springboot + websocket对接文心一言接口实现简单上下文聊天（贴代码）_网站优化分享

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参考
先看看效果
文心千帆创建应用
思路

步骤与代码

如题，第一次用websocket，做了个这玩意，只做了上下文的聊天，没做流式。

中间还有个低级报错但卡了好久，具体可以看【错误记录】websocket连接失败，但后端毫无反应，还有【错误记录】ruoyi-vue@Autowired注入自定义mapper时为null解决

，感兴趣可前往观看。

实际上我后端用的是ruoyi-vue，前端用的ruoyi-app，但不重要。因为功能就是基于websocket和文心一言千帆大模型的接口，完全可以独立出来。

每个新建的账号会送一张20元的代金券，期限一个月内。而聊天服务接口单价约1分/千token，总之用来练手肯定够用了。

参考

文档中心-ERNIE-Bot-turbo

百度文心一言接入教程

若依插件-集成websocket实现简单通信

先看看效果

大致这样。

springboot + websocket对接文心一言接口实现简单上下文聊天（贴代码）,在这里插入图片描述,第1张

2023.10.13更新：昨天和朋友聊了一下，发现他的想法和我的不同——根本不用实体类去保存解析复杂的json，直接保存消息内容。有一说一，在这个小demo这里，确实可以更快更简单的实现，因为这个demo最耗时的就是看又臭又长的参数，然后写请求体和返回值的实体类，至少请求体实体类是可以不写的。

下面进入正题。

文心千帆创建应用

文心一言，大概是这里，先创建个账号，进控制台创建一个应用（有一个apikey和secretkey，有用），开通一个聊天服务（我开通的是ErnieBot-turbo），就可以了。具体有点忘了，大家可以参考其他博客。
其次官方有给一些参考，API调用指南、在线测试平台，第二个链接可以对自己开通的聊天服务进行测试。其中也有一个分类是“技术文档”和“示例代码”，技术文档里边有普通/流式的请求/响应的参数和示例（如果比较小不容易看，文档中心-ERNIE-Bot-turbo也有），示例代码就是请求的各个语言的示例代码。

思路

有三个角色，大模型 ←→ 后端 ←→ 前端。

大模型：接受后端发过来的消息，返回响应消息

后端：接受前端发过来的消息，封装发给大模型；接收大模型返回的消息，回给后端；发送的消息和返回的消息都要保存到数据库

前端：发送消息，接受后端返回的响应消息，实时回显在聊天页面。

显然，websocket用在前后端之间进行交互，后端类似一个中间人，前端是一个用户，大模型是ai服务。

步骤与代码

实现websocket相关

1.1 注册到spring

@Configuration
public class WebSocketConfig {
    @Bean
    public ServerEndpointExporter serverEndpointExporter() {
        return new ServerEndpointExporter();
    }
}

1.2 实现一个WebSocket的服务（别看这么长，其实参考了若依插件-集成websocket实现简单通信，但没涉及信号量之类所以没什么用，除了onMessage外，其他如onOpen打印一条消息就行了，更多如WebSocketUsers可以去链接那下载）

