4o-realtime构建客服系统-Chainlit

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本demo代码使用Chainlit框架。

Chainlit是一个开源的Python框架，用于构建生产级的对话式人工智能（Conversational AI）应用。它允许开发者快速地创建和部署对话式AI或代理应用，支持多平台和数据持久化。

Chainlit的一些关键特点包括：

• 快速构建：可以轻松集成到现有代码库，或者从头开始构建

• 多平台支持：一次编写逻辑，可以在多个平台上使用2

• 数据持久化：收集、监控和分析用户数据2

• 可视化多步推理：理解生成输出的中间步骤2

• 与流行库和框架的集成：支持OpenAI、Mistral AI、Llama Index、LangChain、Autogen、Haystack等。

我们分析代码的主程序：app.py。

代码中，Chainlit 框架封装了所有的接口，使得您需要直接处理底层的网络通信、事件分发或接口实现。

详细说明

 

1. Chainlit 提供的装饰器封装了事件处理

 
代码中使用了许多由 Chainlit 提供的装饰器，这些装饰器封装了与前端交互的接口，简化了编程过程。例如：

• @cl.on_chat_start：当聊天会话开始时触发。

• @cl.on_message：当收到用户文本消息时触发。

• @cl.on_audio_start：当用户开始音频输入时触发。

• @cl.on_audio_chunk：当收到音频数据块时触发。

• @cl.on_audio_end、@cl.on_chat_end、@cl.on_stop：当音频输入结束、聊天结束或会话停止时触发。
  
  这些装饰器使您能够专注于业务逻辑的实现，而不必关心底层的事件监听和处理机制。
  

2. Chainlit 封装了前后端的通信

 
在传统的应用程序中，您可能需要自己编写代码来处理前端和后端之间的通信，例如：

• 监听前端的请求或事件。

• 解析前端发送的数据。

• 将处理结果返回给前端。
  
  然而，Chainlit 为您处理了这些细节，它封装了前端与后端之间的通信，使得后端代码可以直接处理事件。
  

3. Chainlit 提供了上下文和会话管理

 
通过 cl.user_session，您可以在用户会话中存储和获取数据。这使您能够：

• 为每个用户维护独立的会话状态。

• 存储用户相关的信息，如 track_id、openai_realtime 实例等。

• 在不同的事件处理函数之间共享数据。
  

4. Chainlit 集成了与 OpenAI API 的交互

 
在您的代码中，您使用了 AsyncAzureOpenAI 客户端与 Azure OpenAI 服务进行交互。Chainlit 可以与这些服务无缝集成，简化了与大型语言模型的交互过程。

5. Chainlit 封装了错误处理和日志记录

 

• 错误处理：通过提供 @cl.on_error 等装饰器，Chainlit 允许您处理在应用程序中发生的异常和错误。

• 日志记录：通过 chainlit.logger 模块，您可以方便地记录日志信息，帮助调试和监控应用程序。
  

这样设计的好处

 

1. 简化开发：您不需要处理复杂的事件循环、网络通信或异步 I/O 操作，只需专注于实现业务逻辑。
   

2. 提高效率：使用 Chainlit 的封装，可以大大减少样板代码（boilerplate code）的数量，使代码更加简洁明了。
   

3. 代码可读性：通过装饰器和上下文管理，代码的结构更加清晰，逻辑更加直观。
   

4. 可扩展性：Chainlit 提供了丰富的功能和插件，方便您在未来扩展应用程序的功能。
   

总结

 

• Chainlit 封装了应用程序与前端的交互接口，包括事件监听、消息传递、音频数据处理等。

• 您的代码主要使用 Chainlit 提供的装饰器和上下文管理来处理各种事件和会话数据。

• 这种封装使得您可以专注于业务逻辑的实现，而不必关心底层的通信和接口细节。

 

导入模块

 

import os  
import asyncio  
from openai import AsyncAzureOpenAI  

import chainlit as cl  
from uuid import uuid4  
from chainlit.logger import logger  

from realtime import RealtimeClient  
from realtime.tools import tools

 
解释：

• os：用于与操作系统交互，主要用来获取环境变量。

• asyncio：Python 标准库，用于编写异步代码，支持异步 I/O 操作。

• AsyncAzureOpenAI：从 openai 包中导入，异步的 Azure OpenAI 客户端，用于与 Azure OpenAI 服务进行异步交互。

• chainlit：一个用于创建聊天机器人的框架，简化了聊天机器人的开发流程。

• uuid4：用于生成随机的 UUID（通用唯一标识符）。

• logger：从 chainlit.logger 导入，用于日志记录，方便调试和监控。

• RealtimeClient 和 tools：从自定义的 realtime 模块中导入，用于实时通信和处理。
  

配置 Azure OpenAI 客户端

 

client = AsyncAzureOpenAI(  
    api_key=os.environ["AZURE_OPENAI_API_KEY"],  
    azure_endpoint=os.environ["AZURE_OPENAI_ENDPOINT"],  
    azure_deployment=os.environ["AZURE_OPENAI_DEPLOYMENT"],  
    api_version="2024-10-01-preview"  
)

