SpringBoot + 通义千问 + 自定义React组件:支持EventStream数据解析的技术实践

本文涉及的产品
全局流量管理 GTM,标准版 1个月
云解析 DNS,旗舰版 1个月
公共DNS(含HTTPDNS解析),每月1000万次HTTP解析
简介: 【10月更文挑战第7天】在现代Web开发中,集成多种技术栈以实现复杂的功能需求已成为常态。本文将详细介绍如何使用SpringBoot作为后端框架,结合阿里巴巴的通义千问(一个强大的自然语言处理服务),并通过自定义React组件来支持服务器发送事件(SSE, Server-Sent Events)的EventStream数据解析。这一组合不仅能够实现高效的实时通信,还能利用AI技术提升用户体验。


引言

在现代Web开发中,集成多种技术栈以实现复杂的功能需求已成为常态。本文将详细介绍如何使用SpringBoot作为后端框架,结合阿里巴巴的通义千问(一个强大的自然语言处理服务),并通过自定义React组件来支持服务器发送事件(SSE, Server-Sent Events)的EventStream数据解析。这一组合不仅能够实现高效的实时通信,还能利用AI技术提升用户体验。

一、SpringBoot后端搭建

SpringBoot以其简洁的配置和强大的功能,成为快速构建Web应用的首选。首先,我们需要创建一个SpringBoot项目,并引入必要的依赖项,如Spring Web、Spring Boot DevTools等。

xml复制代码
<!-- pom.xml -->
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-devtools</artifactId>
<scope>runtime</scope>
<optional>true</optional>
</dependency>
<!-- 其他依赖项 -->
</dependencies>

接下来,配置通义千问的API接入。这通常涉及创建应用、获取API Key和Secret,以及配置HTTP请求以调用其服务。

java复制代码
// 通义千问服务类  
@Service
public class TongyiQianwenService {  
private final RestTemplate restTemplate;  
@Autowired
public TongyiQianwenService(RestTemplateBuilder restTemplateBuilder) {  
this.restTemplate = restTemplateBuilder.build();  
    }  
public ResponseEntity<String> query(String text) {  
// 构造请求URL并发送  
String url = "https://your-api-endpoint.com/query";  
// 省略具体的请求头和请求体设置  
return restTemplate.postForEntity(url, requestBody, String.class);  
    }  
}

二、实现SSE支持

为了支持实时数据推送,我们需要在SpringBoot中配置SSE端点。

java复制代码
@RestController
public class SSEController {  
@GetMapping("/stream")
public ResponseEntity<SseEmitter> stream() {  
SseEmitter emitter = new SseEmitter();  
// 使用线程或调度器定期发送数据  
new Thread(() -> {  
try {  
while (true) {  
// 从通义千问获取数据或处理业务逻辑  
String response = tongyiQianwenService.query("some text").getBody();  
                    emitter.send(SseEmitter.event().data(response));  
                    Thread.sleep(5000); // 模拟数据发送间隔  
                }  
            } catch (Exception e) {  
                emitter.completeWithError(e);  
            }  
        }).start();  
return ResponseEntity.ok().contentType(MediaType.TEXT_EVENT_STREAM)  
                .header(HttpHeaders.CACHE_CONTROL, "no-cache").body(emitter);  
    }  
}

三、自定义React组件解析SSE数据

前端部分,我们使用React来创建一个自定义组件,用于接收并解析SSE数据。

jsx复制代码
import React, { useEffect, useState } from 'react';  
const SSEComponent = () => {  
const [data, setData] = useState([]);  
useEffect(() => {  
const eventSource = new EventSource('/stream');  
        eventSource.onmessage = (event) => {  
const parsedData = JSON.parse(event.data);  
setData((prevData) => [...prevData, parsedData]);  
        };  
        eventSource.onerror = (error) => {  
console.error("EventSource failed:", error);  
            eventSource.close();  
        };  
return () => {  
            eventSource.close();  
        };  
    }, []);  
return (  
<div>  
<h1>SSE Data Stream</h1>
<ul>
                {data.map((item, index) => (  
<li key={index}>{JSON.stringify(item)}</li>
                ))}  
</ul>
</div>
    );  
};  
export default SSEComponent;

四、总结

通过上述步骤,我们成功地将SpringBoot、通义千问和自定义React组件结合起来,实现了支持SSE数据解析的实时通信应用。这种架构不仅提高了系统的响应速度和用户体验,还充分利用了AI技术,为Web应用带来了更多的可能性。未来,我们可以进一步优化数据处理逻辑,增强前端交互体验,以及探索更多AI服务的应用场景。

