sysAI计算器软件使用说明书

软件名称：sysAI计算器软件

版本号：V4.0.0

开发者：宋阳烁

文档版本：1.0

发布日期：2026年1月22日

文档用途：本说明书为sysAI计算器软件的官方使用及设计说明文档，严格遵循软件著作权申请材料规范，详细阐述软件的功能架构、核心模块、操作流程及技术特点，可作为软著申请附件、用户使用指南及技术交接资料。新增llamacpp接入及gguf格式模型运行相关内容，完善软件扩展功能说明。

目录

1. 概述

2. llamacpp接入及gguf模型运行说明

功能简介

1. 核心模块详细说明

2. 分数运算模块 (Fraction)

3. 大数计算模块 (BigNumCalculator)

4. 高精度处理机制

5. llamacpp接入模块 (LlamaCppAdapter)

本软件核心技术特点：基于Dart语言，以自定义Fraction类构建分数运算引擎，根除浮点数精度丢失问题；集成BigInt突破数值上限，支持超大数运算；内置欧几里得约分与根式化简算法，适配多格式输入解析，模块化架构兼具稳定性与可扩展性，异常处理机制完善；新增llamacpp接入能力，通过import 'package:llama_sdk/llama_sdk.dart'方式集成llama_sdk，支持加载运行gguf格式大语言模型，扩展智能计算辅助功能。

1. 操作指南

2. 基础算术运算

3. 幂运算与开方

4. 阶乘计算

5. 特殊值与异常处理

6. llamacpp接入配置与gguf模型运行

技术特点

结论

1. 概述

sysAI计算器软件是一款基于Dart编程语言开发的高精度科学计算工具，专为解决传统计算器在复杂数学运算中的精度缺陷与功能局限而设计。传统计算器采用IEEE 754浮点数标准，普遍存在1/3+1/3+1/3≠1的精度丢失问题，且在处理超大整数运算、分数运算及根式化简时易出现溢出或结果失真，无法满足金融计算、科学实验、工程研发及数学教育等场景对计算精度的严苛要求。

本软件通过自主研发的Fraction（分数）核心类与BigNumCalculator（大数计算）工具类，构建了全流程高精度运算体系，彻底摒弃浮点数运算模式，实现无限精度的分数四则运算、超大整数阶乘计算、根式化简及幂运算等功能。同时，为进一步扩展软件能力，新增llamacpp框架接入模块，通过import 'package:llama_sdk/llama_sdk.dart'方式集成llama_sdk，支持加载运行gguf格式大语言模型，可借助模型的智能推理能力，辅助完成复杂数学问题解析、运算思路指导等拓展场景，提升软件的实用性与智能化水平。软件整体架构轻量化、接口设计简洁，支持多格式输入解析，可广泛应用于需要高精度计算的各类场景，兼具实用性与技术创新性。

2. 功能简介

sysAI计算器软件聚焦高精度计算核心需求，整合分数运算、大数处理与科学计算三大核心能力，新增llamacpp接入及gguf模型运行功能，形成功能闭环，具体核心功能如下：

• 高精度分数运算：全面支持分数与整数、分数与分数、小数与分数的加、减、乘、除四则运算，运算过程全程以分数形式存储，最终自动输出最简分数结果（分子/分母形式），无任何精度损失。

• 大数运算支持：基于Dart语言BigInt数据类型，突破常规数值类型（如int、double）的存储上限（2⁵³-1），可处理任意长度的超大整数运算，尤其适配高阶阶乘、大额数值乘法等场景。

• 全场景科学计算：支持整数/分数的幂运算（含正、负整数指数）、平方根运算（完全平方数返回精确值，非完全平方数自动化简根式或返回近似值）、正整数阶乘计算（支持万级阶乘高效运算）。

• 智能格式解析与转换：内置高效解析引擎，可识别整数（如"123"）、小数（如"3.1415926"）、分数（如"3/4"）、带根式字符串（如"2√3"）等多种输入格式，自动完成格式转换、约分及符号规范化处理，降低用户操作成本。

• 健壮异常处理：针对除零、负数开方、非法输入格式、超大指数/阶乘溢出等异常场景，内置完善的异常捕获与提示机制，确保软件运行稳定性，同时为用户提供清晰的错误指引。

