php-openai-gpt-stream-chat-api-webui

由 @qiayue 开源的 纯 PHP 实现 GPT 流式调用和前端实时打印 webui 。

仓库地址： https://github.com/qiayue/php-openai-gpt-stream-chat-api-webui

演示站点： https://aiwanjia.cn/

提前说明下，本文的价值比开源的代码更高，因为代码只是本文的实现而已。

目录结构

/ ├─ /class │ ├─ Class.ChatGPT.php │ ├─ Class.DFA.php │ ├─ Class.StreamHandler.php ├─ /static │ ├─ css │ │ ├─ chat.css │ │ ├─ monokai-sublime.css │ ├─ js │ │ ├─ chat.js │ │ ├─ highlight.min.js │ │ ├─ marked.min.js ├─ /chat.php ├─ /index.html ├─ /README. md ├─ /sensitive_words.txt 

使用方法

本项目代码，没有使用任何框架，也没有引入任何第三方后端库，前端引入了代码高亮库 highlight 和 markdown 解析库 marked 都已经下载项目内了，所以拿到代码不用任何安装即可直接使用。

唯二要做的就是把你自己的 api key 填进去。

获取源码后，修改 chat.php ，填写 OpenAI 的 api key 进去，具体请见：

$chat = new ChatGPT([ 'api_key' => '此处需要填入 openai 的 api key ', ]); 

如果开启敏感词检测功能，需要把敏感词一行一个放入 sensitive_words_sdfdsfvdfs5v56v5dfvdf.txt 文件中。

开了一个微信群，欢迎入群交流：

原理说明

流式接收 OpenAI 的返回数据

后端 Class.ChatGPT.php 中用 curl 向 OpenAI 发起请求，使用 curl 的 CURLOPT_WRITEFUNCTION 设置回调函数，同时请求参数里 'stream' => true 告诉 OpenAI 开启流式传输。

我们通过 curl_setopt($ch, CURLOPT_WRITEFUNCTION, [$this->streamHandler, 'callback']); 设置使用 StreamHandler 类的实例化对象 $this->streamHandler 的 callback 方法来处理 OpenAI 返回的数据。

OpenAI 会在模型每次输出时返回 data: {"id":"","object":"","created":1679616251,"model":"","choices":[{"delta":{"content":""},"index":0,"finish_reason":null}]} 格式字符串，其中我们需要的回答就在 choices[0]['delta']['content'] 里，当然我们也要做好异常判断，不能直接这样获取数据。

另外，实际因为网络传输问题，每次 callback 函数收到的数据并不一定只有一条 data: {"key":"value"} 格式的数据，有可能只有半条，也有可能有多条，还有可能有 N 条半。