@CrossOrigin
@Component
@ServerEndpoint("/websocket/message")
public class WebSocketServer {
   private ChatRecordMapper chatRecordMapper = SpringUtils.getBean(ChatRecordMapper.class);
   /**
    * WebSocketServer 日志控制器
    */
   private static final Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(WebSocketServer.class);
   /**
    * 默认最多允许同时在线人数100
    */
   public static int socketMaxOnlineCount = 100;
   private static Semaphore socketSemaphore = new Semaphore(socketMaxOnlineCount);
   /**
    * 连接建立成功调用的方法
    */
   @OnOpen
   public void onOpen(Session session) throws Exception {
       boolean semaphoreFlag = false;
       // 尝试获取信号量
       semaphoreFlag = SemaphoreUtils.tryAcquire(socketSemaphore);
       if (!semaphoreFlag) {
           // 未获取到信号量
           LOGGER.error("\n 当前在线人数超过限制数- {}", socketMaxOnlineCount);
           WebSocketUsers.sendMessageToUserByText(session, "当前在线人数超过限制数：" + socketMaxOnlineCount);
           session.close();
       } else {
           // 添加用户
           WebSocketUsers.put(session.getId(), session);
           LOGGER.info("\n 建立连接 - {}", session);
           LOGGER.info("\n 当前人数 - {}", WebSocketUsers.getUsers().size());
           WebSocketUsers.sendMessageToUserByText(session, "连接成功");
       }
   }
   /**
    * 连接关闭时处理
    */
   @OnClose
   public void onClose(Session session) {
       LOGGER.info("\n 关闭连接 - {}", session);
       // 移除用户
       WebSocketUsers.remove(session.getId());
       // 获取到信号量则需释放
       SemaphoreUtils.release(socketSemaphore);
   }
   /**
    * 抛出异常时处理
    */
   @OnError
   public void onError(Session session, Throwable exception) throws Exception {
       if (session.isOpen()) {
           // 关闭连接
           session.close();
       }
       String sessionId = session.getId();
       LOGGER.info("\n 连接异常 - {}", sessionId);
       LOGGER.info("\n 异常信息 - {}", exception);
       // 移出用户
       WebSocketUsers.remove(sessionId);
       // 获取到信号量则需释放
       SemaphoreUtils.release(socketSemaphore);
   }
   /**
    * 服务器接收到客户端消息时调用的方法
    */
   @OnMessage
   public void onMessage(String message, Session session) {
       // 首先，接收到一条消息
       LOGGER.info("\n 收到消息 - {}", message);
       // 1. 调用大模型API，把上下文和这次问题传入，得到回复
       BigModelService bigModelService = new BigModelService();
       TurboResponse response = bigModelService.callModelAPI(session.getId(),message);
       if (response == null) {
           WebSocketUsers.sendMessageToUserByText(session, "抱歉，似乎出了点问题，请联系管理员");
           return;
       }
       WebSocketUsers.sendMessageToUserByText(session, response.getResult());
   }
}

实现请求接口相关

2.1 先写实体类，包括BaiduChatMessage（最基本的聊天消息）、ErnieBotTurboParam（ErnieBot-Turbo的请求参数，包括了List）TurboResponse（请求返回结果对应的实体类）

@Data
@SuperBuilder
@NoArgsConstructor
@AllArgsConstructor
public class BaiduChatMessage implements Serializable {
    private String role;
    private String content;
}

@Data
@SuperBuilder
public class ErnieBotTurboParam implements Serializable {
    /**
     * 聊天上下文信息。说明：
     * （1）messages成员不能为空，1个成员表示单轮对话，多个成员表示多轮对话
     * （2）最后一个message为当前请求的信息，前面的message为历史对话信息
     * （3）必须为奇数个成员，成员中message的role必须依次为user、assistant
     * （4）最后一个message的content长度（即此轮对话的问题）不能超过2000个字符；如果messages中content总长度大于2000字符，系统会依次遗忘最早的历史会话，直到content的总长度不超过2000个字符
     */
    protected List messages;
    /**
     * 是否以流式接口的形式返回数据，默认false
     */
    protected Boolean stream;
    /**
     * 表示最终用户的唯一标识符，可以监视和检测滥用行为，防止接口恶意调用
     */
    protected String user_id;
    public boolean isStream() {
        return Objects.equals(this.stream, true);
    }
    public ErnieBotTurboParam(){}
}

@Data
public class TurboResponse implements Serializable {
    private String id;
    private String object;
    private Integer created;
    private String sentence_id;
    private Boolean is_end;
    private Boolean is_truncated;
    private String result;
    private Boolean need_clear_history;
    private Usage usage;
    @Data
    public static class Usage implements Serializable {
        private Integer prompt_tokens;
        private Integer completion_tokens;
        private Integer total_tokens;
    }
}

