AGI大模型｜前端页面如何支持多模态大模型的流式返回？一文弄懂！

前端页面如何支持多模态大模型的流式返回

随着人工智能技术的快速发展，多模态大模型（如OpenAI的GPT-4）在各类应用中变得越来越普遍。这些模型不仅可以处理文本数据，还可以理解和生成图像、视频、音频等多种类型的数据。

在前端页面中实现对这些大模型的支持，尤其是流式返回结果，可以显著提升用户体验。本篇文章带大家了解一下前端前端页面如何支持多模态大模型的流式返回。

Large language models and their chat variants are the primary bottleneck in LLM based apps. 🙊

Large language models can take several seconds to generate a complete response to a query. This is far slower than the ~200-300 ms threshold at which an application feels responsive to an end user.

The key strategy to make the application feel more responsive is to show intermediate progress; viz., to stream the output from the model token by token.

Part1

前言

在用户体验至上的时代，应用的响应速度至关重要。大语言模型在生成响应时可能会有显著延迟，传统的HTTP请求响应模型在面对实时数据更新时往往显得力不从心，为了改善用户体验，流式返回（Streaming）成为了一种高效的解决方案。一起来看看如何在前端页面中实现流式返回，并支持多模态