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問題:怎麼做出這種效果
1. 前端
OpenAI 的 ChatGPT API 使用的是基于 HTTP/2 的协议来支持流式传输功能。HTTP/2 允许在单个连接上多路复用多个数据流,这使得流式传输成为可能。具体来说,OpenAI 的 API 可以通过 HTTP/2 的长连接进行流式数据传输,从而实现逐步接收和处理数据,而不是等待整个响应完成。
流式传输的工作原理
当你启用 stream=True
选项时,OpenAI 的 API 会逐步返回生成的内容。这种方式允许客户端在数据生成时立即处理,而不需要等待整个响应完成。这在处理大规模数据(如多个段落的文本或长对话)时特别有用,因为它可以显著减少延迟并提高用户体验。
流式传输的实现细节
- 客户端请求:客户端发送一个带有
stream=True
参数的请求。 - 服务器响应:服务器通过一个持续打开的 HTTP/2 连接逐步发送数据块(chunk)。
- 客户端处理:客户端逐块接收数据并处理,可以实时显示或进一步处理这些数据。
示例代码
以下是一个使用 Python 和 OpenAI API 的流式传输示例:
import openai
# 初始化 OpenAI 客户端
openai.api_key = 'your-api-key'
# 发送请求并启用流式传输
response = openai.Completion.create(
model="gpt-3.5-turbo",
prompt="Tell me a story.",
max_tokens=100,
stream=True
)
# 逐块处理响应
for chunk in response:
if chunk.choices[0].delta.content is not None:
print(chunk.choices[0].delta.content, end='', flush=True)
优点
- 实时性:客户端可以立即处理和显示部分响应,而无需等待整个响应完成。
- 高效性:减少了内存占用和延迟,提高了数据处理的效率。
- 用户体验:用户可以更快地看到结果,尤其是在处理大规模数据时。
结论
OpenAI 的 ChatGPT API 使用 HTTP/2 协议来支持流式传输功能,使得客户端可以逐步接收和处理数据。这种方式不仅提高了实时性和效率,还显著改善了用户体验。
2. 后端如何实现HTTP/2的stream=True
在 Spring Boot 中处理 HTTP/2 和流式传输,可以利用 Spring WebFlux,它是一个用于构建反应式应用程序的框架。通过使用 Flux
对象,你可以逐步发送数据给前端,从而实现流式传输的效果。
下面是一个简单的示例,展示如何设置一个 Spring Boot 服务端来处理 HTTP/2 和流式传输,并逐步返回内容给前端。
1. 创建 Spring Boot 项目
你可以使用 Spring Initializr 创建一个新的 Spring Boot 项目,选择 Reactive Web
依赖项。
2. 配置 HTTP/2
确保你的 Spring Boot 项目配置了 HTTP/2。在 application.properties
中添加以下配置:
server.http2.enabled=true
3. 创建控制器
创建一个控制器,使用 Flux
对象来逐步返回数据。
示例控制器
package com.example.demo;
import org.springframework.http.MediaType;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
import reactor.core.publisher.Flux;
import java.time.Duration;
import java.util.stream.Stream;
@RestController
public class StreamController {
@GetMapping(value = "/stream", produces = MediaType.TEXT_EVENT_STREAM_VALUE)
public Flux<String> stream() {
Stream<String> stream = Stream.of(
"Hello, ",
"this ",
"is ",
"a ",
"stream ",
"of ",
"words."
