LR函数判断HTTP返回状态

本文介绍了一种利用LoadRunner中的web_get_int_property函数来获取HTTP响应码的方法,并通过示例代码展示了如何根据返回的状态码判断HTTP请求是否成功。

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web_get_int_property()的应用
 
Action()
{
int HttpRetCode;
       web_url("www.baidu.com",
              "URL=http://www.baidu.com/",
              "Resource=0",
              "RecContentType=text/html",
              "Referer=",
              "Snapshot=t1.inf",
              "Mode=HTML",
              LAST);

    HttpRetCode =web_get_int_property(HTTP_INFO_RETURN_CODE);

if (HttpRetCode == 200)
       lr_log_message("请求成功!");
       else
       lr_log_message("请求失败! ");
       return 0;
}
<think>我们正在处理一个关于在ToolCallingManager接口的executeToolCalls方法中处理流式数据的问题。根据引用[2]中的描述,流式处理通常涉及SSE(Server-Sent Events)或WebFlux的SseEmitter。我们的目标是在工具回调中处理流式数据,以便大模型能够解析。 关键点: 1. 我们需要在executeToolCalls方法中处理流式数据,这意味着我们可能不会一次性获取所有数据,而是分块(chunk)接收。 2. 大模型需要能够解析这些流式数据,因此我们需要将流式数据逐步传递给大模型,或者将流式数据整合成模型可以理解的格式。 根据引用[1]和[2]的提示: - 引用[1]提到,当大模型判断需要调用Function(即Tool)时,会返回Function名称和参数,然后我们执行Function,并将结果再次封装到Prompt中发送给AI。 - 引用[2]描述了流式对话的处理流程,包括使用SseEmitter和EventSourceListener,在onEvent回调中处理数据(如写入数据库)以及考虑TokenSize等。 因此,在executeToolCalls方法中处理流式数据,我们可以考虑以下步骤: 1. 识别工具调用:根据大模型返回的请求,解析出需要调用的工具(函数)和参数。 2. 执行工具调用:调用相应的工具,并获取数据流(例如,通过一个返回流式数据的服务)。 3. 处理流式数据:使用响应式流(如Reactor的Flux)或SSE来逐步读取数据。 4. 将流式数据转换为大模型可解析的格式:将每个数据块(chunk)封装为模型可以理解的格式(例如,将每个数据块作为一次部分响应发送给模型,或者等待流式数据结束,将完整数据返回给模型)。注意,大模型可能期望一个完整的响应,也可能支持分块响应,这取决于具体实现。 然而,问题在于ToolCallingManager接口的executeToolCalls方法通常期望一个同步的响应(即一次性返回所有数据)。但我们需要处理流式数据,所以可能需要调整设计。 解决方案思路: 我们可以设计一个异步的处理流程,在流式数据产生时,逐步将数据发送给大模型。但是,由于大模型在等待工具调用的结果,我们可能需要将流式数据收集完整后再返回,或者采用分步交互(多次调用大模型)的方式。 但根据引用[1]的描述,工具调用的结果是一次性封装到Prompt中再发送给AI的。因此,如果我们必须处理流式数据,那么我们需要等待整个流式数据结束,将完整数据返回给大模型。 另一种方案是,如果大模型支持流式工具调用(即工具调用结果可以分多次返回),那么我们可以将流式数据拆分成多个部分,多次调用大模型。但这需要大模型API的支持。 考虑到当前问题,我们假设大模型需要完整的工具调用结果。因此,在executeToolCalls方法中,我们需要将流式数据收集完整,然后返回。 实现步骤(伪代码): 1. 解析工具调用请求,获取工具名称和参数。 2. 根据工具名称找到对应的工具执行器,并传入参数执行,得到一个流式数据源(例如Flux<String>或InputStream)。 3. 订阅流式数据源,将数据块收集到一个缓冲区(如StringBuilder或ByteArrayOutputStream),直到流结束。 4. 将收集到的完整数据作为工具调用的结果返回。 但是,如果流式数据量非常大,或者需要很长时间,可能会导致内存溢出或超时。因此,我们需要考虑设置超时和缓冲区大小限制。 另一种更高级的做法是,在流式数据产生的同时,逐步将数据发送回大模型(如果大模型支持分块接收工具调用结果)。但这需要大模型API支持流式工具调用,目前可能不常见。 根据问题描述,我们假设需要将流式数据整合后返回。