Flask Streamingは、ChatGPTのリアルタイム応答をどのようにシミュレートしますか？
Apr 01, 2025 pm 07:27 PM
フラスコストリーミングを使用して、ChatGPTリアルタイム応答をシミュレートします
ChatGPTや大規(guī)模なファイルのダウンロードをシミュレートするリアルタイムチャットなど、多くのアプリケーションは、クライアントの長(zhǎng)い待機(jī)を避けながらデータを生成および送信する必要があります。この記事では、Python Flaskフレームワークにこのストリーミングを?qū)g裝する方法を示し、元のコードの欠陥を修正します。
元のコードは、 yieldを使用してストリーミングを?qū)g裝しようとしましたが、 generate()関數(shù)が終了した後にのみresponseオブジェクトが返されたため、コンテンツが表示される前にすべてのデータが生成されるのを待つ必要がありますが、これはリアルタイムの応答の期待と一致しません。
問(wèn)題コード：
睡眠を輸入してから
フラスコからインポートフラスコ、応答、stream_with_contextから
app = flask（__name__）
@app.route（ '/stream'、method = ['get']）
def stream（）：
def generate（）：
範(fàn)囲のIの場(chǎng)合（1、21）：
印刷（i）
f'これはアイテム{i} \ n 'です
睡眠（0.5）
return Response（generate（）、mimetype = 'text/plain'）
__name__ == '__main__'の場(chǎng)合：
app.run（debug = true）
回避策：Flaskのstream_with_contextデコレータを正しく使用します。このデコレーターはyield生成されるたびにすぐにデータがクライアントに返されることを保証し、真のストリーミングを可能にします。改善されたコード：
Flask Import stream_with_context、request、jsonifyから
@app.route（ '/stream'）
def streamed_response（）：
def generate（）：
「こんにちは」を譲る
ICHEOD request.args.get（ 'name'、 'world'）＃get（）を使用して、keyerrorを避けます
収率 '！'
return jsonify（{'message'：list（stream_with_context（generate（）））}）＃return formatに戻ります
stream_with_context generate関數(shù)をラップし、データをすぐにすべてのyieldを送信します。この例では、データ生成は簡(jiǎn)単です。実際のアプリケーションでは、 generate関數(shù)には、より複雑なロジック（データベースクエリや複雑な計(jì)算など）が含まれる場(chǎng)合がありますが、 stream_with_contextの関數(shù)は、データのタイムリーな伝送を確保することです。 request.args.get('name', 'World')リクエストパラメーターからデータを取得し、より柔軟なストリーミングを?qū)g裝し、 get()メソッドを使用して欠落したパラメーターを処理してKeyErrorエラーを回避します。最後に、 jsonifyを使用して結(jié)果をJSON形式にラップします。これは、フロントエンド処理に適しています。
上記の改善により、ChatGPTのリアルタイム応答効果を効果的にシミュレートできます。
以上がF(xiàn)lask Streamingは、ChatGPTのリアルタイム応答をどのようにシミュレートしますか？の詳細(xì)內(nèi)容です。詳細(xì)については、PHP 中國(guó)語(yǔ) Web サイトの他の関連記事を參照してください。
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