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@@ -35,7 +35,7 @@
| WebSocket | gorilla/websocket | Go 生态最成熟的 WebSocket 库 |
| 会话存储 | Redis | 高速 KV 存储,适合会话状态和上下文缓存 |
| 持久化存储 | PostgreSQL | 对话历史、用量统计、用户偏好MVP 阶段可选) |
| 配置管理 | Viper | 支持多格式配置,环境变量覆盖 |
| 配置管理 | Viper | 支持 YAML + 环境变量覆盖,详见 `03-接口文档.md` 第六章 |
| 日志 | Zap | 高性能结构化日志 |
### AI 服务
@@ -79,37 +79,53 @@ Browser Go Gateway STT LLM TTS
| 模块 | 职责 | 关键实现 |
|------|------|---------|
| WebSocket Hub | 管理所有客户端连接,广播/定向推送 | goroutine per connection |
| Session Manager | 维护用户会话状态、对话历史 | Redis + TTL 过期策略 |
| Session Manager | 维护用户会话状态、对话历史 | Redis Hash + List30 分钟 TTL详见 `03-接口文档.md` 第五章) |
| Model Router | 根据请求类型选择 AI 模型 | 规则引擎 + 成本阈值 |
| AI Orchestrator | 编排多路 AI 调用(并行/串行) | context 取消 + 超时控制 |
| Rate Limiter | 防止单用户过度消耗 API 额度 | 令牌桶算法 |
AI Orchestrator 核心代码:
AI Orchestrator 核心代码(句子级流式并行)
```go
func (o *Orchestrator) ProcessQuery(ctx context.Context, req *QueryRequest) (*QueryResponse, error) {
func (o *Orchestrator) ProcessQuery(ctx context.Context, client MessageSender, req *QueryRequest) {
ctx, cancel := context.WithTimeout(ctx, 10*time.Second)
defer cancel()
// 并行LLM 推理 + 准备 TTS
llmCh := make(chan string, 1)
// Step 1: STT — 识别用户语音(串行)
text, err := o.stt.Recognize(ctx, req.Audio, STTOptions{...})
if err != nil {
client.SendError(req.RequestID, "STT_ERROR", err.Error())
return
}
client.SendSTTResult(req.RequestID, text, true)
// Step 2: LLM 流式输出 + 句子切分(并行)
llmStream, _ := o.llm.ChatStream(ctx, LLMRequest{Image: req.Image, Text: text, ...})
sentenceCh := make(chan string, 4)
go func() {
resp, _ := o.llm.Chat(ctx, req.Image, req.Text, req.History)
llmCh <- resp
defer close(sentenceCh)
var buf strings.Builder
for chunk := range llmStream {
client.SendLLMChunk(req.RequestID, chunk.Delta) // 逐 token 推送文字
buf.WriteString(chunk.Delta)
if isSentenceEnd(chunk.Delta) { // 按 。!?\n 切分
sentenceCh <- buf.String()
buf.Reset()
}
}
if buf.Len() > 0 { sentenceCh <- buf.String() }
}()
llmText := <-llmCh
// LLM 返回后,流式推送给客户端,同时启动 TTS
ttsCh := make(chan []byte, 1)
go func() {
audio, _ := o.tts.Synthesize(ctx, llmText)
ttsCh <- audio
}()
return &QueryResponse{Text: llmText, Audio: <-ttsCh}, nil
// Step 3: TTS 并行消费句子流
ttsStream, _ := o.tts.SynthesizeStream(ctx, sentenceCh, TTSOptions{...})
for chunk := range ttsStream {
client.SendTTSAudio(req.RequestID, chunk.Audio, chunk.IsLast)
}
}
```
> **关键优化**LLM 文本流和 TTS 音频流**并行推送**——客户端先逐 token 展示文字,同时 TTS 逐句子合成并推送音频,用户感知延迟大幅降低。详细的 AI 服务层接口和编排策略见 `03-接口文档.md` 第三、四章。
## 前端组件
| 组件 | 职责 |