• llamacpp接入与gguf模型运行：通过import 'package:llama_sdk/llama_sdk.dart'方式集成llama_sdk，依托llamacpp轻量级框架，支持本地加载运行gguf格式大语言模型（如Llama系列、Qwen系列量化模型），无需联网即可借助模型智能推理能力，辅助解析复杂数学问题、提供运算步骤指导、解释数学概念等，扩展软件的智能化应用场景。

3. 核心模块详细说明

本软件采用模块化设计理念，核心运算逻辑封装于Fraction分数运算模块与BigNumCalculator大数计算模块，辅以高精度处理机制，新增llamacpp接入模块，通过import 'package:llama_sdk/llama_sdk.dart'方式集成llama_sdk，形成“数据解析-运算处理-结果输出-智能辅助”的完整链路，各模块职责清晰、耦合度低，便于后续功能扩展与维护。

3.1 分数运算模块 (Fraction)

Fraction类是整个sysAI计算器软件的运算核心，承担分数数据的存储、规范化处理及基础运算逻辑实现，旨在替代传统浮点数类型，从根源上解决精度丢失问题。该类采用面向对象设计，封装了分子（numerator）、分母（denominator）两个核心属性，以及自动约分、符号规范化、多格式构造、四则运算等方法，确保所有运算均基于精确分数完成。

其核心特性与实现逻辑如下：

• 自动约分机制：在Fraction实例创建时，通过内置的_gcd方法（基于欧几里得算法）计算分子与分母的最大公约数，自动执行约分操作，确保生成的分数始终处于最简状态。例如，输入分子6、分母8时，系统会计算GCD为2，自动约分为3/4；通过字符串解析"3.14"时，先转换为314/100，再约分为157/50。

• 符号规范化处理：为统一运算规则、避免歧义，模块强制规定分母必须为正数。若用户输入负数分母（如分子3、分母-4），系统会自动将符号转移至分子，转换为-3/4；若分子与分母均为负数，则自动转换为正数分数（如-3/-4转换为3/4），确保运算过程中符号逻辑统一。

• 多格式构造方法：提供三种核心构造方式，适配不同输入场景，满足用户多样化需求：

• 默认构造函数（Fraction(int numerator, int denominator)）：直接接收分子、分母整数参数，自动执行约分与符号规范化，分母为0时直接抛出“Division by zero”异常。

• Fraction.fromInt(int value)：将整数转换为分数对象，默认分母为1，例如输入5，生成5/1的分数实例。

• Fraction.fromString(String value)：智能解析字符串格式输入，支持整数、小数、分数三种格式。解析小数时，按小数位数转换为对应分数（如"0.25"转换为25/100并约分）；解析分数字符串时，直接提取分子分母并处理；若输入格式非法（如含字母、特殊符号），抛出格式错误异常。

四则运算方法：内置add、subtract、multiply、divide四个实例方法，分别实现分数间的加、减、乘、除运算，运算结果自动约分并规范化。例如，add方法通过通分（分母取两数分母的最小公倍数）实现分数相加，最终返回最简分数实例；divide方法先将除数取倒数，再执行乘法运算，同时校验除数是否为0，避免除零错误。

3.2 大数计算模块 (BigNumCalculator)

BigNumCalculator类为sysAI计算器软件的对外调用入口，封装了Fraction模块的核心运算逻辑，提供静态调用方法，支持字符串格式输入与输出，降低用户调用难度，同时扩展大数处理、幂运算、开方、阶乘等高级功能。该类采用静态方法设计，无需创建实例即可调用，运算过程中自动完成输入解析、类型转换、运算执行及结果格式化，隐藏底层实现细节。

其核心功能与实现逻辑如下：

• 封装式四则运算：提供add(String a, String b)、subtract(String a, String b)、multiply(String a, String b)、divide(String a, String b)四个静态方法，接收字符串类型的输入参数，内部通过_parseValue方法解析为Fraction实例，调用Fraction类的对应运算方法，最终将运算结果格式化为“分子/分母”的字符串返回，全程无需用户手动处理类型转换。

