如何配置openai返回数据，保持流式输出，可以分段加载

可以使用OpenAI API的stream参数来实现流式输出，并且可以使用max_tokens参数控制每次返回数据的长度。 以下是一个示例代码，演示如何使用OpenAI API来实现流式输出并分段加载：

python 
import openai
# 连接 OpenAI API openai.api_key = "YOUR_API_KEY" 
# 设置 OpenAI API 参数 
model_engine = "davinci" 
# 模型引擎 
prompt = "你好，我需要帮助进行自然语言处理任务。" # 请求语句 
temperature = 0.5 # 温度参数 
max_tokens = 100 # 每次最大输出长度 # 获取 OpenAI 返回数据 
completions = openai.Completion.create( engine=model_engine, prompt=prompt, temperature=temperature, max_tokens=max_tokens, n=1, stream=True ) # 分段获取数据 
for i, text in enumerate(iter(completions.choices), start=1): 
print(f"============== 第 {i} 段输出 ==============") 
print(text.text)
在这个示例中，我们将stream参数设置为True，这样OpenAI API将会实时地将数据传输回调用方，并且将返回一个生成器对象(iter(completions.choices))，使得我们可以逐段获取数据并打印出来。 同时，我们使用max_tokens参数来控制每次返回的数据长度，这样也可以有效的避免返回数据过长导致内存不足的问题。 注意，这里的YOUR_API_KEY需要替换为您在OpenAI申请的API密钥。【请求时间：14秒】
 
openai 返回stream流，是UDP还是TCP，接收stream数据代码DEMO
 
OpenAI GPT-3 API 返回的是 HTTPS 流，使用的是 TCP 协议。
 如果您需要处理从 OpenAI GPT-3 API 返回的数据流，您可以使用 Python 中的 requests 库来处理它。
 以下是一个可以接收并处理由 OpenAI GPT-3 API 返回的数据流的示例代码：
 
python 
import requests 
def process_stream(stream): 
for line in stream.iter_lines(): 
	if line: # 处理返回的数据 
		print(line.decode('utf-8')) # 发起 API 请求并处理返回的数据流 
		response = requests.post(url, headers=headers, data=data, stream=True) 
		process_stream(response.iter_lines()) 
在上面的代码中，我们使用 requests.post 方法发起了一个带有 stream=True 参数的 POST 请求，并将响应保存到 response 变量中。接着，我们调用 process_stream 函数来处理从 API 返回的数据流。在 process_stream 函数中，我们使用 iter_lines 迭代器来逐行处理数据流，并将每行转换为 UTF-8 编码字符串。在这个简单的示例中，我们只是将数据打印到控制台上，但您可以根据实际需求来编写相应的逻辑来处理数据。
 
接收stream数据的PHP代码示例如下：
 
<?php $ch = curl_init(); 
curl_setopt($ch, CURLOPT_URL, 'STREAM_URL'); 
curl_setopt($ch, CURLOPT_RETURNTRANSFER, true);
curl_setopt($ch, CURLOPT_WRITEFUNCTION, function($curl, $data) 
{ // 处理获得的数据
 echo $data; 
 return strlen($data); }); 
 curl_exec($ch);
  curl_close($ch); ?> 
其中，STREAM_URL 代表 OpenAI 的 stream URL 地址。这段代码会将数据逐步地写到屏幕上。
 相应的，接收stream数据的Java代码示例如下：
 
import java.net.*; 
import java.io.*; 
public class StreamReceiver { 
	public static void main(String[] args) throws Exception 
		{ URL streamURL = new URL("STREAM_URL"); 
		try (
			BufferedReader reader = new BufferedReader( new InputStreamReader(streamURL.openStream()))) 
				{ String line; 
					while ((line = reader.readLine()) != null) 
					{ // 处理获得的数据 System.out.println(line); 
同样的，STREAM_URL 代表 OpenAI 的 stream URL 地址。这段代码会将数据逐步地输出到命令行界面上
 
