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main
| Author | SHA1 | Date | |
|---|---|---|---|
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352
课题一/AI 视觉对话助手/项目实现/技术选型.md
Normal file
352
课题一/AI 视觉对话助手/项目实现/技术选型.md
Normal file
@@ -0,0 +1,352 @@
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tags: [技术选型, 数据库, PostgreSQL, 持久化, 前端, 边缘推理, 架构设计]
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create time: 2026-06-12 15:33
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# 技术选型
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## 概述
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本文档是 [[项目架构与技术栈]] 的补充阅读——记录项目中各项技术的**选型过程、替代方案对比和决策理由**。技术选型没有"绝对正确"，只有"更适合"，所以每个选型都会列出候选方案和取舍逻辑，方便后续回顾和复盘。
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```mermaid
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graph TD
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A["技术选型"] --> B["持久化层"]
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A --> C["前端边缘处理层"]
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B --> B1["数据库选型: PostgreSQL"]
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C --> C1["边缘推理: ONNX Runtime Web"]
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C --> C2["语音检测: @ricky0123/vad-web"]
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C --> C3["媒体采集: MediaDevices API"]
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```
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> [!info] 定位
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> 持久化部分是**拓展选型文档**，不阻塞 MVP 开发。MVP 阶段用 Redis 做会话存储即可；当产品需要"历史可查、成本可算"时，再引入持久化方案。前端边缘处理部分则是 MVP 阶段就需要确定的技术栈。
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## 正文
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### 项目的数据特征
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选数据库之前，先搞清楚我们的数据长什么样：
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| 数据 | 结构特征 | 读写模式 | 数据量级 |
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|------|---------|---------|---------|
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| 对话消息 | 强结构化（角色/内容/时间/关联图像） | 写多读少，按会话聚合读取 | 中（每用户日均 ~100 条） |
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| 会话元信息 | 强结构化（用户/时间/状态） | 写少读少 | 低 |
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| 对话上下文 | 半结构化（JSON 数组，含图像引用） | 高频读写，TTL 过期 | 低（仅当前窗口） |
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| 用量统计 | 强结构化（数字/日期/聚合） | 写多，定期聚合读 | 低（日粒度汇总后很小） |
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| 用户偏好 | 强结构化（KV 配置） | 写极少读少 | 极低 |
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| 关键帧图像 | 非结构化二进制 | 写少，按需读 | 大（单张 100KB~1MB） |
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> [!question] 思考
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> 从上表可以看出，核心数据（对话、会话、统计）都是**强结构化**的，有明确的字段和关联关系。这意味着关系型数据库天然适配。但"对话上下文"是半结构化 JSON，这就需要数据库对 JSON 有良好支持。
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### 候选方案全景对比
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```mermaid
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graph TD
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A["持久化技术选型"] --> B["关系型数据库"]
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A --> C["文档型数据库"]
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A --> D["嵌入式数据库"]
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B --> B1["PostgreSQL"]
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B --> B2["MySQL"]
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B --> B3["TiDB"]
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C --> C1["MongoDB"]
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D --> D1["SQLite"]
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```
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| 维度 | PostgreSQL | MySQL | SQLite | MongoDB | TiDB |
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|------|-----------|-------|--------|---------|------|
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| **数据模型** | 关系型 + JSONB | 关系型 | 关系型（嵌入式） | 文档型（BSON） | 关系型（分布式） |
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| **JSON 支持** | JSONB 原生索引 | JSON 类型，索引弱 | 无原生支持 | 天生擅长 | 兼容 MySQL JSON |
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| **关联查询** | 强 | 强 | 强 | 弱（需嵌套/lookup） | 强 |
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| **聚合统计** | 窗口函数/CTE 完善 | 基础聚合 | 基础聚合 | 聚合管道 | 强 |
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| **并发能力** | 高（MVCC） | 中 | 低（单写锁） | 高 | 极高（分布式） |
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| **运维复杂度** | 中 | 低 | 极低 | 中 | 高 |
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| **Go 生态** | pgx / GORM | go-sql-driver | go-sqlite3 | mongo-go-driver | 兼容 MySQL 驱动 |
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| **部署方式** | Docker / 云服务 | Docker / 云服务 | 单文件嵌入 | Docker / Atlas | 集群部署 |
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| **成本** | 开源免费 | 开源免费 | 开源免费 | 社区版免费 | 开源免费 |
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### 逐个分析：为什么不选它们？
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#### SQLite —— 太轻了
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```mermaid
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graph LR
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A["SQLite"] --> B["单文件数据库"]
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B --> C{"适合本项目?"}
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C -->|"否"| D["写并发受限"]
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C -->|"否"| E["无法多实例共享"]
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```
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- **优点**：零配置，一个 `.db` 文件搞定，开发阶段极方便
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- **致命问题**：**写锁是全局的**——同一时刻只能有一个写操作。当 WebSocket 并发写入对话消息时，会频繁锁等待
