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【玩转全栈】—— Django+vue3+讯飞星火API 实现前端页面实时AI答复

news 来源：原创 2025/7/5 13:20:03

技术栈：vue3 + element-plus + axios + pinia + router + Django5 + websocket + 讯飞星火API

本文将实现一个 AI 聊天对话功能，将前端用户输入问题以及之前对话发送给后端，通过 api 访问大模型，返回前端实时对话数据。

调用讯飞星火API 大家可以看这篇（文A）：创作中心-CSDN

前端 vue3 +后端 Django5 连接可以看这篇（文B）：【玩转全栈】—— Django 连接 vue3 保姆级教程，前后端分离式项目2025年4月最新！！！_django vue3 前后端分离-CSDN博客

Django5 配置 websocket（文C):【全栈开发】---- 一文掌握 Websocket 原理，并用 Django 框架实现_django websocket-CSDN博客
【玩转全栈】---- Django 基于 Websocket 实现群聊（解决channel连接不了）_django websocket聊天室-CSDN博客

目录

效果预览：

前期准备

代码实现

后端

前端

资源获取

效果预览：

Django连接vue3，接入ai

前期准备

文A 已讲解如何在 Django 调用免费的讯飞星火API 。

文B 已讲解如何连接前端 vue3 、后端 Django5，配置 vite.config 文件代理，后端解决跨域等等。还有如何在前端获取 token ，并在前端发送 Post 请求时以携带该 token 以越过安全验证，使得后端 Django 能接收到数据，这里不过多赘述，结尾也有相关资源可以下载。

文C 以讲解如何在 Django 中配置 websocket 环境，以及如何实现聊天室功能。

没实现的可以先回去实现。

代码实现

后端

Django 配置好 websocket ，定义 AI 消费者及其路径：

routings.py:

from django.urls import re_path
from . import consumerswebsocket_urlpatterns = [re_path(r'ws/chat/', consumers.ChatConsumer.as_asgi()),
]

consumers.py:

import json
import asyncio
import httpx
from channels.generic.websocket import AsyncWebsocketConsumer
import reclass ChatConsumer(AsyncWebsocketConsumer):async def connect(self):print("AI消费者已连接")await self.accept()async def disconnect(self, close_code):print("AI消费者已断开")passasync def receive(self, text_data):print("获取到的text_data:", text_data)try:text_data_json = json.loads(text_data)print("text_data_json:",text_data_json)if not text_data_json:await self.send(text_data=json.dumps({'error': '问题不能为空',}))returntry:async for chunk in self.call_spark_ai(text_data_json):if chunk == '[DONE]':await self.send(text_data=json.dumps({'done': True,}))else:# 将 AI 的答复推送给前端await self.send(text_data=json.dumps({'message': chunk,}))await asyncio.sleep(0.1)  # 增加延迟，降低推送频率except Exception as e:await self.send(text_data=json.dumps({'error': f'调用 AI 接口失败: {str(e)}',}))except json.JSONDecodeError:await self.send(text_data=json.dumps({'error': '无效的 JSON 数据',}))async def call_spark_ai(self, question):print("已调用 Spark_ai函数")# 讯飞星火 AI API 的 URL 和认证信息url = "https://spark-api-open.xf-yun.com/v1/chat/completions"headers = {"Authorization": "Bearer 你的密钥","Content-Type": "application/json",}data = {"max_tokens": 4096,"top_k": 4,"temperature": 0.5,"messages": question,"model": "4.0Ultra","stream": True,}async with httpx.AsyncClient() as client:async with client.stream("POST", url, headers=headers, json=data) as response:if response.status_code != 200:raise Exception(f"AI 接口返回错误: {response.status_code} {await response.text()}")# 定义正则表达式pattern = r'"content":"(.*?)"'async for line in response.aiter_lines():print(line.strip())if line.strip():try:# 使用正则表达式提取 contentmatch = re.search(pattern, line)if match:content = match.group(1)print("content:", content)if content:yield content  # 只推送 content 部分except Exception as e:print(f"处理消息时出错: {e}")continue

消费者涉及到的内容比较多，下面我将一一解释：

首先注意！由于连的 websocket ，需要频繁地接收客户端发送的消息、向客户端发送消息并保持连接状态。这些操作本质上是 I/O 密集型任务，涉及到网络请求和响应。如果使用同步代码来处理这些任务，线程会阻塞，导致性能瓶颈。而异步代码可以高效地处理大量并发连接，避免线程阻塞。

text_data_json 获取到前端的对话数据，并添加空数据判断。

定义 call_spark_ai() 函数，传入参数是对话列表，通过调用讯飞星火 API ，得到流式数据，通过正则获取到 content 数据，通过 yield 并发式返回。

然后在消费者中异步使用该函数，将返回值返回给前端。

记得在 headers 中添加自己的密钥。

前端

新建一个 Ai_store 用于存储对话数据：

// stores/Ai_store.js
import { defineStore } from 'pinia';export const useAiStore = defineStore('ai', {state: () => ({messages: [],}),actions: {// 添加对话addMessage(role, content) {this.messages.push({ "role":role, "content":content });},// 清空对话列表clearMessages() {this.messages = [];},},
});

