企业官网建设流程全解析

郑州专业做网站企业,免费游戏链接入口,备案网站服务内容,semester at sea在做 AI 对话产品 时#xff0c;很多人都会遇到一个问题#xff1a; 为什么有的实现能像 ChatGPT 一样逐字输出#xff0c;而有的只能“等半天一次性返回”#xff1f; 问题的核心#xff0c;往往不在模型#xff0c;而在 前后端的流式通信方式。 本文从实战出发#x…在做AI 对话产品时很多人都会遇到一个问题为什么有的实现能像 ChatGPT 一样逐字输出而有的只能“等半天一次性返回”问题的核心往往不在模型而在前后端的流式通信方式。本文从实战出发系统讲清楚SSE、fetch、axios 在 AI 流式对话中的本质区别与选型建议。先给结论重要AI 流式对话的正确打开方式✅ 首选fetch ReadableStream✅ 可选SSEEventSource❌ 不推荐axios如果你现在用的是 axios还在纠结“为什么没有逐 token 输出”可以直接往下看结论部分。AI 流式对话的本质需求在传统接口中请求和响应通常是这样的请求 → 等待 → 返回完整结果但 AI 对话不是。AI 流式对话的真实需求是模型逐 token 生成前端边接收、边渲染连接可持续数十秒用户能感知“正在思考 / 正在输出”这决定了必须支持真正的 HTTP 流式响应SSE、fetch、axios 的本质区别在对比之前先明确一个容易混淆的点1、SSE 是「协议能力」SSEServer-Sent Events是一种基于 HTTP 的流式推送协议Content-Type: text/event-stream服务端可以不断向客户端推送数据浏览器原生支持EventSource它解决的是“服务端如何持续推送数据”2、fetch / axios 是「请求工具」工具本质fetch浏览器原生 HTTP APIaxios对 XHR / fetch 的封装库它们解决的是“前端如何发请求、拿响应”常用流式方案SSE最简单的流式方案constesnewEventSource(/api/chat/stream)es.onmessage(e){console.log(e.data)}优点✅ 原生支持流式✅ 自动重连✅ 心跳、事件类型清晰✅ 非常适合AI 单向输出缺点关键❌ 只支持GET❌ 不能自定义 Header鉴权不友好❌ 只能服务端 → 客户端适合场景AI 回答输出、推理过程/日志流、实时通知类数据。fetch ReadableStream推荐这是目前AI 产品中最主流、最灵活的方案。constresawaitfetch(/api/chat,{method:POST,headers:{Content-Type:application/json},body:JSON.stringify({prompt})})constreaderres.body.getReader()constdecodernewTextDecoder()while(true){const{value,done}awaitreader.read()if(done)breakconstchunkdecoder.decode(value)console.log(chunk)}为什么它是首选✅ 支持 POST可传 prompt、上下文✅ 可自定义 Headertoken、traceId✅ 真正的 chunk / token 级流式✅ 与 OpenAI / Claude 接口完全一致✅ Web / Node / Edge Runtime 通用一句话总结fetch stream是目前AI 流式对话的标准axios为什么不适合 AI 流式这是很多人踩坑最多的地方。常见误解axios.post(/api/chat,data,{onDownloadProgress(e){console.log(e)}})看起来像“流式”但实际上axios 的真实问题浏览器端基于 XHR响应会被缓冲onDownloadProgress不是 token 级回调延迟明显、体验差结论axios 在浏览器端不支持真正的流式响应它更适合普通 REST API、表单提交、数据请求但不适合 AI 流式输出。总结方案真流式POSTHeader推荐度SSE (EventSource)✅❌❌⭐⭐⭐fetch stream✅✅✅⭐⭐⭐⭐⭐axios❌✅✅⭐SSE 是流式协议fetch 是流式容器axios 是传统请求工具如果你正在做 AI 产品通信层选错后面再怎么优化模型和前端体验都会事倍功半。