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SwiftChat - 跨平台 AI 聊天应用

🚀 您的私人 AI 助手 - 快速、安全、跨平台

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SwiftChat 是一款快速响应的 AI 聊天应用，采用 React Native 开发，并依托 Amazon Bedrock 提供强大支持，同时兼容 Ollama、DeepSeek、OpenAI 和 OpenAI API 兼容的其他模型供应商。 凭借其极简设计理念与坚实的隐私保护措施，该应用在 Android、iOS 和 macOS 平台上实现了实时流式对话及 AI 图像生成功能。

新功能 🔥

  • 支持 OpenAI Compatible 模型。您现在可以通过 SwiftChat 使用 easy-model-deployer、 OpenRouter 或任何 OpenAI API 兼容的模型。更多详情请查看 配置 OpenAI Compatible 部分（自 v2.2.0 起）。
  • 支持快速切换模型（自 v2.2.0 起）。
  • 支持 AI 内容的重新生成（自 v2.2.0 起）。

主要特点:

  • 与 AI 进行实时流式聊天
  • 支持丰富的 Markdown 渲染：表格、代码块、LaTeX 公式等
  • 可实现完全自定义的系统提示词助手
  • 带进度的 AI 图像生成
  • 多模态支持（相机拍照、图片选择和文档上传）
  • 对话历史记录列表查看和管理
  • 跨平台支持（Android、iOS、macOS）
  • 针对 iPad 和 Android 平板电脑进行 UI 优化
  • 快速启动和响应性能
  • 支持多种 AI 模型及切换 ( 包括 Amazon Bedrock，Ollama，DeepSeek，OpenAI 和 OpenAI Compatible 模型)
  • 支持完全自定义的系统提示词助手

Amazon Nova 系列功能支持

  • 支持直接在安卓和 iOS 设备上录制最长 30 秒的视频供 Nova 分析
  • 支持自动压缩上传超过 8MB 的高清视频（1080p/4K）
  • 支持通过自然语言让 Nova Canvas 生成图片，去除背景，替换背景，以及生成类似风格的图片

功能展示

YouTube 视频

视频中的内容为早期版本，其中UI，架构及不一致的地方请参考当前的文档。

多模态分析：文本、图像、文档和视频

图像创作助手：使用 Nova Canvas 进行图像生成、风格复制、背景移除与替换

系统提示词助手: 提供实用的内置系统提示词，同时支持添加、编辑、排序和删除系统提示词来构建你自己的助手

丰富的 Markdown 支持: 段落、代码块、表格、LaTeX 等

我们重新设计了用户界面，优化了字体大小和行间距，呈现出更优雅、清爽的视觉效果。这些功能也都完美适配了 Android 和 macOS 的原生界面，确保了流畅的使用体验。

注意： 为了方便展示，其中一些动图有加速处理。如您遇到动图卡顿的情况，请在电脑上使用 Chrome, Firefox 或者 Edge 浏览器进行查看。

架构

默认情况下，我们使用 AWS App Runner（通常用于托管 Python FastAPI 服务器），提供高性能、可扩展性和低延迟。

另外，我们提供使用 AWS Lambda 的 Function URL 替代 App Runner 的选项，以获得更具成本效益的解决方案，如 示例 所示。

入门指南 - 使用 Amazon Bedrock 上的模型

前置条件

请确保您有权限访问 Amazon Bedrock 基础模型，SwiftChat 默认设置如下：

  • 区域: us-west-2
  • 文本模型: Amazon Nova Pro
  • 图像模型: Stable Diffusion 3.5 Large

如果您要使用图片生成功能，请确保已开启 Amazon Nova Lite 模型的访问权限。您可以参考 Amazon Bedrock 用户指南 来启用您的模型。

🔧 配置步骤（点击展开）

第 1 步: 设置 API Key

  1. 登录您的 AWS 控制台并右键点击 Parameter Store 在新窗口中打开。
  2. 检查您是否在 支持的区域，然后点击 创建参数 按钮。
  3. 完成以下参数填写，其他选项保持默认：
    • 名称：输入参数名称(例如 "SwiftChatAPIKey"，该名称将在步骤 2 中用作 ApiKeyParam)。
    • 类型：选择 SecureString。
    • 值：任何不含空格的字符串（该值将在步骤 3 的应用设置中作为 API Key 使用）。
  4. 点击 创建参数。

