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Vue3实现chatgpt的流式输出

临枫541 2024-09-11 00:01:02
简介Vue3实现chatgpt的流式输出

前言：

我在使用Vue3开发一个chatgpt工具类网站的时候，翻阅了不少博客和github上的一些相关项目，都没能找到适合Vue3去实现stream的流式数据处理。经过踩坑，最终实现了适用直接调chatgpt接口的方法以及改为调用Python后端接口的方法。

背景：

默认情况下，当用户从 OpenAI 请求完成时，会生成整个完成，然后再通过单个响应发回，这样可能会造成等待响应时间过长。

解决：

“流式传输”，需在调用聊天完成或完成端点时设置 stream=True，这将返回一个对象，该对象将响应作为仅数据服务器发送的事件流回。

参数说明：

  • messages: 必须是对象数组

    类型作用
    system设置chatgpt的角色
    user用户输入的内容
    assistantchatgpt返回的内容
  • system 设定角色助手，使得下文对话走这条线路
  • assistant充当历史记录，达到多轮对话，需将用户所问、AI所答数据存储，实现上下文功能，代价是消耗更多的tokens
  • temperature
类型默认值取值范围是否必填
浮点数10 - 2否
  • 随着temperature的取值越大，其输出结果更加随机（较低能集中稳定输出字节，但较高能有意想不到的性能创意）
  • top_p
类型默认值取值范围是否必填
浮点数10 - 1否
  • top_p用于预测可能，值越小时，其输出结果会更加肯定，响应性能会相对快，但值越大时，输出的结果可能会更贴近用户需求

How to stream completions?

API文档：https://platform.openai.com/docs/api-reference/chat/create

有关实例代码：openai-cookbook/How_to_stream_completions.ipynb at main · openai/openai-cookbook · GitHub

相信你们早就阅读了上面的文档，但还是很迷茫，感觉无从下手...下面说说我的踩坑经历：
我在网上搜索到的信息是，需要一些流式处理库，我就问chatgpt，它给我推荐了以下几种
 

  1. RxJS：是一个响应式编程库，支持流式处理和异步操作。

  2. Bacon.js：也是一个响应式编程库，提供了一个功能强大的事件流模型，可以用来处理异步事件。

  3. Highland.js：是一个基于流的函数式编程库，提供了广泛的流操作和管道组合功能。

  4. Node.js的stream模块：是一个流式处理库，提供了流处理的核心功能。可以通过其定义自己的流转换器和消费者函数。

  5. lodash-fp：是一个功能强大的函数式编程库，提供了一整套函数式的操作和工具，可以用来方便快捷地进行流处理。

我没走这条路，我重新查询了一波，网上的意思是，可以利用WebSocket方式或SSE的方式去实现长连接，但我都没采纳，最终使用的是fetch去实现请求即可，不用将问题复杂化哈哈哈

  • 适用直接调chatgpt的接口
// gpt.js
import { CHATGPT_API_URL } from '@/common/config.js'
const OPENAI_API_KEY = '你的接口'
// TODO 适用直接调chatgpt接口
export async function* getChatgpt_Multurn_qa(messages) {
  const response = await fetch(CHATGPT_API_URL + '你的url', {
    method: 'POST',
    headers: {
      'Content-Type': 'application/json',
      'Authorization': `Bearer ${ OPENAI_API_KEY }`
    },
    body: JSON.stringify({
      model: 'gpt-3.5-turbo',
      stream: true,
      messages: messages
    })
  });

  if (!response.ok) {
    throw new Error(`HTTP error! status: ${response.status}`);
  }

  const reader = response.body.getReader();
  let decoder = new TextDecoder();
  let resultData = '';

  while (true) {
    const { done, value } = await reader.read();
    if (done) break;
    resultData += decoder.decode(value);
    while (resultData.includes('
')) {
      const messageIndex = resultData.indexOf('
');
      const message = resultData.slice(0, messageIndex);
      resultData = resultData.slice(messageIndex + 1);
      if (message.startsWith('data: ')) {
        const jsonMessage = JSON.parse(message.substring(5));
        if (resultData.includes('[DONE]')) {
          break
        }
        const createdID = jsonMessage.created
        yield {
          content: jsonMessage.choices[0]?.delta?.content || '',
          role: "assistant",
          id: createdID
        };
      }
    }
  }
}