所以我们在 StreamHandler 类中增加了 data_buffer 属性来存储无法解析的半条数据。

这里根据 OpenAI 的返回数据格式，做了一些特殊处理，具体代码如下：

public function callback($ch, $data) { $this->counter += 1; file_put_contents('./log/data.'.$this->qmd5.'.log', $this->counter.'=='.$data.PHP_EOL.'--------------------'.PHP_EOL, FILE_APPEND); $result = json_decode($data, TRUE); if(is_array($result)){ $this->end('openai 请求错误：'.json_encode($result)); return strlen($data); } /* 此处步骤仅针对 openai 接口而言 每次触发回调函数时，里边会有多条 data 数据，需要分割 如某次收到 $data 如下所示： data: {"id":"chatcmpl-6wimHHBt4hKFHEpFnNT2ryUeuRRJC","object":"chat.completion.chunk","created":1679453169,"model":"gpt-3.5-turbo-0301","choices":[{"delta":{"role":"assistant"},"index":0,"finish_reason":null}]}\n\ndata: {"id":"chatcmpl-6wimHHBt4hKFHEpFnNT2ryUeuRRJC","object":"chat.completion.chunk","created":1679453169,"model":"gpt-3.5-turbo-0301","choices":[{"delta":{"content":"以下"},"index":0,"finish_reason":null}]}\n\ndata: {"id":"chatcmpl-6wimHHBt4hKFHEpFnNT2ryUeuRRJC","object":"chat.completion.chunk","created":1679453169,"model":"gpt-3.5-turbo-0301","choices":[{"delta":{"content":"是"},"index":0,"finish_reason":null}]}\n\ndata: {"id":"chatcmpl-6wimHHBt4hKFHEpFnNT2ryUeuRRJC","object":"chat.completion.chunk","created":1679453169,"model":"gpt-3.5-turbo-0301","choices":[{"delta":{"content":"使用"},"index":0,"finish_reason":null}]} 最后两条一般是这样的： data: {"id":"chatcmpl-6wimHHBt4hKFHEpFnNT2ryUeuRRJC","object":"chat.completion.chunk","created":1679453169,"model":"gpt-3.5-turbo-0301","choices":[{"delta":{},"index":0,"finish_reason":"stop"}]}\n\ndata: [DONE] 根据以上 openai 的数据格式，分割步骤如下： */ // 0 、把上次缓冲区内数据拼接上本次的 data $buffer = $this->data_buffer.$data; // 1 、把所有的 'data: {' 替换为 '{' ，'data: [' 换成 '[' $buffer = str_replace('data: {', '{', $buffer); $buffer = str_replace('data: [', '[', $buffer); // 2 、把所有的 '}\n\n{' 替换维 '}[br]{' ， '}\n\n[' 替换为 '}[br][' $buffer = str_replace('}'.PHP_EOL.PHP_EOL.'{', '}[br]{', $buffer); $buffer = str_replace('}'.PHP_EOL.PHP_EOL.'[', '}[br][', $buffer); // 3 、用 '[br]' 分割成多行数组 $lines = explode('[br]', $buffer); // 4 、循环处理每一行，对于最后一行需要判断是否是完整的 json $line_c = count($lines); foreach($lines as $li=>$line){ if(trim($line) == '[DONE]'){ //数据传输结束 $this->data_buffer = ''; $this->counter = 0; $this->sensitive_check(); $this->end(); break; } $line_data = json_decode(trim($line), TRUE); if( !is_array($line_data) || !isset($line_data['choices']) || !isset($line_data['choices'][0]) ){ if($li == ($line_c - 1)){ //如果是最后一行 $this->data_buffer = $line; break; } //如果是中间行无法 json 解析，则写入错误日志中 file_put_contents('./log/error.'.$this->qmd5.'.log', json_encode(['i'=>$this->counter, 'line'=>$line, 'li'=>$li], JSON_UNESCAPED_UNICODE|JSON_PRETTY_PRINT).PHP_EOL.PHP_EOL, FILE_APPEND); continue; } if( isset($line_data['choices'][0]['delta']) && isset($line_data['choices'][0]['delta']['content']) ){ $this->sensitive_check($line_data['choices'][0]['delta']['content']); } } return strlen($data); } 

敏感词检测

我们使用了 DFA 算法来实现敏感词检测，按照 ChatGPT 的解释，"DFA"是指“确定性有限自动机”（ Deterministic Finite Automaton ） ，DfaFilter （确定有限自动机过滤器）通常是指一种用于文本处理和匹配的算法。

Class.DFA.php 类代码是 GPT4 写的，具体实现代码见源码。

这里介绍一下使用方法，创建一个 DFA 实例需要传入敏感词文件路径：

$dfa = new DFA([ 'words_file' => './sensitive_words_sdfdsfvdfs5v56v5dfvdf.txt', ]); 

特别说明：这里特意用乱码字符串文件名是为了防止他人下载敏感词文件，请你部署后也自己改一个别的乱码文件名，不要使用我这里公开了的文件名

之后就可以用 $dfa->containsSensitiveWords($inputText) 来判断 $inputText 是否包含敏感词，返回值是 TRUE 或 FALSE 的布尔值，也可以用 $outputText = $dfa->replaceWords($inputText) 来进行敏感词替换，所有在 sensitive_words.txt 中指定的敏感词都会被替换为三个*号。

