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使用 OKhttp3 实现智普AI ChatGLM HTTP 调用(SSE、异步、同步)

news 2025/8/8 5:14:17

SSE 调用

SSE（Sever-Sent Event），就是浏览器向服务器发送一个HTTP请求，保持长连接，服务器不断单向地向浏览器推送“信息”（message），这么做是为了节约网络资源，不用一直发请求，建立新连接。

// 创建请求对象Request request = new Request.Builder().url(String.format(sseApi, seeId))
//                .post(requestBody) // 请求体
//                .addHeader("Authorization", "Bearer " + token).addHeader("Accept", "text/event-stream")
//                .addHeader("Content-Type", "text/event-stream;charset=UTF-8").addHeader("Connection", "keep-alive").build();OkHttpClient okHttpClient = new OkHttpClient.Builder().connectTimeout(10, TimeUnit.SECONDS)   // 建立连接的超时时间.readTimeout(30, TimeUnit.SECONDS)  // 建立连接后读取数据的超时时间.build();// 创建一个 CountDownLatch 对象，其初始计数为1，表示需要等待一个事件发生后才能继续执行。CountDownLatch eventLatch = new CountDownLatch(1);// 实例化EventSource，注册EventSource监听器 -- 创建一个用于处理服务器发送事件的实例，并定义处理事件的回调逻辑final String[] finalMessage = {""};RealEventSource realEventSource = new RealEventSource(request, new EventSourceListener() {@Overridepublic void onEvent(EventSource eventSource, String id, String type, String data) {if ("finish".equals(type)) {    // 消息类型，add 增量，finish 结束，error 错误，interrupted 中断eventLatch.countDown();finalMessage[0] = data;
//                    log.info(data);   // 请求到的数据}}@Overridepublic void onFailure(EventSource eventSource, Throwable t, Response response) {t.printStackTrace();}});// 与服务器建立连接realEventSource.connect(okHttpClient);// await() 方法被调用来阻塞当前线程，直到 CountDownLatch 的计数变为0。eventLatch.await();return finalMessage[0];

异步调用

根据文档描述，首先得通过异步 POST 请求获得 task_id ，再根据 task_id 发送 GET 请求获得最终结果

// TODO 设置请求参数，同 SSE 调用// 开启 Http 客户端
OkHttpClient okHttpClient = new OkHttpClient();// 创建请求体
MediaType json = MediaType.parse("application/json; charset=utf-8");
RequestBody requestBody = RequestBody.create(json, requestParam.toString());// 第一步：发送异步请求(POST)获取 task_id，并存放到 taskIdFuture 中
CompletableFuture<String> taskIdFuture = new CompletableFuture<>();Request requestForTaskId = new Request.Builder().url("https://open.bigmodel.cn/api/paas/v3/model-api/chatglm_turbo/async-invoke").post(requestBody).addHeader("Authorization", "Bearer " + token).build();// 创建一个新的异步 HTTP 请求，并指定请求的回调函数
okHttpClient.newCall(requestForTaskId).enqueue(new Callback() {// 在请求成功并返回响应时被调用@Overridepublic void onResponse(Call call, Response response) throws IOException {if (response.isSuccessful()) {String responseBody = response.body().string();System.out.println("requestForTaskId: " + responseBody);// 解析 JSON 响应获取 task_idJSONObject jsonObject = JSON.parseObject(responseBody);String taskId = jsonObject.getJSONObject("data").getString("task_id");// 将结果设置到 CompletableFuturetaskIdFuture.complete(taskId);} else {taskIdFuture.completeExceptionally(new Exception("Request for task_id failed"));}}// 在请求失败时被调用@Overridepublic void onFailure(Call call, IOException e) {taskIdFuture.completeExceptionally(e);}
});// 阻塞主线程，等待 CompletableFuture 的结果，设置了最大等待时间
String taskId = taskIdFuture.get(10, TimeUnit.SECONDS);
System.out.println("Task ID: " + taskId);// TODO 第二步，使用 task_id 发送同步请求(GET)获取最终响应结果（和第四节基本一样）

同步调用

// TODO 设置请求参数，同 SSE 调用// 开启 Http 客户端
OkHttpClient client = new OkHttpClient();// 创建请求体
MediaType json = MediaType.parse("application/json; charset=utf-8");
RequestBody requestBody = RequestBody.create(json, requestParam.toString());// 创建请求对象
Request request = new Request.Builder().url("https://open.bigmodel.cn/api/paas/v3/model-api/chatglm_turbo/invoke").post(requestBody) .addHeader("Authorization", "Bearer " + token).build();// 发送请求
Response response = client.newCall(request).execute();// 处理响应
if (response.isSuccessful()) {String responseBody = response.body().string();System.out.println("Response: " + responseBody);
} else {System.out.println("Request failed: " + response.code() + " " + response.message());
}