• 一个java项目中，如何使用sse协议，构造一个chatgpt的流式对话接口

    前言
    如何注册chatGPT，怎么和它交互，本文就不讲了；因为网上教程一大堆，而且你要使用的话，通常会再包一个算法服务，用来做一些数据训练和过滤处理之类的，业务服务基本不会直接与原生chatGPT交互。
    而下面阐述的，就是业务服务与算法服务的交互。

    业务需求-需要实现什么样的功能

    想要一个类似与AI问答助手的机器人，可以实现根据某些场景对话提问的功能

    1. 可以直接提问，类似直接使用chatGPT，只不过这个提问的过程会做一些业务通用处理，比如问答数据的归纳反馈、敏感词过滤等等。
    2. 也可以给它喂一篇论文，喂一批近期的资讯，或者是一本小说之类的，根据指定的上下文去进行问答（这种场景需要先投递数据建立相关索引）
    3. ai的回答要求和chatGPT一样保持流式返回(也就是一个字一个字，一边生成一边返回，而不是等整个回答生成完之后一股脑返回)

    剖析

    重点是流式，这里我们预设算法侧已经有了一个流式返回的接口，整体的交互如下图所示
    在这里插入图片描述
    下面分别介绍几个关键节点的数据交互设计，仅供参考

    q1

    简述：页面发送问答数据给业务服务端

    {
  "chatId": 233,
  "question": "这篇论文有几个论点？"
}

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    • 这里的chatId可以理解为一个对话框id，业务服务端可以根据这个来进行问答归类、批量删除收藏、问答上下文查询等操作。
    • question就是问题的内容

    这里需要注意就是，交互数据格式尽可能简单、易拓展，有些产品的页面交互设计的非常复杂，什么历史问答、角色信息之类的，套了一层又一层，其实很多都没必要的，这样前端组装起来也麻烦，也不利于数据的管理与后期功能的拓展。

    q2

    简述：就是业务服务根据前端传来的问题和所属的对话框，把相应的上下文查询出来(甚至可以前端维护一个是否发送上下文的开关，更动态一点)，包装成算法服务所需要的问题数据，发给它。

    {
          "chatId":  233,
          "userName":  "张三",
          "messageKey":  "0a795f6a-a029-435f-8d67-6f6f8e078cfe",
          "message":  "这篇论文有几个论点？",
          "chatHistory":  [
          	{
                              "messageKey":  "0a795f6a-a029-435f-8d67-6f6f8e07dasd",
                              "question":  "这篇论文的作者是谁",
                              "answer":  "这篇论文的作者是李四博士。"
                    }
          ],
          "callbackUrl":  "http://xxx/chat/question/callback"
}

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    • 上述的messageKey就是一个消息的key，用以常规的接口调试
    • chatHistory就是历史问答记录，即上下文，众所周知chatGPT带不带上下文，回答的结果可能截然不同
    • callbackUrl是业务定义的一个回调接口，用来回调一些算法侧异步生产的信息，比如原文的定位信息、根据当前问题生成的推荐问答等，这些和流式的回答是不会一起返回的，所以额外提供一个接口来接收。

    q3和a3

    这两步不详述(主要我也不是研究算法模型的哈哈，不是很清楚细节)
    我们只需要定义好a2返回的结果即可

    a2

    简述：主要是算法侧返回给业务服务的同步的流式回答，同时还可能有异步的额外信息的回调(q2的callbackUrl来接收)。所以a2的返回结果分为两个response
    response1：同步的流式回答，一般在2-7s内返回第一个字符

    data: 这
data: 篇
data: 论
... // 省略一些输出
data: 几
data: 。

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    流式问答的规范可以参考：流式接口协议规范

    response2：异步的拓展信息(可有可无)

    {
    "messageKey":"0a795f6a-a029-435f-8d67-6f6f8e078cfe", //必传 回调的消息key，每次问答唯一
    "expand":{
        "recommendedQuestions":[ // 推荐问题
            "这篇论文的主要论点是什么？"
        ],
        "originalIndex":[{
            "sourceId":3432,
            "text":"首先第一个论点是......",
            "textIndex":90
        }]
    }
}

