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文章目录

前言
一、demo演示
二、node.js 使用步骤
- 1.引入库
- 2.引入包
前端HTML调用接口和UI
所有文件
总结

前言

关注博主，学习每天一个小demo 今天是Ai对话网站

又到了每天一个小demo的时候咯，前面我写了多人实时对话demo、和视频转换demo，今天我来使用 node.js + html 调用chatGpt Api实现一个Ai 流式对话小demo,当然现在主流的各种APi调用方式一致，你也可以接入deepseek，或者第三方的接口，效果一样

一、demo演示

下面是一个简单的demo演示，并且是支持流式的
在这里插入图片描述

二、node.js 使用步骤

1.引入库

代码如下：

先初始化一个package.js 文件。

npm init -y

我们需要安装 express、cors、openAi、dotenv三方库

{"name": "web","version": "1.0.0","main": "server.js","scripts": {"test": "echo \"Error: no test specified\" && exit 1","start": "node server.js"},"keywords": [],"author": "","license": "ISC","description": "","dependencies": {"axios": "^1.7.9","cors": "^2.8.5","dotenv": "^16.0.3","express": "^4.18.2","openai": "^4.0.0"}
}

2.引入包

创建server.js 引入我们的第三方包编写接口逻辑

**特别关注:

baseURL: 这里大家可以替换其他的APi 比如deepseek(好像目前不能充值了)，或者一些第三方的API地址。
apiKey：这里大家把key可以直接填写上，我这里为了学习知识，新建了一个.env 文件。**

const express = require('express');
const cors = require('cors');
const OpenAI = require('openai');
require('dotenv').config();const app = express();
app.use(express.json());
app.use(cors());// 初始化OpenAI客户端
const openai = new OpenAI({apiKey: process.env.DEEPSEEK_API_KEY, baseURL: "https://api.openai.com/v1"  // 使用OpenAI官方API地址  这里可以可以使用别的Api地址// 比如 deepseek 或者其他的第三方的一些// baseURL: "https://api.deepseek.com/v1"
});let conversationHistory = [];app.post('/chat', async (req, res) => {try {const { message } = req.body;// 设置响应头，支持流式输出res.setHeader('Content-Type', 'text/event-stream');res.setHeader('Cache-Control', 'no-cache');res.setHeader('Connection', 'keep-alive');res.setHeader('Access-Control-Allow-Origin', '*');  // 添加CORS支持// 添加用户消息到历史记录conversationHistory.push({ role: "user", content: message });const stream = await openai.chat.completions.create({model: "gpt-3.5-turbo",messages: [{ role: "system", content: "You are a helpful assistant." },...conversationHistory],temperature: 0.7,max_tokens: 1000,stream: true,});let fullResponse = '';// 确保每次写入后立即刷新缓冲区for await (const chunk of stream) {const content = chunk.choices[0]?.delta?.content || '';if (content) {fullResponse += content;const dataToSend = JSON.stringify({ content });console.log('Sending to client:', dataToSend);res.write(`data: ${dataToSend}\n\n`);// 强制刷新缓冲区if (res.flush) {res.flush();}}}// 将完整回复添加到对话历史conversationHistory.push({ role: "assistant", content: fullResponse });if (conversationHistory.length > 10) {conversationHistory = conversationHistory.slice(-10);}res.write('data: [DONE]\n\n');if (res.flush) {res.flush();}res.end();} catch (error) {console.error('Error:', error);res.write(`data: ${JSON.stringify({ error: '服务器错误' })}\n\n`);res.end();}
});const PORT = 3000;
app.listen(PORT, () => {console.log(`服务器运行在端口 ${PORT}`);
});

