chatgpt流式输出
时间: 2023-08-09 13:12:07 浏览: 229
引用[1]中的代码展示了一个使用OpenAiUtils库的streamChat方法,该方法用于将聊天内容作为参数传入,并输出结果到控制台。如果需要将输出结果展示在浏览器上,可以使用引用[2]中的代码。在这个代码中,需要传入一个HttpServletResponse对象,并将response.getOutputStream()作为参数传入createStreamChatCompletion方法中。为了支持流式输出和避免乱码,需要设置response的ContentType为"text/event-stream",字符编码为UTF-8,并禁用缓存。具体的代码示例可以参考引用[3]中的代码。在这个示例中,streamChatWithWeb方法接受聊天内容和HttpServletResponse对象作为参数,并调用OpenAiUtils的createStreamChatCompletion方法将结果输出到response的输出流中。
相关问题
java chatgpt流式输出
引用和引用[2]提供了两种前端调用的方式来实现流式输出。其中,引用使用了axios库,通过发送POST请求来接收流式输出的数据;引用使用了fetchEventSource库,通过WebSocket方式发送POST请求来接收流式输出的数据。
对于java chatgpt流式输出,你可以根据需求选择其中一种方式来实现。具体代码如下:
使用axios库实现流式输出:
```javascript
import axios from 'axios';
const reqData = {
id: '111',
input: 'java chatgpt流式输出',
chatlog: [],
};
const headers = {
'Content-Type': 'application/json',
};
axios.post('/api/v1/stream', reqData, { headers })
.then(function (response) {
console.log(response.data); // 输出流式输出的结果
})
.catch(function (error) {
console.log(error);
});
```
使用fetchEventSource库实现流式输出:
```javascript
import { fetchEventSource } from '@microsoft/fetch-event-source';
const reqData = {
id: '111',
input: 'java chatgpt流式输出',
chatlog: [],
};
const headers = {
'Content-Type': 'application/json',
};
const eventSource = new fetchEventSource('/api/v1/stream', {
method: 'POST',
headers: headers,
body: JSON.stringify(reqData),
onopen(response) {
console.info('eventSource open: ', response);
},
onmessage(event) {
console.log('eventSource msg: ', event.data); // 输出流式输出的结果
},
onerror(err) {
console.log('eventSource error: ' + err);
},
onclose() {
console.log('eventSource close');
},
});
```
调用chatgpt流式输出
### 实现 ChatGPT 的流式响应调用
为了实现对 ChatGPT 的流式响应调用,可以利用 OpenAI 提供的 API 并设置 `stream=True` 参数。此参数使得 API 响应以数据仅限服务器发送事件 (SSE, Server-Sent Events) 的形式返回[^1]。
以下是完整的实现方法:
#### 1. 引入必要的库
需要引入 `openai` 库来处理 API 调用以及标准 Python 库如 `time` 来测量时间延迟。
```python
import openai # for OpenAI API calls
import time # for measuring time duration of API calls
```
#### 2. 配置 OpenAI 密钥
在使用 OpenAI API 之前,需先配置您的 API 密钥。
```python
openai.api_key = 'your-api-key-here'
```
#### 3. 使用流式传输的代码示例
下面是一个支持流式输出的函数定义及其调用方式:
```python
def stream_chatgpt_response(prompt):
response = openai.ChatCompletion.create(
model="gpt-3.5-turbo", # 或者 gpt-4 如果可用
messages=[{"role": "user", "content": prompt}, {"role": "assistant", "content": ""}],
temperature=0.7,
max_tokens=None,
stream=True # 启用流模式
)
collected_chunks = []
collected_messages = ""
try:
for chunk in response:
delta_content = chunk['choices'][0]['delta'].get('content', '')
collected_chunks.append(delta_content)
collected_messages += delta_content
# 动态打印接收到的内容
print(collected_messages, end="\r")
return "".join(collected_chunks).strip()
except Exception as e:
print(f"Error during streaming: {e}")
return None
# 测试流式功能
prompt_text = "解释一下量子计算的基本原理"
start_time = time.time()
response_message = stream_chatgpt_response(prompt_text)
end_time = time.time()
print("\nFinal Response:", response_message)
print("Time taken:", round(end_time - start_time, 2), "seconds")
```
上述代码片段实现了以下几点:
- **启用流式传输**:通过将 `stream=True` 添加到请求中,使每次接收的部分内容来自 `delta` 字段而非整体消息字段。
- **动态显示结果**:随着新部分到达,实时更新并展示当前累积的结果。
- **错误捕获机制**:如果发生异常,则停止进一步处理并记录错误信息。
需要注意的是,在采用流式传输的情况下,“usage”字段不会被包含于最终回复之中,因此无法即时知晓所消耗的具体令牌数量。
另外,因为 SSE 是基于 HTTP 协议的一种特殊应用,其头部中的 `Content-Type` 设置为 `text/event-stream`,这是确保客户端能够解析这些连续传来的增量数据的关键因素之一[^2]。
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