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逐句回答,流式回傳,ChatGPT采用的Server-sent events后端實時推送協議Python3.10實作,基于Tornado6.1

2023-03-08 08:54:31 後端開發

善于觀察的朋友一定會敏銳地發現ChatGPT網頁端是逐句給出問題答案的,同樣,ChatGPT后臺Api介面請求中,如果將Stream引數設定為True后,Api介面也可以實作和ChatGPT網頁端一樣的流式回傳,進而更快地給到前端用戶反饋,同時也可以緩解連接超時的問題,

Server-sent events(SSE)是一種用于實作服務器到客戶端的單向通信的協議,使用SSE,服務器可以向客戶端推送實時資料,而無需客戶端發出請求,

SSE建立在HTTP協議上,使用基于文本的資料格式(通常是JSON)進行通信,客戶端通過創建一個EventSource物件來與服務器建立連接,然后可以監聽服務器發送的事件,服務器端可以隨時將事件推送給客戶端,客戶端通過監聽事件來接收這些資料,

ChatGPT的Server-sent events應用

首先打開ChatGPT網頁端,隨便問一個問題,然后進入網路選單,清空歷史請求記錄后,進行網路抓包監聽:

可以看到,在觸發了回答按鈕之后,頁面會往后端的backend-api/conversation對話介面發起請求,但這個介面的通信方式并非傳統的http介面或者Websocket持久化鏈接協議,而是基于EventSteam的事件流一段一段地回傳ChatGPT后端模型的回傳資料,

為什么ChatGPT會選擇這種方式和后端Server進行通信?ChatGPT網頁端使用Server-sent events通信是因為這種通信方式可以實作服務器向客戶端推送資料,而無需客戶端不斷地向服務器發送請求,這種推送模式可以提高應用程式的性能和回應速度,減少了不必要的網路流量,

與其他實時通信協議(如WebSocket)相比,Server-sent events通信是一種輕量級協議,易于實作和部署,此外,它也具有廣泛的瀏覽器兼容性,并且可以在不需要特殊網路配置的情況下使用,

在ChatGPT中,服務器會將新的聊天訊息推送到網頁端,以便實時顯示新的聊天內容,使用Server-sent events通信,可以輕松地實作這種實時更新功能,并確保網頁端與服務器之間的通信效率和穩定性,

說白了,降低成本,提高效率,ChatGPT是一個基于深度學習的大型語言模型,處理自然語言文本需要大量的計算資源和時間,因此,回傳回應的速度肯定比普通的讀資料庫要慢的多,Http介面顯然并不合適,因為Http是一次性回傳,等待時間過長,而Websocket又過重,因為全雙工通信并不適合這種單項對話場景,所謂單項對話場景,就是對話雙方并不會并發對話,而是串行的一問一答邏輯,同時持久化鏈接也會占用服務器資源,要知道ChatGPT幾乎可以算是日均活躍用戶數全球最高的Web應用了,

效率層面,大型語言模型沒辦法一下子回傳所有計算資料,但是可以通過Server-sent events將前面計算出的資料先“推送”到前端,這樣用戶也不會因為等待時間過長而關閉頁面,所以ChatGPT的前端觀感就是像打字機一樣,一段一段的回傳答案,這種“邊計算邊回傳”的生成器模式也提高了ChatGPT的回答效率,

Python3.10實作Server-sent events應用

這里我們使用基于Python3.10的Tornado異步非阻塞框架來實作Server-sent events通信,

首先安裝Tornado框架

pip3 install tornado==6.1

隨后撰寫sse_server.py:

import tornado.ioloop  
import tornado.web  
  
  
push_flag = True  
  
from asyncio import sleep  
  
  
class ServerSentEvent(tornado.web.RequestHandler):  
  
    def __init__(self, *args, **kwargs):  
        super(ServerSentEvent, self).__init__(*args, **kwargs)  
        self.set_header('Content-Type', 'text/event-stream')  
        self.set_header('Access-Control-Allow-Origin', "*")  
        self.set_header("Access-Control-Allow-Headers","*")  
        # 請求方式  
        self.set_header("Access-Control-Allow-Methods","*")  
  
    # 斷開連接  
    def on_finish(self):  
        print("斷開連接")  
        return super().on_finish()  
  
    async def get(self):  
        print("建立鏈接")  
        while True:  
            if push_flag:  
                print("開始")  
                self.write("event: message\n");  
                self.write("data:" + "push data" + "\n\n");  
                self.flush()  
                await sleep(2)

建立好推送路由類ServerSentEvent,它繼承Tornado內置的視圖類tornado.web.RequestHandler,首先利用super方法呼叫父類的初始化方法,設定跨域,如果不使用super,會將父類同名方法重寫,隨后建立異步的get方法用來鏈接和推送訊息,這里使用Python原生異步的寫法,每隔兩秒往前端推送一個事件message,內容為push data,

注意,這里只是簡單的推送演示,真實場景下如果涉及IO操作,比如資料庫讀寫或者網路請求之類,還需要單獨封裝異步方法,

另外這里假定前端onmessage處理程式的事件名稱為message,如果想使用其他事件名稱,可以使用前端addEventListener來訂閱事件,最后訊息后必須以兩個換行為結尾,

隨后撰寫路由和服務實體:

def make_app():  
    return tornado.web.Application([  
        (r"/sse/data/", ServerSentEvent),  
    ])  
  
if __name__ == "__main__":  
    app = make_app()  
    app.listen(8000)  
    print("sse服務啟動")  
    tornado.ioloop.IOLoop.current().start()

隨后在后臺運行命令:

python3 sse_server.py

程式回傳:

PS C:\Users\liuyue\www\videosite> python .\sse_server.py  
sse服務啟動

至此,基于Tornado的Server-sent events服務就搭建好了,

前端Vue.js3鏈接Server-sent events服務

客戶端我們使用目前最流行的Vue.js3框架:

sse_init:function(){  
  
  
          var push_data = https://www.cnblogs.com/v3ucn/p/new EventSource("http://localhost:8000/sse/data/")  
        push_data.onopen = function (event) {  
            // open事件  
            console.log("EventSource連接成功");  
        };  
         
  
        push_data.onmessage = function (event) {  
    try {  
        console.log(event);  
    } catch (error) {  
        console.log('EventSource結束訊息例外', error);  
    }  
};  
  
  
       push_data.onerror = function (error) {  
    console.log('EventSource連接例外', error);  
};  
  
  
      }

這里在前端的初始化方法內建立EventSource實體,通過onmessage方法來監聽后端的主動推送:

可以看到,每隔兩秒鐘就可以訂閱到后端的message事件推送的訊息,同時,SSE默認支持斷線重連,而全雙工的WebSocket協議則需要自己在前端實作,高下立判,

結語

不僅僅可以實作ChatGPT的流式回傳功能,SSE在Web應用程式中的使用場景非常廣泛,例如實時的新聞推送、實時股票報價、在線游戲等等,比起輪詢和長輪詢,SSE更加高效,因為只有在有新資料到達時才會發送;同時SSE支持自定義事件和資料,具有更高的靈活性和復用性,為流式資料回傳保駕護航,ChatGPT的最愛,誰不愛?最后奉上專案地址,與眾鄉親同饗:github.com/zcxey2911/sse_tornado6_vuejs3

轉載請註明出處,本文鏈接:https://www.uj5u.com/houduan/546145.html

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