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@@ -143,11 +143,53 @@ interface TTSAudioMessage {
type: "tts_audio";
request_id: string;
audio: string; // Base64 编码的音频片段
mime_type: string; // "audio/mp3" 或 "audio/pcm"
mime_type: string; // "audio/mpeg"
is_last: boolean; // 是否为最后一片
}
```
**音频格式规范**(前端播放依赖此约定):
| 属性 | 值 | 说明 |
|------|------|------|
| 编码 | `audio/mpeg`MP3 | 浏览器 `<audio>` 原生支持OpenAI TTS 默认输出 |
| 采样率 | 24kHz | OpenAI TTS 默认 |
| 声道 | 单声道 | 语音不需要立体声 |
| 传输 | Base64 编码的 MP3 片段 | 每个 `tts_audio` 消息携带一个句子的音频 |
| 切片粒度 | 按句子切分 | LLM 输出中按 `。!?\n` 等标点切分,每个句子独立合成 |
**流式播放时序**`tts_audio` 消息按句子顺序到达,前端应按序排队播放,不要等全部到齐再播。
**前端播放实现要点**
1. **排队播放**:收到 `tts_audio` 时,将 Base64 解码为 Blob URL 并加入播放队列。第一片到达即开始播放,后续片段在 `onended` 回调中自动衔接。
2. **错误容错**:单个片段播放失败时跳过,继续播放队列中下一个,不中断整个回复。
3. **打断清理**:收到 `interrupt` 消息或用户触发打断时,清空播放队列并释放所有 Blob URL。
4. **类型锁定**`mime_type` 字段固定为 `"audio/mpeg"`,前端解码时直接使用,无需运行时判断。
```typescript
// 前端播放器伪代码
class AudioPlayer {
private queue: string[] = []; // Blob URL 队列
enqueue(base64: string) {
const url = decodeBase64Audio(base64, "audio/mpeg");
this.queue.push(url);
if (this.queue.length === 1) this.playNext(); // 第一片到了就开始播
}
private playNext() {
if (this.queue.length === 0) return;
const audio = new Audio(this.queue[0]);
audio.onended = () => { URL.revokeObjectURL(this.queue.shift()!); this.playNext(); };
audio.onerror = () => { URL.revokeObjectURL(this.queue.shift()!); this.playNext(); };
audio.play();
}
clear() { this.queue.forEach(url => URL.revokeObjectURL(url)); this.queue = []; }
}
```
#### `error` — 错误通知
```typescript
@@ -250,7 +292,619 @@ DELETE /api/sessions/{session_id}
---
## 三、数据模型
## 三、AI 服务层接口
Go 网关内部与外部 AI 服务Deepgram STT、GPT-4o、OpenAI TTS的调用契约。前后端联调时后端需实现这些接口。
### STT 服务接口
语音识别:接收前端采集的音频,返回识别文本。
```go
// STTService 语音识别服务契约。
type STTService interface {
// Recognize 识别一段完整音频,返回最终文本。
Recognize(ctx context.Context, audio []byte, opts STTOptions) (string, error)
// RecognizeStream 流式识别(边说边识别,可选实现)。
// audioStream 持续接收音频片段,返回的 channel 持续输出中间结果。
RecognizeStream(ctx context.Context, audioStream <-chan []byte, opts STTOptions) (<-chan STTPartial, error)
}
// STTOptions 语音识别参数。
type STTOptions struct {
Encoding string // "pcm_s16le" — 前端 VAD 输出格式
SampleRate int // 16000 — 前端麦克风采样率
Language string // "zh-CN"
}
// STTPartial 流式识别的中间/最终结果。
type STTPartial struct {
Text string
IsFinal bool
}
```
**Deepgram 接入约定**
- 连接方式WebSocket `wss://api.deepgram.com/v1/listen`
- 音频格式PCM 16-bit signed little-endian16kHz 单声道(与前端 `MicManager` 输出一致)
- 返回格式:`channel.alternatives[0].transcript``is_final` 字段标识最终结果
- 超时:单次识别 5 秒超时
### LLM 服务接口
多模态推理:接收图像 + 文本 + 对话历史,流式返回回复。
```go
// LLMService 多模态大模型服务契约。
type LLMService interface {
// ChatStream 流式推理,返回增量文本的 channel。
// 调用方必须消费 channel 直到 Done=true否则需 cancel ctx 以释放连接。
ChatStream(ctx context.Context, req LLMRequest) (<-chan LLMChunk, error)
}
// LLMRequest 推理请求。
type LLMRequest struct {
Image []byte // JPEG 图片(已从 Base64 解码)
Text string // 用户语音识别后的文本
History []Message // 最近 N 轮对话历史
Language string // "zh-CN"
}
// LLMChunk 流式推理的一个增量片段。
type LLMChunk struct {
Delta string // 增量文本
Done bool // 是否结束
TokensUsed *TokenUsage // 仅 Done=true 时有值
Model string // 实际使用的模型名
}
// TokenUsage 用量统计。
type TokenUsage struct {
Prompt int
Completion int
Total int
}
```
**OpenAI API 接入约定**
- 端点:`POST https://api.openai.com/v1/chat/completions`
- 图片传入:`image_url` 字段使用 `data:image/jpeg;base64,...` 格式
- 流式响应:`stream: true`,通过 SSE 逐 chunk 返回
- Prompt 结构:
```
system: "你是一个视觉助手。用户通过摄像头看到一个场景,并用语音向你提问。
请用简洁自然的中文回答。如果涉及视觉描述,先说'我看到...'。"
user: [图片 + 用户语音文本]
(重复 History 中的历史消息)
```
- 超时10 秒,超时返回 `LLM_TIMEOUT` 错误
- 模型选择:默认 `gpt-4o`,由 Model Router 按需切换
### TTS 服务接口
语音合成:接收文本流,输出音频 chunk 流。
```go
// TTSService 语音合成服务契约。
type TTSService interface {
// SynthesizeStream 流式合成。
// textStream 接收句子级文本(由 Orchestrator 的句子切分器产出),
// 返回的 channel 持续输出 MP3 音频 chunk。
SynthesizeStream(ctx context.Context, textStream <-chan string, opts TTSOptions) (<-chan TTSChunk, error)
}
// TTSOptions 合成参数。
type TTSOptions struct {
Voice string // "alloy" | "nova" | "shimmer" | ...
Speed float64 // 1.0 为正常语速
OutputFmt string // "mp3" — 固定使用 MP3浏览器原生支持
SampleRate int // 24000
}
// TTSChunk 一个音频片段。
type TTSChunk struct {
Audio []byte // MP3 音频数据(未 Base64 编码,由发送层编码)
IsLast bool // 是否为最后一片
}
```
**OpenAI TTS 接入约定**
- 端点:`POST https://api.openai.com/v1/audio/speech`
- 模型:`tts-1`(低延迟优先)或 `tts-1-hd`(高音质)
- 输出格式:`mp3`24kHz
- 流式:使用 `response_format: "mp3"` 并读取 response body 流
- 超时:单个句子 5 秒超时
---
## 四、AI 编排器Orchestrator
### 编排策略:句子级流式并行
核心矛盾LLM 流式输出逐 tokenTTS 需要完整句子才能合成。解法:**句子切分器 + 管道并行**。
```
LLM 流式输出: "这" "是一" "朵红色" "的花。" "它看起" "来很美" "丽。"
┌── 句子检测器(按 。!?\n 切分)──┐
↓ ↓
句子1: "这是一朵红色的花。" 句子2: "它看起来很美丽。"
↓ ↓
TTS 合成 TTS 合成
↓ ↓
音频 chunk → 推送前端 音频 chunk → 推送前端
```
**时序保证**
- `llm_chunk` 消息一定先于对应句子的 `tts_audio` 到达客户端
- 用户先看到文字,紧接着听到语音(感知延迟 < 0.5 秒)
- 不必等 LLM 全部输出完才开始 TTS
### Orchestrator 接口
```go
// Orchestrator AI 编排器,协调 STT → LLM → TTS 全链路。
type Orchestrator struct {
stt STTService
llm LLMService
tts TTSService
}
// ProcessQuery 处理一次完整的视觉对话请求。
// 通过 client 向前端实时推送 stt_result、llm_chunk、llm_done、tts_audio 消息。
func (o *Orchestrator) ProcessQuery(ctx context.Context, client MessageSender, req *QueryRequest) {
ctx, cancel := context.WithTimeout(ctx, 10*time.Second)
defer cancel()
// Step 1: STT — 识别用户语音
text, err := o.stt.Recognize(ctx, req.Audio, STTOptions{
Encoding: "pcm_s16le", SampleRate: 16000, Language: "zh-CN",
})
if err != nil {
client.SendError(req.RequestID, "STT_ERROR", err.Error())
return
}
client.SendSTTResult(req.RequestID, text, true)
// Step 2: LLM 流式输出 + 句子切分
llmStream, _ := o.llm.ChatStream(ctx, LLMRequest{
Image: req.Image, Text: text, Language: "zh-CN",
})
sentenceCh := make(chan string, 4)
go func() {
defer close(sentenceCh)
var buf strings.Builder
var fullText strings.Builder
for chunk := range llmStream {
// 即时推送文字给客户端(逐 token 显示)
client.SendLLMChunk(req.RequestID, chunk.Delta)
fullText.WriteString(chunk.Delta)
buf.WriteString(chunk.Delta)
// 遇到句子边界就吐出
if isSentenceEnd(chunk.Delta) {
sentenceCh <- buf.String()
buf.Reset()
}
}
// 最后一段不足一句的也吐出
if buf.Len() > 0 {
sentenceCh <- buf.String()
}
// 推送 llm_done
client.SendLLMDone(req.RequestID, fullText.String(), chunk.TokensUsed, chunk.Model)
}()
// Step 3: TTS 并行消费句子流
ttsStream, _ := o.tts.SynthesizeStream(ctx, sentenceCh, TTSOptions{
Voice: "alloy", OutputFmt: "mp3", SampleRate: 24000,
})
for chunk := range ttsStream {
client.SendTTSAudio(req.RequestID, chunk.Audio, chunk.IsLast)
}
}
// isSentenceEnd 判断 delta 中是否包含句子结束标志。
func isSentenceEnd(delta string) bool {
return strings.ContainsAny(delta, "。!?\n.!?\n")
}
```
### 并发控制
- 每个 `ProcessQuery` 调用在独立 goroutine 中运行
- `context.WithTimeout` 确保 10 秒总超时
- `interrupt` 消息触发 `cancel()`LLM/TTS 流式全部中断
- 同一 session 内同时只允许一个活跃请求,新请求自动取消上一个
### 错误处理与降级
| 故障点 | 处理策略 | 客户端表现 |
|--------|---------|-----------|
| STT 失败 | 发送 `STT_ERROR`,终止本次请求 | 回退到纯文本模式 |
| LLM 超时(>10s | 发送 `LLM_TIMEOUT`,取消 TTS | 提示用户重试 |
| LLM 部分输出后失败 | 已推送的 `llm_chunk` 保留,发送 `error` 通知中断 | 显示已收到的部分文字 |
| TTS 失败 | 静默跳过,`llm_done` 正常发送 | 只有文字回复,无语音 |
| TTS 部分失败 | 已推送的音频保留,后续句子跳过 | 部分句子有语音 |
| interrupt 打断 | cancel context清空所有流 | 前端清空播放队列 |
---
## 五、Session Manager
WebSocket Handler 和 AI Orchestrator 之间的会话管理层。负责维护会话生命周期、对话上下文和配置状态。
### Redis 数据结构
每个会话在 Redis 中占 2 个 key
```
session:{id}:meta → Hash (会话元数据)
session:{id}:history → List (对话历史)
```
**Hash — `session:{id}:meta`**
| field | 类型 | 示例 | 说明 |
|-------|------|------|------|
| `session_id` | string | `"550e8400-..."` | 主键冗余 |
| `config.tts_enabled` | string | `"true"` | Redis Hash 值均为 string |
| `config.detail_level` | string | `"low"` | |
| `config.language` | string | `"zh-CN"` | |
| `created_at` | string | `"2026-06-13T10:00:00Z"` | RFC3339 |
| `last_active` | string | `"2026-06-13T10:05:30Z"` | 每次消息刷新 |
| `active_request_id` | string | `"uuid"``""` | 当前处理中的请求 ID用于 interrupt |
**List — `session:{id}:history`**
每个元素是一条 JSON 序列化的 Message
```json
{"role":"user","content":"这是什么花?"}
{"role":"assistant","content":"这是一朵红色的玫瑰。"}
```
- `LPUSH` 新消息到左头(最新在前)
- `LRANGE 0 {limit-1}` 取最近 N 轮
- `LTRIM 0 {max-1}` 限制总条数(默认保留最近 20 条 = 10 轮对话)
### TTL 策略
| 场景 | TTL | 说明 |
|------|-----|------|
| 创建时 | 30 分钟 | `EXPIRE` 设置 |