PHP代码示例：
 
<?php // 请求OpenAI接口获取stream数据，并转发到H5页面端 
$openAIUrl = 'https://api.openai.com/v1/engines/davinci-codex/completions'; $headers = array( 'Content-Type: application/json', 'Authorization: Bearer <YOUR_API_KEY>' ); 
$data = array( 'prompt' => 'Hello, world!', 'max_tokens' => 5, 'temperature' => 0.7 ); 
$ch = curl_init(); 
curl_setopt($ch, CURLOPT_URL, $openAIUrl); 
curl_setopt($ch, CURLOPT_POST, true); 
curl_setopt($ch, CURLOPT_POSTFIELDS, json_encode($data)); 
curl_setopt($ch, CURLOPT_RETURNTRANSFER, true); 
curl_setopt($ch, CURLOPT_HTTPHEADER, $headers); 
curl_setopt($ch, CURLOPT_FOLLOWLOCATION, true);
$output = fopen('php://output', 'w'); 
curl_setopt($ch, CURLOPT_WRITEFUNCTION, function ($ch, $chunk) use ($output) { fwrite($output, $chunk); 
return strlen($chunk); }); 
curl_exec($ch); 
fclose($output); // 将stream数据转发给H5页面端 
header('Content-Type: text/event-stream'); 
header('Cache-Control: no-cache'); 
header('Connection: keep-alive'); 
header('Access-Control-Allow-Origin: *'); 
fpassthru($output); 
Java代码示例：




    
 
import java.io.IOException; 
import java.io.InputStream; 
import java.io.OutputStream; 
import java.net.HttpURLConnection; 
import java.net.URL; 
import java.util.concurrent.ExecutorService; 
import java.util.concurrent.Executors; 
import javax.servlet.AsyncContext; 
import javax.servlet.ServletException; 
import javax.servlet.annotation.WebServlet; 
import javax.servlet.http.HttpServlet; 
import javax.servlet.http.HttpServletRequest; 
import javax.servlet.http.HttpServletResponse; 
@WebServlet(asyncSupported = true, urlPatterns = {"/stream"}) 
public class StreamServlet extends HttpServlet 
private static final ExecutorService executor = Executors.newCachedThreadPool(); 
@Override 
protected void doGet(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response) throws ServletException, IOException { 
// 创建异步上下文 
AsyncContext asyncContext = request.startAsync(); // 提交任务到线程池
 executor.submit(() -> { try { 
// 请求OpenAI接口获取stream数据 
URL url = new URL("https://api.openai.com/v1/engines/davinci-codex/completions"); 
HttpURLConnection conn = (HttpURLConnection) url.openConnection(); 
conn.setRequestMethod("POST"); 
conn.setRequestProperty("Content-Type", "application/json"); 
conn.setRequestProperty("Authorization", "Bearer <YOUR_API_KEY>"); conn.setDoOutput(true); 
OutputStream out = conn.getOutputStream(); 
out.write("{\"prompt\": \"Hello, world!\", \"max_tokens\": 5, \"temperature\": 0.7}".getBytes());
 out.flush(); 
out.close(); 
InputStream in = conn.getInputStream(); 
response.setContentType("text/event-stream"); 
response.setHeader("Cache-Control", "no-cache"); 
response.setHeader("Connection", "keep-alive"); 
response.setHeader("Access-Control-Allow-Origin", "*"); 
byte[] buffer = new byte[1024];
int count;
while ((count = in.read(buffer)) != -1) { 
// 将stream数据转发给H5页面端 
OutputStream outputStream = asyncContext.getResponse().getOutputStream(); 
String data = new String(buffer, 0, count); 
outputStream.write(("data: " + data + "\n\n").getBytes()); 
outputStream.flush(); } in.close(); } 
catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } 
finally { asyncContext.complete(); } }); } } 
Python代码示例：
 
import requests from flask 
import Flask, Response app = Flask(__name__) @app.route('/stream') 
def stream(): # 请求OpenAI接口获取stream数据 
url = 'https://api.openai.com/v1/engines/davinci-codex/completions' 
headers = { 'Content-Type': 'application/json', 'Authorization': 'Bearer <YOUR_API_KEY>' } 
data = { 'prompt': 'Hello, world!', 'max_tokens': 5, 'temperature': 0.7 } res = requests.post(url, headers=headers, json=data, stream=True) 
# 将stream数据转发给H5页面端 
def generate(): 
for chunk in res.iter_content(chunk_size=1024): 
if chunk: yield 'data: ' + chunk.decode() + '\n\n' 
return Response(generate(), mimetype='text/event-stream', headers={ 'Cache-Control': 'no-cache', 'Connection': 'keep-alive', 'Access-Control-Allow-Origin': '*' }) 
if __name__ == '__main__': 
app.run() 
注意：以上代码仅供参考，具体实现需要根据自己的业务需求进行适当修改。
 
