pitt1997的博客

在上一章中，我们通过 Spring Security + Session 认证机制，为微服务架构中的登录调用提供了可靠的身份认证，确保只有授权用户能够访问大模型 API。然而，随着微服务架构的扩展性要求，传统的 Session 认证方式可能面临性能瓶颈、分布式环境难题等问题。今天，我们将继续深入探讨 微服务 + 认证中心 的架构方案，通过 JWT 认证 实现无状态认证，确保 大模型 API 只能被认证登录且已授权的用户访问，从而提升系统的可

本期内容中，我们完成了一个基础的会话登录配置，用户通过表单提交账号密码进行验证，认证成功后，服务器会自动生成 Session，并将 JSESSIONID 存储到 Cookie 中。后续请求携带该 Cookie，服务器即可识别用户身份，实现会话维持。

在本篇我们成功实现了基于的流式对话，让 AI 的回复能够逐步呈现，极大地提升了用户的交互体验。SSE 方案简单易用，特别适用于单向推送的场景，比如 AI 回复、系统日志推送等。然而，SSE 也存在一定的局限性，比如它是单向通信的，仅支持服务器向客户端推送数据，无法处理客户端的主动交互需求。那么，如果我们希望实现更复杂的实时双向通信（比如 AI 生成过程中用户可以中断对话、发送指令调整回复内容等），WebSocket就是一个更优的选择！在下一篇文章中，我们将深入探讨WebSocket。

使用 Spring Boot 搭建 WebSocket 服务器，实现 AI 对话流式返回。🌟 在这系列文章中，我们将一起探索如何搭建一个支持大模型集成项目。，使 AI 对话更智能、更可交互。页面，测试 WebSocket 交互。新增一个"停止回答"按钮可随时停止。本章，我们将升级方案，使用。在上一章中，我们使用。，但是 SSE 只能。

本篇文章，我们介绍了 如何封装多个 LLM（大模型） API 调用 。后续，我们将完善 微服务 + 认证中心：如何保障大模型 API 的安全调用， 并且支持流式对话（SSE）增加 WebSocket 实时消息提升用户体验，敬请期待！

🔍 从架构设计到代码实现，一起探讨如何应对不同技术挑战，最终打造出高效、可扩展的大模型平台，目前项目基础架构已经搭建完成。项目仓库（GitHub）：https://github.com/pitt1997/ChatAI。搭建完成，已经支持认证登录功能，并创建了一个简单的 AI 问答 API Demo。🌟 在这系列文章中，我们将一起探索如何搭建一个支持大模型集成项目。项目演示地址：等待上线更新。本篇文章，我们介绍了。的背景、架构搭建。