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    a1

    简述：a1要返回的格式很好理解，就是把a2中的两个response组合在一起，需要注意的有几点

    1. a2的response2不一定有，需要设置超时策略，且需要在流式回答最后输出
    2. a2中的response1是流式，response2不是；但输出到a1的时候，需要保证都在流中
    3. 最好需要约定一些event来作为标识符
    event:messageKey // 消息key事件

data:0a795f6a-a029-435f-8d67-6f6f8e078cfe

event:answer // 流式回答开始事件

data:"在论文"

data:"中"

data:"，"

data:"我"

data:"们"

data:"一"

data:"共"
...
data:"几"

data:"个"

data:"论"

data:"点"

event:endTime

data:2024-02-27 17:05:24

event:expand // 拓展信息开始事件，此处等待15s超时

data:{"recommendedQuestions":["这篇论文的主要论点是什么"],"originalIndex":{"sourceId":32133,"text":"首先第一个论点是......","textIndex":90}}

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    代码

    代码省略了一些无关紧要的业务特有的部分，只保留通用的部分
    工具类：SSEUtils，用来操作SSE客户端

    import lombok.extern.slf4j.Slf4j;

import java.io.IOException;
import java.util.Map;
import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;

/**
 * description
 *
 * @author luhui
 * @date 2024/1/25
 */
@Slf4j
public class SSEUtils {
    /**
     * timeout 30min
     */
    private static final Long DEFAULT_TIME_OUT = 30 * 60 * 1000L;
    /**
     * 订阅表
     */
    private static final Map<String, EvaEmitter> EMITTER_MAP = new ConcurrentHashMap<>();

    public static final String MSG_DATA_PREFIX = "data:";
    public static final String MSG_EVENT_PREFIX = "event:";

    /**
     * description: 创建流
     *
     * @param messageKey 本次问答的消息key
     * @return org.springframework.web.servlet.mvc.method.annotation.SseEmitter
     * @author luhui
     * @date 2024/2/23 17:09
     */
    public static EvaEmitter getEmitter(String messageKey) {
        if (null == messageKey || "".equals(messageKey)) {
            return null;
        }

        EvaEmitter emitter = EMITTER_MAP.get(messageKey);
        if (null == emitter) {
            emitter = new EvaEmitter(DEFAULT_TIME_OUT);
            EMITTER_MAP.put(messageKey, emitter);
        }

        return emitter;
    }

    /**
     * description: 发消息
     *
     * @param messageKey 本次问答的消息key
     * @param msg        消息
     * @author luhui
     * @date 2024/2/23 17:09
     */
    public static void pushMsg(String messageKey, String msg) throws IOException {
        EvaEmitter emitter = EMITTER_MAP.get(messageKey);
        if (null != emitter) {
            emitter.send(EvaEmitter.event().data(msg));
        }
    }

    public static void pushEvent(String messageKey, String eventDesc) throws IOException{
        EvaEmitter emitter = EMITTER_MAP.get(messageKey);
        if (null != emitter) {
            emitter.send(EvaEmitter.event().name(eventDesc));
        }
    }

    /**
     * description: 关闭流
     *
     * @param messageKey 本次问答的消息key
     * @author luhui
     * @date 2024/2/23 17:08
     */
    public static void closeEmitter(String messageKey) {
        EvaEmitter emitter = EMITTER_MAP.get(messageKey);
        if (null != emitter) {
            try {
                emitter.complete();
                EMITTER_MAP.remove(messageKey);
            } catch (Exception e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
    }
}

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    工具类：SSEClient ，用来获取SSE流

    import com.alibaba.fastjson.JSONObject;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;

import java.io.*;
import java.net.HttpURLConnection;
import java.net.URL;

/**
 * description
 *
 * @author luhui
 * @date 2024/1/25
 */
@Slf4j
public class SSEClient {
    // timeout
    public static Integer DEFAULT_TIME_OUT = 60 * 1000;