| 每次收到消息 | 重置 30 分钟 | `EXPIRE` 刷新 |
| WebSocket 断开 | 不主动删 | 等自然过期,支持重连恢复 |
| 超过 30 分钟无活动 | 自动过期 | Redis 自动清理 meta + history |
| 显式销毁REST API | 立即 `DEL` | 两个 key 一起删 |
### 接口定义
```go
// SessionManager 会话管理器。
// WebSocket Handler 通过此接口操作会话,不直接接触 Redis。
type SessionManager interface {
// Create 创建新会话,返回 session ID。
Create(ctx context.Context, config models.SessionConfig) (string, error)
// Get 获取会话(含 config。不存在返回 ErrSessionNotFound。
Get(ctx context.Context, sessionID string) (*models.Session, error)
// UpdateConfig 更新会话配置config 消息触发)。
UpdateConfig(ctx context.Context, sessionID string, patch models.SessionConfigPatch) error
// GetHistory 获取最近 N 轮对话历史(供 Orchestrator 构建 LLM 上下文)。
GetHistory(ctx context.Context, sessionID string, limit int) ([]models.Message, error)
// AppendMessage 追加一条对话消息,同时刷新 TTL。
AppendMessage(ctx context.Context, sessionID string, msg models.Message) error
// SetActiveRequest 标记当前正在处理的请求 IDinterrupt 用)。
SetActiveRequest(ctx context.Context, sessionID string, requestID string) error
// ClearActiveRequest 清除活跃请求标记(请求完成或中断后)。
ClearActiveRequest(ctx context.Context, sessionID string) error
// Touch 刷新 TTL心跳时调用
Touch(ctx context.Context, sessionID string) error
// Destroy 显式销毁会话REST API DELETE 或连接断开清理)。
Destroy(ctx context.Context, sessionID string) error
}
```
### WebSocket Handler 集成
```go
// query 分支
case "query":
var msg models.WsQuery
json.Unmarshal(message, &msg)
sessionMgr.Touch(ctx, sessionID) // 刷新 TTL
sessionMgr.SetActiveRequest(ctx, sessionID, msg.RequestID) // 标记活跃请求
history, _ := sessionMgr.GetHistory(ctx, sessionID, 20) // 获取对话上下文
go orchestrator.ProcessQuery(ctx, client, &msg, history) // 异步编排
// interrupt 分支
case "interrupt":
reqID, _ := sessionMgr.GetActiveRequestID(ctx, sessionID)
if reqID != "" {
cancelFunc(reqID) // 取消对应 context
sessionMgr.ClearActiveRequest(ctx, sessionID)
}
// 连接断开
// 不调用 Destroy让 session 自然过期(支持重连恢复)
```
### MVP 内存实现
联调阶段无 Redis 时,用同一接口的内存实现:
```go
type InMemorySessionManager struct {
mu sync.RWMutex
sessions map[string]*sessionEntry
}
type sessionEntry struct {
session models.Session
history []models.Message
activeReqID string
}
```
注入时根据配置切换:
```go
var sessionMgr SessionManager
if cfg.Redis.Addr != "" {
sessionMgr = NewRedisSessionManager(redisClient, 30*time.Minute, 20)
} else {
sessionMgr = NewInMemorySessionManager()
}
```
---
## 六、配置管理
使用 Viper 加载配置,支持 YAML 文件 + 环境变量覆盖。**环境变量优先级高于配置文件**。
### 配置文件位置
```
backend/config.yaml # 默认加载
backend/config.dev.yaml # 开发环境go run 时使用)
backend/config.prod.yaml # 生产环境
```
Viper 加载顺序:先读 `config.yaml`,再根据 `APP_ENV` 环境变量尝试读 `config.{env}.yaml` 覆盖,最后所有环境变量自动覆盖对应字段。
### Go 配置结构体
```go
// Config 应用配置。
type Config struct {
App AppConfig `mapstructure:"app"`
Server ServerConfig `mapstructure:"server"`
Redis RedisConfig `mapstructure:"redis"`
AI AIConfig `mapstructure:"ai"`
Storage StorageConfig `mapstructure:"storage"`
Log LogConfig `mapstructure:"log"`
}
type AppConfig struct {
Env string `mapstructure:"env"` // "dev" | "prod",默认 "dev"
Version string `mapstructure:"version"` // 由编译时注入
}
type ServerConfig struct {
Host string `mapstructure:"host"` // 默认 "0.0.0.0"
Port int `mapstructure:"port"` // 默认 8080
ReadTimeout int `mapstructure:"read_timeout"` // 秒,默认 30
WriteTimeout int `mapstructure:"write_timeout"` // 秒,默认 30
}
type RedisConfig struct {
Addr string `mapstructure:"addr"` // "localhost:6379"
Password string `mapstructure:"password"` // 无密码留空
DB int `mapstructure:"db"` // 默认 0
}
type AIConfig struct {
STT STTConfig `mapstructure:"stt"`
LLM LLMConfig `mapstructure:"llm"`
TTS TTSConfig `mapstructure:"tts"`
}
type STTConfig struct {
Provider string `mapstructure:"provider"` // "deepgram"
APIKey string `mapstructure:"api_key"`
Endpoint string `mapstructure:"endpoint"` // 默认 "wss://api.deepgram.com/v1/listen"
}
type LLMConfig struct {
Provider string `mapstructure:"provider"` // "openai"
APIKey string `mapstructure:"api_key"`
Model string `mapstructure:"model"` // 默认 "gpt-4o"
Endpoint string `mapstructure:"endpoint"` // 默认 "https://api.openai.com/v1"
Timeout int `mapstructure:"timeout"` // 秒,默认 10
}
type TTSConfig struct {
Provider string `mapstructure:"provider"` // "openai"
APIKey string `mapstructure:"api_key"`
Voice string `mapstructure:"voice"` // 默认 "alloy"
Speed float64 `mapstructure:"speed"` // 默认 1.0
Endpoint string `mapstructure:"endpoint"` // 默认 "https://api.openai.com/v1"
Timeout int `mapstructure:"timeout"` // 秒,默认 5
}
type StorageConfig struct {
Driver string `mapstructure:"driver"` // "memory" | "postgres"
DSN string `mapstructure:"dsn"` // PostgreSQL 连接串driver=postgres 时必填
}
type LogConfig struct {
Level string `mapstructure:"level"` // "debug" | "info" | "warn" | "error",默认 "info"
Format string `mapstructure:"format"` // "json" | "console",生产用 json
}
```
### 配置文件示例
```yaml
# config.yaml — 所有环境共享的默认值
app:
env: dev
server:
host: "0.0.0.0"
port: 8080
read_timeout: 30
write_timeout: 30
redis:
addr: "localhost:6379"
password: ""
db: 0
ai:
stt:
provider: deepgram
endpoint: "wss://api.deepgram.com/v1/listen"
llm:
provider: openai
model: gpt-4o
endpoint: "https://api.openai.com/v1"
timeout: 10
tts:
provider: openai
voice: alloy
speed: 1.0
endpoint: "https://api.openai.com/v1"
timeout: 5
storage:
driver: memory
log:
level: info
format: console
```
### 环境变量覆盖规则
Viper 自动将配置项映射为环境变量,规则:**前缀 `CAMTALK_` + 路径大写用 `_` 连接**。
| 配置项 | 环境变量 | 示例 |
|--------|---------|------|
| `server.port` | `CAMTALK_SERVER_PORT` | `8080` |
| `redis.addr` | `CAMTALK_REDIS_ADDR` | `redis:6379` |
| `redis.password` | `CAMTALK_REDIS_PASSWORD` | — |
| `ai.stt.api_key` | `CAMTALK_AI_STT_API_KEY` | — |
| `ai.llm.api_key` | `CAMTALK_AI_LLM_API_KEY` | — |
| `ai.tts.api_key` | `CAMTALK_AI_TTS_API_KEY` | — |
| `ai.llm.model` | `CAMTALK_AI_LLM_MODEL` | `gpt-4o` |
| `storage.driver` | `CAMTALK_STORAGE_DRIVER` | `postgres` |
| `storage.dsn` | `CAMTALK_STORAGE_DSN` | — |
| `app.env` | `CAMTALK_APP_ENV` | `prod` |
| `log.level` | `CAMTALK_LOG_LEVEL` | `warn` |
| `log.format` | `CAMTALK_LOG_FORMAT` | `json` |
> API Key 和密码**只通过环境变量注入**,不写入配置文件,避免泄露到版本控制。
### 配置加载代码
```go
// internal/config/config.go
func Load() (*Config, error) {
v := viper.New()
// 1. 读默认配置文件
v.SetConfigName("config")
v.SetConfigType("yaml")
v.AddConfigPath("./config") // go run 时
v.AddConfigPath(".") // 二进制运行时
if err := v.ReadInConfig(); err != nil {
if _, ok := err.(viper.ConfigFileNotFoundError); !ok {
return nil, fmt.Errorf("read config: %w", err)
}
}
// 2. 按环境覆盖
env := os.Getenv("CAMTALK_APP_ENV")
if env == "" {
env = "dev"
}
v.SetConfigName("config." + env)
v.MergeInConfig() // 忽略文件不存在
// 3. 环境变量覆盖
v.SetEnvPrefix("CAMTALK")
v.SetEnvKeyReplacer(strings.NewReplacer(".", "_"))
v.AutomaticEnv()
// 4. 解析
var cfg Config
if err := v.Unmarshal(&cfg); err != nil {
return nil, fmt.Errorf("unmarshal config: %w", err)
}
return &cfg, nil
}
```
### main.go 集成
```go
func main() {
cfg, err := config.Load()
if err != nil {
log.Fatalf("load config: %v", err)
}
r := gin.Default()
// 使用 cfg.Server.Port 替代硬编码 :8080
addr := fmt.Sprintf("%s:%d", cfg.Server.Host, cfg.Server.Port)
log.Printf("CamTalk gateway starting on %s (env=%s)", addr, cfg.App.Env)
r.Run(addr)
}
```
### 启动方式
```bash
# 开发环境(默认 config.yamlAPI Key 通过环境变量注入)
CAMTALK_AI_LLM_API_KEY=sk-xxx \
CAMTALK_AI_STT_API_KEY=xxx \
go run ./cmd/server
# 生产环境
CAMTALK_APP_ENV=prod \
CAMTALK_REDIS_ADDR=redis:6379 \
CAMTALK_AI_LLM_API_KEY=sk-xxx \
CAMTALK_AI_STT_API_KEY=xxx \
CAMTALK_AI_TTS_API_KEY=xxx \
CAMTALK_STORAGE_DRIVER=postgres \
CAMTALK_STORAGE_DSN="postgres://user:pass@db:5432/camtalk?sslmode=disable" \
CAMTALK_LOG_LEVEL=warn \
CAMTALK_LOG_FORMAT=json \
./bin/camtalk
```
---
## 七、数据模型
> Go 和 TypeScript 的数据模型定义见下方。AI 服务层的 Go 模型见上方"AI 服务层接口"章节。
### Go 后端模型
@@ -326,7 +980,7 @@ type ClientMessage =
---
## 、扩展接口设计
## 、扩展接口设计
通过 Repository 接口隔离存储层MVP 用内存实现,后续替换为数据库——业务逻辑零改动。
@@ -402,7 +1056,7 @@ func NewApp(cfg *Config) *App {
---
## 、错误码
## 、错误码
| 错误码 | 含义 | 客户端处理建议 |
|--------|------|--------------|
@@ -417,7 +1071,7 @@ func NewApp(cfg *Config) *App {
| `TTS_ERROR` | 语音合成失败 | 静默回退到纯文本回复 |
| `INTERNAL_ERROR` | 服务端内部错误 | 提示用户重试 |
## 、连接管理
## 、连接管理
**心跳机制**:客户端每 30 秒发送 `ping`,服务端回复 `pong`。超过 60 秒无 `ping`,服务端判定连接断开并清理会话资源。