2.2 请求接口实现（注释很详细就不多说了）

public class BigModelService {
    private ChatRecordMapper chatRecordMapper = SpringUtils.getBean(ChatRecordMapper.class);
    private static final Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(BigModelService.class);
    private static final OkHttpClient HTTP_CLIENT = new OkHttpClient().newBuilder().build();
    public static final String API_KEY = "你的apikey";
    public static final String SECRET_KEY = "你的secretkey";
    static String getAccessToken() throws IOException {
        MediaType mediaType = MediaType.parse("application/x-www-form-urlencoded");
        RequestBody body = RequestBody.create(mediaType, "grant_type=client_credentials&client_id=" + API_KEY
                + "&client_secret=" + SECRET_KEY);
        Request request = new Request.Builder()
                .url("https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token")
                .method("POST", body)
                .addHeader("Content-Type", "application/x-www-form-urlencoded")
                .build();
        Response response = HTTP_CLIENT.newCall(request).execute();
        // 解析返回的access_token
        JSONObject jsonObject = JSONObject.parseObject(response.body().string());
        return jsonObject.getString("access_token");
    }
    public TurboResponse callModelAPI(String sessionId, String message) {
        // 1. 构建请求体
        // 1.1 调用大模型API，要从数据库去查询上下文
        ChatRecord cr = chatRecordMapper.selectChatRecordBySessionId(sessionId);
        String records = cr == null ? "{}" : cr.getRecords();
        // 1.2 把message加进请求体
        // 1.2.1 解析上下文，获取聊天记录，把新的message封装加入到聊天记录中
        ErnieBotTurboParam param = JSONObject.parseObject(records, ErnieBotTurboParam.class);
        List messages = param.getMessages() == null ? new ArrayList<>() : param.getMessages();
        messages.add(BaiduChatMessage.builder().role("user").content(message).build());
        // 1.2.2 把messages重新设置到param中
        param.setMessages(messages);
        try {
            // 2. 发出请求，调用大模型API
            RequestBody body = RequestBody.create(MediaType.parse("application/json"), JSONObject.toJSONString(param));
            Request request = new Request.Builder()
                    .url("https://aip.baidubce.com/rpc/2.0/ai_custom/v1/wenxinworkshop/chat/eb-instant?access_token=" + getAccessToken())
                    .method("POST", body)
                    .addHeader("Content-Type", "application/json")
                    .build();
            Response response = HTTP_CLIENT.newCall(request).execute();
            if (response.isSuccessful()) {
                // 3. 如果调用成功，
                // 3.1 解析返回的聊天回复结果
                TurboResponse turboResponse = JSONObject.parseObject(response.body().string(), TurboResponse.class);
                LOGGER.info("调用大模型API成功: {}", turboResponse.toString());
                // 3.2 将聊天回复结果存入数据库
                // 3.2.1 先根据sessionId查询数据库
                int count = chatRecordMapper.selectRecordCountBySessionId(sessionId);
                // 将ai刚返回的回复追加到param中，再填入chatRecord
                BaiduChatMessage aiMessage = BaiduChatMessage.builder()
                        .role("assistant").content(turboResponse.getResult()).build();
                messages.add(aiMessage);
                param.setMessages(messages);
                if (count == 0) {
                    // 3.2.2 如果没有记录，则插入
                    ChatRecord chatRecord = new ChatRecord();
                    chatRecord.setRecordId(turboResponse.getId());
                    chatRecord.setSessionId(sessionId);
                    chatRecord.setRecords(JSONObject.toJSONString(param));
                    // 插入时应填入create_time字段
                    chatRecord.setCreateTime(LocalDateTime.now());
                    chatRecordMapper.insertChatRecord(chatRecord);
                } else {
                    // 3.2.3 如果有记录，则更新
                    // 3.2.4 先查询出原来的记录的create_time，判断是否超过15min
                    ChatRecord chat = chatRecordMapper.selectChatRecordBySessionId(sessionId);
                    LocalDateTime createTime = chat.getCreateTime();
                    if (LocalDateTime.now().isAfter(createTime.plusMinutes(15))) {
                        // 2.2.2 如果超过15min，则清除records字段，将新的对话记录追加到records字段中
                        ChatRecord chatRecord = new ChatRecord();
                        chatRecord.setRecordId(turboResponse.getId());
                        chatRecord.setSessionId(sessionId);
                        chatRecord.setRecords(messages.toString());
                        // 更新时应填入create_time字段
                        chatRecord.setCreateTime(LocalDateTime.now());
                        chatRecordMapper.insertChatRecord(chatRecord);
                    } else {
                        ChatRecord chat0 = chatRecordMapper.selectChatRecordBySessionId(sessionId);
                        // 如果没有超过15min，则将新的对话记录追加到records字段中
                        ChatRecord chatRecord = new ChatRecord();
                        chatRecord.setRecordId(turboResponse.getId());
                        chatRecord.setSessionId(sessionId);
                        // 解析出原来的records
                        ChatRecord oldchat = chatRecordMapper.selectChatRecordBySessionId(sessionId);
                        ErnieBotTurboParam records1 = JSONObject.parseObject(oldchat.getRecords(), ErnieBotTurboParam.class);
                        // 将新的对话记录追加到records字段中
                        records1.setMessages(messages);
                        chatRecord.setRecords(JSONObject.toJSONString(records1));
                        // 没有15min就不更新create_time字段
                        // 更新chat_record
                        chatRecordMapper.updateChatRecord(chatRecord);
                    }
                }
                return turboResponse;
            } else {
                LOGGER.error("调用大模型API失败: {}", response.message());
            }
        } catch (IOException e) {
            LOGGER.error("调用大模型API发生异常:", e);
        }
        return null;
    }
}

