🌟 在这系列文章中，我们将一起探索如何搭建一个支持大模型集成项目 NexLM 的开发过程，从 架构设计 到 代码实战，逐步搭建一个支持 多种大模型（GPT-4、DeepSeek 等） 的 一站式大模型集成与管理平台，并集成 认证中心、微服务、流式对话 等核心功能。

系列目录规划：

1. NexLM：从零开始打造你的专属大模型集成平台 ✅
2. Spring Boot + OpenAI/DeepSeek：如何封装多个大模型 API 调用 ✅
3. 支持流式对话 SSE & WebSocket：让 AI 互动更丝滑 ✅
4. 微服务 + 认证中心：如何保障大模型 API 的安全调用
5. 缓存与性能优化：提高 LLM API 响应速度
6. NexLM 开源部署指南（Docker）

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第四篇：让 AI 聊天更丝滑：WebSocket 实现流式对话！

在上一章中，我们使用 SSE (Server-Sent Events) 实现了 AI 生成式流式对话，但是 SSE 只能 单向推送数据，无法支持 用户在对话过程中发送控制指令（如 停止响应、调整模型、动态修改参数）。

SSE vs WebSocket 对比

对比项	SSE (Server-Sent Events)	WebSocket
通信方向	单向 (Server → Client)	双向 (Server ↔ Client)
协议	HTTP/1.1 + EventSource	WebSocket 协议
连接方式	基于 HTTP 长连接	需要单独 升级协议
消息格式	纯文本（也支持 JSON）	二进制 / JSON / 文本
断线重连	浏览器自动重连	需要手动实现重连逻辑
服务器推送	天然支持（适合 AI 生成式内容）	需要额外实现
服务器压力	轻量级（基于 HTTP/1.1）	服务器需要维护更多连接
浏览器支持	所有现代浏览器支持	需要 支持 WebSocket
适用场景	AI 流式输出、日志推送、股票行情	实时聊天、双向交互、多人协作

📌 核心区别：

• SSE：适合 服务器推送数据，例如 AI 流式回复、日志推送、订阅通知。
• WebSocket：适合 双向交互，例如 聊天、多人协作、在线游戏。

本章，我们将升级方案，使用 WebSocket 实现 双向通信，使 AI 对话更智能、更可交互。（上一节回顾）

🌟 为什么要用 WebSocket？

与 SSE 相比，WebSocket 具有以下优点：

1. 支持双向通信 🔄 —— 客户端可以随时向服务器发送消息，而不仅仅是等待 AI 回复。
2. 更低的连接开销 🚀 —— WebSocket 连接后，数据传输比 SSE 高效，适用于高并发场景。
3. 支持二进制数据 📡 —— 可以更灵活地发送 JSON、二进制流，适配 AI 复杂交互。
4. 连接状态可控 🛠 —— 可以手动 断开连接、重连、主动停止 AI 生成。

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📌 WebSocket 实现思路

1. 后端：使用 Spring Boot 搭建 WebSocket 服务器，实现 AI 对话流式返回。

2. 前端：用 WebSocket 对接服务器，实现 用户消息发送 & AI 流式回复。

3. 增强功能：

   • 支持多轮对话 🗣
   • 支持手动终止 AI 响应 ⏹
   • 支持 JSON 格式通信 🔄

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🚀 后端实现 WebSocket 服务

1️⃣ 引入 WebSocket 依赖

在 pom.xml 添加 WebSocket 依赖：

<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-websocket</artifactId>
</dependency>

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2️⃣ 创建 WebSocket 服务器

在 WebSocketChatHandler.java 实现 双向通信逻辑：

@Component
public class WebSocketChatHandler extends TextWebSocketHandler {

    private final DeepSeekClient deepSeekClient;

    public WebSocketChatHandler(DeepSeekClient deepSeekClient) {
        this.deepSeekClient = deepSeekClient;
    }

    @Override
    public void afterConnectionEstablished(WebSocketSession session) throws Exception {
        System.out.println("WebSocket 连接成功：" + session.getId());
    }

    @Override
    protected void handleTextMessage(WebSocketSession session, TextMessage message) throws Exception {
        String userMessage = message.getPayload();
        System.out.println("用户发送消息：" + userMessage);

        try {
            // 调用 AI 大模型接口，并流式返回消息
            deepSeekClient.streamChatWs(userMessage, session);
        } catch (Exception e) {
            session.sendMessage(new TextMessage("AI 服务异常，请稍后重试。"));
            e.printStackTrace();
        }
    }

    @Override
    public void afterConnectionClosed(WebSocketSession session, CloseStatus status) {
        System.out.println("WebSocket 连接关闭：" + session.getId());
    }
}

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3️⃣ 配置 WebSocket 路由

在 WebSocketConfig.java 里开启 WebSocket 并配置路由：

@Configuration
@EnableWebSocket
public class WebSocketConfig implements WebSocketConfigurer {

    @Autowired
    private DeepSeekClient deepSeekClient;