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@@ -8,7 +8,7 @@ CamTalk 是一款多模态实时 AI 视觉对话助手。用户通过摄像头
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| [01-项目概述](01-项目概述.md) | 项目目标、核心挑战、交付物 |
| [02-系统架构](02-系统架构.md) | 三层架构、技术栈、核心交互流程、前后端模块、存储策略、部署架构 |
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| [03-接口文档](03-接口文档.md) | WebSocket 协议、REST API、**AI 服务层接口**、**编排器设计**、**Session Manager**、**配置管理Viper**、数据模型、错误码、连接管理(**实现时首先阅读** |
| [04-技术选型](04-技术选型.md) | 持久化层PostgreSQL和前端边缘处理层的选型对比与决策理由 |
| [05-用户故事](05-用户故事.md) | P0/P1/P2 用户故事、验收标准、优先级决策依据 |
| [06-语音交互](06-语音交互.md) | VAD → STT → LLM → TTS 全链路、延迟优化 |

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@@ -103,6 +103,15 @@ body {
animation: pulse 1.5s ease-in-out infinite;
}
.vad-indicator--loading {
color: var(--color-warning);
}
.vad-indicator--error {
color: var(--color-error);
animation: none;
}
@keyframes pulse {
0%, 100% { opacity: 1; }
50% { opacity: 0.6; }
@@ -110,10 +119,10 @@ body {
.chat-section {
flex: 1;
overflow-y: auto;
display: flex;
flex-direction: column;
gap: 12px;
overflow: hidden;
}
/* ---- Video Preview ---- */
@@ -148,6 +157,8 @@ body {
display: flex;
flex-direction: column;
gap: 12px;
overflow-y: auto;
flex: 1;
}
.chat-panel--empty {
@@ -239,3 +250,111 @@ body {
.btn--warning:hover {
opacity: 0.9;
}
/* ---- Streaming Cursor ---- */
.cursor {
display: inline;
animation: blink 0.8s step-end infinite;
color: var(--color-success);
}
@keyframes blink {
0%, 100% { opacity: 1; }
50% { opacity: 0; }
}
/* ---- Message Meta ---- */
.chat-message__meta {
margin-top: 6px;
font-size: 0.75rem;
color: var(--color-text-muted);
}
/* ---- System Message ---- */
.system-message {
text-align: center;
padding: 8px 16px;
border-radius: var(--radius);
font-size: 0.85rem;
}
.system-message--warning {
background: rgba(245, 158, 11, 0.15);
color: var(--color-warning);
border: 1px solid rgba(245, 158, 11, 0.3);
}
/* ---- Toast ---- */
.toast-container {
position: fixed;
top: 16px;
right: 16px;
z-index: 1000;
display: flex;
flex-direction: column;
gap: 8px;
}
.toast {
padding: 10px 16px;
border-radius: var(--radius);
font-size: 0.85rem;
cursor: pointer;
animation: slideIn 0.3s ease-out;
max-width: 320px;
}
.toast--error {
background: rgba(239, 68, 68, 0.9);
color: white;
}
.toast--warning {
background: rgba(245, 158, 11, 0.9);
color: #000;
}
.toast--info {
background: rgba(37, 99, 235, 0.9);
color: white;
}
@keyframes slideIn {
from {
opacity: 0;
transform: translateX(20px);
}
to {
opacity: 1;
transform: translateX(0);
}
}
/* ---- Video Overlay ---- */
.video-overlay {
position: absolute;
inset: 0;
background: rgba(0, 0, 0, 0.3);
display: flex;
align-items: center;
justify-content: center;
border-radius: var(--radius);
}
.video-overlay__spinner {
width: 32px;
height: 32px;
border: 3px solid rgba(255, 255, 255, 0.3);
border-top-color: white;
border-radius: 50%;
animation: spin 0.8s linear infinite;
}
@keyframes spin {
to { transform: rotate(360deg); }
}