以上是利用迭代器的写法去实现流式输出，我上面的字符串其实是chatgpt响应输出的数据，例如：

{"id":"chatcmpl-7B48ttLhb1iR4JoaCzElQTvxyAgsw","object":"chat.completion.chunk","created":1682871887,"model":"gpt-3.5-turbo-0301","choices":[{"delta":{"content":"."},"index":0,"finish_reason":null}]}

 注意：我利用迭代器需要将每一句 created 相同的流数据存储到一起，才能形成一个消息的闭环，否则页面的效果会是一个字就占一个段落，你们可以去试一试

// vue组件部分代码  

const currentDialogId = ref(null)

const dialogId = uniqueId()
currentDialogId.value = dialogId   

// 获取聊天机器人的回复
for await (const result of getChatgpt_Multurn_qa(messages.value)) {
  // 如果返回的结果 ID 与当前对话 ID 相同，则将聊天机器人的回复拼接到当前对话中
  if (result.id === currentDialogId.value) {
    const index = list.value.findIndex(item => item.id === currentDialogId.value)
    const dialog = list.value[index]
    dialog.content += result.content
  } else {
    currentDialogId.value = result.id
    list.value.push({
      content: result.content,
      role: "assistant",
      id: result.id,
      timestamp: Date.now()
    })
    messages.value.push({
      role: "assistant",
      content: result.content
    })
  }
}

上面代码比较关键的点就是条件的判断 ---  result.id === currentDialogId.value ，到这一步就可以实现chatgpt的流式输出啦，响应速度是非常快的！！！

补充：

1. list 是用户角色和AI角色的对话数组，可以传递给子组件去遍历渲染不同角色的聊天，在文章尾部将展示实现Markdown代码块的步骤

2. message 是将user以及assistant的所有历史记录push进去，是实现多轮对话的关键

  •  改为调用后端Python的接口，先看看后端哥哥@ToTensor写给前端的文档
# ChatGPT流式输出接口

## 接口路径

```bash
https://后端提供的url
```

## 请求方式

**POST**

## 请求参数


```bash
{
    "messages": [
        {
            "role": "user",
            "content": "你好"
        }
    ]
}
```

## 请求参数说明

```bash
messages: 消息体
```


## curl

```bash
curl --location 'https://后端提供的url' 
--header 'Content-Type: application/json' 
--data '{
    "messages": [
        {
            "role": "user",
            "content": "你好"
        }
    ]
}'
```


## 返回数据

```bash
{
    "id": "chatcmpl-7GpjNUPkhPZF0MtJBqTMvW2bbWPPG",
    "object": "chat.completion.chunk",
    "created": 1684246457,
    "model": "gpt-3.5-turbo-0301",
    "choices": [
        {
            "delta": {
                "role": "assistant"
            },
            "index": 0,
            "finish_reason": null
        }
    ]
}
{
    "id": "chatcmpl-7GpjNUPkhPZF0MtJBqTMvW2bbWPPG",
    "object": "chat.completion.chunk",
    "created": 1684246457,
    "model": "gpt-3.5-turbo-0301",
    "choices": [
        {
            "delta": {
                "content": "你"
            },
            "index": 0,
            "finish_reason": null
        }
    ]
}
{
    "id": "chatcmpl-7GpjNUPkhPZF0MtJBqTMvW2bbWPPG",
    "object": "chat.completion.chunk",
    "created": 1684246457,
    "model": "gpt-3.5-turbo-0301",
    "choices": [
        {
            "delta": {
                "content": "好"
            },
            "index": 0,
            "finish_reason": null
        }
    ]
}
{
    "id": "chatcmpl-7GpjNUPkhPZF0MtJBqTMvW2bbWPPG",
    "object": "chat.completion.chunk",
    "created": 1684246457,
    "model": "gpt-3.5-turbo-0301",
    "choices": [
        {
            "delta": {
                "content": "！"
            },
            "index": 0,
            "finish_reason": null
        }
    ]
}
{
    "id": "chatcmpl-7GpjNUPkhPZF0MtJBqTMvW2bbWPPG",
    "object": "chat.completion.chunk",
    "created": 1684246457,
    "model": "gpt-3.5-turbo-0301",
    "choices": [
        {
            "delta": {},
            "index": 0,
            "finish_reason": "stop"
        }
    ]
}
```