目录
相关文章
|
2月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
AI技术深度解析:从基础到应用的全面介绍
人工智能(AI)技术的迅猛发展,正在深刻改变着我们的生活和工作方式。从自然语言处理(NLP)到机器学习,从神经网络到大型语言模型(LLM),AI技术的每一次进步都带来了前所未有的机遇和挑战。本文将从背景、历史、业务场景、Python代码示例、流程图以及如何上手等多个方面,对AI技术中的关键组件进行深度解析,为读者呈现一个全面而深入的AI技术世界。
175 10
|
14天前
|
缓存 算法 Oracle
深度干货 如何兼顾性能与可靠性?一文解析YashanDB主备高可用技术
数据库高可用(High Availability,HA)是指在系统遇到故障或异常情况时,能够自动快速地恢复并保持服务可用性的能力。如果数据库只有一个实例,该实例所在的服务器一旦发生故障,那就很难在短时间内恢复服务。长时间的服务中断会造成很大的损失,因此数据库高可用一般通过多实例副本冗余实现,如果一个实例发生故障,则可以将业务转移到另一个实例,快速恢复服务。
深度干货  如何兼顾性能与可靠性?一文解析YashanDB主备高可用技术
|
15天前
|
人工智能 Java 程序员
通义灵码AI编码助手和AI程序员背后的技术
通义灵码AI编码助手和AI程序员背后的技术,由通义实验室科学家黎槟华分享。内容涵盖三部分:1. 编码助手技术,包括构建优秀AI编码助手及代码生成补全;2. 相关的AI程序员技术,探讨AI程序员的优势、发展情况、评估方法及核心难点;3. 代码智能方向的展望,分析AI在软件开发中的角色转变,从辅助编程到成为开发主力,未来将由AI执行细节任务,开发者负责决策和审核,大幅提升开发效率。
105 12
|
23天前
|
Kubernetes Linux 虚拟化
入门级容器技术解析:Docker和K8s的区别与关系
本文介绍了容器技术的发展历程及其重要组成部分Docker和Kubernetes。从传统物理机到虚拟机,再到容器化,每一步都旨在更高效地利用服务器资源并简化应用部署。容器技术通过隔离环境、减少依赖冲突和提高可移植性,解决了传统部署方式中的诸多问题。Docker作为容器化平台,专注于创建和管理容器;而Kubernetes则是一个强大的容器编排系统,用于自动化部署、扩展和管理容器化应用。两者相辅相成,共同推动了现代云原生应用的快速发展。
96 11
|
2月前
|
域名解析 负载均衡 安全
DNS技术标准趋势和安全研究
本文探讨了互联网域名基础设施的结构性安全风险,由清华大学段教授团队多年研究总结。文章指出,DNS系统的安全性不仅受代码实现影响,更源于其设计、实现、运营及治理中的固有缺陷。主要风险包括协议设计缺陷(如明文传输)、生态演进隐患(如单点故障增加)和薄弱的信任关系(如威胁情报被操纵)。团队通过多项研究揭示了这些深层次问题,并呼吁构建更加可信的DNS基础设施,以保障全球互联网的安全稳定运行。
|
2月前
|
缓存 网络协议 安全
融合DNS技术产品和生态
本文介绍了阿里云在互联网基础资源领域的最新进展和解决方案,重点围绕共筑韧性寻址、赋能新质生产展开。随着应用规模的增长,基础服务的韧性变得尤为重要。阿里云作为互联网资源的践行者,致力于推动互联网基础资源技术研究和自主创新,打造更韧性的寻址基础服务。文章还详细介绍了浙江省IPv6创新实验室的成立背景与工作进展,以及阿里云在IPv6规模化部署、DNS产品能力升级等方面的成果。此外,阿里云通过端云融合场景下的企业级DNS服务,帮助企业构建稳定安全的DNS系统,确保企业在数字世界中的稳定运行。最后,文章强调了全链路极致高可用的企业DNS解决方案,为全球互联网基础资源的创新提供了中国标准和数字化解决方案。
|
28天前
|
人工智能 自然语言处理 安全
千行百业,“义”不容辞:通义技术创新与商业实践
千行百业,“义”不容辞:通义技术创新与商业实践。本次分享分为两部分,首先介绍大模型的快速迭代与普及,探讨通义千问在精度和复杂任务执行上的突破;其次聚焦企业级落地,解决安全性、部署路径及模型调优三大问题。通过多模态理解(视觉、语音)和更强的生成控制力,携手伙伴服务各行业,推动技术向生产力转化,并关注公益应用,助力社会进步。
|
2月前
|
缓存 边缘计算 网络协议
深入解析CDN技术:加速互联网内容分发的幕后英雄
内容分发网络(CDN)是现代互联网架构的重要组成部分,通过全球分布的服务器节点,加速网站、应用和多媒体内容的传递。它不仅提升了访问速度和用户体验,还减轻了源站服务器的负担。CDN的核心技术包括缓存机制、动态加速、流媒体加速和安全防护,广泛应用于静态资源、动态内容、视频直播及大文件下载等场景,具有低延迟、高带宽、稳定性强等优势,有效降低成本并保障安全。
87 4
|
2月前
|
机器学习/深度学习 算法 网络协议
开源上新|通义语音处理技术ClearerVoice-Studio
开源上新|通义语音处理技术ClearerVoice-Studio
|
2月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
秒级响应 + 99.9%准确率:法律行业文本比对技术解析
本工具基于先进AI技术,采用自然语言处理和语义匹配算法,支持PDF、Word等格式,实现法律文本的智能化比对。具备高精度语义匹配、多格式兼容、高性能架构及智能化标注与可视化等特点,有效解决文本复杂性和法规更新难题,提升法律行业工作效率。

推荐镜像

更多