第 2 步: 部署堆栈并获取 API URL

  1. 点击以下按钮中的一个，在 API Key 所在区域启动 CloudFormation 堆栈。

    • App Runner

      启动堆栈

    • Lambda (注意：仅供 AWS 客户使用)

      启动堆栈

  2. 点击 下一步，在"指定堆栈详细信息"页面中提供以下信息:

    • 使用存储 API Key 的参数名填写ApiKeyParam(例如"SwiftChatAPIKey")。
    • 对于 App Runner，根据您的需求选择InstanceTypeParam。

  3. 点击 下一步，保持 "配置堆栈选项" 页面默认设置，阅读功能并勾选底部的 "我确认，AWS CloudFormation 可能会创建 IAM 资源" 复选框。

  4. 点击 下一步，在 "审核并创建" 中检查配置并点击 提交。

等待约 3-5 分钟部署完成，然后点击 CloudFormation 堆栈并转到 输出 选项卡，您可以找到 API URL 类似https://xxx.xxx.awsapprunner.com 或 https://xxx.lambda-url.xxx.on.aws。

第 3 步: 启动应用并设置 API URL 和 API Key

  1. 启动应用，点击左侧菜单按钮，并点击底部的 Settings。
  2. 粘贴API URL和API Key (Parameter Store 中您填写的值) 然后选择 Region。
  3. 点击右上角 ✓ 图标保存配置并开始聊天。

恭喜 🎉 您的 SwiftChat 应用已准备就绪!

支持的区域

  • 美国东部(弗吉尼亚北部):us-east-1
  • 美国西部(俄勒冈):us-west-2
  • 亚太地区(孟买):ap-south-1
  • 亚太地区(新加坡):ap-southeast-1
  • 亚太地区(悉尼):ap-southeast-2
  • 亚太地区(东京):ap-northeast-1
  • 加拿大(中部):ca-central-1
  • 欧洲(法兰克福):eu-central-1
  • 欧洲(伦敦):eu-west-2
  • 欧洲(巴黎):eu-west-3
  • 南美洲(圣保罗):sa-east-1

入门指南 - 使用其他模型提供商

Ollama

🔧 配置 Ollama（点击展开）
  1. 进入 设置页面，选择 Ollama 标签。
  2. 输入您的 Ollama 服务器 URL。例如： 
    http://localhost:11434
  3. 输入正确的服务器 URL 后，您可以从 文本模型 下拉列表中选择所需的 Ollama 模型。

DeepSeek

🔧 配置 DeepSeek（点击展开）
  1. 进入 设置页面，选择 DeepSeek 标签。
  2. 输入您的 DeepSeek API 密钥。
  3. 从 文本模型 下拉列表中选择 DeepSeek 模型。目前支持以下 DeepSeek 模型：
    • DeepSeek-V3
    • DeepSeek-R1

OpenAI

🔧 配置 OpenAI（点击展开）
  1. 进入 设置页面，选择 OpenAI 标签。
  2. 输入您的 OpenAI API 密钥。
  3. 从 文本模型 下拉列表中选择 OpenAI 模型。目前支持以下 OpenAI 模型：
    • GPT-4o
    • GPT-4o mini

此外，如果您已部署 ClickStream Server，可以启用 Use Proxy 选项以转发您的请求。

OpenAI API 兼容

🔧 配置 OpenAI API 兼容模型（点击展开）
  1. 进入 设置页面，选择 OpenAI 标签。
  2. 在 OpenAI Compatible 下，输入以下信息：
    • 模型提供商的 Base URL
    • 模型提供商的 API Key
    • 您想使用的 Model ID（多个模型用英文逗号分隔）
  3. 从 文本模型 下拉列表中选择您的一个模型。