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@@ -5,6 +5,7 @@
import { useVisionSession } from "./hooks/useVisionSession";
import { VideoPreview } from "./components/VideoPreview";
import { ChatPanel } from "./components/ChatPanel";
import { ToastContainer } from "./components/Toast";
import "./App.css";
function App() {
@@ -13,6 +14,8 @@ function App() {
currentReply,
isProcessing,
isSpeaking,
isVADReady,
vadError,
connectionStatus,
videoRef,
stream,
@@ -21,12 +24,18 @@ function App() {
interrupt,
} = useVisionSession();
const isConnected = connectionStatus === "connected";
return (
<div className="app">
<header className="app-header">
<h1>CamTalk</h1>
<span className={`status status--${connectionStatus}`}>
{connectionStatus === "connected" ? "已连接" : connectionStatus === "connecting" ? "连接中..." : "未连接"}
{isConnected
? "已连接"
: connectionStatus === "connecting"
? "连接中..."
: "未连接"}
</span>
</header>
@@ -34,23 +43,41 @@ function App() {
<div className="video-section">
<VideoPreview ref={videoRef} isStreaming={!!stream} />
{isSpeaking && <div className="vad-indicator">🎤 ...</div>}
{isConnected && !isVADReady && !vadError && (
<div className="vad-indicator vad-indicator--loading">
...
</div>
)}
{vadError && (
<div className="vad-indicator vad-indicator--error">
{vadError}
</div>
)}
{isProcessing && (
<div className="video-overlay">
<div className="video-overlay__spinner" />
</div>
)}
</div>
<div className="chat-section">
<ChatPanel messages={messages} />
{currentReply && (
<div className="chat-message chat-message--assistant chat-message--streaming">
<div className="chat-message__role">AI</div>
<div className="chat-message__content">{currentReply}</div>
{connectionStatus === "disconnected" && messages.length > 0 && (
<div className="system-message system-message--warning">
...
</div>
)}
<ChatPanel
messages={messages}
currentReply={currentReply}
connectionStatus={connectionStatus}
/>
</div>
</main>
<footer className="app-footer">
{connectionStatus !== "connected" ? (
{!isConnected ? (
<button className="btn btn--primary" onClick={startSession}>
{connectionStatus === "connecting" ? "连接中..." : "开始对话"}
</button>
) : (
<>
@@ -65,6 +92,8 @@ function App() {
</>
)}
</footer>
<ToastContainer />
</div>
);
}