• 安全幂运算（power）：支持整数底数与整数指数的幂运算，方法定义为power(String base, String exponent)。内部先解析底数为Fraction实例、指数为整数，针对正指数执行乘法迭代运算，针对负指数先计算正指数结果再取倒数；同时增加指数范围校验，限制指数在-1000至1000之间，避免因指数过大导致内存溢出、运算耗时过长等问题，超出范围则抛出指数异常。

• 高效阶乘运算（factorial）：支持正整数阶乘计算，方法定义为factorial(int n)，基于BigInt类型实现循环迭代运算，可处理最大10000的整数阶乘。运算过程中，通过BigInt的乘法方法累积结果，突破常规int类型的数值上限；当输入n>10000时，抛出阶乘范围异常，平衡运算效率与软件稳定性；输入负数时，抛出非法参数异常。

• 智能平方根运算（sqrt）：方法定义为sqrt(String value)，支持整数、分数的平方根计算，结果处理逻辑分为两种场景：

• 完全平方数：若输入值为完全平方数（如4、9、25/36），直接返回整数或最简分数形式的精确结果（如sqrt("25/36")返回"5/6"）。

• 非完全平方数：若输入值为非完全平方数（如2、8、5/2），系统先尝试化简根式，通过分解质因数提取可开方部分（如sqrt("8")化简为"2√2"）；若无法进一步化简（如sqrt("2")），则可根据用户需求返回根式形式字符串或指定精度的浮点近似值，兼顾精确性与实用性。

3.3 高精度处理机制

本软件的高精度特性核心在于“全流程分数化运算”，彻底摒弃传统浮点数运算模式，从数据输入、运算处理到结果存储的全链路均以分数形式实现，仅在用户需要小数结果时才执行延后转换，最大限度保障计算精度。

针对浮点数精度丢失的核心痛点（如1/3+1/3+1/3≠1），sysAI计算器软件通过Fraction模块将所有小数自动转换为分数，运算完成后再按需转换为小数，从根源上消除误差。例如，计算1/3+1/3+1/3时，系统先将每个1/3解析为Fraction实例，相加后得到3/3，自动约分为1/1，转换为整数即为1，结果完全精确。

同时，结合Dart语言的BigInt类型特性，sysAI计算器软件在处理大数运算（如高阶阶乘、大额乘法）时，避免了常规数值类型的溢出问题。BigInt可存储任意长度的整数，配合Fraction模块的分子分母分离存储，确保即使是万级阶乘的超大结果，也能以分数形式完整存储，无任何数据丢失。

3.4 llamacpp接入模块 (LlamaCppAdapter)

LlamaCppAdapter模块是sysAI计算器软件新增的核心扩展模块，负责封装llamacpp框架的调用逻辑，通过import 'package:llama_sdk/llama_sdk.dart'方式集成llama_sdk，实现与主程序的无缝衔接，支持本地加载、运行gguf格式大语言模型，为用户提供智能化数学辅助功能。该模块采用低耦合设计，独立于原有高精度运算模块，可根据用户需求灵活启用或关闭，不影响核心计算功能的稳定性与运行效率。

llamacpp是一款轻量级、高性能的大语言模型推理框架，支持多平台部署，核心优势在于资源占用低、推理速度快，适配本地端部署场景，无需依赖云端算力；gguf格式是目前主流的大语言模型量化存储格式，具有体积小、加载速度快、兼容性强的特点，支持不同量化精度（如Q4_K_M、Q8_0等），可根据用户设备配置灵活选择，兼顾推理速度与效果。本软件通过import 'package:llama_sdk/llama_sdk.dart'集成llama_sdk，快速对接llamacpp框架，简化调用流程，提升模块集成效率与兼容性。

LlamaCppAdapter模块的核心特性与实现逻辑如下：

• llamacpp框架集成：通过import 'package:llama_sdk/llama_sdk.dart'方式引入llama_sdk，借助其封装的接口调用llamacpp框架的核心动态链接库（.dll/.so/.dylib），无需手动编写ffi调用逻辑，进一步封装模型加载、推理、释放等核心接口，隐藏底层C/C++实现细节，为上层提供简洁的Dart调用接口，确保模块与sysAI计算器软件主程序的兼容性与交互效率。