详细功能

快捷工具：代码文本复制、选择复制模式、模型切换，内容重新生成，页面滚动和 Token 使用统计

我们还拥有简洁的历史记录，设置页面，和直观的 Usage 统计页面：

对于 Mac 版本，我们不仅支持历史记录的显示，还在 1.9.0 版本后添加了侧边栏固定显示模式，如下是在 Mac 上演示如何添加自定义系统提示词的动画。

消息处理

  • 文本复制支持：
    • 点击消息底部的复制按钮，或直接点击模型名称或用户标题部分
    • 点击代码块右上角的复制按钮
    • 在 macOS 上可直接选择并复制代码（iOS 上双击或长按）
    • 长按文本复制单独一段（macOS 上点击右键）
  • 通过点击选择按钮启用文本选择模式
  • 历史消息按时间线展示
  • 在历史记录中长按可删除消息
  • 点击预览文档、视频和图片

图片功能

  • 支持使用中文生成图片（确保在所选区域启用了 Amazon Nova Lite）
  • 长按图片可保存或分享
  • 自动压缩上传图片以提升响应速度

用户体验

  • Android 和 iOS 设备支持触感反馈（可在设置中关闭）
  • 支持 Android/iOS 设备横屏模式
  • 双击标题栏回到顶部
  • 点击底部箭头查看最新消息
  • 点击聊天标题再次显示系统提示词和模型切换图标
  • 双击聊天标题查看当前会话的 token 使用情况
  • 在设置中查看详细的 token 使用情况和图片生成数量
  • 应用内升级提示（Android 和 macOS）

我们针对横屏做了相应优化，下图展示了通过横屏模式您可以很好地阅读表格和代码内容。

是什么让 SwiftChat 如此"迅速"?

🚀 快速启动速度

  • 得益于 RN Hermes 引擎的 AOT（提前编译）
  • 实现了复杂组件的 延迟加载
  • 支持应用秒开，启动后可直接输入

🌐 快速请求速度

  • 通过图像压缩加速端到端 API 请求
  • 在与 Bedrock 相同区域部署 API 以提供更低延迟

📱 快速渲染速度

  • 使用useMemo和自定义缓存为会话内容创建二级缓存
  • 减少不必要的重新渲染并加快流式消息显示
  • 所有 UI 组件都渲染为原生组件

📦 快速存储速度

  • 通过使用 react-native-mmkv 消息可以比 AsyncStorage 快 10 倍 读取、存储和更新
  • 优化会话内容和会话列表存储结构以加快历史记录列表显示

应用隐私和安全

  • 加密 API Key 的存储
  • 最小权限要求
  • 数据仅本地存储
  • 无用户行为跟踪
  • 无数据收集
  • 隐私优先策略

构建和开发

首先，克隆此仓库。所有 App 代码位于 react-native 文件夹中。在继续之前，请执行以下命令来下载依赖项。

cd react-native && npm i && npm start

构建 Android

在新的终端中执行：

npm run android

构建 iOS

先打开一个新的终端，如果是第一次运行，请先执行 cd ios && pod install && cd .. 来安装原生依赖，然后运行：

npm run ios

构建 macOS

  1. 执行 npm start。
  2. 双击 ios/SwiftChat.xcworkspace 在 Xcode 中打开项目。
  3. 将构建目标更改为 My Mac (Mac Catalyst) 然后点击 ▶ 运行按钮。

API 参考

请参考 API Reference

如何升级？

升级应用程序

  • Android 和 macOS：导航到 Settings 页面，如果有新版本，您将在页面底部找到它，然后点击应用版本号进行下载和安装。
  • iOS：如果在 Release 页面 上发布了新版本， 请更新您的本地代码，在 Xcode 中重新构建并安装您的应用程序。

提示：下载新版本后，请查看版本发布说明，确认是否需要同步更新 API 版本。

升级 API

  • 对于 AppRunner：点击并打开 App Runner Services 页面， 找到并打开 swiftchat-api，点击右上角的 部署 按钮。
  • 对于 Lambda：点击并打开 Lambda Services 页面，找到并打开 以 SwiftChatLambda-xxx 开头的 Lambda 函数，点击 部署新镜像 按钮并点击保存。

安全

更多信息请参见 CONTRIBUTING。

许可证

该库使用 MIT-0 许可证。详见 LICENSE 文件。