    @Override
    public void registerWebSocketHandlers(WebSocketHandlerRegistry registry) {
        registry.addHandler(new WebSocketChatHandler(deepSeekClient), "/api/ai/chat/websocket").setAllowedOrigins("*");
    }
}

📌 路由说明：

• WebSocket 连接地址为 ws://localhost:8080/api/ai/chat/websocket
• 允许 所有前端域名 访问 (setAllowedOrigins("*"))

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🚀 前端实现 WebSocket 交互

1️⃣ 创建 WebSocket 连接

<script>
    let ws;
    let isStreaming = false; // 是否正在接收 AI 回复

    function initWebSocket() {
        ws = new WebSocket("ws://localhost:8080/web/api/ai/chat/websocket");

        ws.onopen = function() {
            console.log("WebSocket 连接成功！");
            document.getElementById("stopButton").disabled = false; // 允许停止
        };

        ws.onmessage = function(event) {
            if (!isStreaming) return; // 如果停止了，就不处理新消息
            appendBotMessage(event.data);
        };

        ws.onerror = function(error) {
            console.error("WebSocket 错误: ", error);
        };

        ws.onclose = function() {
            console.log("WebSocket 连接关闭");
            document.getElementById("stopButton").disabled = true; // 禁用停止按钮
        };
    }

    function sendMessage() {
        let input = document.getElementById("userInput");
        let message = input.value.trim();
        if (message === "") return;

        let modelType = document.getElementById("modelType").value;

        appendUserMessage(message);

        // 如果 WebSocket 关闭了，重新连接
        if (!ws || ws.readyState === WebSocket.CLOSED) {
            initWebSocket();
            setTimeout(() => ws.send(JSON.stringify({ modelType: modelType, message: message })), 500);
        } else {
            ws.send(JSON.stringify({ modelType: modelType, message: message }));
        }

        isStreaming = true; // 允许接收 AI 回复
        input.value = "";
        document.getElementById("stopButton").disabled = false; // 启用“停止”按钮
    }

    function stopStreaming() {
        isStreaming = false; // 停止接收数据
        if (ws) {
            ws.close(); // 关闭 WebSocket 连接
        }
        document.getElementById("stopButton").disabled = true; // 禁用“停止”按钮
    }

    function appendUserMessage(text) {
        let chatBox = document.getElementById("chatBox");
        let userMessage = document.createElement("div");
        userMessage.className = "message user-message";
        userMessage.innerText = text;
        chatBox.appendChild(userMessage);
        chatBox.scrollTop = chatBox.scrollHeight;
    }

    function appendBotMessage(text) {
        let chatBox = document.getElementById("chatBox");

        let lastMessage = chatBox.lastElementChild;
        if (lastMessage && lastMessage.classList.contains("bot-message")) {
            lastMessage.innerText += text;
        } else {
            let botMessage = document.createElement("div");
            botMessage.className = "message bot-message";
            botMessage.innerText = text;
            chatBox.appendChild(botMessage);
        }

        chatBox.scrollTop = chatBox.scrollHeight;
    }

    // 初始化 WebSocket 连接
    initWebSocket();
</script>

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2️⃣ 添加 HTML 交互界面

新增一个"停止回答"按钮可随时停止。

<div class="chat-container">
    <h1>AI 双向流式聊天</h1>
    <div class="chat-box" id="chatBox"></div>
    <div class="input-area">
        <input type="text" id="userInput" placeholder="请输入问题...">
        <select id="modelType">
            <option value="chatgpt">ChatGPT</option>
            <option value="deepseek">DeepSeek</option>
            <option value="local">本地模型</option>
        </select>
        <button onclick="sendMessage()">发送</button>
        <button id="stopButton" onclick="stopStreaming()" disabled>停止回答</button>
    </div>
</div>

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✅ 功能测试&效果展示

1. 启动 Spring Boot WebSocket 服务

2. 访问 chat 页面，测试 WebSocket 交互

   • 发送消息
   • AI 回复流式返回
   • 支持手动终止连接（关闭 WebSocket）

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📌 进阶优化

✅ 支持 AI 生成式内容

• 可以用 OpenAI API 或 大模型 生成 流式 AI 响应
• 结合 WebSocket 分块返回，提升体验

✅ 支持会话上下文

• 维护 WebSocket 连接的 Session，实现多轮对话

✅ 实现重连机制

• WebSocket 断开时 自动重连，避免用户体验中断

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🎯 总结

方案	SSE (Server-Sent Events)	WebSocket
通信方向	单向 (Server → Client)	双向 (Server ↔ Client)
适用场景	AI 生成式流式返回、订阅推送	实时对话、交互式 AI
断线重连	浏览器自动重连	需要手动实现
性能	适合中等并发	高并发更优

🎯 WebSocket 适用于：

• 实时 AI 聊天
• 流式 AI 交互
• 多轮会话管理

🎯 下一步优化：

• 结合大模型 API，让 WebSocket 支持 AI 生成式对话
• 实现 JSON 通信协议，支持更复杂交互

💡 你已经掌握 SSE + WebSocket 让你的 AI 聊天更智能！后续我们将探索 AI 生成内容的优化技巧！🔥

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