• gguf格式模型全面支持：依托llama_sdk的适配能力，支持加载各类基于llamacpp框架适配的gguf格式大语言模型，包括Llama 2/3系列、Qwen系列、Mistral系列等，兼容不同量化精度的模型文件。模块内置模型格式校验逻辑，自动识别模型版本、量化精度等信息，若模型格式非法或不兼容，将抛出“Invalid GGUF model format”异常，提示用户更换合规模型。

• 模型配置灵活可调：基于llama_sdk提供的参数配置能力，提供模型加载参数配置接口，支持用户根据自身设备性能（CPU、内存）调整推理参数，包括上下文窗口长度（context window）、批处理大小（batch size）、推理线程数、温度系数（temperature）等。例如，低配置设备可减小上下文窗口长度、降低线程数，提升运行流畅度；高性能设备可增大参数，获得更优的推理效果。

• 与核心运算模块联动：支持将sysAI计算器软件高精度计算模块的运算结果、输入参数传入加载的gguf模型，借助模型的智能推理能力，实现复杂数学问题解析、运算步骤指导、公式推导等拓展功能。例如，用户输入“求解方程3x+5=17”，模块可调用llama_sdk封装的推理接口生成解题步骤，同时通过核心运算模块计算出精确解x=4，实现“智能指导+精确计算”的双重效果。

• 模型资源高效管理：内置模型加载与释放机制，结合llama_sdk的资源管理能力，支持手动加载单个gguf模型、卸载当前模型，避免内存泄漏；当sysAI计算器软件退出或模块关闭时，自动调用llama_sdk的资源释放接口，释放模型占用的内存、线程等资源，确保设备运行稳定性。同时，支持模型缓存功能，同一模型再次加载时可缩短加载时间，提升用户体验。

4. 操作指南

sysAI计算器软件采用接口调用式操作（适用于二次开发）与基础指令输入两种方式，以下针对核心功能的操作流程、输入格式、输出结果及示例进行详细说明，新增llamacpp接入配置与gguf模型运行的操作指引（基于import 'package:llama_sdk/llama_sdk.dart'集成方式），用户可根据实际场景选择对应操作方式。

4.1 基础算术运算

基础算术运算包括加、减、乘、除，支持整数、小数、分数三种输入格式，操作流程统一为“输入参数→调用对应方法→获取最简分数结果”，无需手动约分或格式转换。

操作步骤：

1. 准备输入参数：按需求输入整数（如"5"）、小数（如"2.5"）、分数（如"3/4"）格式的字符串，两个运算数需分别传入对应方法。

2. 调用运算方法：根据需求调用BigNumCalculator类的add、subtract、multiply、divide静态方法，传入两个运算数字符串。

3. 获取结果：方法返回最简分数格式的字符串，若结果为整数，返回格式为“整数/1”（可通过后续处理转换为纯整数显示）。

示例1：分数加法运算（1/3 + 1/6）

• 输入：BigNumCalculator.add("1/3", "1/6")

• 处理流程：系统解析两个字符串为Fraction实例（1/3、1/6），通分后相加（2/6 + 1/6 = 3/6），自动约分为1/2。

• 输出："1/2"

示例2：小数与整数减法运算（5 - 2.25）

• 输入：BigNumCalculator.subtract("5", "2.25")

• 处理流程：解析"5"为5/1，解析"2.25"为9/4，通分后相减（20/4 - 9/4 = 11/4）。

• 输出："11/4"（可转换为小数2.75）

4.2 幂运算与开方

幂运算支持正、负整数指数，开方运算支持完全平方数与非完全平方数，操作时需注意输入参数的合法性（指数范围、非负开方数）。

4.2.1 幂运算操作

示例：负指数幂运算（2⁻³）

• 输入：BigNumCalculator.power("2", "-3")

• 处理流程：解析底数"2"为2/1，指数"-3"为整数-3，先计算2³=8（正指数运算），再取倒数得到1/8。

• 输出："1/8"

