逐句回答,流式返回,ChatGPT採用的Server-sent events後端實時推播協定Python3.10實現,基於Tornado6.1

善於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後臺Api介面請求中，如果將Stream引數設定為True後，Api介面也可以實現和ChatGPT網頁端一樣的流式返回，進而更快地給到前端使用者反饋，同時也可以緩解連線超時的問題。

Server-sent events（SSE）是一種用於實現伺服器到使用者端的單向通訊的協定。使用SSE，伺服器可以向用戶端推播實時資料，而無需使用者端發出請求。

SSE建立在HTTP協定上，使用基於文字的資料格式（通常是JSON）進行通訊。使用者端通過建立一個EventSource物件來與伺服器建立連線，然後可以監聽伺服器傳送的事件。伺服器端可以隨時將事件推播給使用者端，使用者端通過監聽事件來接收這些資料。

ChatGPT的Server-sent events應用

首先開啟ChatGPT網頁端，隨便問一個問題，然後進入網路選單，清空歷史請求記錄後，進行網路抓包監聽：

可以看到，在觸發了回答按鈕之後，頁面會往後端的backend-api/conversation對話介面發起請求，但這個介面的通訊方式並非傳統的http介面或者Websocket持久化連結協定，而是基於EventSteam的事件流一段一段地返回ChatGPT後端模型的返回資料。

為什麼ChatGPT會選擇這種方式和後端Server進行通訊？ChatGPT網頁端使用Server-sent events通訊是因為這種通訊方式可以實現伺服器向用戶端推播資料，而無需使用者端不斷地向伺服器傳送請求。這種推播模式可以提高應用程式的效能和響應速度，減少了不必要的網路流量。

與其他實時通訊協定（如WebSocket）相比，Server-sent events通訊是一種輕量級協定，易於實現和部署。此外，它也具有廣泛的瀏覽器相容性，並且可以在不需要特殊網路設定的情況下使用。

在ChatGPT中，伺服器會將新的聊天訊息推播到網頁端，以便實時顯示新的聊天內容。使用Server-sent events通訊，可以輕鬆地實現這種實時更新功能，並確保網頁端與伺服器之間的通訊效率和穩定性。

說白了，降低成本，提高效率，ChatGPT是一個基於深度學習的大型語言模型，處理自然語言文字需要大量的計算資源和時間。因此，返回響應的速度肯定比普通的讀資料庫要慢的多，Http介面顯然並不合適，因為Http是一次性返回，等待時間過長，而Websocket又過重，因為全雙工通訊並不適合這種單項對話場景，所謂單項對話場景，就是對話雙方並不會並行對話，而是序列的一問一答邏輯，同時持久化連結也會佔用伺服器資源，要知道ChatGPT幾乎可以算是日均活躍使用者數全球最高的Web應用了。

效率層面，大型語言模型沒辦法一下子返回所有計算資料，但是可以通過Server-sent events將前面計算出的資料先「推播」到前端，這樣使用者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，一段一段的返回答案，這種「邊計算邊返回」的生成器模式也提高了ChatGPT的回答效率。

Python3.10實現Server-sent events應用

這裡我們使用基於Python3.10的Tornado非同步非阻塞框架來實現Server-sent events通訊。

首先安裝Tornado框架

pip3 install tornado==6.1

隨後編寫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","*")  
  
    # 斷開連線  
    def on_finish(self):  
        print("斷開連線")  
        return super().on_finish()  
  
    async def get(self):  
        print("建立連結")  
        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)

建立好推播路由類ServerSentEvent，它繼承Tornado內建的檢視類tornado.web.RequestHandler，首先利用super方法呼叫父類別的初始化方法，設定跨域，如果不使用super，會將父類別同名方法重寫，隨後建立非同步的get方法用來連結和推播訊息，這裡使用Python原生非同步的寫法，每隔兩秒往前端推播一個事件message,內容為push data。

注意，這裡只是簡單的推播演示，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，還需要單獨封裝非同步方法。

另外這裡假定前端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，最後訊息後必須以兩個換行為結尾。

隨後編寫路由和服務範例：

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()

隨後在後臺執行命令：

python3 sse_server.py

程式返回：

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

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

前端Vue.js3連結Server-sent events服務

使用者端我們使用目前最流行的Vue.js3框架：

sse_init:function(){  
  
  
          var push_data = new EventSource("http://localhost:8000/sse/data/")  
        push_data.onopen = function (event) {  
            // open事件  
            console.log("EventSource連線成功");  
        };  
         
  
        push_data.onmessage = function (event) {  
    try {  
        console.log(event);  
    } catch (error) {  
        console.log('EventSource結束訊息異常', error);  
    }  
};  
  
  
       push_data.onerror = function (error) {  
    console.log('EventSource連線異常', error);  
};  
  
  
      }

這裡在前端的初始化方法內建立EventSource範例，通過onmessage方法來監聽後端的主動推播：

可以看到，每隔兩秒鐘就可以訂閱到後端的message事件推播的訊息，同時，SSE預設支援斷線重連，而全雙工的WebSocket協定則需要自己在前端實現，高下立判。

結語

不僅僅可以實現ChatGPT的流式返回功能，SSE在Web應用程式中的使用場景非常廣泛，例如實時的新聞推播、實時股票報價、線上遊戲等等，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傳送；同時SSE支援自定義事件和資料，具有更高的靈活性和複用性，為流式資料返回保駕護航，ChatGPT的最愛，誰不愛？最後奉上專案地址，與眾鄉親同饗：github.com/zcxey2911/sse_tornado6_vuejs3