 
解释：

• 这里创建了一个异步的 Azure OpenAI 客户端 client，需要从环境变量中获取 API 密钥、终端、部署名称。这些信息通常在 Azure 上注册服务时获得。

• api_version 指定了使用的 API 版本。
  

设置 OpenAI 实时客户端

 

async def setup_openai_realtime(system_prompt: str):  
"""Instantiate and configure the OpenAI Realtime Client"""  
    openai_realtime = RealtimeClient(system_prompt=system_prompt)  
    cl.user_session.set("track_id", str(uuid4()))  
    # 以下省略事件处理函数的定义和配置

 
解释：

• 定义了一个异步函数 setup_openai_realtime，用于实例化和配置 OpenAI 实时客户端。

• system_prompt：系统提示，用于指导模型的行为（我们不需要详细分析这个部分）。

• openai_realtime：创建了一个实时客户端实例，传入了系统提示。

• cl.user_session.set("track_id", str(uuid4()))：为用户会话设置一个唯一的 track_id，用于跟踪音频流或其他会话相关的信息。
  

事件处理函数

 
在 setup_openai_realtime 函数内，定义了一系列异步的事件处理函数，用于处理不同的事件。这些事件处理函数会在特定的事件发生时被调用。

1. handle_conversation_updated

 

async def handle_conversation_updated(event):  
    item = event.get("item")  
    delta = event.get("delta")  
"""Currently used to stream audio back to the client."""  
if delta:  
        # Only one of the following will be populated for any given event  
if 'audio' in delta:  
            audio = delta['audio']  # Int16Array, audio added  
await cl.context.emitter.send_audio_chunk(cl.OutputAudioChunk(mimeType="pcm16", data=audio, track=cl.user_session.get("track_id")))  
if 'transcript' in delta:  
            transcript = delta['transcript']  # string, transcript added  
            print(transcript)  
if 'arguments' in delta:  
arguments = delta['arguments']  # string, function arguments added  
pass

 
解释：

• 当对话更新时调用此函数。

• event：包含事件的数据。

• delta：表示与上一次事件的差异，可能包含 audio、transcript 或 arguments。
  
  处理逻辑：
  

• 如果 delta 包含 audio：

• 获取音频数据 audio。

• 使用 cl.context.emitter.send_audio_chunk 将音频数据发送回客户端，用于音频流的实时传输。

• 如果 delta 包含 transcript：

• 获取转录文本并打印出来。这可能是语音识别后的文本。

• 如果 delta 包含 arguments：

• 获取函数参数。这可能与功能调用或命令有关。
  

2. handle_item_completed

 

async def handle_item_completed(item):  
"""Used to populate the chat context with transcription once an item is completed."""  
    # print(item) # TODO  
    pass

 
解释：

• 当某个项目（可能是一次对话或消息）完成时调用。

• 当前函数内容为空，仅包含一个 pass，表示未来可能会添加处理逻辑。
  

3. handle_conversation_interrupt

 

async def handle_conversation_interrupt(event):  
"""Used to cancel the client previous audio playback."""  
    cl.user_session.set("track_id", str(uuid4()))  
await cl.context.emitter.send_audio_interrupt()

 
解释：

• 当对话被中断时调用，例如用户停止了音频播放或有新的音频需要播放。

• 更新用户会话的 track_id，以标记新的音频流。

• 调用 send_audio_interrupt 通知客户端停止当前的音频播放。
  

4. handle_error

async def handle_error(event):      logger.error(event)

解释：

• 当发生错误时调用。

• 使用日志记录器 logger 记录错误信息，方便调试。
  

注册事件处理函数

openai_realtime.on('conversation.updated', handle_conversation_updated)  
openai_realtime.on('conversation.item.completed', handle_item_completed)  
openai_realtime.on('conversation.interrupted', handle_conversation_interrupt)  
openai_realtime.on('error', handle_error)

 
解释：

• 为 openai_realtime 客户端注册事件处理函数，当特定事件发生时，调用相应的处理函数。
  

添加工具并启动

cl.user_session.set("openai_realtime", openai_realtime)  
coros = [openai_realtime.add_tool(tool_def, tool_handler) for tool_def, tool_handler in tools]  
await asyncio.gather(*coros)

 
解释：

• 将 openai_realtime 客户端实例保存到用户会话中，方便在其他地方访问。

• 使用列表推导式，为每个工具定义和处理器添加到 openai_realtime 中。

• await asyncio.gather(*coros)：异步地运行所有添加工具的协程。
  

Chainlit 事件处理装饰器

 
接下来，代码使用了 @cl.on_* 的装饰器，定义了各种事件处理函数，用于响应聊天和音频相关的事件。

1. @cl.on_chat_start

@cl.on_chat_start  
async def start():  
await cl.Message(  
        content="Hi, Welcome to Xinyu Company. How can I help you?. Press `P` to talk!"  
    ).send()  
await setup_openai_realtime(system_prompt=system_prompt + "\n\n Customer ID: 333")