定义了一个 messages 用于存储对话，addMessage() 添加对话对话和内容，clearMessage() 使messages 清空，即新建对话。

导入、初始化 pinia ，并定义一些变量：

import { useAiStore } from '../stores/Ai_store';// 初始化 pinia store
const Ai_store = useAiStore();// 定义消息类型
type Message = {role: string;content: string;
};
const messages = ref<Message[]>([]); // 存储当前一轮对话（用户提问和 AI 回答）
const question = ref(''); // 用户输入的问题
const aiResponse = ref<string[]>([]); // AI 的响应数据
let csrfToken: string | null = null; // CSRF Token
let socket: WebSocket | null = null; // WebSocket 连接（全局变量）
let currentAiResponse = ''; // 当前问题的实时回复内容

初始化 websocket 连接：

function initWebSocket() {if (socket) {socket.close(); // 关闭之前的连接}socket = new WebSocket(`ws://localhost:8080/ws/chat/`);// 监听 WebSocket 打开事件socket.onopen = () => {console.log("WebSocket connection opened");};// 监听 WebSocket 消息事件socket.onmessage = (event: MessageEvent) => {console.log("到达websocket消息事件");const data = JSON.parse(event.data);console.log("data:", data);if (data.message) {// 将消息添加到当前响应中currentAiResponse += data.message;// 更新AI回复内容if (messages.value.length > 0) {messages.value[messages.value.length - 1].content = currentAiResponse;}} else if (data.error) {console.error("Error from backend:", data.error);}};// 监听 WebSocket 关闭事件socket.onclose = () => {console.log("WebSocket connection closed");setTimeout(initWebSocket, 5000); // 自动重连，间隔 5 秒};}

socket 路径 ws://localhost:8080/ws/chat/ 要和后端对应起来，保证连接顺利。

onmessage 接受后端返回的消息流，将 message.data 动态加入到 currentAiResponse ，currentAiResponse 动态更新消息。

发送消息：

async function sendQuestion() {// csrfToken验证if (!csrfToken) {console.error("CSRF Token is not available");return;}if (!question.value.trim()) {alert("请输入有效的问题！");return;}try {// 如果有上一轮对话，将其存入 Ai_storeif (messages.value.length > 0) {console.log("messages:", messages);messages.value.forEach(msg => {Ai_store.addMessage(msg.role, msg.content);});}// 清空 messages 并存储新的用户问题messages.value = [];messages.value.push({ role: 'user', content: question.value });// 清空 AI 的响应数据和完整字符串currentAiResponse = "";// 通过 WebSocket 发送问题const join_messages = ref<Message[]>([]);join_messages.value = [...Ai_store.messages];join_messages.value.push({ role: "user", content: question.value })console.log("join_messages:", join_messages)const message = JSON.stringify(join_messages.value);if (socket) {socket.send(message);}console.log("Sent question to WebSocket:", message);// 清空问题输入框question.value = '';// 初始化 AI 回复占位符messages.value.push({ role: 'system', content: '' });} catch (error) {console.error("Error sending question:", error.response?.data || error.message);}}

如何 messages 中有对话数据，则添加至 pinia 中，当作历史对话数据，以在页面上展示之前对话数据，通过 join_messages 构造历史对话数据和当前对话数据，即当前对话中所有对话数据，然后传给后端，后端解析后，传给讯飞星火，如此形成循环。

组件生命周期：

onMounted(() => {fetchCsrfToken();initWebSocket();});onUnmounted(() => {if (socket) {socket.close();}});

组件挂载则初始化，卸载则断开 socket 连接。

新建对话：

// 新建对话函数function newConversation() {try {// 清空数据Ai_store.clearMessages();messages.value = [];currentAiResponse = '';// 清空用户输入框question.value = '';console.log("新建对话：所有数据已清空");} catch (error) {console.error("Error creating new conversation:", error.message);}}

用户点击按钮调用此函数，所有数据清空，重新开始对话。

计算 html ：

// 计算属性：实时拼接并格式化对话记录const formattedResponse = computed(() => {// 合并历史记录和当前问题的实时回复const allMessages = [...Ai_store.messages, ...messages.value];// 格式化消息const formattedMessages = allMessages.map(msg => {return `<strong style="color: ${msg.role === 'user' ? 'blue' : 'green'};">${msg.role === 'user' ? '您:' : 'AI:'}</strong><br>${String(msg.content || '').replace(/(\\n)+/g, '<br>').replace(/\t+/g, '&emsp;')}`;});// 拼接最终的HTML字符串return formattedMessages.join('<br><br>');});

合并所有对话数据，制造格式化消息，返回给页面，用于展示。

页面：

<el-drawerv-model="drawerVisible"direction="ltr":modal="true":close-on-click-modal="true"custom-class="custom-drawer":with-header="false"><div class="drawer-content"><div class="header-not"><h1>AI 对话界面</h1><button @click="newConversation">新建对话</button></div><!-- 输入框 --><div class="fixed-container"><textarea v-model="question" placeholder="请输入问题"></textarea><button @click="sendQuestion" class="send_button">发送问题</button></div><!-- 对话记录 --><div class="response" v-html="formattedResponse"></div></div></el-drawer>

资源获取

本次分享结束，源码也已放入资源：

https://download.csdn.net/download/2403_83182682/90626683

感谢您的观看！！！

效果预览：

前期准备

代码实现

后端

前端

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