小程序流式调用大模型对话并流式合成语音
时间: 2025-06-28 15:05:38 浏览: 17
### 实现微信小程序中的流式对话与语音合成
#### 小程序端配置
为了在微信小程序中实现与大模型的流式API交互并实时处理对话结果,在前端部分需利用WebSocket连接保持持续通信通道。由于HTTP请求不适用于流式数据传输,而WebSocket可以提供全双工通信渠道,使得服务器能主动向客户端推送消息[^1]。
对于文本到语音(TTS, Text-to-Speech)的功能,则可通过调用微信提供的`wx.getVoice()`接口或第三方TTS服务完成文字转语音的操作。考虑到流式的特性,应选择支持增量音频片段返回的服务提供商以便于即时播放。
```javascript
// 初始化 WebSocket 连接
const socketTask = wx.connectSocket({
url: 'wss://yourserver.com/socket',
});
socketTask.onMessage(function(res){
let textChunk = res.data;
// 调用 TTS API 处理每一段收到的文字
convertTextToSpeech(textChunk).then((audioBuffer)=>{
playAudio(audioBuffer); // 播放转换后的语音
});
});
```
#### 后端架构设计
后端方面建议采用Django作为Web应用框架搭建RESTful API,并集成像LangChain这样的库来管理与大型预训练语言模型之间的互动逻辑。当从小程序接收到来自用户的输入时,会触发一次新的查询发送给目标AI平台;随后,该平台将以分片形式逐步反馈生成的回答内容回至小程序显示区。
特别地,针对ChatGPT这类特定的大规模语言模型,可能还需要额外设置代理层以适配其特有的协议要求以及优化性能表现[^2]。
```python
from django.http import JsonResponse
import websocket
def chat_stream(request):
user_input = request.GET['message']
ws = websocket.WebSocket()
ws.connect("ws://chatgpt-proxy-server")
ws.send(user_input)
while True:
response_chunk = ws.recv()
if not response_chunk:
break
yield {
"event": "message",
"data": response_chunk,
}
```
#### 流程说明
整个流程涉及从前端建立稳定的数据交换路径直至最终呈现给用户完整的多媒体体验。具体来说:
- 用户发起一条新消息;
- 小程序通过已建立好的WebSocket链路转发此条目到达后台节点;
- Django负责解析请求并向远程LLM发出询问指令;
- LLM按照设定模式回应一系列连续更新的消息体;
- 每次获取到的新信息都会被立即转化为声音文件并通过相同方式传回到移动设备上执行发声动作。
阅读全文
相关推荐