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- **另一个问题**：多个 Go Gateway 实例无法共享同一个 SQLite 文件（除非用 NFS，但性能极差）
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> [!tip] 什么时候选 SQLite？
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> 如果是**单机部署的桌面应用或 CLI 工具**，SQLite 是最佳选择。但我们的项目是 Web 服务、多实例部署，不合适。
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#### MySQL —— 能用，但 JSON 处理弱
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```mermaid
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graph LR
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A["MySQL"] --> B["JSON 支持"]
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B --> C{"够用吗?"}
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C -->|"勉强"| D["JSON 索引弱"]
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C -->|"否"| E["无 JSONB 二进制存储"]
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```
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- **优点**：运维简单，社区庞大，很多团队更熟悉
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- **本项目的痛点**：对话上下文是 JSON 数组（含图像引用、角色标记），MySQL 的 JSON 类型支持**索引能力弱**，无法对 JSON 内部字段高效查询
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- **另一个痛点**：缺少 `gen_random_uuid()` 等原生函数，需要应用层生成 UUID
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> [!question] 思考
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> 如果团队只熟悉 MySQL，能不能用？**完全可以**。JSON 上的差异在 MVP 阶段几乎无感，只是后续做复杂查询（如"找出所有包含某关键词的对话"）时会比 PostgreSQL 麻烦一些。
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#### MongoDB —— 文档型，关联查询弱
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```mermaid
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graph LR
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A["MongoDB"] --> B["天然 JSON 存储"]
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B --> C{"适合本项目?"}
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C -->|"否"| D["关联查询弱"]
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C -->|"否"| E["聚合统计不如 SQL 直观"]
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```
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- **优点**：Schema-less，存 JSON 天然舒适，水平扩展能力强
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- **本项目的痛点**：
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- `messages` 需要按 `session_id` 关联 `sessions`，再按 `user_id` 聚合——这在 MongoDB 中要用 `$lookup`，写法复杂且性能不如 SQL JOIN
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- 用量统计的"按天聚合"用 SQL 的 `GROUP BY + SUM` 一句话搞定，MongoDB 的聚合管道代码量多 3-5 倍
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> [!info] 什么时候选 MongoDB？
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> 如果数据模型是**高度嵌套的文档**（如博客系统、CMS），且很少跨文档关联查询，MongoDB 是好选择。我们的数据关联性强，不太适合。
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#### TiDB —— 杀鸡用牛刀
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- **优点**：兼容 MySQL 协议，分布式架构，水平扩展无上限
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- **本项目的痛点**：部署复杂（至少 3 个 PD + 3 个 TiKV + 2 个 TiDB），运维成本高
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- **结论**：单机 PostgreSQL 完全够用，引入 TiDB 纯属过度设计
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> [!tip] 什么时候选 TiDB？
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> 数据量过亿、需要跨地域部署、单机 PostgreSQL 已经扛不住时。对于本项目，短期内不会遇到这个瓶颈。
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### 为什么选 PostgreSQL？
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综合以上分析，PostgreSQL 在本项目的核心需求上**全面契合**：
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```mermaid
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graph TD
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A["项目需求"] --> B["强结构化数据"]
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A --> C["JSON 半结构化"]
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A --> D["关联查询"]
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A --> E["聚合统计"]
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A --> F["Go 生态"]
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B --> PG["PostgreSQL"]
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C --> PG
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D --> PG
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E --> PG
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F --> PG
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```
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逐条对应：
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| 项目需求 | PostgreSQL 的匹配点 |
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|---------|-------------------|
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| 对话历史是强结构化数据 | 原生关系型，SQL 标准完备 |
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| 对话上下文含 JSON（图像引用/角色标记） | **JSONB** 类型支持索引、路径查询、部分更新 |
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| messages ↔ sessions 外键关联 | 完整的 FK 约束 + JOIN 支持 |
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| 用量按天/周/月聚合 | 窗口函数、CTE、`DATE_TRUNC` 等分析能力 |
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| Go 后端对接 | `pgx` 驱动性能优秀，GORM/Ent ORM 支持成熟 |
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| 后续可能存图像元信息 | 可结合对象存储，PG 只存引用路径 |
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| 未来可能加全文搜索 | 内置 `tsvector` 全文检索，无需额外引入 Elasticsearch |
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### Go 后端集成示例
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使用 `pgx` 驱动连接 PostgreSQL：
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```go
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import "github.com/jackc/pgx/v5/pgxpool"
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// 初始化连接池
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pool, _ := pgxpool.New(ctx, "postgres://user:pass@localhost:5432/vision_ai")
