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.NET 实现 ChatGPT 的 Stream 传输技术揭秘

在与 ChatGPT 交互时，我们常常惊叹于它能够一个字一个字地返回内容，仿佛在和我们实时对话，这种交互方式极大地提升了用户体验。那么，在 .NET 环境下，如何实现类似 ChatGPT 的 Stream 传输呢？今天，我们就来一探究竟。

揭开 EventSource 的神秘面纱

在实现 ChatGPT 的 Stream 传输之前，我们需要了解一个重要的技术——EventSource。EventSource 是 web 内容与服务器发送事件通信的接口。它就像一座桥梁，让客户端和服务器之间建立起持久的连接。

当我们创建一个 EventSource 实例时，它会向 HTTP 服务器发起一个持久化的连接，服务器会以 text/event-stream 格式发送事件。这个连接会一直保持开启，直到我们调用 EventSource.close() 方法关闭它。

与 WebSocket 不同，EventSource 是单向的，数据只能从服务器流向客户端。这使得它在不需要从客户端向服务器发送消息的场景中表现出色，比如社交媒体状态更新、新闻推送等。在处理 ChatGPT 的 Stream 传输时，EventSource 同样是一个绝佳的选择。

适用场景大揭秘

1. ChatGPT 的 Stream 式对话

ChatGPT 的 Stream 式对话能够一个字一个字地响应，让用户感觉像是在和真人交流。这种交互方式大大增强了用户体验，让对话更加自然流畅。

2. 大数据量推送

当需要将大量数据推送到客户端时，使用 Stream 传输可以避免一次性传输带来的性能问题。客户端可以逐步接收数据，提高数据处理的效率。

3. 耗时且持续的数据传输

对于一些耗时的任务，如文件下载、数据处理等，使用 Stream 传输可以实时反馈处理进度，让用户了解任务的执行情况。

ASP.NET Core 实战：搭建 Stream 传输服务

1. 创建 WebApi 项目

首先，我们需要创建一个 WebApi 项目。在 Controllers 文件夹中，新建一个 StreamController.cs 文件。这个文件将包含我们实现 Stream 传输的核心代码。

以下是 StreamController.cs 的示例代码：

using Microsoft.AspNetCore.Mvc;

namespace WebApplication1.Controllers;

[ApiController]
[Route("[controller]")]
public class StreamController : ControllerBase
{
    [HttpPost]
    public async IAsyncEnumerable<char> Test()
    {
        const string value = "这是一个完整的测试数据；为了测试IAsyncEnumerable<T>的使用";

        foreach (var v in value)
        {
            await Task.Delay(500);
            yield return v;
        }

        await Task.CompletedTask;
    }
}

在这段代码中，我们使用了 IAsyncEnumerable<char> 作为返回值。IAsyncEnumerable<out T> 公开了对指定类型的值提供异步迭代的枚举器。通过 yield return 语句，我们可以将字符串中的每个字符逐个返回给客户端，并且每次返回之间会有 500 毫秒的延迟，模拟 ChatGPT 的 Stream 传输效果。

2. 客户端调用实现

接下来，我们需要在客户端实现调用。这里我们使用 JavaScript 来调用 IAsyncEnumerable<char> 的接口服务。

首先，启动 API 服务，然后在浏览器中打开 Swagger 界面，按下 F12 打开开发者工具。在控制台中添加 fetchAsStream 方法，代码如下：

async function fetchAsStream(url, data) {
    const response = await fetch(url, {
        method: "POST",
        headers: {
            "Content-Type": "application/json"
        },
        body: JSON.stringify(data),
    });
    if (!response.ok) {
        const reader = response.body?.getReader();
        const { done, value } = await reader.read();
        throw new Error(
            `Failed to fetch `
        );
    }
    if (!response.body) {
        throw new Error("ReadableStream not supported in this browser.");
    }

    const reader = response.body.getReader();
    return {
        [Symbol.asyncIterator]() {
            return {
                async next() {
                    const { done, value } = await reader.read();
                    if (done) {
                        return { done: true, value: null };
                    }
                    return {
                        done: false,
                        value: new TextDecoder("utf-8").decode(value),
                    };
                },
            };
        },
    };
}

这个方法通过 fetch 函数向服务器发送请求，并返回一个异步迭代器。我们可以使用 for await...of 循环来逐个获取服务器返回的字符。

var stream = await fetchAsStream("http://localhost:5255/stream");

for await (var c of stream) {
    console.log(c);
}

运行这段代码，我们会发现控制台会一个一个地输出字符，就像 ChatGPT 一样。需要注意的是，这里不建议使用 axios，因为它默认不支持 Stream 传输。

总结与展望

通过 EventSource 和 IAsyncEnumerable，我们在 .NET 环境下成功实现了类似 ChatGPT 的 Stream 传输。这种技术不仅提升了用户体验，还提高了数据传输的效率。

在未来的开发中，我们可以进一步优化 Stream 传输的性能，比如增加错误处理、提高数据传输的稳定性等。同时，我们也可以将这种技术应用到更多的场景中，为用户带来更加优质的服务。

希望本文能帮助你在 .NET 中实现 ChatGPT 的 Stream 传输，让你的应用更加出色！如果你有任何问题或建议，欢迎在评论区留言。======================================================================
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