Vercel AI SDK 教程：如何在流式传输对象后记录最终对象

最新推荐文章于 2025-06-02 09:19:41 发布

仰钰奇

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Vercel AI SDK 教程：如何在流式传输对象后记录最终对象

ai Build AI-powered applications with React, Svelte, Vue, and Solid 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ai/ai

前言

在现代AI应用开发中，流式传输(streaming)结构化数据已成为一种常见需求。Vercel AI SDK提供了强大的工具来简化这一过程，特别是streamObject功能。本文将深入探讨如何在流式传输对象后记录最终对象，这对于日志记录、数据持久化或后续处理都非常重要。

流式传输对象的基本概念

流式传输对象是指将AI生成的结构化数据以渐进式的方式传输，而不是等待所有数据生成完毕后再一次性返回。这种方式具有以下优势：

降低延迟：用户可以更早看到部分结果
提高响应性：特别适用于生成大量数据的情况
节省资源：可以边生成边处理

使用onFinish回调记录最终对象

onFinish回调是处理流式传输完成后的理想位置。它会在流结束时自动调用，无论传输成功与否。

基本用法

import { openai } from '@ai-sdk/openai';
import { streamObject } from 'ai';
import { z } from 'zod';

const result = streamObject({
  model: openai('gpt-4-turbo'),
  schema: z.object({
    recipe: z.object({
      name: z.string(),
      ingredients: z.array(z.string()),
      steps: z.array(z.string()),
    }),
  }),
  prompt: '生成一份千层面食谱',
  onFinish({ object, error }) {
    if (object === undefined) {
      console.error('类型验证失败:', error);
      return;
    }
    console.log('最终对象:', JSON.stringify(object, null, 2));
  },
});

关键点解析

错误处理：当对象不符合模式(schema)时，object参数会是undefined，此时可以通过error参数获取详细错误信息
模式验证：使用Zod库定义的数据结构模式，确保生成的数据符合预期格式
日志记录：将最终对象以美观的JSON格式输出，便于调试和分析

使用object Promise处理结果

除了回调方式，还可以通过Promise来处理最终对象，这在异步编程中更为灵活。

示例代码

import { openai } from '@ai-sdk/openai';
import { streamObject } from 'ai';
import { z } from 'zod';

const result = streamObject({
  model: openai('gpt-4-turbo'),
  schema: z.object({
    recipe: z.object({
      name: z.string(),
      ingredients: z.array(z.string()),
      steps: z.array(z.string()),
    }),
  }),
  prompt: '生成一份千层面食谱',
});

result.object
  .then(({ recipe }) => {
    console.log('食谱:', JSON.stringify(recipe, null, 2));
  })
  .catch(error => {
    console.error('类型验证错误:', error);
  });

// 注意：需要消费流以避免背压问题
for await (const partialObject of result.partialObjectStream) {
  // 可以在这里处理部分对象
}