為你的行動應用打造裝置端 AI 助手

裝置端 AI 助手是由在使用者手機上本地運行的語言模型驅動的對話介面。無雲端 API、無網路依賴、即時回應、完全隱私。

本指南涵蓋從模型選擇到生產部署的架構。

架構概覽

裝置端助手有四個層次：

1. 模型層： llama.cpp 載入並運行 GGUF 模型
2. 對話層： 管理聊天歷史、系統提示詞和上下文視窗
3. 介面層： 具有串流 token 顯示的聊天 UI
4. 狀態層： 持久化對話、管理模型生命週期

聊天的模型選擇

對話式 AI 受益於較大的模型。微調 3B 模型是建議的起點：

微調對聊天至關重要。基礎 3B 模型會產生通用回應。微調 3B 模型用你的品牌語調說話、了解你的產品，並處理你的特定使用場景。

對話管理

提示詞範本

每個模型系列都有特定的聊天範本。Llama 3.2 的範本：

<|begin_of_text|><|start_header_id|>system<|end_header_id|>

You are the RecipeHelper assistant. Help users find and modify recipes. Always include prep and cook times.<|eot_id|><|start_header_id|>user<|end_header_id|>

Quick dinner for two?<|eot_id|><|start_header_id|>assistant<|end_header_id|>

微調時，訓練框架會自動處理範本格式化。在推論時，你的應用程式必須在發送給 llama.cpp 之前將對話格式化為此範本。

上下文視窗管理

行動模型通常使用 2048-4096 token 的上下文視窗（可設定，但較大的視窗使用更多記憶體並減慢推論速度）。對話可能很快超過此限制。

滑動視窗方法： 保留系統提示詞和最近的 N 輪對話。當視窗填滿時丟棄最舊的輪次：

func buildPrompt(systemPrompt: String, turns: [Turn], maxTokens: Int) -> String {
    var prompt = formatSystem(systemPrompt)
    var tokenCount = countTokens(prompt)

    // 從最新到最舊加入輪次，視窗滿時停止
    var includedTurns: [Turn] = []
    for turn in turns.reversed() {
        let turnTokens = countTokens(formatTurn(turn))
        if tokenCount + turnTokens > maxTokens - 512 { break } // 為回應保留 512
        includedTurns.insert(turn, at: 0)
        tokenCount += turnTokens
    }

    for turn in includedTurns {
        prompt += formatTurn(turn)
    }

    return prompt
}

摘要方法： 當對話超出視窗時，將較舊的輪次摘要為緊湊的上下文並前置到系統提示詞中。這在保持 token 預算內的同時保留了關鍵資訊。但這需要一次額外的推論呼叫。

對話持久化

將對話儲存在本地儲存中（iOS 的 Core Data、Android 的 Room），以便使用者可以從上次中斷的地方繼續：

• 儲存每則訊息（角色、內容、時間戳記）
• 儲存對話元資料（標題、建立日期、最後活躍時間）
• 限制儲存的對話數量以防止無限制的儲存增長
• 允許使用者刪除對話

串流 UI

聊天介面應在 token 生成時即時顯示。這創造了快速、回應即時的助手感覺。

iOS（SwiftUI）

struct ChatView: View {
    @StateObject var viewModel = ChatViewModel()

    var body: some View {
        ScrollView {
            ForEach(viewModel.messages) { message in
                MessageBubble(message: message)
            }
        }
        .onChange(of: viewModel.streamingText) { _ in
            // 自動捲動到底部
        }

        HStack {
            TextField("Message", text: $viewModel.input)
            Button("Send") { viewModel.send() }
        }
    }
}

Android（Compose）

@Composable
fun ChatScreen(viewModel: ChatViewModel) {
    val messages by viewModel.messages.collectAsState()
    val streaming by viewModel.streamingText.collectAsState()

    LazyColumn {
        items(messages) { message ->
            MessageBubble(message)
        }
        if (streaming.isNotEmpty()) {
            item { StreamingBubble(streaming) }
        }
    }

    Row {
        TextField(value = input, onValueChange = { input = it })
        Button(onClick = { viewModel.send(input) }) { Text("Send") }
    }
}

Token 顯示節奏

llama.cpp 一次生成一個 token。逐一顯示每個 token 可能導致視覺抖動。在更新 UI 之前緩衝 2-3 個 tokens，以獲得更流暢的文字顯示效果：

private var tokenBuffer = StringBuilder()
private var bufferCount = 0

fun onToken(token: String) {
    tokenBuffer.append(token)
    bufferCount++
    if (bufferCount >= 3 || token.contains("\n")) {
        updateUI(tokenBuffer.toString())
        tokenBuffer.clear()
        bufferCount = 0
    }
}

模型生命週期管理

載入與卸載

模型載入需要 1-3 秒，取決於模型大小和裝置。卸載是即時的。管理生命週期以平衡回應性與記憶體：

• 在首次 AI 互動時載入： 不要在應用啟動時載入。在使用者開啟聊天功能時載入。
• 在活躍會話期間保持載入： 使用者在聊天中時，保持模型在記憶體中。
• 離開時卸載： 使用者離開聊天畫面時，卸載模型以釋放 RAM。
• 處理記憶體警告： 註冊系統記憶體警告，觸發時卸載模型。

載入指示器

模型首次載入時顯示短暫的載入狀態（1-3 秒）。之後，回應會立即開始生成。使用者已習慣新功能的短暫載入狀態。

為你的助手微調

基礎模型和微調模型在聊天方面的品質差距是巨大的：

聊天的訓練資料

建立涵蓋以下內容的訓練範例：

1. 常見問題： 使用者最常問的 50-100 個問題
2. 邊界情況： 超出範圍的問題，搭配優雅的重新導向回應
3. 多輪模式： 跨越 3-5 輪的對話，展示自然的後續追問
4. 風格範例： 使用你品牌語調和偏好格式的回應

500-2,000 個訓練對話可產出高品質的聊天助手。像 Ertas 這樣的平台處理訓練流程：上傳對話範例、使用 LoRA 微調、匯出 GGUF。

生產環境考量

回應品質防護欄

裝置端模型可能生成偏離主題或不正確的回應。實施輕量級防護欄：

• 輸入驗證： 檢查超長輸入或明顯的非文字內容
• 輸出監控： 在本地記錄回應主題以識別品質問題
• 回饋機制： 讓使用者標記不良回應。利用此回饋改善訓練資料

效能監控

追蹤裝置端指標：

• 首個 token 時間（應低於 300ms）
• 每秒 tokens 數（應保持在 10 以上）
• 模型載入時間
• 推論時的記憶體使用量
• AI 互動期間的當機率

模型更新

透過你正常的模型傳遞流程推送模型改進：

• 在應用啟動時檢查更新（有連線時）
• 在背景下載
• 在下一次聊天會話開始時替換模型檔案
• 保留舊模型作為後備，直到新模型驗證通過

最終結果是一個無處不在、即時回應、每次對話零成本、並完全保護使用者資料隱私的聊天助手。

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