key}) : super(key: key);

  @override
  _ChatbotPageState createState() => _ChatbotPageState();
}

class _ChatbotPageState extends State<ChatbotPage> {
  final TextEditingController _chatbotController = TextEditingController();

  @override
  Widget build(BuildContext context) {
    return Scaffold(
      appBar: AppBar(
        title: const Text('小Q聊天机器人'),
      ),
      body: Column(
        children: [
          TextField(
            controller: _chatbotController,
            decoration: const InputDecoration(
              labelText: '请输入您的问题',
            ),
          ),
          ElevatedButton(
            onPressed: () async {
              // 将问题发送给聊天机器人
              var response = await http.post(
                Uri.parse('https://example.com/chatbot'),
                body: {'question': _chatbotController.text},
              );

              // 解析聊天机器人的回答
              var answer = jsonDecode(response.body)['answer'];

              // 在页面上显示聊天机器人的回答
              ScaffoldMessenger.of(context).showSnackBar(
                SnackBar(
                  content: Text(answer),
                ),
              );
            },
            child: const Text('发送'),
          ),
        ],
      ),
    );
  }
}

至此，我们就完成了小Q聊天机器人的Flutter实现。读者可以根据自己的需要对代码进行修改，以实现更加复杂的功能。