Technische Umsetzungslösungen für Echtzeit-Streaming
Während herkömmliche AJAX-Anfragen auf eine vollständige Antwort warten müssen, erfordert der AI-Chat wortwörtliche Anzeigeeffekte im Schreibmaschinenstil. AI Proxy Worker verfügt über integrierte SSE-Unterstützung (Server-Sent Events):
- Protokoll-Ebene:Identifiziert automatisch die von KI-Diensten zurückgegebenen Datenströme in Brocken und unterhält lange Verbindungen für eine kontinuierliche Übertragung
- Front-End-Anpassung:Bereitstellung einer Standard-EventSource-Schnittstelle, die mit den gängigen Browsern kompatibel ist.
- Integrität der Daten:Automatische Handhabung der Haltepunktlogik bei Netzausfällen
Spezifische Zugangsstufen:
- Das Frontend erstellt ein EventSource-Objekt, um eine Verbindung mit dem Proxy-Endpunkt herzustellen:
const source = new EventSource(proxyUrl+'/chat?stream=true') - Hören Sie auf das Nachrichtenereignis, um das Datenfragment zu verarbeiten:
source.onmessage = (e) => appendToChat(e.data) - Der Anfragekörper muss den Parameter stream:true enthalten:
{..., "stream": true} - Rufen Sie source.close() auf, um die Verbindung am Ende der Sitzung freizugeben.
Tipps für Fortgeschrittene:Es kann mit WebSocket verwendet werden, um eine Zwei-Wege-Kommunikation in Echtzeit zu erreichen, oder es können benutzerdefinierte Ladeanimationen verwendet werden, um das Benutzererlebnis zu verbessern.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelAI Proxy Worker: ein sicheres Proxy-Tool für die Bereitstellung von AI-Diensten auf CloudflareDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie implementiert man einen responsiven Streaming-Effekt in einer Chat-Anwendung?