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// 保存一条对话消息
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func SaveMessage(ctx context.Context, pool *pgxpool.Pool, msg *Message) error {
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_, err := pool.Exec(ctx,
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`INSERT INTO messages (session_id, role, content, image_url, tokens_used)
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VALUES ($1, $2, $3, $4, $5)`,
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msg.SessionID, msg.Role, msg.Content, msg.ImageURL, msg.TokensUsed,
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)
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return err
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}
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// 查询用户近 7 天用量汇总
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func GetWeeklyUsage(ctx context.Context, pool *pgxpool.Pool, userID string) ([]UsageRow, error) {
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rows, _ := pool.Query(ctx,
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`SELECT date, llm_tokens, estimated_cost
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FROM usage_daily
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WHERE user_id = $1 AND date >= CURRENT_DATE - INTERVAL '7 days'
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ORDER BY date`, userID)
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defer rows.Close()
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|
// ... scan rows
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}
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```
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JSONB 包容查询示例——精确匹配 JSONB 子结构：
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```sql
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-- @> 是包容操作符，检查 content 是否包含 {"text": "花"} 这个子结构
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-- 适合"字段精确匹配"场景；若需模糊关键词搜索，应使用 tsvector 全文检索
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SELECT id, content, created_at
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FROM messages
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WHERE role = 'user'
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AND content @> '{"text": "花"}'
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ORDER BY created_at DESC
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LIMIT 20;
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```
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### 选型决策流程图
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遇到新项目时，可以按这个流程快速决策：
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```mermaid
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flowchart TD
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START["需要持久化?"] -->|"否"| REDIS["继续用 Redis"]
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START -->|"是"| STRUCT{"数据强结构化?"}
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STRUCT -->|"是"| SCALE{"数据量级?"}
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STRUCT -->|"否, 高度嵌套"| MONGO["考虑 MongoDB"]
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SCALE -->|"< 100GB, 单机可扛"| PG["PostgreSQL"]
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SCALE -->|"海量, 需水平扩展"| TIDB["考虑 TiDB / CockroachDB"]
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SCALE -->|"极小, 单文件即可"| SQLITE["考虑 SQLite"]
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PG --> JSON{"有 JSON 需求?"}
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JSON -->|"是"| PG_OK["PostgreSQL (JSONB)"]
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JSON -->|"否"| MYSQL{"团队熟悉 MySQL?"}
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MYSQL -->|"是"| MYSQL_OK["MySQL 也行"]
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MYSQL -->|"否"| PG_OK
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```
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> [!question] 思考
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> 技术选型没有"绝对正确"，只有"更适合"。PostgreSQL 在本项目中胜出，核心原因是**数据模型匹配 + JSONB 能力 + Go 生态成熟**这三点的交集。如果换一个纯 KV 场景（如缓存），Redis 才是正确答案。
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### 与现有架构的整合
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引入 PostgreSQL 后，存储层变为**冷热分离**架构：
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```mermaid
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graph LR
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subgraph Hot["热数据层"]
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REDIS["Redis"]
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end
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subgraph Cold["冷数据层"]
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PG["PostgreSQL"]
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end
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subgraph App["Go Gateway"]
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WRITE["写入路径"]
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READ["读取路径"]
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|
end
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WRITE -->|"实时会话状态"| REDIS
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WRITE -->|"对话历史 + 用量"| PG
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READ -->|"当前上下文(快)"| REDIS
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READ -->|"历史记录(慢)"| PG
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```
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> [!info] 写入策略