如何让前端Html能显示mardown格式
 
要在前端HTML中显示Markdown格式，您可以使用一个叫做Markdown解析器的库或工具。下面是一个简单的例子：
 1.首先，通过CDN或将其下载到本地文件夹中，引入一个Markdown解析器库，比如marked.js。
 
 html <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/marked/marked.min.js"></script> 
在页面上添加一个textarea标签用于输入Markdown格式的文本，添加一个div标签用于显示解析后的HTML内容。
 
javascripthtml <textarea id="mdInput"></textarea> <div id="htmlOutput"></div> 
在JavaScript中获取textarea的值，将其传递给Markdown解析器，并将输出的HTML代码插入到div中。
 
javascript 
var markdown = document.getElementById('mdInput').value; 
var html = marked(markdown); 
document.getElementById('htmlOutput').innerHTML = html; 
这样就可以在浏览器中显示Markdown格式的文本了。
 
类似于ChatGPT网站使用Node.js中的流（Stream）处理技术将输出转换成markdown格式。
 流是一种在处理大量数据时很有用的技术，它允许以逐块的方式处理数据而不必等待加载整个数据集。 在ChatGPT网站中，可能使用了类似于以下代码的方法来将输出流转换为markdown格式：
 
 javascript 
 const markdown = require('markdown').markdown; 
 const stream = require('stream'); 
 const outputStream = new stream.Writable({ 
 	write(chunk, encoding, callback) { 
		 const text = chunk.toString(); 
		 const markdownText = markdown.toHTML(text); 
		 process.stdout.write(markdownText); 
		 callback(); }, 
		 }); 
 // Stream output to markdown formatter 
 originalOutputStream.pipe(outputStream); 
在这个代码示例中，markdown库用于将输入的纯文本转换为Markdown格式。一个Writable可写流用于接收输出，并将其转换为Markdown格式并将其发送到标准输出流（process.stdout.write()）。最后将原始输出流（originalOutputStream）连接到新的可写流（outputStream），并通过该管道输出到标准输出流。 这只是一个简单的示例，实际上，ChatGPT网站可能使用更复杂的技术来流式处理并转换输出到Markdown格式
                                    本项目完全开源，是PHP版调用OpenAI的API接口进行问答的Demo，有以下特性和功能：
对PHP版本无要求，不需要数据库。核心代码只有几个文件，没用任何框架，修改调试很方便。
采用stream流模式通信，一边生成一边输出，响应速度全网最快。
支持GPT-3.5-Turbo和GPT-4等各种模型（后者需要修改下默认model名称）。
支持Markdown格式文本显示，如表格、代码块。对代码进行了着色，提供了代码复制按钮，支持公式显示。
支持多行输入，文本框高度自动调节，手机和PC端显示都已做适配。
支持一些预设话术，支持上下文连续对话，AI回答途中可以随时打断。
支持错误处理，OpenAI接口返回错误时可以看到具体原因。
可以实现区分内外网IP，内网直接访问，外网通过BASIC认证后可访问。
可以实现页面输入自定义API_KEY使用，方便分享给网友或朋友使用。
服务器自动记录所有访问者的对话日志和IP地址，方便管理员查询。
支持API_KEY自动轮询，解决5美元账户每分钟限制查询3次的问题。
支持调用OpenAI官方接口画图，提问的第一个字是“画”即可生成图片。
                                    此篇文章旨在通过对 OpenAI API 中 Streaming(流) 概念的介绍和示例，来帮助大家更好的理解和使用 Streaming(流) 这个功能，我之所以把 Streaming(流) 拿出来单独写一篇，是因为 Streaming(流) 方式的开发，能让我们对返回结果有更多的操作空间更多的创意空间，让我们产品有更好的体验目录1. 基本概念2. 主要在哪些API中使用3. 流的工作原理4. 基本使用示例5. 应用场景示例。
