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不使用任何框架，php + html + css + js 原生实现 openai gpt chat 接口对接，实现流式数据传输和接收，附带简洁网页demo。

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

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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 。

4月13日更新：

1、最近速度慢是因为 OpenAI 对于免费账号限速了，在 platform.openai.com 绑定了信用卡的才是之前的正常速度；

2、限速指的是流式请求时，首个 token 返回需要 20 秒左右，而绑定了信用卡的账号，在 2 秒左右；

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
目录/文件 说明
/ 程序根目录
/class php类文件目录
/class/Class.ChatGPT.php ChatGPT 类，用于处理前端请求，并向 OpenAI 接口提交请求
/class/Class.DFA.php DFA 类，用于敏感词校验和替换
/class/Class.StreamHandler.php StreamHandler 类，用于实时处理 OpenAI 流式返回的数据
/static 存放所有前端页面所需的静态文件
/static/css 存放前端页面所有的 css 文件
/static/css/chat.css 前端页面聊天样式文件
/static/css/monokai-sublime.css highlight 代码高亮插件的主题样式文件
/static/js 存放前端页面所有的 js 文件
/static/js/chat.js 前端聊天交互 js 代码
/static/js/highlight.min.js 代码高亮 js 库
/static/js/marked.min.js markdown 解析 js 库
/chat.php 前端聊天请求的后端入口文件，在这里引入 php 类文件
/index.html 前端页面 html 代码
/README.md 仓库描述文件
/sensitive_words.txt 敏感词文件，一行一个敏感词，需要你自己收集敏感词，也可以加我微信（同 GitHub id）找我要

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：

微信答疑群

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;

        //拼接完之后，要把缓冲字符串清空
        $this->data_buffer = '';

        // 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。

最初的方案是每次接收到后端的返回后就立即显示到页面里，后来发现这样速度太快了，眨眼就显示完了，没有打印机效果。 所以后来的方案就改成了用定时器实现定时打印，那么就需要把收到的先放进数组里缓存起来，然后定时每 50 毫秒执行一次，打印一个内容出来。 具体实现代码如下：

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;
}

代码渲染

如果严格按照输出什么打印什么的话，那么当正在打印一段代码，需要等到代码全部打完，才能被格式化为代码块，才能高亮显示代码。 那这个体验也太差了。 有什么办法能够解决这个问题呢？ 答案就在问题里，既然是因为代码块有开始标记没有结束标记，那就我们给他补全结束标记就好了，直到真的结束标记来了，才不需要补全。

具体的实现就是下面几行代码：

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```':''));

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）

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