前端实现GPT或者其他大模型的流式推送的数据接收可以通过EventSource、Axios、或者基于EventSource实现的@microsoft/fetch-event-source插件库；
话不多说，直接开始（注：以下代码基于vue）
方案一 EventSource
sendSSEMessage() {
// 只有当eventSource不存在时才创建新的EventSource连接
if (!this.eventSource) {
this.messages.push({text: this.inputText, isMine: true});
this.messages.push({text: "", isMine: false});
// 创建新的EventSource连接
this.eventSource = new EventSource('http://127.0.1.1:8383/completions?messages='+this.inputText);
// 设置消息接收的回调函数
this.eventSource.onmessage = (event) => {
const data = JSON.parse(event.data);
this.messages[this.messages.length - 1].text += data.choices[0].delta.content;
};
// 可选：监听错误事件，以便在出现问题时能够重新连接或处理错误
this.eventSource.onerror = (event) => {
console.error("EventSource failed:", event);
this.eventSource.close(); // 关闭出错的连接
this.eventSource = null; // 重置eventSource变量，允许重建连接
};
}
}
异常处理和重连
处理连接中断或其他异常也是至关重要的。你可能需要在失去连接时尝试重新连接，或者至少提醒用户当前的连接状态。这可以通过监听EventSource的错误事件并采取适当的行动来实现。
如果需要携带header或者其他参数可以考虑使用更完善的插件库@microsoft/fetch-event-source，我自己开发的GPT4.0网站也是基于这个插件库实现的，
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–重回正题–
方案二 @microsoft/fetch-event-source插件库（更好用的SSE库）
1.首先从@microsoft/fetch-event-source中引入fetchEventSource
import { fetchEventSource } from '@microsoft/fetch-event-source';
async sseSendStream(){
let that = this
let token = “获取token”;
let tokens = "Bearer" + ' ' + token;
let params = {
"model": that.gptmodel,
"stream": true,
"convGroupId": that.convGroupId,
"parentConvId": that.convId,
"request": that.inputText,
}
that.inputText = ""; //发送请求前将输入清空
return new Promise((resolve, reject) => {
try {
let concateContent = "";
fetchEventSource(url, {
method: 'post',
headers: {
'Content-Type': 'application/json',
"Accept": "text/event-stream",
"Authorization": tokens,
},
responseType: 'text/event-stream',
body: JSON.stringify(params),
signal: that.controller.signal,
openWhenHidden: true,
async onopen(response) {//建立连接的回调},
onmessage(msg) {//接收一次数据段时回调，因为是流式返回，所以这个回调会被调用多次
if(msg.event==''){
//进行连接正常的操作
try{
const dataObj = JSON.parse(msg.data)
// 检查数据块是否包含有效的content字段
if (dataObj) {
// 将content字段的值拼接到结果字符串中
concateContent += dataObj.choices[0].delta.content;
that.dialogueList[that.dialogueList.length - 1].text = concateContent
}
}catch (e){
}
}else if (msg.event === 'close') {
//连接错误的操作
reject('close error')
}
},
onclose() {//正常结束的回调
//在这里写一些GPT回答结束后的一些操作
},
onerror(err) {//连接出现异常回调
// 取消请求
reject(err); // 发生错误，拒绝 Promise
throw err
},
})
} catch (e) {
reject(e); // 拒绝 Promise
}
});
},
- 通过
fetchEventSource(url, {...})发送 SSE 请求。 - 传递给
fetchEventSource的参数包括请求的方法、头部信息、请求体、信号等 onopen(response)：建立连接时的回调函数。onmessage(msg)：接收到数据时的回调函数。由于 SSE 是流式传输，所以这个回调函数会被多次调用。在这个回调函数中，首先检查是否发生了用户手动取消请求的情况，然后根据消息的类型进行相应的处理onclose()：正常结束连接时的回调函数。onerror(err)：连接出现异常时的回调函数。- 在
onmessage回调函数中，根据接收到的消息进行相应的处理。如果消息类型为空字符串，则表示连接正常，对数据进行解析和处理；如果消息类型为 ‘close’，则表示连接错误
axios方案暂时先不写了，还是更推荐上面两种正儿八经的SSE推送接收方案，希望各位都能用上接的大模型，
也可以直接访问我的半公益网站使用GPT，点我嗷…（呸，又一次广告…）
