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？

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、クライアントの長い待機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実装する方法を示し、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実装しようとしましたが、 generate()関数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（）：
        範囲のIの場合（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関数をラップし、データをすぐにすべてのyieldを送信します。この例では、データ生成は簡単です。実際のアプリケーションでは、 generate関数には、より複雑なロジック（データベースクエリや複雑な計算など）が含まれる場合がありますが、 stream_with_contextの関数は、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実装し、 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。

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