個人開発で「オンデバイスAI資料検索アプリ」を作っている備忘録（Standard版リリースまで）

プライベートな資料を安全に扱えるオンデバイスAI資料検索アプリの開発記録。Flutter、Vector DB、Embeddingモデル等を用いた開発で直面した課題と対策、リリースまでの道のりを共有。

• プライベートな資料をクラウドAIに預ける抵抗感から、オンデバイスで動作するAI資料検索アプリを個人開発している。
• 技術スタックはFlutter、ObjectBox(Vector DB)、MiniLM(Embedding)、Gemini/Gemmaを採用し、ローカルLLMの自律エージェント化も試みている。
• 巨大PDF解析時のスマホフリーズ対策として、解析処理をIsolateへ隔離し、RootIsolateTokenを渡してエラーを回避した。
• ローカルLLMエンジンの実装では、パッケージ選定とAPIの乖離、ドキュメント未整備によるIDE補完への依存、リフレクション利用時のR8対策で苦労した。
• Androidのコード圧縮(R8)によるAI部品削除を、`proguard-rules.pro`への保護ルール明示で解決し、リリースビルドでのAI動作を実現した。