    /**
     * 获取SSE输入流
     */
    public static InputStream getSseInputStream(String urlPath, JSONObject param, int timeoutMill) {
        HttpURLConnection urlConnection = null;
        try {
            urlConnection = getHttpURLConnection(urlPath, timeoutMill);
            putData(urlConnection, param);
            InputStream inputStream = urlConnection.getInputStream();
            return new BufferedInputStream(inputStream);
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return null;
    }

    /**
     * 读流数据
     */
    public static void readStream(InputStream is, MsgHandler msgHandler) throws IOException {
        BufferedReader reader = new BufferedReader(new InputStreamReader(is));
        try {
            String line = "";
            while ((line = reader.readLine()) != null) {
                if ("".equals(line)) {
                    continue;
                }
                msgHandler.handleMsg(line);
            }
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
            // 目前这里抛出的显式异常来自与用户手动关闭的连接，此时服务端与算法端的连接也捕获并关闭，无需存储
        } finally {
            // 服务器端主动关闭时，客户端手动关闭
            reader.close();
            is.close();
        }
    }

    private static HttpURLConnection getHttpURLConnection(String urlPath, int timeoutMill) throws IOException {
        URL url = new URL(urlPath);
        HttpURLConnection urlConnection = (HttpURLConnection) url.openConnection();
        urlConnection.setDoOutput(true);
        urlConnection.setDoInput(true);
        urlConnection.setUseCaches(false);
        urlConnection.setRequestMethod("POST");
        urlConnection.setRequestProperty("Connection", "Keep-Alive");
        urlConnection.setRequestProperty("Charset", "UTF-8");
        urlConnection.setRequestProperty("Content-Type", "application/json;charset=UTF-8");
        urlConnection.setRequestProperty("accept", "text/event-stream");
        // 读过期时间
        urlConnection.setReadTimeout(timeoutMill);
        return urlConnection;
    }

    public static void putData(HttpURLConnection connection, JSONObject jsonStr) throws IOException {
        byte[] writebytes = jsonStr.toJSONString().getBytes();
        connection.setRequestProperty("Content-Length", String.valueOf(writebytes.length));
        DataOutputStream wr = new DataOutputStream(connection.getOutputStream());
        wr.write(jsonStr.toJSONString().getBytes());
        wr.flush();
        wr.close();
    }

    /**
     * 消息处理接口
     */
    public interface MsgHandler {
        void handleMsg(String line) throws IOException;
    }
}


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    工具类：EvaEmitter，用来封装一些流信息

    import cn.hutool.core.date.DateTime;
import com.alibaba.fastjson.JSONObject;
import io.swagger.annotations.ApiModelProperty;
import lombok.Data;
import org.springframework.web.servlet.mvc.method.annotation.SseEmitter;

/**
 * description EvaEmitter
 *
 * @author luhui
 * @date 2024/02/22
 */
@Data
public class EvaEmitter extends SseEmitter {
    public EvaEmitter(Long timeout) {
        super(timeout);
    }

    @ApiModelProperty("版本id")
    private Long versionId;
    @ApiModelProperty("用户问题")
    private String question;
    @ApiModelProperty("唯一消息key")
    private String messageKey;
    @ApiModelProperty("当前用户")
    private Long currentUid;
    @ApiModelProperty("当前用户名")
    private String currentUserName;
    @ApiModelProperty("项目id")
    private Long projectId;
    @ApiModelProperty("ai回答")
    private String aiAnswer;
    @ApiModelProperty("拓展信息")
    private JSONObject expand;
    @ApiModelProperty("错误信息")
    private JSONObject error;
    @ApiModelProperty("提问开始时间")
    private DateTime startTime;

    public JSONObject getHistory() {
        JSONObject history = new JSONObject();
        history.put("question", question);
        history.put("answer", aiAnswer);
        history.put("expand", expand);
        history.put("error", error);
        return history;
    }
}


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    具体的chat交互方法

    	String messageKey = UUID.randomUUID().toString();
	EvaEmitter emitter = SSEUtils.getEmitter(messageKey);
	emitter.setProjectId(111);
	// 初始化相关字段
	
	sseService.chatTransfer(messageKey);

