node怎么使用sse返回ai流式数据

时间: 2025-07-05 10:02:11 AIGC 浏览: 16
### 如何在 Node.js 中通过 SSE 实现 AI 流式数据传输 #### 创建 HTTP 服务器并设置响应头 为了支持 Server-Sent Events (SSE),HTTP 响应需要特定的头部信息。这些头部确保客户端能够识别这是一个持续连接,并能处理接收到的消息。 ```javascript const http = require('http'); // 创建一个简单的 HTTP 服务 const server = http.createServer((req, res) => { // 设置必要的 MIME 类型和其他头部字段以启用 SSE res.setHeader('Content-Type', 'text/event-stream'); res.setHeader('Cache-Control', 'no-cache'); res.setHeader('Connection', 'keep-alive'); }); ``` #### 发送初始消息给客户端 一旦建立了到客户端的连接,可以立即发送一条欢迎消息作为测试: ```javascript server.on('request', function(req, res){ if (req.url === '/events') { res.writeHead(200, { 'Content-Type': 'text/event-stream', 'Cache-Control': 'no-cache', 'Connection': 'keep-alive' }); // 发送初次问候语句 res.write(`data: 连接到服务器...\n\n`); // 定期向客户端推送更新 setInterval(() => { const data = `data: ${new Date().toLocaleTimeString()}\n\n`; res.write(data); }, 1000); req.on('close', () => { console.log(`${req.socket.remoteAddress} 断开连接`); }); } }); ``` #### 处理来自 OpenAI 的流式数据 当涉及到像 ChatGPT 这样的 AI 平台时,通常会有一个异步过程来获取回复。这里展示了如何将从外部 API 获取的结果逐步传递给前端用户[^1]。 ```javascript const axios = require('axios').default; async function streamOpenAIData(res) { try { let config = { method: 'post', url: 'https://api.openai.com/v1/engines/davinci-codex/completions', headers: { 'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY_HERE', 'Content-Type': 'application/json' }, responseType: 'stream' // 关键配置项用于开启流模式 }; await axios(config).then(function(responseStream) { responseStream.data.pipe(res); // 将远程API返回的内容直接转发给浏览器 }).catch(error => { console.error("Error streaming from OpenAI:", error.message); res.end(); }); } catch(e) { console.error("Unexpected Error:", e); res.end(); } } ``` 上述代码片段中,`responseType: 'stream'` 是非常重要的参数,它允许 Axios 接收分块的数据而不是等待整个响应完成后再处理[^4]。
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流式接口返回的数据如下 id: 0 event: Message data: {"content":"由于“1222”没有具体专利描述内容,无法确定其所属技术领域。请提供详细专利描述。 ","content_type":"text","node_execute_uuid":"7527604220124594186","node_id":"142383","node_is_finish":true,"node_seq_id":"0","node_title":"所属技术领域","node_type":"Message"} id: 1 event: Message data: {"content":"编号为1222相关专利","content_type":"text","node_execute_uuid":"7527604220124626954","node_id":"142684","node_is_finish":true,"node_seq_id":"0","node_title":"初拟的发明名称","node_type":"Message"} id: 2 event: Message data: {"content":"在专利价值评估领域,现有的技术主要依赖于对专利属性与专利价值之间关系的定量分析。这些方法通常使用专利续展信息作为专利私有价值的代理变量,并采用logit回归模型等统计方法进行影响评估分析。然而,这些技术在处理离散与复杂创新的专利价值评估时存在局限性。例如,现有技术往往忽视了技术分类对专利价值评估的影响,未能充分考虑不同技术领域间的差异性。此外,现有技术在评估非居民专利与居民专利价值差异时也存在不足。这些问题限制了专利价值评估的准确性和适用性。\n\n针对上述技术痛点,相关领域已有部分研究进行探索。例如,论文“Assessing the Impact of Patent Attributes on the Value of Discrete and Complex Innovations”[1]评估了专利的社会价值与私有价值之间的联系,并发现技术分类在专利价值评估中起着重要作用。然而,该研究未能深入探讨不同技术领域间的差异性及其对专利价值评估的影响。另一篇论文“Eco-driving Intelligent Systems and Algorithms: A Patent Review”[2]提供了生态驾驶智能系统和算法的专利综述,分析了424项专利并揭示了专利在不同技术领域的分布情况。尽管该研究为生态驾驶领域的专利分析提供了宝贵的参考,但在专利价值评估方面仍存在不足,未能系统性地解决现有技术中的核心问题。\n\n这些方案均未系统性地解决当前技术中的核心问题,主要存在以下技术问题:\n1. 现有技术在评估离散与复杂创新的专利价值时,未能充分考虑技术分类的影响,导致评估结果的准确性和适用性受限。\n2. 现有技术在评估非居民专利与居民专利价值差异时存在不足,未能全面揭示不同专利主体的价值差异。\n3. 现有技术在专利价值评估中缺乏对不同技术领域间差异性的深入分析,限制了评估结果的精细化和针对性。\n\n为此,本技术方案提出了一种基于技术分类和专利主体差异性的专利价值评估方法,通过构建多维度专利价值评估模型,综合考虑技术分类、专利主体差异性等因素,以提高专利价值评估的准确性和适用性。\n\n","content_type":"text","node_execute_uuid":"7527604271077146633","node_id":"130856","node_is_finish":true,"node_seq_id":"0","node_title":"背景技术","node_type":"Message"} 这是返回的三次结果 如何每次准确的获取到data后的{}中的内容

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