因此,我们可以这样实现: ```java public class MyToolCallingManager implements ToolCallingManager { @Override public ToolExecutionResult executeToolCalls(List<ToolCall> toolCalls) { // 假设一次只处理一个工具调用,或者需要合并多个工具调用的结果 // 这里我们假设每次只调用一个工具 ToolCall toolCall = toolCalls.get(0); String toolName = toolCall.getName(); Map<String, Object> parameters = toolCall.getParameters(); // 根据工具名选择不同的工具执行器 if ("streamingDataTool".equals(toolName)) { // 假设我们有一个流式数据服务 Flux<String> dataStream = streamingDataService.getStreamingData(parameters); // 收集流式数据 List<String> chunks = dataStream.collectList().block(); // 使用block等待流完成,注意:这在非响应式环境中可能阻塞线程 String fullData = String.join("", chunks); // 创建工具执行结果 return new ToolExecutionResult(toolCall.getId(), fullData); } // 其他工具... } } ``` 但是,上述代码使用了block(),这在响应式编程中是不推荐的,因为它会阻塞线程。在响应式环境中,我们应该返回一个Mono<ToolExecutionResult>,但接口可能要求同步返回。因此,我们需要根据实际情况调整。 如果我们的系统是响应式的(如使用WebFlux),那么我们可以将接口设计为异步的。但是,如果接口必须是同步的,那么我们就必须阻塞等待流完成。 另一种设计:使用异步回调(但接口设计可能不支持) 考虑到问题中要求实现ToolCallingManager接口的executeToolCalls方法,我们假设该方法需要同步返回结果。因此,我们只能阻塞等待流式数据完成。 但是,我们可以设置超时: ```java String fullData = dataStream.collectList() .timeout(Duration.ofSeconds(30)) // 设置超时时间 .block() .stream() .collect(Collectors.joining()); ``` 注意:阻塞操作在响应式应用中会降低性能,应谨慎使用。 如果流式数据量很大,我们可能无法一次性加载到内存,那么我们可以考虑将数据写入临时文件,然后返回文件的引用(如路径或URL)给大模型。但需要确保大模型能够理解这个引用并读取文件内容。 总结: 在executeToolCalls方法中处理流式数据,我们有两种主要方式: 1. 等待流式数据结束,将完整数据返回(适合数据量不大,且大模型需要完整数据的场景)。 2. 返回一个数据流的引用(如文件路径、URL或流ID),然后由大模型通过其他方式读取(需要大模型支持)。 根据引用[2]中提到的,他们通过另外的HTTP API触发写入操作,并且将数据写入数据库。因此,我们也可以考虑在流式数据到达时,将数据写入数据库(或缓存),然后只返回一个标识符(如记录ID)给大模型。这样,大模型可以通过这个标识符在后续步骤中获取数据。 但注意,引用[1]提到,工具调用的结果会再次封装到Prompt中发送给AI。因此,如果返回的是标识符,那么大模型在后续的Prompt中只能看到标识符,而看不到具体数据。除非大模型能够主动通过另一个工具调用去读取数据,但这需要多次交互。 因此,我们需要根据实际业务场景权衡。 由于问题中没有明确大模型是否支持多次交互,我们假设需要一次性返回数据。因此,我们采用第一种方式:收集完整数据后返回。 但是,如果数据量非常大,我们可能需要第二种方式(返回引用),并设计大模型能够使用另一个工具来读取数据(例如,提供一个读取数据的工具,通过标识符读取数据块)。这样,大模型可以分多次读取数据,避免一次性加载大量数据。 考虑到问题复杂性,这里我们提供两种方案,并说明在executeToolCalls中如何实现。 方案一:收集完整数据(适合小数据量) 如上所示。 方案二:返回数据引用(适合大数据量) ```java public ToolExecutionResult executeToolCalls(List<ToolCall> toolCalls) { ToolCall toolCall = toolCalls.get(0); // ... 解析参数 Flux<String> dataStream = streamingDataService.getStreamingData(parameters); // 生成一个唯一标识符 String streamId = UUID.randomUUID().toString(); // 将流式数据存储到缓存或数据库,并关联streamId // 这里我们异步存储,因为流式数据需要时间 dataStream.subscribe( chunk -> { // 将chunk追加到缓存(如Redis)中key为streamId的列表中 }, error -> { // 错误处理 }, () -> { // 流结束,可以设置一个完成标志 } ); // 返回引用(streamId) return new ToolExecutionResult(toolCall.getId(), streamId); } ``` 然后,我们还需要提供另一个工具(函数)来根据streamId获取数据(或数据的一部分)。这样,大模型在得到streamId后,如果需要具体数据,可以调用这个新工具。 但是,这需要大模型进行两次工具调用:第一次调用流式数据工具得到streamId,第二次调用数据读取工具获取数据(可以分块获取,也可以一次性获取全部)。 因此,在executeToolCalls中,我们返回的是streamId,而不是数据本身。 选择哪种方案取决于业务需求和数据量。 问题中要求“使其可被大模型解析”,所以只要大模型能够理解返回的内容(无论是完整数据还是引用)即可。因此,我们需要在定义工具(Function)时,描述清楚返回值的类型和含义。 例如: 方案一:工具返回类型为字符串,描述为“流式数据的完整内容”。 方案二:工具返回类型为字符串,描述为“流式数据的引用ID,可用于通过getStreamData工具获取数据”。 最后,根据引用[2]中提到的,在流式处理中,他们通过EventSourceListener的onEvent回调将数据写入数据库。