AI WebUI Chatbot 实战开发解决高延迟、状态维护难等问题。采用 FastAPI+WebSocket 架构实现双向通信与流式响应，结合 Redis 存储上下文，通过 Kubernetes 水平扩展应对高并发。生产环境配置包含压力测试、敏感词过滤及 GPU 冷启动优化，有效降低端到端延迟并提升系统稳定性。
开发一个真正可用的 AI 对话系统时，往往会遇到几个关键问题：
对比主流 Python Web 框架在 Chatbot 场景的表现：
最终选择：FastAPI + WebSocket 组合，因为：
# websocket_endpoint.py
from fastapi import WebSocket
class ConnectionManager:
def __init__(self):
self.active_connections = []
async def connect(self, websocket: WebSocket):
await websocket.accept()
self.active_connections.append(websocket)
async def broadcast(self, message: str):
for connection in self.active_connections:
await connection.send_text(message)
manager = ConnectionManager()
@app.websocket("/ws")
async def websocket_endpoint(websocket: WebSocket):
await manager.connect(websocket)
try:
while True:
data = await websocket.receive_text()
# 处理消息并返回 AI 响应
await manager.broadcast(f"AI: {process_message(data)}")
except WebSocketDisconnect:
manager.disconnect(websocket)
典型的状态转换流程：
[等待输入] -> [识别意图] -> [调用 AI 服务] -> [生成回复] -> [等待输入]
↳ [超时处理]
↳ [错误处理]
关键状态属性：
current_intent：当前对话意图context：历史对话上下文last_active：最后活动时间戳# sse_stream.py
from sse_starlette.sse import EventSourceResponse
async def event_generator(prompt):
async for chunk in ai_service.stream_response(prompt):
if await request.is_disconnected():
break
yield {"data": chunk}
yield {"event": "close"}
@app.get("/stream")
async def stream_response(prompt: str):
return EventSourceResponse(event_generator(prompt))
使用 Locust 模拟高并发场景：
# locustfile.py
from locust import HttpUser, task, between
class ChatUser(HttpUser):
wait_time = between(1, 3)
@task
def chat(self):
self.client.post("/chat", json={
"message": "你好",
"session_id": self.session_id
})
# deployment.yaml
autoscaling:
enabled: true
minReplicas: 3
maxReplicas: 20
metrics:
- type: Resource
resource:
name: cpu
target:
type: Utilization
averageUtilization: 70
# middleware.py
from fastapi import Request
async def filter_middleware(request: Request, call_next):
if contains_sensitive_words(await request.body()):
return JSONResponse({"error": "包含敏感内容"}, 400)
return await call_next(request)
chatbot-project/
├── app/
│ ├── core/ # 核心逻辑
│ ├── models/ # 数据模型
│ ├── routes/ # API 路由
│ └── utils/ # 工具函数
├── tests/ # 测试代码
├── frontend/ # Vue.js 项目
├── Dockerfile # 容器配置
└── requirements.txt # 依赖列表
通过这个架构，我们成功将端到端延迟从平均 6 秒降低到 1.2 秒，同时支持 500+ 并发对话。
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