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@@ -1,33 +1,90 @@
// ============================================================
// ChatPanel — 消息展示面板
// 职责:渲染对话消息列表(用户提问 + AI 回复)
// 职责:渲染对话消息列表、流式光标、元数据、自动滚动
// ============================================================
import { useEffect, useRef } from "react";
import type { ChatMessage } from "../../types";
import type { ConnectionStatus } from "../../lib/websocket";
interface ChatPanelProps {
messages: ChatMessage[];
currentReply?: string;
connectionStatus: ConnectionStatus;
}
export function ChatPanel({ messages }: ChatPanelProps) {
if (messages.length === 0) {
export function ChatPanel({ messages, currentReply, connectionStatus }: ChatPanelProps) {
const bottomRef = useRef<HTMLDivElement>(null);
const containerRef = useRef<HTMLDivElement>(null);
const isAutoScroll = useRef(true);
// 用户上滚时暂停自动滚动,滚到底部时恢复
useEffect(() => {
const container = containerRef.current;
if (!container) return;
const handleScroll = () => {
const { scrollTop, scrollHeight, clientHeight } = container;
isAutoScroll.current = scrollHeight - scrollTop - clientHeight < 60;
};
container.addEventListener("scroll", handleScroll);
return () => container.removeEventListener("scroll", handleScroll);
}, []);
// 新消息或流式更新时自动滚动
useEffect(() => {
if (isAutoScroll.current) {
bottomRef.current?.scrollIntoView({ behavior: "smooth" });
}
}, [messages, currentReply]);
// 空状态
if (messages.length === 0 && !currentReply) {
if (connectionStatus !== "connected") {
return (
<div className="chat-panel chat-panel--empty">
<p></p>
</div>
);
}
return (
<div className="chat-panel chat-panel--empty">
<p></p>
<p></p>
</div>
);
}
return (
<div className="chat-panel">
<div className="chat-panel" ref={containerRef}>
{messages.map((msg, index) => (
<div key={index} className={`chat-message chat-message--${msg.role}`}>
<div className="chat-message__role">
{msg.role === "user" ? "你" : "AI"}
</div>
<div className="chat-message__content">{msg.content}</div>
{msg.role === "assistant" && msg.tokensUsed !== undefined && (
<div className="chat-message__meta">
{msg.tokensUsed} tokens
{msg.latencyMs !== undefined && ` · ${(msg.latencyMs / 1000).toFixed(1)}s`}
{msg.model && ` · ${msg.model}`}
</div>
)}
</div>
))}
{/* 流式回复(尚未完成) */}
{currentReply && (
<div className="chat-message chat-message--assistant chat-message--streaming">
<div className="chat-message__role">AI</div>
<div className="chat-message__content">
{currentReply}
<span className="cursor"></span>
</div>
</div>
)}
<div ref={bottomRef} />
</div>
);
}