);
return Flux.fromStream(stream)
.delayElements(Duration.ofSeconds(1));
}
}
4. 启动应用
确保你已经安装了支持 HTTP/2 的 JDK(例如 JDK 11 或更高版本),然后启动 Spring Boot 应用。
5. 前端代码
前端可以使用 Fetch API 来处理流式响应。以下是一个简单的示例,展示如何在前端逐步接收和显示数据。
前端 JavaScript 示例
<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
<title>Stream Example</title>
</head>
<body>
<div id="output"></div>
<script>
const outputDiv = document.getElementById('output');
fetch('/stream')
.then(response => {
const reader = response.body.getReader();
const decoder = new TextDecoder();
function read() {
reader.read().then(({ done, value }) => {
if (done) {
console.log('Stream complete');
return;
}
const text = decoder.decode(value, { stream: true });
outputDiv.innerHTML += text;
read();
});
}
read();
});
</script>
</body>
</html>
解释
- Spring Boot 后端:
- 在控制器中使用
Flux<String>
返回一个字符串流。 @GetMapping
注解指定了路径/stream
并设置了响应类型为text/event-stream
。- 使用
Stream.of
创建一个字符串流,并通过Flux.fromStream
转换为Flux
对象。 delayElements(Duration.ofSeconds(1))
用于模拟逐步返回数据,每个元素之间有 1 秒的延迟。
- 在控制器中使用
3. 扩展:Spring WebFlux是servlet嗎
Spring WebFlux 不是基于 Servlet 的框架。它是一个完全独立的反应式 Web 框架,设计用于处理非阻塞、事件驱动的请求。Spring WebFlux 使用的是 Reactive Streams API(如 Reactor)而不是 Servlet API。
主要区别
-
架构:
- Spring MVC:基于 Servlet API 和同步阻塞的编程模型。每个请求对应一个线程,由线程池管理。
- Spring WebFlux:基于 Reactive Streams API 和非阻塞的编程模型,通常使用 Netty、Undertow 或者支持非阻塞 I/O 的 Servlet 3.1+ 容器(如 Tomcat 和 Jetty)。
-
线程模型:
- Spring MVC:每个请求分配一个线程,线程阻塞直到请求完成。这种模型容易受到线程饥饿的影响,特别是在处理大量长时间运行的请求时。
- Spring WebFlux:使用少量固定的线程处理大量请求,通过事件驱动和非阻塞 I/O 实现高并发。
结论
Spring WebFlux 是一个独立于 Servlet 的反应式 Web 框架,设计用于处理高并发和非阻塞请求。它使用 Reactive Streams API,而不是传统的 Servlet API。这使得它在处理需要高并发和低延迟的应用程序时具有显著优势。
4. 扩展:Reactive Streams API是谁定义的,和Reactor有什么区别
Reactive Streams API 是由多个公司和组织共同定义的一个标准,用于处理异步流数据,提供背压机制。它是一个 SPI(服务提供者接口),定义了四个核心接口:Publisher
、Subscriber
、Subscription
和 Processor
。
Reactive Streams API
Reactive Streams API 由以下公司和组织共同定义:
- Lightbend (原 Typesafe)
- Netflix
- Pivotal
- Red Hat
- Oracle
这些公司和组织共同努力,创建了一个用于异步流处理的标准。
核心接口
-
Publisher:
void subscribe(Subscriber<? super T> s);
- 生产者,负责发布数据。
-
Subscriber:
void onSubscribe(Subscription s);
void onNext(T t);
void onError(Throwable t);
void onComplete();
- 消费者,订阅并处理来自
Publisher
的数据。
-
Subscription:
void request(long n);
void cancel();
- 由
Publisher
和Subscriber
使用,用于控制数据流和取消订阅。
-
Processor:
- 继承
Publisher
和Subscriber
,可以在处理链中作为中间处理器。
- 继承
Reactor
Reactor 是由 Pivotal(现属于 VMware)开发的一个反应式库,基于 Reactive Streams API 构建。它是 Spring WebFlux 的核心基础之一。Reactor 提供了两个主要的类来处理异步序列:
- Flux: 表示 0 到 N 个元素的流。
- Mono: 表示 0 或 1 个元素的流。
Reactor 提供了丰富的操作符和工具,用于处理异步流数据,包括映射、过滤、组合和处理错误等。
区别
-
定义与实现:
- Reactive Streams API:是一个标准和规范,定义了接口和交互模式,但不提供具体实现。
- Reactor:是 Reactive Streams API 的具体实现之一,提供了丰富的操作符和工具用于处理异步流数据。
-
使用场景:
- Reactive Streams API:用于定义和实现自己的反应式库或框架。
- Reactor:用于构建基于反应式编程模型的应用,特别是与 Spring WebFlux 一起使用。
示例代码
以下是一个简单的 Reactor 示例,展示如何使用 Flux
和 Mono
。
import reactor.core.publisher.Flux;
import reactor.core.publisher.Mono;
public class ReactorExample {
public static void main(String[] args) {
// 创建一个 Flux,表示 0 到 N 个元素的流
Flux<String> flux = Flux.just("Hello", "World", "from", "Reactor");
// 订阅并打印每个元素
flux.subscribe(System.out::println);
// 创建一个 Mono,表示 0 或 1 个元素的流
Mono<String> mono = Mono.just("Single Value");
// 订阅并打印元素
mono.subscribe(System.out::println);
}
}
这个示例展示了如何使用 Reactor 创建和订阅流数据。Flux
和 Mono
是 Reactor 的核心类,提供了丰富的操作符用于处理异步流数据。
结论
Reactive Streams API 是一个标准,定义了处理异步流数据的接口和模式,而 Reactor 是基于这个标准实现的具体库,提供了丰富的操作符和工具,用于构建反应式应用程序。
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