异步调用openai接口,流式响应

服务端

import json
import uvicorn
from openai import AsyncOpenAI
from fastapi import FastAPI, Request,responses

client = AsyncOpenAI(
    api_key="",
    base_url="https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4/"
) 
MODEL = "glm-4-flash"
app = FastAPI()

@app.route("/stream")
async def stream_endpoint(request: Request):
    async def response_stream():
        completion = client.chat.completions.create(
            model=MODEL,
            messages=[
                {"role": "system", "content": "你是一个聪明且富有创造力的小说作家"},
                {"role": "user", "content": "请你作为童话故事大王,写一篇短篇童话故事。"}
            ],
            top_p=0.7,
            temperature=0.9,
            stream=True
        )
        partition = []
        async for chunk in await completion:
            partition.append(chunk.choices[0].delta.content)
            # 每次生成器产生数据时,发送到客户端
            # yield json.dumps(chunk.model_dump(), ensure_ascii=False) + "\n"
            yield ''.join(partition) + "\n"
 
    return responses.StreamingResponse(response_stream())

if __name__ == "__main__":
    uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000)

调用方法

import requests
with requests.get('http://localhost:8000/stream', stream=True) as r:
    for line in r.iter_lines():
        if line:
            decoded_line = line.decode('utf-8')
            print(decoded_line)
<think>好的,用户问的是如何在LangChain4j中实现流式响应。首先,我得回忆一下LangChain4j的相关知识。LangChain4j是一个Java库,用于构建基于大型语言模型(LLM)的应用程序。流式响应通常指的是逐步获取生成的文本,而不是等待整个结果返回,这对于提升用户体验很重要,特别是在生成较长的响应时。首先,我需要确定LangChain4j是否支持流式处理。根据之前的了解,LangChain4j的模型接口如ChatLanguageModel可能有一个返回流的方法,比如streaming()。可能还需要使用特定的请求和响应类来处理流式数据。例如,使用StreamingResponseHandler来处理分块接收的数据。 然后,我需要考虑具体的代码结构。首先创建模型实例,比如OpenAiChatModel,然后调用生成方法,并传递一个处理流式响应的回调。可能还需要设置API密钥和其他参数,如temperature和timeout。 接下来,要确保代码示例的正确性。例如,使用OpenAiStreamingResponseHandler来监听每个token的到达,并在完成或出错时处理相应的事件。可能还需要处理异常情况,比如网络错误或API限制。 另外,用户可能需要了解如何自定义处理逻辑,比如将流式数据发送到前端或保存到数据库。这时候需要修改handle()方法中的逻辑,比如将每个token添加到StringBuilder中,并在完成后处理整个响应。 最后,需要验证代码是否确实实现了流式响应。比如,检查是否每次接收到token时都会立即打印出来,而不是等待所有内容生成完毕。同时,需要确保正确关闭资源,比如在onComplete()中处理后续步骤。 总结步骤:引入依赖、创建模型实例、实现处理程序、调用流式方法。并注意处理各个事件回调,如onNext、onComplete、onError。</think>在LangChain4j中实现流式响应需要使用`StreamingResponseHandler`,以下是完整示例代码: ```java import dev.langchain4j.model.openai.OpenAiChatModel; import dev.langchain4j.model.openai.OpenAiStreamingResponseHandler; import dev.langchain4j.model.output.Response; import java.util.concurrent.CompletableFuture; public class StreamResponseExample { public static void main(String[] args) { OpenAiChatModel model = OpenAiChatModel.builder() .apiKey("your-api-key") .temperature(0.7) .timeout(60) .build(); String prompt = "解释量子计算的基本原理"; CompletableFuture<Response<String>> future = model.generate( prompt, new OpenAiStreamingResponseHandler<String>() { final StringBuilder answerBuilder = new StringBuilder(); @Override public void onNext(String token) { // 实时处理每个token System.out.print(token); answerBuilder.append(token); } @Override public void onComplete(Response<String> response) { // 完整响应处理 System.out.println("\n\n完整响应:"); System.out.println(answerBuilder.toString()); } @Override public void onError(Throwable error) { System.err.println("发生错误: " + error.getMessage()); } }); // 等待异步操作完成 future.join(); } } ``` 代码解释: 1. 创建`OpenAiChatModel`实例时需配置API密钥和其他参数 2. `generate()`方法的第二个参数需要实现`StreamingResponseHandler`接口 3. `onNext()`方法会实时接收每个生成的token 4. `onComplete()`在所有内容生成完成后触发 5. `onError()`处理可能发生的异常 流式响应实现的关键点: - 使用支持流式的模型实现(如OpenAI) - 实现`StreamingResponseHandler`的三个回调方法 - 异步处理机制(使用CompletableFuture) - 实时内容拼接和错误处理
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