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  。

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.txt 文件中。

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}]}nndata: {"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}]}nndata: {"id":"chatcmpl-6wimHHBt4hKFHEpFnNT2ryUeuRRJC","object":"chat.completion.chunk","created":1679453169,"model":"gpt-3.5-turbo-0301","choices":[{"delta":{"content":"是"},"index":0,"finish_reason":null}]}nndata: {"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"}]}nndata: [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 '}nn{' 替换维 '}[br]{' ， '}nn[' 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.txt',
]);

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.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');
    });
}

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?'nn```':''));

    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