注意：指数需在-1000至1000之间，超出范围将抛出“指数超出安全范围”异常；底数支持分数格式，如power("3/2", "2")，输出结果为"9/4"。

4.2.2 开方运算操作

示例1：完全平方数开方（sqrt(36)）

• 输入：BigNumCalculator.sqrt("36")

• 处理流程：判断36为完全平方数（6×6=36），返回整数结果。

• 输出："6/1"

示例2：非完全平方数开方（sqrt(8)）

• 输入：BigNumCalculator.sqrt("8")

• 处理流程：分解8的质因数为2³，提取可开方部分（2²），化简为2√2。

• 输出："2√2"

注意：开方运算输入值需为非负数，输入负数将抛出“负数无法开平方（非实数范围）”异常。

4.3 阶乘计算

阶乘运算仅支持正整数输入，输入值范围为1至10000，超出范围将抛出异常，操作流程简单，直接传入整数参数即可。

示例：计算5的阶乘（5!）

• 输入：BigNumCalculator.factorial(5)

• 处理流程：通过循环迭代执行5×4×3×2×1运算，基于BigInt类型存储结果，避免溢出。

• 输出："120"（万级阶乘将返回超长整数字符串，可正常存储与展示）

注意：输入0时返回1（符合阶乘定义），输入负数将抛出“阶乘仅支持正整数输入”异常。

4.4 特殊值与异常处理

sysAI计算器软件内置完善的异常捕获机制，针对各类非法输入、运算错误场景抛出明确异常提示，帮助用户快速定位问题，同时保障软件稳定运行，常见异常场景及处理方式如下：

• 除零错误：当除法运算中除数为0、或Fraction实例分母为0时，抛出“Division by zero（除零错误）”异常，终止运算并提示用户检查输入。

• 负数开方错误：开方运算输入负数时，抛出“Square root of negative number is not real（负数无法开平方，非实数范围）”异常，明确告知用户运算边界。

• 非法格式错误：输入含字母、特殊符号（除小数点、分数线外）、格式混乱的字符串（如"3a/4"、"1.2.3"）时，抛出“Invalid input format（非法输入格式）”异常，提示用户输入正确格式。

• 指数/阶乘范围错误：指数超出-1000至1000范围、阶乘输入超出1至10000范围时，分别抛出“Exponent out of safe range（指数超出安全范围）”“Factorial out of range（阶乘超出范围）”异常，平衡运算效率与稳定性。

• llamacpp相关异常：包括llama_sdk导入失败、模型文件路径错误、gguf格式不兼容、模型加载失败、推理参数非法等场景，分别抛出对应异常（如"llama_sdk import failed"、"Model file not found"、"Invalid GGUF model format"），提示用户检查llama_sdk导入配置、模型文件与参数。

用户可通过捕获对应异常，自定义异常处理逻辑（如弹窗提示、日志记录），提升使用体验。

4.5 llamacpp接入配置与gguf模型运行

本操作适用于需要启用智能化数学辅助功能的用户，核心流程为“导入llama_sdk→配置llamacpp环境→加载gguf模型→执行智能推理→释放模型”，支持接口调用与基础指令两种操作方式，基于import 'package:llama_sdk/llama_sdk.dart'集成方式，以下详细说明操作步骤、参数配置及示例。

4.5.1 前置准备

• llama_sdk导入配置：在sysAI计算器软件项目中，通过import 'package:llama_sdk/llama_sdk.dart'方式导入llama_sdk依赖，确保项目配置文件中已正确引入该依赖包，避免出现导入失败异常；环境配置：确保运行设备已安装对应系统的llamacpp框架依赖（Windows系统需安装Visual C++运行库，Linux/Mac系统需安装gcc编译环境），llama_sdk将自动检测llamacpp动态链接库，若未检测到，将抛出“llamacpp library not found”异常，需用户手动放置对应链接库至软件指定目录。

• 模型准备：获取合规的gguf格式大语言模型文件（推荐量化精度Q4_K_M，兼顾体积与效果），确保模型文件完整、未损坏，记录模型文件的绝对路径（如Windows：D:\models\llama-3-8b-q4_k_m.gguf；Linux：/home/user/models/llama-3-8b-q4_k_m.gguf）。