  <div class="talkContent">
    <div class="talkShow" id="words">
      <div :class="[(item.person=='mechanical')?'mechanicalTalk':'mineTalk']" v-for="(item,index) in talkList" :key="index">
          <span>{{item
                                    对于返回的信息流，预期是每次都只有一个消息（即上面subscriber.onNext()方法入参，可以解析为一个JSON对象），但是调用公司私有模型时，会偶发返回两个JSON对象一起返回的情况（两个JSON字符串拼接为一个字符串），导致解析该数据为JSON对象报错，不能继续处理。前端接收到数据后，可以根据需要进行相应的处理和展示。：对于这类情况进行兼容处理，即将消息内容进行合并，先对data进行预处理，尝试解析，如果解析异常，则应该是出现了消息积压，那么就对起进行特殊处理——将content进行合并。
                                    本文介绍了OpenAI API中流式传输（stream=True）的实现方法，以及如何使用该功能来处理大型文本数据。
此外，文章还列出了使用流式传输的优缺点，以及示例代码，包括不使用流式传输的代码和使用流式传输的代码。其中使用流式传输的代码示例演示了如何通过事件流以分块的方式递增接收响应，并在 Python 中使用 for 循环迭代这些事件，最终获得完整的响应。同时，本文还提供了实际生产环境的示例代码，包括后台代码和前端代码。
                                    ChatGPT：在服务端接收流式stream的具体实现方式可能会因不同的编程语言和框架而有所不同，但一般而言，可以按照以下步骤实现： 1. 在服务端创建一个监听端口，并等待客户端连接。需要注意的是，在接收流式stream的过程中，服务端应该及时处理数据，以避免缓存区溢出。然后，在服务器块中，我们定义Nginx将在该端口上侦听的服务，并通过proxy_pass命令将Stream数据流转发到上游块“my_stream_backend”。然后，接收客户端的流对象，并将流数据转发到另一个服务端或客户端。
                                    OpenAi最简洁的Java流式返回接入方式，没有第三方依赖，只需要使用Spring Boot即可！轻松构建你的带有聊天记忆功能的chatgpt！预览模型：GPT-3.5-turbo。
                                    OpenAI API 提供了大量可用于执行各种 NLP 任务的尖端 AI 模型。但是，在某些情况下，仅向 OpenAI 发出 API 请求可能还不够，例如需要实时更新时。这就是服务器发送事件 (SSE) 发挥作用的地方。SSE 是一种简单有效的技术，用于将数据从服务器实时流式传输到客户端。如何在 Windows 计算机中备份驱动程序在本文中，我们将探讨如何使用 Python 和 SSE 实时流式传输来自 OpenAI API 的响应。
                                    然后我们用一个 while 循环判断读取到的数据是否包含了两个换行符，如果数据中包含两个换行符，则说明当前这段数据已经读取完毕，并组成了一条完整的数据结果。然后，我们讲请求体中的查询条件 JSON 序列化，并将请求正文体设置为序列化的 JSON 字符串，以用于后续的请求。对于大量数据的请求，传统的同步请求会导致网络响应变慢，无法满足实时数据处理和分析的需求。通过上述的代码实现，我们就可以轻松地将 OpenAI 的 API 接口进行 SSE 调用，实现流式输出，并有效提高数据处理效率。
                                    在不使用stream的ChatCompletions API调用中，响应被计算出来后一次性地返回。我：你在干嘛？GPT：我不告诉你但是流式的方式是（不是很准确，但大概这么理解）我：你在干嘛？GPT：我GPT：不GPT：告GPT：诉GPT：你所以我们在上面的代码中可以看到流式的代码当中有for循环来迭代。这是因为每一次获得的stream信息是一个字。
                                    很多人在群里老是问我Open Ai接口的参数以及常见的报错，其实官方都解释的很清晰了，但是还是有很多同学不懂，这里对一些重要的概念做一些总结与解释！同时将群里遇到的报错做一个汇总，希望对做相关方面的同学有帮助！