 
解释：

• 当聊天会话开始时调用。

• 发送一条欢迎消息给用户，提示可以按 P 说话。

• 调用 setup_openai_realtime 函数，传入 system_prompt（系统提示，加上了客户 ID）。
  

2. @cl.on_message

@cl.on_message  
async def on_message(message: cl.Message):  
    openai_realtime: RealtimeClient = cl.user_session.get("openai_realtime")  
if openai_realtime and openai_realtime.is_connected():  
await openai_realtime.send_user_message_content([{ "type": 'input_text', "text": message.content}])  
    else:  
await cl.Message(content="Please activate voice mode before sending messages!").send()

 
解释：

• 当收到用户的文本消息时调用。

• 从用户会话中获取 openai_realtime 客户端实例。

• 如果实时客户端存在且已连接：

• 调用 send_user_message_content 将用户的文本消息发送给实时客户端，类型为 input_text。

• 否则：

• 提示用户需要激活语音模式才能发送消息。
  

3. @cl.on_audio_start

 

@cl.on_audio_start  
async def on_audio_start():  
try:  
        openai_realtime: RealtimeClient = cl.user_session.get("openai_realtime")  
        # TODO: might want to recreate items to restore context  
        # openai_realtime.create_conversation_item(item)  
await openai_realtime.connect()  
        logger.info("Connected to OpenAI realtime")  
return True  
    except Exception as e:  
await cl.ErrorMessage(content=f"Failed to connect to OpenAI realtime: {e}").send()  
return False

 
解释：

• 当音频输入开始时调用，即用户开始说话或录音。

• 尝试连接到 openai_realtime 客户端。

• 如果成功，记录连接成功的信息，并返回 True。

• 如果发生异常，发送错误消息给用户，并返回 False。
  

4. @cl.on_audio_chunk

 

@cl.on_audio_chunk  
async def on_audio_chunk(chunk: cl.InputAudioChunk):  
    openai_realtime: RealtimeClient = cl.user_session.get("openai_realtime")  
if openai_realtime:              
if openai_realtime.is_connected():  
await openai_realtime.append_input_audio(chunk.data)  
        else:  
            logger.info("RealtimeClient is not connected")

 
解释：

• 当收到音频数据块时调用。

• 从用户会话中获取 openai_realtime 客户端实例。

• 如果客户端存在且已连接：

• 将音频数据块添加到实时客户端的输入中，可能用于语音识别或处理。

• 否则：

• 记录客户端未连接的信息。
  

5. @cl.on_audio_end, @cl.on_chat_end, @cl.on_stop

@cl.on_audio_end  
@cl.on_chat_end  
@cl.on_stop  
async def on_end():  
    openai_realtime: RealtimeClient = cl.user_session.get("openai_realtime")  
if openai_realtime and openai_realtime.is_connected():  
await openai_realtime.disconnect()

 
解释：

• 当音频输入结束、聊天结束或会话停止时调用。

• 从用户会话中获取 openai_realtime 客户端实例。

• 如果客户端存在且已连接：

• 调用 disconnect 方法，与实时服务断开连接。
  

总体流程总结

 

1. 会话开始：

• 用户进入聊天，会触发 @cl.on_chat_start，发送欢迎消息，并调用 setup_openai_realtime 初始化实时客户端。
  

用户发送消息：

• 如果用户发送文本消息，触发 @cl.on_message。

• 检查实时客户端是否连接，如果已连接，将消息发送给实时客户端处理。
  

语音交互：

• 用户按下 P 开始语音输入，触发 @cl.on_audio_start。

• 尝试连接实时客户端，准备接收音频数据。

• 用户的语音被分割成音频数据块，每个数据块触发 @cl.on_audio_chunk，将音频数据发送给实时客户端。

• 用户结束语音输入，触发 @cl.on_audio_end，断开与实时客户端的连接。
  

实时处理：

• 实时客户端将音频数据进行处理，可能是语音识别、生成回复等。

• 处理结果通过事件（如 conversation.updated）回调，调用相应的处理函数 handle_conversation_updated。

• 将生成的音频或文本回复发送回用户。
  

会话结束：

• 用户退出或会话结束，触发 @cl.on_chat_end 或 @cl.on_stop，确保断开与实时客户端的连接，释放资源。
  

结论

 
这段代码实现了一个基于 Chainlit 框架的聊天机器人，支持文本和语音交互。它使用了 Azure OpenAI 的服务，通过 RealtimeClient 与 OpenAI 的实时接口交互，处理用户的输入，并将生成的回复（文本或音频）发送给用户。

主要的逻辑包括：

• 初始化和配置实时客户端，设置事件处理函数。

• 处理用户的文本消息和语音输入，将其发送给实时客户端。

• 接收并处理实时客户端的回调事件，将回复发送给用户。

• 管理会话的开始和结束，确保资源的正确分配和释放。

源码地址：

https://github.com/monuminu/AOAI_Samples/tree/main/realtime-assistant-support