View File

@@ -4,35 +4,103 @@
// 技术:@ricky0123/vad-webVAD、ONNX Runtime Web关键帧检测
// ============================================================
import { useCallback, useState } from "react";
import { useCallback, useEffect, useRef, useState } from "react";
import { MicVAD } from "@ricky0123/vad-web";
export interface VADOptions {
/** 语音结束回调,携带录音 Float32Array */
/** 语音结束回调,携带录音 Float32Array16kHz */
onSpeechEnd?: (audio: Float32Array) => void;
/** 语音开始回调 */
onSpeechStart?: () => void;
/** 语音过短被忽略回调 */
onVADMisfire?: () => void;
}
export function useVAD(_options?: VADOptions) {
const [isSpeaking] = useState(false);
// TODO: 初始化 @ricky0123/vad-web,加载后设为 true
const isReady = false;
/**
* 语音活动检测 Hook
* 基于 @ricky0123/vad-web 的 MicVAD检测用户说话并回调
*/
export function useVAD(options?: VADOptions) {
const [isSpeaking, setIsSpeaking] = useState(false);
const [isReady, setIsReady] = useState(false);
const [error, setError] = useState<string | null>(null);
const vadRef = useRef<MicVAD | null>(null);
const optionsRef = useRef(options);
// TODO: 实现 VAD 初始化
// 1. 加载 @ricky0123/vad-web
// 2. 配置 VAD 参数(阈值、最小语音时长等)
// 3. 连接麦克风 stream
// 4. 在 onSpeechEnd 时收集音频并回调 _options.onSpeechEnd
// 保持 options 引用最新,避免回调闭包问题
useEffect(() => {
optionsRef.current = options;
}, [options]);
const start = useCallback(() => {
// TODO: 启动 VAD 监听
/**
* 初始化 VAD 并开始监听
* @param stream 麦克风 MediaStream由外部管理
*/
const start = useCallback(async (stream: MediaStream) => {
// 如果已有实例,先销毁
if (vadRef.current) {
await vadRef.current.destroy();
vadRef.current = null;
}
try {
const vad = await MicVAD.new({
getStream: () => Promise.resolve(stream),
startOnLoad: true,
model: "legacy",
onSpeechStart: () => {
setIsSpeaking(true);
optionsRef.current?.onSpeechStart?.();
},
onSpeechEnd: (audio: Float32Array) => {
setIsSpeaking(false);
optionsRef.current?.onSpeechEnd?.(audio);
},
onVADMisfire: () => {
setIsSpeaking(false);
optionsRef.current?.onVADMisfire?.();
},
// VAD 参数(对齐 docs/06-语音交互.md 推荐值)
positiveSpeechThreshold: 0.5,
negativeSpeechThreshold: 0.35,
redemptionMs: 300,
preSpeechPadMs: 300,
minSpeechMs: 250,
submitUserSpeechOnPause: false,
});
vadRef.current = vad;
setIsReady(true);
setError(null);
} catch (err) {
const message = err instanceof Error ? err.message : "VAD 初始化失败";
setError(message);
console.error("[VAD] 初始化失败:", err);
}
}, []);
const stop = useCallback(() => {
// TODO: 停止 VAD 监听
/** 停止 VAD 并销毁实例 */
const stop = useCallback(async () => {
if (vadRef.current) {
await vadRef.current.destroy();
vadRef.current = null;
}
setIsReady(false);
setIsSpeaking(false);
}, []);
return { isSpeaking, isReady, start, stop };
// 组件卸载时清理
useEffect(() => {
return () => {
vadRef.current?.destroy();
};
}, []);
return { isSpeaking, isReady, error, start, stop };
}
// ---- 关键帧检测ONNX Runtime Web----
@@ -41,11 +109,6 @@ export function useKeyframeDetection() {
// TODO: 加载 ONNX 模型后设为 true
const isReady = false;
// TODO: 实现关键帧检测
// 1. 加载 ONNX 模型
// 2. 对比当前帧与上一帧的像素差异
// 3. 超过阈值则判定为关键帧
const isKeyframe = useCallback(
(_currentFrame: ImageData, _previousFrame: ImageData): boolean => {
// TODO: 实现像素差异对比

View File

@@ -0,0 +1,51 @@
// ============================================================
// Toast — 轻量通知组件
// 职责3 秒自动消失的通知提示
// ============================================================
import { useCallback, useEffect, useState } from "react";
import { registerToastSetter, type ToastItem } from "../../lib/toast";
export type { ToastItem };
/** Toast 容器组件,放在 App 根部 */
export function ToastContainer() {
const [toasts, setToasts] = useState<ToastItem[]>([]);
// 注册全局 setter
useEffect(() => {
registerToastSetter(setToasts);
return () => registerToastSetter(null);
}, []);
const dismiss = useCallback((id: number) => {
setToasts((prev) => prev.filter((t) => t.id !== id));
}, []);
return (
<div className="toast-container">
{toasts.map((t) => (
<ToastItemView key={t.id} item={t} onDismiss={dismiss} />
))}
</div>
);
}
function ToastItemView({
item,
onDismiss,
}: {
item: ToastItem;
onDismiss: (id: number) => void;
}) {
useEffect(() => {
const timer = setTimeout(() => onDismiss(item.id), 3000);
return () => clearTimeout(timer);
}, [item.id, onDismiss]);
return (
<div className={`toast toast--${item.type}`} onClick={() => onDismiss(item.id)}>
{item.message}
</div>
);
}