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> 建议采用**异步写入**——实时对话消息先写 Redis（快），然后异步批量刷入 PostgreSQL（慢）。这样不会因为数据库写入延迟影响对话体验。可以用 Go channel + goroutine 实现简单的异步写入队列。
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## 前端边缘处理层选型
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> [!info] 选型背景
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> 项目的核心交互流程是"用户说话 → AI 看 → AI 回答"。前端需要完成**媒体采集、语音检测、轻量推理**三件事，然后才把"值得处理的数据"发给后端。这三个环节的技术选型直接影响**交互延迟和首屏加载速度**。
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### 总览
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| 能力 | 当前选型 | 选择理由 |
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|------|---------|---------|
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| 边缘推理 | **ONNX Runtime Web** | 通用推理引擎，模型无关，WASM 加速 |
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| 语音检测 | **@ricky0123/vad-web** | 包装原生 WebRTC VAD，零延迟，体积极小 |
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| 媒体采集 | **MediaDevices API** | 浏览器原生接口，无中间层，零依赖 |
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### 边缘推理：ONNX Runtime Web
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在浏览器端跑 VAD 和关键帧检测，需要一个轻量推理引擎。候选方案如下：
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```mermaid
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graph TD
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A["浏览器端推理需求"] --> B["ONNX Runtime Web"]
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A --> C["TensorFlow.js"]
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A --> D["MediaPipe"]
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A --> E["Transformers.js"]
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B --> B1["通用推理引擎"]
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C --> C1["TF 生态专用"]
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D --> D1["开箱即用 CV 任务"]
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E --> E1["HuggingFace 生态"]
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```
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| 方案 | 特点 | 适用场景 |
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|------|------|---------|
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| **ONNX Runtime Web** | 通用推理引擎，支持任意 ONNX 模型，WASM 加速 | 需要在浏览器跑**自定义模型**（VAD、关键帧检测） |
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| **TensorFlow.js** | Google 生态，支持 WebGL/WebGPU 加速 | 模型本身就是 TF 格式，或需要 GPU 加速 |
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| **MediaPipe** | Google 出品，封装了姿态/手势/人脸等开箱即用方案 | 只需要常见 CV 任务（人脸检测、姿态估计），不需要自定义模型 |
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| **Transformers.js** | Hugging Face 生态，直接跑 HuggingFace 上的模型 | 想快速集成 NLP/CV 预训练模型（如 Whisper、CLIP） |
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> [!question] 思考
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> 为什么 ONNX Runtime Web 胜出？项目需要同时跑**两种**轻量模型——VAD 和关键帧检测，这是自定义 pipeline，不是单一 CV 任务。ONNX 是跨框架的通用格式，无论模型用什么框架训练，都可以导出为 ONNX 并在浏览器中用统一引擎加载。TensorFlow.js 被锁死在 TF 生态，MediaPipe 虽然开箱即用但灵活性不够（不能自定义模型逻辑）。**ONNX Runtime 的核心优势是"模型无关"**。
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### 语音检测：@ricky0123/vad-web
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VAD（Voice Activity Detection）是交互流程的**起始触发器**——用户有没有在说话？触发必须又快又准。
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| 方案 | 特点 | 适用场景 |
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|------|------|---------|
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| **@ricky0123/vad-web** | 基于 WebRTC VAD，体积极小（~100KB 含 WASM），纯前端零延迟 | 只需要"有没有人说话"的二分类判断 |
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| **Web Audio API + 能量检测** | 用 AnalyserNode 计算音量 RMS，阈值判断 | 极简场景，但抗噪能力差 |
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| **ONNX 跑 Silero VAD** | 神经网络级 VAD，准确率高，但推理开销更大 | 嘈杂环境下需要更精准的检测 |
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| **Picovoice Porcupine** | 商业级唤醒词引擎，支持自定义唤醒词 | 需要"嘿 Siri"式的唤醒词功能 |
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```mermaid
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graph LR
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A["VAD 方案对比"] --> B["轻量级"]
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A --> C["重量级"]
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B --> B1["能量检测: 最轻, 不抗噪"]
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|
B --> B2["vad-web: 轻量, WebRTC 原生算法"]
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||||||
|
C --> C1["Silero VAD: 精准, 需加载 ONNX 模型"]
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||||||
|
C --> C2["Porcupine: 商业级, 需付费"]
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```
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||||||
|
> [!question] 思考
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> 用手写能量检测虽然更轻，但不抗噪（咳嗽、环境噪音都会误触发）；用 Silero VAD 虽然更准，但需要加载 ONNX 模型，增加首屏时间和内存占用。**@ricky0123/vad-web 是"够用且最轻"的平衡点**——直接包装浏览器原生的 WebRTC VAD 算法（C 代码编译为 WASM），延迟接近零。
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|
### 媒体采集：MediaDevices API
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||||||
|
摄像头和麦克风的采集是整个流程的源头。
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|
||||||
|
| 方案 | 特点 | 适用场景 |
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||||||
|
|------|------|---------|
|
||||||
|
| **MediaDevices API** | 浏览器原生 API，零依赖，直接拿 MediaStream | 标准的摄像头/麦克风采集 |
|
||||||
|
| **react-webcam 等封装库** | React 组件封装，减少胶水代码 | 快速原型，但灵活性受限 |
|
||||||
|
| **WebRTC（含 getUserMedia）** | 完整的点对点通信栈 | 需要浏览器之间直接传音视频（如视频会议） |
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||||||
|
| **Capacitor/Cordova 原生桥** | 混合 App 方案，调用原生摄像头 | 目标不是浏览器而是移动 App |
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||||||
|
|
||||||
|
> [!question] 思考
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||||||
|