持久化

3.1 数据库里建个表

CREATE TABLE `chat_record` (
  `record_id` varchar(20) NOT NULL COMMENT '记录id',
  `session_id` varchar(10) DEFAULT NULL COMMENT '所属用户',
  `records` json DEFAULT NULL COMMENT '聊天记录',
  `create_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '创建时间（判断过期）',
  PRIMARY KEY (`record_id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_0900_ai_ci COMMENT='聊天记录表';

3.2 对应实体类

@Data
@NoArgsConstructor
@AllArgsConstructor
public class ChatRecord {
    private String recordId;
    private String sessionId;
    private String records;
    private LocalDateTime createTime;
}

3.3 再写个mapper就行了

@Mapper
public interface ChatRecordMapper {
    @Insert("INSERT INTO chat_record (record_id, session_id, records, create_time) " +
            "VALUES (#{recordId}, #{sessionId}, #{records}, #{createTime})")
    void insertChatRecord(ChatRecord chatRecord);
    @Select("SELECT COUNT(*) FROM chat_record WHERE session_id = #{sessionId}")
    int selectRecordCountBySessionId(String sessionId);
    @Results({ // id是用来给@ResultMap注解引用的，到时候在xml中可以直接使用@ResultMap(value = "chatRecord")
            @Result(property = "recordId", column = "record_id"),
            @Result(property = "sessionId", column = "session_id"),
            @Result(property = "records", column = "records"),
            @Result(property = "createTime", column = "create_time")
    })
    @Select("SELECT * FROM chat_record WHERE session_id = #{sessionId}")
    ChatRecord selectChatRecordBySessionId(String sessionId);
    @Update("UPDATE chat_record SET records = #{records} WHERE session_id = #{sessionId}")
    void updateChatRecord(ChatRecord chatRecord);
}

前端聊天页面与实时的回显

4.1 聊天页面写一个（这里前端是uniapp,样式用到了些colorUI）

4.2 js里写一个websocket（见上4.1的connect()）

以上就大功告成了，这玩意还有很多缺漏和细节没做，像现在还是根据会话id去做，没有匹配用户id，15min清除聊天记录，但前端那没清……不过能跑能动就行，本来就是一个小任务，也懒得继续花时间调整。

记录一下，有问题可以交流

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