因此,我们可以借鉴这种思路,在流式数据到达时,将数据写入存储,然后返回存储的引用。 综上所述,我们可以在executeToolCalls方法中启动流式数据的处理,并立即返回一个引用(如streamId),然后由大模型在后续步骤中根据需要读取数据。这样,executeToolCalls方法不会阻塞,但需要异步处理流式数据。 然而,由于executeToolCalls方法需要返回一个结果(ToolExecutionResult),我们不能等待流式数据全部处理完(因为可能耗时很长),所以返回引用是更合理的。 因此,我们采用方案二。 实现细节: 1. 在executeToolCalls中,启动流式数据的订阅,并将数据写入一个缓存(如Redis List),同时设置一个过期时间。 2. 返回streamId。 3. 提供另一个工具(例如getStreamData),它接收streamId和可选的块索引(或范围)参数,然后从缓存中读取数据。 注意:由于流式数据是异步写入的,所以在返回streamId时,数据可能还没有完全写入。因此,大模型在后续调用getStreamData时,可能会读取到部分数据。我们可以在流结束时标记完成状态,这样大模型可以知道何时数据完整。 但是,这增加了复杂性。如果大模型需要完整数据才能进行下一步,那么它需要轮询直到数据完整。或者,我们可以在流式数据完全写入后,通过事件通知大模型,但这超出了工具调用的范围。 因此,在简单场景下,如果数据量不大,方案一更简单直接。在数据量大或需要避免阻塞的场景下,方案二更合适。 由于问题没有明确数据量大小,我们给出两种方案,并建议根据实际情况选择。 下面,我们以方案二为例,给出一个更完整的实现示例: ```java public class MyToolCallingManager implements ToolCallingManager { private final StreamingDataService streamingDataService; private final StreamDataCache streamDataCache; // 自定义缓存接口 @Override public ToolExecutionResult executeToolCalls(List<ToolCall> toolCalls) { ToolCall toolCall = toolCalls.get(0); String toolName = toolCall.getName(); Map<String, Object> parameters = toolCall.getParameters(); if ("streamingDataTool".equals(toolName)) { String streamId = UUID.randomUUID().toString(); // 初始化缓存,创建一个空列表 streamDataCache.create(streamId); // 异步获取流式数据并写入缓存 Flux<String> dataStream = streamingDataService.getStreamingData(parameters); dataStream.subscribe( chunk -> streamDataCache.append(streamId, chunk), error -> streamDataCache.markAsFailed(streamId, error), () -> streamDataCache.markAsCompleted(streamId) ); // 返回streamId return new ToolExecutionResult(toolCall.getId(), Collections.singletonMap("streamId", streamId)); } else if ("getStreamData".equals(toolName)) { // 这是另一个工具,用于读取数据 String streamId = (String) parameters.get("streamId"); List<String> data = streamDataCache.get(streamId); return new ToolExecutionResult(toolCall.getId(), Collections.singletonMap("data", data)); } // ... 其他工具 } } ``` 注意:这里我们返回了一个Map,其中包含streamId。这样,大模型可以解析这个Map,然后根据需要使用getStreamData工具来读取数据。 但是,工具调用的结果需要符合大模型期望的结构。因此,我们需要在定义这两个工具时,明确说明参数和返回值的结构。 例如: 工具1:streamingDataTool - 描述:启动一个流式数据请求,返回一个包含streamId的对象。 - 参数:根据实际需求定义 - 返回类型:对象,包含属性streamId(字符串) 工具2:getStreamData - 描述:根据streamId获取流式数据的内容 - 参数:streamId(字符串) - 返回类型:对象,包含属性data(字符串列表) 这样,大模型就可以先调用streamingDataTool,得到streamId,然后调用getStreamData来获取数据(可能多次调用,如果支持分页的话)。 但是,如果流式数据还在写入中,getStreamData可能返回部分数据。因此,我们还可以在缓存中记录流的状态(进行中、完成、失败)。然后,在getStreamData工具中,我们可以返回数据和状态(例如,包含一个isCompleted属性)。 这样,大模型可以判断是否还需要继续调用getStreamData来获取更新的数据(直到isCompleted为true)。但注意,这要求大模型能够保存上下文,并且主动进行多次调用。 由于多次工具调用会增加交互次数,我们需要权衡。 