diary_summary_exp
Product
起動順序
まずは、ご自身のパソコンにFirebase Toolsがインストーすされているか確認してください。
ダウンロードされていない場合は、
npm install -g firebase-tools
を実行しましょう。
次に、インストールされたら、
firebase emulators:start
を実行し、すべてのFirebaseサービスのエミュレータを起動します。
最後に、FlutterアプリをWeb版で起動させることができれば、アプリが起動します。
紹介
これは、新しいFirebase × Google Cloud Vertex AI × Flutterのアプリ構築例です
日記の入力を行うと、自動的にFirebase Firestoreに保存され、連動して動作するFirebase Functionsが日記要約を生成します。
またその要約、および頻出単語リストを取得するのに必要なFirebase FunctionsのonCallエンドポイントも設定しています。
構成
Flutter側は、シンプルなMVVMモデルで、リポジトリパターンで設計しています。
また、データクラスはひとつしかないため、data_repository.dartとして、リポジトリー内にまとめて、簡単に設計しています。
viewmodelはそれぞれのWidgetの状態を管理するだけです。
Keep
- Vertex AIの対話型AI呼び出しを簡単に再現することができた。
- Firebase FunctionsのonCallを使って、FunctionsをFlutterより簡単に呼び出すことができた
- 呼び出す際に必要となる、JSON Serializeの考え方と、戻り値設計を行うことができた
- SudachiなどのPlain Python環境で動作する分類器の動作を確認できた
Problem
- データ設計が甘く、Jsonからクラスメンバへのマッピングも疎かになったし、試せなかった
- Editorの設計が甘く、簡単なUIも実現できなかった
- Web版での動作のみを想定しており、全然現実劇なテストにならなかった
Try
- Androidを対象としたアプリ設計を行い、テスト環境がそのまま本番に移せるような、ノウハウを蓄積する
- 要約機能やワードクラウド生成機能など、自然言語処理に関する部分をもっと本格的なものにする
- UI機能をもう少し強化できるように、デザインの最適化を進める
- TSへの移行やTailWindCSSの利用など