View File

@@ -4,11 +4,14 @@
// 来源docs/02-系统架构.md 核心 Hook 设计
// ============================================================
import { useCallback, useEffect, useState } from "react";
import { useCallback, useEffect, useRef, useState } from "react";
import { v4 as uuidv4 } from "uuid";
import { wsClient } from "../lib/websocket";
import { encodeAudioToBase64, dataUrlToBase64 } from "../lib/audio";
import { getErrorMessage } from "../lib/errors";
import { showToast } from "../lib/toast";
import { useCamera } from "../components/CameraManager";
import { useMicrophone } from "../components/MicManager";
import { useVAD } from "../components/EdgeProcessor";
import { useWebSocketManager } from "../components/WebSocketManager";
import type { ChatMessage, ServerMessage, LLMDoneMessage } from "../types";
@@ -19,12 +22,31 @@ export function useVisionSession() {
const [isProcessing, setIsProcessing] = useState(false);
const { videoRef, captureFrame, startCamera, stopCamera, stream } = useCamera();
const { startMic, stopMic } = useMicrophone();
const { status, connect, disconnect, send } = useWebSocketManager();
// 用 ref 跟踪 isProcessing避免 VAD 回调闭包问题
const isProcessingRef = useRef(false);
useEffect(() => {
isProcessingRef.current = isProcessing;
}, [isProcessing]);
// VAD语音结束时自动发送 query
const { isSpeaking, start: startVAD, stop: stopVAD } = useVAD({
const {
isSpeaking,
isReady: isVADReady,
error: vadError,
start: startVAD,
stop: stopVAD,
} = useVAD({
onSpeechEnd: useCallback(
(audio: Float32Array) => {
// 处理中忽略,防止重复发送
if (isProcessingRef.current) {
console.warn("[Session] 正在处理中,忽略语音输入");
return;
}
const frame = captureFrame();
if (!frame) {
console.warn("[Session] 无法捕获图像帧");
@@ -39,7 +61,7 @@ export function useVisionSession() {
audio: encodeAudioToBase64(audio),
});
// 添加用户消息STT 结果到达后会更新文本)
// 添加用户消息STT 流式结果会逐步更新文本)
setMessages((prev) => [
...prev,
{ role: "user", content: "(语音识别中...", timestamp: Date.now() },
@@ -54,43 +76,51 @@ export function useVisionSession() {
useEffect(() => {
const unsub = wsClient.onMessage((msg: ServerMessage) => {
switch (msg.type) {
case "stt_result":
if (msg.is_final) {
setMessages((prev) => {
const updated = [...prev];
const lastUserIdx = updated.findLastIndex((m) => m.role === "user");
if (lastUserIdx >= 0) {
updated[lastUserIdx] = { ...updated[lastUserIdx], content: msg.text };
}
return updated;
});
}
case "stt_result": {
// 流式更新用户消息文本(包括中间结果和最终结果)
setMessages((prev) => {
const updated = [...prev];
const lastUserIdx = updated.findLastIndex((m) => m.role === "user");
if (lastUserIdx >= 0) {
updated[lastUserIdx] = {
...updated[lastUserIdx],
content: msg.text || "(未识别到语音)",
};
}
return updated;
});
break;
}
case "llm_chunk":
setCurrentReply((prev) => prev + msg.delta);
break;
case "llm_done":
case "llm_done": {
const done = msg as LLMDoneMessage;
setMessages((prev) => [
...prev,
{
role: "assistant",
content: (msg as LLMDoneMessage).full_text,
content: done.full_text,
timestamp: Date.now(),
tokensUsed: (msg as LLMDoneMessage).tokens_used?.total,
tokensUsed: done.tokens_used?.total,
latencyMs: done.latency_ms,
model: done.model,
},
]);
setCurrentReply("");
setIsProcessing(false);
break;
}
case "tts_audio":
// TODO: 音频流播放
// TODO: 阶段 5 音频流播放
break;
case "error":
console.error("[Session] 服务端错误:", msg.code, msg.message);
showToast(getErrorMessage(msg.code), "error");
setIsProcessing(false);
break;
}
@@ -99,31 +129,64 @@ export function useVisionSession() {
return unsub;
}, []);
// 连接断开时显示提示
useEffect(() => {
if (status === "disconnected") {
// 只在非主动断开时提示(通过检查是否有活跃会话判断)
// 这里简单处理,由 App 层根据状态显示
}
}, [status]);
/** 启动会话 */
const startSession = useCallback(async () => {
// 1. 获取摄像头和麦克风
await startCamera();
const micStream = await startMic();
if (!micStream) {
showToast("无法获取麦克风权限", "error");
return;
}
// 2. 连接 WebSocket
connect();
startVAD();
}, [startCamera, connect, startVAD]);
// 3. 启动 VAD传入麦克风 stream
await startVAD(micStream);
}, [startCamera, startMic, connect, startVAD]);
/** 结束会话 */
const stopSession = useCallback(() => {
stopVAD();
const stopSession = useCallback(async () => {
await stopVAD();
stopMic();
stopCamera();
disconnect();
}, [stopVAD, stopCamera, disconnect]);
// 清理所有对话状态
setMessages([]);
setCurrentReply("");
setIsProcessing(false);
}, [stopVAD, stopMic, stopCamera, disconnect]);
/** 打断当前回复 */
const interrupt = useCallback(() => {
send({ type: "interrupt" });
// 将未完成的流式内容保存为最终消息
if (currentReply) {
setMessages((prev) => [
...prev,
{ role: "assistant", content: currentReply + "(已打断)", timestamp: Date.now() },
]);
}
setCurrentReply("");
setIsProcessing(false);
}, [send]);
}, [send, currentReply]);
return {
messages,
currentReply,
isProcessing,
isSpeaking,
isVADReady,
vadError,
connectionStatus: status,
videoRef,
stream,

View File

@@ -0,0 +1,24 @@
// ============================================================
// 错误码 → 用户友好文案映射
// 来源docs/03-接口文档.md §五 错误码
// ============================================================
import type { ErrorCode } from "../types";
const ERROR_MESSAGES: Record<ErrorCode, string> = {
INVALID_MESSAGE: "消息格式异常,请重试",
SESSION_NOT_FOUND: "会话已过期,请重新连接",
RATE_LIMITED: "请求太频繁,请稍后再试",
IMAGE_TOO_LARGE: "图像过大,请降低分辨率",
AUDIO_TOO_SHORT: "语音太短,请再说一句",
LLM_TIMEOUT: "AI 响应超时,请重试",
LLM_ERROR: "AI 服务异常,请稍后重试",
STT_ERROR: "语音识别失败,请重试",
TTS_ERROR: "语音合成失败",
INTERNAL_ERROR: "服务内部错误,请重试",
};
/** 将错误码转为用户友好文案 */
export function getErrorMessage(code: string): string {
return ERROR_MESSAGES[code as ErrorCode] ?? `未知错误: ${code}`;
}

29
frontend/src/lib/toast.ts Normal file
View File

@@ -0,0 +1,29 @@
// ============================================================
// Toast 全局状态管理
// 与 Toast 组件配合使用
// ============================================================
export type ToastType = "error" | "warning" | "info";
let nextId = 0;
let _setToasts: React.Dispatch<React.SetStateAction<ToastItem[]>> | null = null;
export interface ToastItem {
id: number;
type: ToastType;
message: string;
}
/** 注册 Toast state setter由 ToastContainer 组件调用) */
export function registerToastSetter(
setter: React.Dispatch<React.SetStateAction<ToastItem[]>> | null,
) {
_setToasts = setter;
}
/** 显示一条 Toast */
export function showToast(message: string, type: ToastType = "info") {
if (!_setToasts) return;
const id = nextId++;
_setToasts((prev) => [...prev, { id, type, message }]);
}

View File

@@ -25,6 +25,8 @@ export interface ChatMessage {
imageUrl?: string;
timestamp: number;
tokensUsed?: number;
latencyMs?: number;
model?: string;
}
// ---- WebSocket 通用信封 ----