如果不想开启敏感词检测，把 chat.php 中的以下三句注释掉即可：

$dfa = new DFA([ 'words_file' => './sensitive_words_sdfdsfvdfs5v56v5dfvdf.txt', ]); $chat->set_dfa($dfa); 

如果没有开启敏感词检测，那么每次 OpenAI 的返回都会实时返回给前端。

如果开启了敏感词检测，会查找 OpenAI 返回中的换行符和停顿符号 ['，', '。', '；', '？', '！', '……'] 等来进行分句，每一句都使用 $outputText = $dfa->replaceWords($inputText) 来替换敏感词，之后整句返回给前端。

开启敏感词后，加载敏感词文件需要时间，每次检测时也是逐句检测，而不是逐词检测，也会导致返回变慢。

所以如果是自用，可以不开启敏感词检测，如果是部署出去给其他人用，为了保护你的域名安全和你的安全，最好开启敏感词检测。

流式返回给前端

直接看 chat.php 的注释会更清楚：

/* 以下几行注释由 GPT4 生成 */ // 这行代码用于关闭输出缓冲。关闭后，脚本的输出将立即发送到浏览器，而不是等待缓冲区填满或脚本执行完毕。 ini_set('output_buffering', 'off'); // 这行代码禁用了 zlib 压缩。通常情况下，启用 zlib 压缩可以减小发送到浏览器的数据量，但对于服务器发送事件来说，实时性更重要，因此需要禁用压缩。 ini_set('zlib.output_compression', false); // 这行代码使用循环来清空所有当前激活的输出缓冲区。ob_end_flush() 函数会刷新并关闭最内层的输出缓冲区，@ 符号用于抑制可能出现的错误或警告。 while (@ob_end_flush()) {} // 这行代码设置 HTTP 响应的 Content-Type 为 text/event-stream ，这是服务器发送事件（ SSE ）的 MIME 类型。 header('Content-Type: text/event-stream'); // 这行代码设置 HTTP 响应的 Cache-Control 为 no-cache ，告诉浏览器不要缓存此响应。 header('Cache-Control: no-cache'); // 这行代码设置 HTTP 响应的 Connection 为 keep-alive ，保持长连接，以便服务器可以持续发送事件到客户端。 header('Connection: keep-alive'); // 这行代码设置 HTTP 响应的自定义头部 X-Accel-Buffering 为 no ，用于禁用某些代理或 Web 服务器（如 Nginx ）的缓冲。 // 这有助于确保服务器发送事件在传输过程中不会受到缓冲影响。 header('X-Accel-Buffering: no'); 

之后我们每次想给前端返回数据，用以下代码即可：

echo 'data: '.json_encode(['time'=>date('Y-m-d H:i:s'), 'content'=>'答： ']).PHP_EOL.PHP_EOL; flush(); 

这里我们定义了我们自己使用的一个数据格式，里边只放了 time 和 content ，不用解释都懂，time 是时间，content 就是我们要返回给前端的内容。

注意，回答全部传输完毕后，我们需要关闭连接，可以用以下代码：

echo 'retry: 86400000'.PHP_EOL; // 告诉前端如果发生错误，隔多久之后才轮询一次 echo 'event: close'.PHP_EOL; // 告诉前端，结束了，该说再见了 echo 'data: Connection closed'.PHP_EOL.PHP_EOL; // 告诉前端，连接已关闭 flush(); 

EventSource

前端 js 通过 const eventSource = new EventSource(url); 开启一个 EventSource 请求。

之后服务器按照 data: {"kev1":"value1","kev2":"value2"} 格式向前端发送数据，前端就可以在 EventSource 的 message 回调事件中的 event.data 里获取 {"kev1":"value1","kev2":"value2"} 字符串形式 json 数据，再通过 JSON.parse(event.data) 就可以得到 js 对象。

