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AI流式对话 Python

时间: 2025-03-11 22:24:41 浏览: 31

### 实现AI流式对话为了实现基于Python的AI流式对话，可以利用FastAPI框架来创建Web服务接口，并结合LangChain库中的`RunnableLambda`功能组件。下面是一个简单的例子展示如何设置这样的应用： ```python from typing import Any, Generator from fastapi import FastAPI import time from langchain.schema.runnable import RunnableLambda app = FastAPI() def stream_func(message: str) -> Generator[str, None, None]: """ 流式处理函数，模拟逐步返回响应的过程。 Args: message (str): 用户输入的消息。 Yields: str: 每次迭代产生的部分回复。 """ words = ["Hello", "world", ".", "This", "is", "a", "streaming", "response"] for word in words: yield f"{word} " time.sleep(0.5) runnable_stream = RunnableLambda(stream_func).with_types( input_type=str, output_type=Generator[str, None, None] ) @app.post("/chat/") async def chat_endpoint(user_input: dict): user_message = user_input.get('message', '') response_generator = runnable_stream.invoke(user_message) return {"response": "".join(response_generator)} ``` 上述代码定义了一个名为`stream_func`的生成器函数[^1]，它接收字符串形式的用户消息作为参数并逐词构建回应，在每次循环中暂停执行一段时间以模仿实际聊天场景下的延迟效果。通过调用`RunnableLambda`实例化后的对象上的`.invoke()`方法传入用户输入的数据即可触发该过程。对于更复杂的模型集成情况，比如连接到Azure OpenAI端点或其他外部API时遇到的问题，则可能涉及到请求配置差异等因素[^4]；而对于具体的性能评估指标的选择则取决于项目需求以及所采用的技术栈特性[^3]。

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