在根目录执行 node server.js 启动服务

前端HTML调用接口和UI

不墨迹哈，直接把所有代码贴过来大家好直接研究代码，我就不用一行一行解读了，没啥东西，难处就是对流式数据的一个处理

特别注意，不要直接点击html打开页面，在vscode里面安装扩展Live Server，然后点击右下角 Go live启动一个微服务。
在这里插入图片描述

<!DOCTYPE html>
<html lang="zh">
<head><meta charset="UTF-8"><meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0"><title>ChatGPT 聊天</title><style>#chat-container {width: 80%;max-width: 800px;margin: 20px auto;padding: 20px;border: 1px solid #ccc;border-radius: 5px;}#chat-messages {height: 400px;overflow-y: auto;margin-bottom: 20px;padding: 10px;border: 1px solid #eee;}.message {margin: 10px 0;padding: 10px;border-radius: 5px;}.user-message {background-color: #e3f2fd;margin-left: 20%;}.bot-message {background-color: #f5f5f5;margin-right: 20%;}#message-form {display: flex;gap: 10px;}#message-input {flex: 1;padding: 8px;}.typing {opacity: 0.5;}.cursor {display: inline-block;width: 2px;height: 15px;background: #000;margin-left: 2px;animation: blink 1s infinite;}@keyframes blink {0%, 100% { opacity: 1; }50% { opacity: 0; }}</style>
</head>
<body><div id="chat-container"><div id="chat-messages"></div><form id="message-form"><input type="text" id="message-input" placeholder="输入消息..." required><button type="submit" id="submit-btn">发送</button></form></div><script>const messageForm = document.getElementById('message-form');const messageInput = document.getElementById('message-input');const chatMessages = document.getElementById('chat-messages');const submitBtn = document.getElementById('submit-btn');messageForm.addEventListener('submit', async (e) => {e.preventDefault();const message = messageInput.value.trim();if (!message) return;// 禁用输入和发送按钮messageInput.disabled = true;submitBtn.disabled = true;// 显示用户消息addMessage(message, 'user');messageInput.value = '';// 创建机器人回复的消息框const botMessageDiv = document.createElement('div');botMessageDiv.className = 'message bot-message typing';chatMessages.appendChild(botMessageDiv);// 添加光标const cursor = document.createElement('span');cursor.className = 'cursor';botMessageDiv.appendChild(cursor);try {const response = await fetch('http://localhost:3000/chat', {method: 'POST',headers: {'Content-Type': 'application/json','Accept': 'text/event-stream'},body: JSON.stringify({ message })});if (!response.ok) {throw new Error(`HTTP error! status: ${response.status}`);}const reader = response.body.getReader();const decoder = new TextDecoder();let botResponse = '';let buffer = '';try {while (true) {const { value, done } = await reader.read();// 如果流结束了，就退出循环if (done) {console.log('Stream complete');break;}// 确保有值才处理if (value) {buffer += decoder.decode(value, { stream: true });const lines = buffer.split('\n');// 保留最后一个不完整的行buffer = lines.pop() || '';for (const line of lines) {if (line.trim() === '') continue;if (!line.startsWith('data: ')) continue;const data = line.slice(6).trim();if (data === '[DONE]') {botMessageDiv.classList.remove('typing');cursor.remove();continue;}try {const parsedData = JSON.parse(data);if (parsedData.content) {botResponse += parsedData.content;botMessageDiv.textContent = botResponse;botMessageDiv.appendChild(cursor);chatMessages.scrollTop = chatMessages.scrollHeight;}} catch (e) {console.error('JSON解析错误:', e, 'Raw data:', data);}}}}// 处理最后可能残留的数据if (buffer.trim()) {const finalText = decoder.decode(); // 完成流的解码if (finalText) {buffer += finalText;const lines = buffer.split('\n');for (const line of lines) {if (line.trim() === '' || !line.startsWith('data: ')) continue;const data = line.slice(6).trim();if (data === '[DONE]') continue;try {const parsedData = JSON.parse(data);if (parsedData.content) {botResponse += parsedData.content;botMessageDiv.textContent = botResponse;}} catch (e) {console.error('最终解析错误:', e, 'Raw data:', data);}}}}} catch (streamError) {console.error('Stream processing error:', streamError);throw streamError;}} catch (error) {console.error('Error:', error);botMessageDiv.textContent = '抱歉，发生错误。';botMessageDiv.classList.remove('typing');cursor.remove();} finally {messageInput.disabled = false;submitBtn.disabled = false;messageInput.focus();}});function addMessage(text, sender) {const messageDiv = document.createElement('div');messageDiv.className = `message ${sender}-message`;messageDiv.textContent = text;chatMessages.appendChild(messageDiv);chatMessages.scrollTop = chatMessages.scrollHeight;}</script>
</body>
</html>

所有文件

.env 存储了APi-key
index.html 前端代码
server.js 后段代码

总结

尽可能的多学习一些知识，或许以后用不到，关注我每天练习一个小demo。