java 流式调用 chatgpt

### Java 实现流式调用 ChatGPT 的方法 为了实现与 ChatGPT 进行流式交互的功能，可以采用异步处理的方式来避免超时问题[^2]。以下是基于 Java 的一种解决方案，其中使用了 `CompletableFuture` 和 Spring WebFlux 来支持非阻塞式的 HTTP 请求。 #### 流式调用的核心逻辑 在流式调用过程中，服务器会逐步返回数据片段而不是一次性完成响应。因此，在客户端需要能够解析这些部分结果并实时处理它们。下面是一个完整的例子： ```java import org.springframework.http.client.reactive.ReactorClientHttpConnector; import org.springframework.web.reactive.function.client.WebClient; import reactor.core.publisher.Flux; public class StreamChatGPT { private final WebClient webClient; public StreamChatGPT() { this.webClient = WebClient.builder() .clientConnector(new ReactorClientHttpConnector()) .baseUrl("https://api.openai.com/v1/chat/completions") .build(); } public Flux<String> streamCompletion(String apiKey, String model, String message) { return webClient.post() .header("Authorization", "Bearer " + apiKey) .bodyValue(""" { "model": "%s", "messages": [{"role": "user", "content": "%s"}], "stream": true } """.formatted(model, message)) .retrieve() .bodyToFlux(String.class); } } ``` 上述代码定义了一个名为 `StreamChatGPT` 的类，它利用 Spring WebFlux 提供的 `WebClient` 发起 POST 请求，并设置参数以启用流模式 (`"stream": true`)。注意这里的 `bodyToFlux(String.class)` 方法用于接收分片化的字符串形式的数据流。 #### 数据存储优化 当接收到每一段消息时，可以通过监听器机制将其保存至数据库中。例如可以在订阅者端加入如下操作： ```java StreamChatGPT chatGPT = new StreamChatGPT(); chatGPT.streamCompletion(apiKey, "gpt-3.5-turbo", userMessage) .doOnNext(chunk -> saveChunkToDatabase(userMessage, chunk)) // 存储用户提问和当前chunk作为回复的一部分 .subscribe(System.out::println); // 打印每一部分内容以便调试或展示给前端 ``` 这里假设存在一个函数 `saveChunkToDatabase` 负责将每次获取的内容片段存入数据库表中。 #### 处理可能发生的异常情况 由于网络延迟或其他原因可能导致连接中断或者请求失败等问题，所以还需要考虑错误恢复策略以及合理的重试次数设定。如果遇到类似于 AsyncRequestTimeoutException，则应该调整服务端配置允许更长时间等待或者是改进客户端设计减少单次传输量大小从而降低风险。 ---