在若依前后端分离引入通义千问实现多轮对话和流式输出 有数据表存储对话记录 有vue组件

<think>嗯，用户想在若依框架里集成通义千问的API，实现多轮对话和流式输出，还要设计数据库表存储对话记录，以及开发Vue组件展示。这个问题需要从后端到前端，再到数据库设计，都需要考虑。首先，得确定如何调用通义千问的API，特别是流式输出，可能需要WebSocket或者SSE。然后数据库设计方面，需要记录用户ID、对话内容、时间等信息。前端组件可能需要处理流式数据的展示，比如逐字显示效果。 用户提到的若依框架是前后端分离的，后端用Spring Boot，前端用Vue。所以集成的话，后端要添加相关的API调用逻辑，可能还要配置HTTP客户端或者WebSocket。流式输出的话，SSE可能比WebSocket简单一些，因为基于HTTP，适合单向数据流。前端用EventSource来接收数据。 数据库表设计方面，可能需要一个对话记录表，包含对话ID、用户ID、角色（用户还是AI）、内容、时间等字段。考虑到多轮对话，可能需要一个会话ID来关联同一对话的不同消息。比如每个对话会话有一个唯一的session_id，然后每条消息属于某个会话。 前端组件部分，可能需要一个聊天界面，显示历史记录，用户输入框，发送按钮。流式输出的时候，需要实时更新消息内容，可能用v-model绑定，或者通过事件监听来逐步添加内容。比如，当收到流式数据时，不断追加到当前的消息中。 权限方面，若依框架有权限控制，可能需要确保只有登录用户才能使用对话功能，对话记录和用户ID关联。后端接口需要做安全校验，比如使用Spring Security或者若依自带的权限管理。 另外，通义千问的API调用可能需要API密钥，这些敏感信息应该放在配置文件里，比如application.yml，不要硬编码在代码中。后端调用时，读取配置，然后构造请求头，比如Authorization头。 可能遇到的问题包括流式输出的实时性，前端如何处理分块接收的数据，以及如何管理对话的上下文。比如，多轮对话需要将历史记录作为上下文传给API，所以后端需要根据session_id获取之前的对话记录，组合成请求参数。 测试的时候，可能需要模拟流式响应，或者先实现非流式，再改成流式。同时，处理可能的网络错误，设置超时机制，保证系统的稳定性。 总结一下，步骤大概是：设计数据库表，后端实现API调用和流式处理，前端组件开发，权限集成，测试和优化。需要参考若依的文档，利用现有的模块，比如权限管理，来快速集成功能。</think>### 分步解决方案 #### 一、数据库设计（PostgreSQL） ```sql CREATE TABLE ai_conversation ( id BIGSERIAL PRIMARY KEY, session_id VARCHAR(64) NOT NULL, -- 会话ID user_id BIGINT NOT NULL, -- 关联sys_user表 role VARCHAR(16) NOT NULL, -- user/assistant content TEXT NOT NULL, -- 对话内容 create_time TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP, model VARCHAR(32) DEFAULT 'qwen' -- 模型标识 ); CREATE INDEX idx_session ON ai_conversation(session_id); ``` *说明*：使用`session_id`实现多轮对话上下文关联，通过`role`区分用户与AI角色[^1] #### 二、后端集成（Spring Boot） 1. **配置API参数**：`application.yml`添加 ```yaml qwen: api-key: your_api_key url: https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/text-generation/generation ``` 2. **流式响应处理类**： ```java @RestController @RequestMapping("/ai") public class AiController { @PostMapping("/chat") public SseEmitter chat(@RequestBody ChatRequest request, HttpServletRequest httpRequest) { SseEmitter emitter = new SseEmitter(60_000L); // 获取当前登录用户 LoginUser loginUser = SecurityUtils.getLoginUser(); // 流式请求处理 CompletableFuture.runAsync(() -> { try { // 构建通义千问请求体 JSONObject params = new JSONObject() .put("model", "qwen-max") .put("input", buildPrompt(request)); // 发起流式HTTP请求 WebClient.create() .post() .uri(qwenConfig.getUrl()) .header("Authorization", "Bearer "+qwenConfig.getApiKey()) .bodyValue(params.toString()) .accept(MediaType.TEXT_EVENT_STREAM) .retrieve() .bodyToFlux(String.class) .subscribe(content -> { // 处理流式响应 emitter.send(SseEmitter.event() .data(content)); // 保存到数据库 saveConversation(sessionId, "assistant", content); }); } catch (Exception e) { emitter.completeWithError(e); } }); return emitter; } } ``` #### 三、前端组件开发（Vue3） ```vue <template> <div class="chat-container"> <div v-for="(msg, index) in messages" :key="index"> <div :class="['message', msg.role]"> {{ msg.content }} </div> </div> <div class="input-area"> <textarea v-model="inputText" @keyup.enter="sendMessage"></textarea> <button @click="sendMessage">发送</button> </div> </div> </template> <script setup> import { ref } from 'vue' import { sendChatRequest } from '@/api/ai' const messages = ref([]) const inputText = ref('') const sendMessage = async () => { const userMessage = { role: 'user', content: inputText.value } messages.value.push(userMessage) // 流式接收处理 const eventSource = new EventSource(`/ai/chat?text=${encodeURIComponent(inputText.value)}`) let aiResponse = { role: 'assistant', content: '' } eventSource.onmessage = (e) => { aiResponse.content += e.data // 实时更新最后一条消息 messages.value.splice(-1, 1, aiResponse) } eventSource.onerror = () => { eventSource.close() } } </script> ``` #### 四、关键优化点 1. **上下文管理**：通过`session_id`关联历史对话，每次请求携带最近5条上下文 2. **流式中断**：前端组件增加`AbortController`支持取消请求 3. **敏感数据处理**：对话记录加密存储，使用若依的`@DataScope`注解实现数据权限 4. **性能监控**：集成RuoYi的定时任务模块记录API响应时长和成功率