4.5.2 核心操作步骤（接口调用方式）

1. 导入llama_sdk并初始化：首先在代码中通过import 'package:llama_sdk/llama_sdk.dart'导入依赖，然后调用LlamaCppAdapter.init()方法（内部依托llama_sdk完成初始化），配置默认推理参数（可省略，采用默认配置），初始化失败将抛出异常。

2. 加载gguf模型：调用LlamaCppAdapter.loadModel(String modelPath, Map<String, dynamic> config)方法，传入模型文件绝对路径与配置参数，内部通过llama_sdk接口完成模型加载，加载成功返回true，失败抛出对应异常。

3. 执行智能推理：调用LlamaCppAdapter.infer(String prompt, int maxTokens)方法，传入推理提示词（prompt）与最大生成token数，内部调用llama_sdk的推理接口获取模型推理结果字符串。提示词可结合sysAI计算器软件核心运算功能，例如传入“解析运算3/4 + 5/6的步骤，并给出精确结果”。

4. 释放模型资源：无需使用模型时，调用LlamaCppAdapter.unloadModel()方法，内部调用llama_sdk的资源释放接口，释放模型占用的内存与线程资源；sysAI计算器软件退出时，模块将自动执行该操作。

4.5.3 关键参数配置说明

加载模型时的config参数为可选，默认配置适用于大多数设备，用户可根据自身设备性能调整，核心参数如下（基于llama_sdk支持的配置范围）：

• contextWindow：上下文窗口长度，默认512，最大值根据模型本身限制调整，越大支持处理的提示词越长，但占用内存越多。

• threads：推理线程数，默认等于设备CPU核心数，低配置设备可适当减小（如2、4），避免占用过多资源导致卡顿。

• temperature：温度系数，默认0.7，取值范围0-1，值越小推理结果越确定、严谨（适合数学问题解析），值越大结果越灵活。

• batchSize：批处理大小，默认32，影响推理速度，根据设备内存调整，内存不足时可减小。

4.5.4 操作示例

示例：导入llama_sdk，加载gguf模型，解析分数加法运算步骤并获取精确结果

• 前置条件：llama_sdk导入完成、llamacpp环境配置完成，模型文件路径为D:\models\llama-3-8b-q4_k_m.gguf。

• 操作步骤：

• 导入依赖并初始化模块：import 'package:llama_sdk/llama_sdk.dart'; LlamaCppAdapter.init();

• 加载模型：

• 执行推理：String prompt = "解析运算3/4 + 5/6的步骤，并给出精确结果，结果需为最简分数";

• 获取结果：推理结果将包含运算步骤（如通分、相加、约分），同时sysAI计算器软件核心运算模块可同步计算出精确结果"19/12"，最终整合输出。

• 释放模型：LlamaCppAdapter.unloadModel();

4.5.5 注意事项

• 模型路径需使用绝对路径，路径中不可包含中文、特殊符号（除下划线、连字符外），否则将导致模型加载失败。

• 不同gguf模型的兼容性不同，建议使用与llamacpp框架、llama_sdk最新版本适配的模型，避免出现格式不兼容问题。

• 推理过程中会占用一定的CPU与内存资源，低配置设备（如内存小于8GB）建议选择低量化精度（如Q2_K）的模型，避免设备卡顿或sysAI计算器软件崩溃。

• 每次仅可加载一个gguf模型，加载新模型前需先卸载当前模型，否则将抛出“Model already loaded”异常。

• 推理提示词建议简洁、明确，聚焦数学问题解析、步骤指导等场景，避免输入与数学计算无关的内容，提升推理效率与准确性。

• 确保import 'package:llama_sdk/llama_sdk.dart'导入路径正确，项目依赖配置无误，否则将抛出llama_sdk导入失败异常，影响llamacpp接入功能正常使用。

5. 技术特点

sysAI计算器软件在技术架构、算法设计与功能实现上具备显著创新性与优势，核心技术特点如下：

1. 分数化运算引擎，彻底解决精度问题：摒弃传统浮点数运算模式，采用自主研发的Fraction类实现全流程分数运算，从数据输入到结果输出均以分数形式存储，从根源上消除浮点数精度丢失问题，确保运算结果绝对精确，适配金融、科研等高精度需求场景。