结论: 在executeToolCalls方法中,我们可以通过异步处理流式数据,并返回一个引用(streamId)来实现流式数据的处理。然后,通过另一个工具调用来读取数据。这样,大模型可以通过多次交互逐步获取数据,避免了一次性加载大量数据。 以上是两种解决方案,请根据实际业务场景选择。</think>在实现 `ToolCallingManager` 接口的 `executeToolCalls` 方法中处理流式数据,需结合响应式编程和事件驱动机制。以下是分步实现方案: ### 核心步骤 1. **解析工具调用请求** 从大模型响应中提取工具名称和参数: ```java public List<ToolExecutionResult> executeToolCalls(List<ToolCall> toolCalls) { return toolCalls.stream().map(toolCall -> { String toolName = toolCall.getName(); Map<String, Object> params = toolCall.getParameters(); // ... }).collect(Collectors.toList()); } ``` 2. **流式数据源接入** 使用 WebFlux 的 `WebClient` 连接流式数据源(如 SSE 服务): ```java WebClient client = WebClient.create(); Flux<String> dataStream = client.get() .uri("https://stream-data-source") .retrieve() .bodyToFlux(String.class); // 转换为响应式流 ``` 3. **流式数据处理** 通过 `SseEmitter` 或 `Flux` 分块处理数据,并实时回调: ```java SseEmitter emitter = new SseEmitter(); dataStream.subscribe( chunk -> { // 1. 处理数据块(如解析、过滤) String processed = processChunk(chunk); // 2. 写入数据库(通过内部API) writeToDatabase(processed); // 3. 发送给大模型 emitter.send(processed); }, error -> emitter.completeWithError(error), () -> { storeTokenMetrics(); // 流结束时计算Token占用 emitter.complete(); } ); return emitter; ``` 4. **大模型交互封装** 将流式结果封装为大模型可解析的结构: ```java ToolExecutionResult result = new ToolExecutionResult( toolCall.getId(), new ToolResponse( "STREAMING", // 标识流式响应 Map.of("emitter", emitter, "streamId", streamId) ) ); ``` ### 关键优化点 1. **异步回调机制** 使用 `EventSourceListener` 处理流事件: ```java eventSource.setListener(new EventSourceListener() { @Override public void onEvent(String event, String data) { // 触发工具函数处理逻辑 toolService.process(data); } }); ``` 2. **资源管理** - **超时控制**:`SseEmitter.setTimeout(30_000L)` - **错误处理**:`onFailure` 回调中回滚事务 - **缓存释放**:流结束时清理 `streamId` 关联资源 3. **元数据记录** 在流关闭时入库关键信息: ```java void onClosed() { TokenCounter.calculate(dataStream); // 计算Token占用 db.insert("stream_metrics", streamId, tokenCount); } ``` ### 架构示意图 ```mermaid graph LR A[大模型请求] --> B(ToolCallingManager) B --> C{解析工具调用} C --> D[WebClient接入SSE流] D --> E[Flux数据流] E --> F[分块处理] F --> G[数据库写入API] F --> H[实时发送至大模型] H --> I[模型增量解析] I --> J[返回最终结果] ``` ### 注意事项 1. **状态一致性** 流处理需保证幂等性,建议为每个数据块附加唯一 `chunkId`,避免重复处理。 2. **背压控制** 使用响应式背压策略防止数据过载: ```java dataStream.onBackpressureBuffer(1000) // 设置缓冲区 .delayElements(Duration.ofMillis(50)); // 延迟处理 ``` 3. **大模型兼容性** 返回结构需匹配模型预期格式,例如 OpenAI 工具调用要求 `tool_call_id` 和 `content` 字段[^1]。 此方案通过响应式流处理实现了: - **实时增量处理**:分块数据即时处理,无需等待完整响应 - **资源高效利用**:异步非阻塞模型避免线程阻塞 - **端到端可追溯**:Token 计量和错误处理保障可靠性 [^1]: 工具调用流程中需严格匹配模型要求的参数结构和返回格式 [^2]: SSE 连接需正确处理 `onEvent`、`onClosed` 等生命周期事件
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