## 返回参数说明

```bash
role = assistant, 开始输出
finish_reason = stop, 输出结束
finish_reason = null, 正在输出
content 输出内容
```

根据文档，我们只需要小小改动代码

// TODO 改用chatgpt接口
import { _BASE_API_URL } from '@/common/config.js'

// 流式输出接口
export async function* getChatgpt_Multurn_qa(messages, onStreamDone) {
  const response = await fetch(_BASE_API_URL + `你的url`, {
    method: 'POST',
    headers: {
      'Content-Type': 'application/json'
    },
    body: JSON.stringify({
      messages: messages
    })
  })

  if (!response.ok) {
    throw new Error(`HTTP error! status: ${response.status}`)
  }

  const reader = response.body.getReader()

  let result = ''
  let done = false

  while (!done) {
    const { value, done: streamDone } = await reader.read()

    if (value) {
      const decoder = new TextDecoder()
      result += decoder.decode(value)
      const lines = result.split('
')
      result = lines.pop()

      for (const line of lines) {
        try {
          const json = JSON.parse(line)
          if (json.choices && json.choices.length > 0) {
            const content = json.choices[0].delta.content
            if (content) {
              yield { id: json.created, content }
            }
          }
          if (json.choices && json.choices[0].finish_reason === 'stop') {
            done = true
            onStreamDone()
            break
          }
        } catch (e) {
          console.error(e)
        }
      }
    }
    if (streamDone) {
      done = true;
    }
  }
}

上面代码多了个onStreamDone参数，是我需要利用它处理响应完成的逻辑，没有这个需求的伙伴可以适当删改，接下来再看看父组件如何获取数据吧

// vue父组件 
     for await (const result of getChatgpt_Multurn_qa(messages.value, onStreamDone)) {
        if (currentConversationId.value === null) {
          currentConversationId.value = result.id;
        }
        if (result.id === currentConversationId.value) {
          const index = list.value.findIndex(item => item.id === currentConversationId.value);
          const dialog = list.value[index];
          dialog.content += result.content;
        } else {
          currentConversationId.value = result.id;
          list.value.push({
            content: result.content || '',
            role: "assistant",
            id: result.id,
            timestamp: Date.now()
          });
          messages.value.push({
            role: "assistant",
            content: result.content || ''
          });
        }
      }
  • 父子组件是如何通信的呢？
// 父组件

<session-box :list="list" @sent="handleSent"></session-box>

 

// 子组件
const props = defineProps({
  list: {
    type: Array,
    default: []
  }
})

const { list } = toRefs(props)

const sessionList = ref(null)

const sortedList = computed(() => {
  return list.value.slice().sort((a, b) => a.timestamp - b.timestamp)
})

说明：

通过 computed 创建了一个名为 sortedList 的计算属性，该属性返回一个已排序的 list 数组副本。在排序过程中，使用了 slice 方法创建了一个数组副本，以避免直接修改原始数组。排序方式为按照每个数组元素的 timestamp 属性升序排序。

在模板中遍历循环sortedList的内容就能实现用户和ai对话啦

  •  选择合适的Markdown 编辑器组件库

介绍一下md-editor-v3 

官网：MdEditorV3 Documentation (imzbf.github.io)

github地址：imzbf/md-editor-v3: Markdown editor for vue3, developed in jsx and typescript, dark theme、beautify content by prettier、render articles directly、paste or clip the picture and upload it... (github.com)

文档说明：MdEditorV3 Documentation (imzbf.github.io)

 它提供了一些基础的 Markdown 编辑功能，如加粗、斜体、标题、无序列表、有序列表、引用、代码块等。除此之外，它还支持上传图片、撤销/重做、全屏等功能。md-editor-v3 的优点是易于使用、易于扩展，并且提供了一些定制化的选项。但是我只是想实现代码块，故解构出MdPreview

 使用：

// 模板中
<MdPreview
   :showCodeRowNumber="true"            // 显示行号
   :modelValue="item.content"
/>


import { MdPreview } from 'md-editor-v3'
import 'md-editor-v3/lib/style.css'

效果图：

风语者！平时喜欢研究各种技术，目前在从事后端开发工作，热爱生活、热爱工作。

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