2. BigInt大数支持，突破数值上限：集成Dart语言BigInt数据类型，突破常规int、double类型的数值存储上限（2⁵³-1），可处理任意长度的超大整数运算，支持万级阶乘、大额数值乘法等场景，无数据溢出风险。

3. 高效约分与化简算法：内置基于欧几里得算法的_gcd方法，可快速计算分子分母最大公约数，实现自动约分；平方根运算中集成质因数分解算法，智能化简根式，确保结果简洁规范，提升用户可读性。

4. 多格式智能解析，降低操作成本：_parseValue解析方法支持整数、小数、分数、根式等多种输入格式，自动完成格式转换、符号规范化与约分处理，用户无需手动预处理输入数据，大幅提升操作便捷性。

5. 模块化架构，可扩展性强：核心运算逻辑与对外接口分离，Fraction模块与BigNumCalculator模块职责清晰、耦合度低，后续可基于现有架构扩展三角函数、对数运算、复杂表达式解析等功能，无需重构核心代码；新增的LlamaCppAdapter模块同样采用低耦合设计，通过import 'package:llama_sdk/llama_sdk.dart'方式集成llama_sdk，可独立升级、灵活启用。

6. 健壮异常机制，运行稳定可靠：针对各类非法输入、运算错误场景设计专属异常，捕获及时、提示清晰，既保障sysAI计算器软件在异常场景下不崩溃，又为用户提供明确的问题指引，提升软件可用性；新增llamacpp相关异常处理，涵盖llama_sdk导入、模型加载、推理全流程，进一步提升软件稳定性。

7. llamacpp轻量接入，本地智能赋能：通过import 'package:llama_sdk/llama_sdk.dart'方式便捷集成llama_sdk，快速对接llamacpp框架，无需依赖云端算力，支持本地加载运行gguf格式大语言模型，资源占用低、推理速度快，适配多平台部署；实现与核心运算模块的联动，将精确计算与智能推理结合，拓展sysAI计算器软件智能化应用场景，满足用户复杂数学问题解析需求。

8. gguf模型全面兼容，配置灵活可调：依托llama_sdk的适配能力，支持各类llamacpp适配的gguf格式模型，兼容不同量化精度，可根据用户设备配置灵活选择；提供丰富的推理参数配置接口，兼顾推理效果与运行效率，适配不同性能的设备场景。

6. 结论

sysAI计算器软件基于Dart语言构建，通过创新的分数运算模块与大数处理机制，成功解决了传统计算器在高精度计算、大数运算、根式化简等场景中的核心痛点，同时通过import 'package:llama_sdk/llama_sdk.dart'方式集成llama_sdk，新增llamacpp接入及gguf格式模型运行功能，实现了“精确计算+智能辅助”的双重赋能，形成了功能完善、算法高效、运行稳定的高精度科学计算工具。

本软件在技术层面，以分数化运算引擎为核心，结合BigInt大数支持与高效算法，实现了运算精度与运算效率的平衡；新增的llamacpp接入模块，通过import 'package:llama_sdk/llama_sdk.dart'方式集成llama_sdk，采用低耦合设计，兼顾了扩展性与稳定性，本地gguf模型运行能力打破了传统计算器的功能局限，提升了sysAI计算器软件的智能化水平。在功能层面，覆盖基础算术、科学计算、格式解析、智能辅助等核心需求，适配多场景应用；在架构层面，采用模块化设计，具备良好的可扩展性与可维护性。文档已完整阐述软件的功能架构、核心模块实现逻辑、操作流程及技术特点，充分证明了该软件的原创性、实用性与技术创新性。

sysAI计算器软件可满足金融计算、科学教育、工程研发等领域对高精度计算的需求，新增的智能化辅助功能进一步提升了软件的应用价值，具备较高的应用价值与推广潜力。后续可通过功能扩展（如新增三角函数、对数运算）、llamacpp模块优化（基于llama_sdk升级，如支持多模型并行加载）与交互优化，进一步提升sysAI计算器软件的实用性与用户体验。

（注：文档部分内容可能由 AI 生成）