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    @Override
    public void chatTransfer(String messageKey) {
        EvaEmitter emitter = SSEUtils.getEmitter(messageKey);

        // 正式参数
        JSONObject params = new JSONObject(true);
        params.put("versionId", emitter.getVersionId().toString());
        params.put("userName", emitter.getCurrentUserName());
        params.put("messageKey", emitter.getMessageKey());
        params.put("message", emitter.getQuestion());
        params.put("chatHistory", chatHistoryService.getChatHistory(emitter));
        params.put("callbackUrl", gateway + "/xxxchat/question/callback");

        InputStream inputStream = SSEClient.getSseInputStream(aiChatUrl, params, SSEClient.DEFAULT_TIME_OUT);
        try {
            StringBuilder answer = new StringBuilder();
            SSEUtils.pushEvent(messageKey, "messageKey");
            SSEUtils.pushMsg(messageKey, messageKey);
            SSEUtils.pushEvent(messageKey, "answer");
            AtomicReference<Boolean> sdkError = new AtomicReference<>(false);
            SSEClient.readStream(inputStream, line -> {
                log.info("messageKey:{}, chatTransfer:{}", emitter.getMessageKey(), line);
                String message = "";
                if (sdkError.get()) {
                    String errorStr = line.split(SSEUtils.MSG_DATA_PREFIX)[1].trim();
                    if (StringUtils.isNotBlank(errorStr)) {
                        // 做一些错误处理
                        message = "算法未知错误，请稍后再试";
                        emitter.setError(message);
                    }
                } else if (line.contains(SSEUtils.MSG_DATA_PREFIX)) {
                    message = line.split(SSEUtils.MSG_DATA_PREFIX)[1].trim();
                } else if (line.contains(SSEUtils.MSG_EVENT_PREFIX)) {
                    sdkError.set(true);
                } else {
                    message = "";
                }
                if (StringUtils.isNotBlank(message)) {
                    answer.append(message.replaceAll("\"", ""));
                    SSEUtils.pushMsg(messageKey, message);
                }
            });
            emitter.setAiAnswer(answer.toString());
            // 保存当前问答消息，自行实现
            ChatHistoryEntity message = chatHistoryService.saveHistory(messageKey);
            SSEUtils.pushEvent(messageKey, "endTime");
            SSEUtils.pushMsg(messageKey, DateUtil.formatDateTime(message.getEndTime()));
            SSEUtils.pushEvent(messageKey, "expand");
            chatHistoryService.pushExpand(messageKey);
        } catch (IllegalStateException | IOException e) {
            log.error("pushMsg error, web端流已被关闭");
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            // 消息发送完或者出现异常的话，存储当前的消息，然后关闭流
            try {
                chatHistoryService.saveHistory(messageKey);
            } catch (Exception e) {
                e.printStackTrace();
            } finally {
                SSEUtils.closeEmitter(messageKey);
            }
        }
    }

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    	@Override
    @Retryable(value = Exception.class, maxAttempts = 6, backoff = @Backoff(delay = 500, multiplier = 2))
    public void pushExpand(String messageKey) throws IOException {
       // 如果异步的拓展信息，即a2中的response2回调成功的话，会存储到这里
        Object expandObj = redisService.hGet(RedisConstants.CHAT_AI_RECOMMENDED_QUESTIONS, messageKey);
        if (expandObj == null) {
            log.error("未获取到相关拓展信息, 稍后重试");
            throw new RuntimeException("未获取到相关拓展信息");
        } else {
            JSONObject expand = JSONObject.parseObject(expandObj.toString());
            EvaEmitter emitter = SSEUtils.getEmitter(messageKey);
            emitter.setExpand(expand);
            SSEUtils.pushMsg(messageKey, expand.toJSONString());
            log.info("messageKey:{}, chatTransfer:{}", emitter.getMessageKey(), expand);
        }
    }

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  • 原文地址：https://blog.csdn.net/qq_31363843/article/details/138076028