具体代码在 getAnswer 函数中，如下所示：

function getAnswer(inputValue){ inputValue = inputValue.replace('+', '{[$add$]}'); const url = "./chat.php?q="+inputValue; const eventSource = new EventSource(url); eventSource.addEventListener("open", (event) => { console.log("连接已建立", JSON.stringify(event)); }); eventSource.addEventListener("message", (event) => { //console.log("接收数据：", event); try { var result = JSON.parse(event.data); if(result.time && result.content ){ answerWords.push(result.content); contentIdx += 1; } } catch (error) { console.log(error); } }); eventSource.addEventListener("error", (event) => { console.error("发生错误：", JSON.stringify(event)); }); eventSource.addEventListener("close", (event) => { console.log("连接已关闭", JSON.stringify(event.data)); eventSource.close(); cOntentEnd= true; console.log((new Date().getTime()), 'answer end'); }); } 

说明一下，原生的 EventSource 请求，只能是 GET 请求，所以这里演示时，直接把提问放到 GET 的 URL 参数里了。 如果要想用 POST 请求，一般有两种办法：

1. 前后端一起改： [先发 POST 后发 GET ] 用 POST 向后端提问，后端根据提问和时间生成一个唯一 key 随着 POST 请求返回给前端，前端拿到后，再发起一个 GET 请求，在参数里携带问题 key ，获取回答，这种方式需要修改后端代码；

2. 只改前端： [只发一个 POST 请求] 后端代码不用大改，只需要把 chat.php 中 $question = urldecode($_GET['q'] ?? '') 改为 $question = urldecode($_POST['q'] ?? '') 即可，但是前端需要改造，不能用原生 EventSource 请求，需要用 fetch ，设置流式接收，具体可见下方 GPT4 给出的代码示例。

async function fetchAiResponse(message) { try { const respOnse= await fetch("./chat.php", { method: "POST", headers: { "Content-Type": "application/json" }, body: JSON.stringify({ messages: [{ role: "user", content: message }] }), }); if (!response.ok) { throw new Error(response.statusText); } const reader = response.body.getReader(); const decoder = new TextDecoder("utf-8"); while (true) { const { value, done } = await reader.read(); if (value) { const partialRespOnse= decoder.decode(value, { stream: true }); displayMessage("assistant", partialResponse); } if (done) { break; } } } catch (error) { console.error("Error fetching AI response:", error); displayMessage("assistant", "Error: Failed to fetch AI response."); } } 

上方代码，关键点在于 const partialRespOnse= decoder.decode(value, { stream: true }) 中的 { stream: true } 。

打字机效果

对于后端返回的所有回复内容，我们需要用打字机形式打印出来。

最初的方案是

function typingWords(){ if(contentEnd && cOntentIdx==typingIdx){ clearInterval(typingTimer); answerCOntent= ''; answerWords = []; answers = []; qaIdx += 1; typingIdx = 0; cOntentIdx= 0; cOntentEnd= false; lastWord = ''; lastLastWord = ''; input.disabled = false; sendButton.disabled = false; console.log((new Date().getTime()), 'typing end'); return; } if(contentIdx<=typingIdx){ return; } if(typing){ return; } typing = true; if(!answers[qaIdx]){ answers[qaIdx] = document.getElementById('answer-'+qaIdx); } const cOntent= answerWords[typingIdx]; if(content.indexOf('`') != -1){ if(content.indexOf('```') != -1){ codeStart = !codeStart; }else if(content.indexOf('``') != -1 && (lastWord + content).indexOf('```') != -1){ codeStart = !codeStart; }else if(content.indexOf('`') != -1 && (lastLastWord + lastWord + content).indexOf('```') != -1){ codeStart = !codeStart; } } lastLastWord = lastWord; lastWord = content; answerContent += content; answers[qaIdx].innerHTML = marked.parse(answerContent+(codeStart?'\n\n```':'')); typingIdx += 1; typing = false; } 

其它

更多其它细节请看代码，如果对代码有疑问的，请加我微信（同 GitHub id ）

License

BSD 2-Clause