> `navigator.mediaDevices.getUserMedia()` 是所有浏览器音视频采集的**唯一标准入口**。所有上层封装库底层都是调这个 API。项目需要的是原始 MediaStream（直接送进 VAD 和关键帧检测），不是封装好的组件。用封装库反而要多一层解包，**没有中间商**。
|
||||||
|
|
||||||
|
### 选型共同逻辑
|
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这三个技术选择有一个共同的决策模式——**选择最薄的抽象层**：
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| 技术 | "最薄"体现在哪里 |
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| **ONNX Runtime Web** | 不绑定特定框架，模型格式通用 |
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| **@ricky0123/vad-web** | 包装原生 WebRTC VAD，没有多余的模型加载 |
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| **MediaDevices API** | 直接用浏览器原生接口，不加封装层 |
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这与 [[项目架构与技术栈]] 中"前端做轻量预处理"的原则一致：前端层只需要采集和判断"有没有值得发给后端的数据"，不需要复杂的模型推理能力。更重的方案（TensorFlow.js、Silero VAD）在后端 Go 网关和云端 AI 服务面前，属于在不该重的地方加重。
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## 关联笔记
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- [[项目架构与技术栈]]
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- [[成本控制]]
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- [[项目架构与技术栈/技术名词解释]]
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607
课题一/AI 视觉对话助手/项目实现/接口文档.md
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607
课题一/AI 视觉对话助手/项目实现/接口文档.md
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@@ -0,0 +1,607 @@
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tags: [API, WebSocket, 接口设计, MVP, Go, TypeScript, 扩展性]
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create time: 2026-06-12 15:41
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# 接口文档
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## 概述
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本文档定义 AI 视觉对话助手的**前后端通信接口**。以 MVP 为核心目标：用 WebSocket 承载实时对话，用最少的 REST 端点支撑基础运维。**暂不实现持久化**，但通过 Repository 接口模式为后续扩展（对话历史、用量统计）预留干净的接入点。
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> [!info] 设计原则
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> - **WebSocket 为主**：实时对话是核心场景，所有对话数据走 WebSocket
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> - **REST 为辅**：仅用于健康检查、会话管理等低频操作
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> - **接口先行**：先定义契约，再填充实现——前后端可并行开发
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## 正文
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### 接口全景
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```mermaid
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graph LR
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subgraph Client["浏览器"]
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WS_C["WebSocket Client"]
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HTTP_C["HTTP Client"]
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end
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subgraph Server["Go Gateway :8080"]
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WS_EP["/ws"]
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HEALTH_EP["/api/health"]
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SESSION_EP["/api/sessions"]
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end
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|
WS_C <-->|"实时对话"| WS_EP
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HTTP_C -->|"GET"| HEALTH_EP
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HTTP_C <-->|"POST / DELETE"| SESSION_EP
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```
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### 一、WebSocket 协议
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连接地址：`ws://localhost:8080/ws`
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#### 1.1 连接生命周期
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```mermaid
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sequenceDiagram
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participant C as Client
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participant S as Server
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C->>S: WebSocket Upgrade 请求
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S-->>C: 101 Switching Protocols
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S-->>C: {"type":"connected","session_id":"..."}
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Note over C,S: 连接建立，进入对话
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C->>S: {"type":"query",...}
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S-->>C: {"type":"stt_result",...}
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S-->>C: {"type":"llm_chunk",...}
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S-->>C: {"type":"llm_chunk",...}
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S-->>C: {"type":"llm_done",...}
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S-->>C: {"type":"tts_audio",...}
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C->>S: {"type":"query",...}
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Note over C,S: 持续对话...
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C->>S: {"type":"ping"}
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S-->>C: {"type":"pong"}
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C->>S: WebSocket Close
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S-->>C: WebSocket Close Ack
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```
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#### 1.2 消息格式约定
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所有 WebSocket 消息均为 **JSON 文本帧**，统一结构：
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```typescript
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// 通用消息信封
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interface WsMessage {
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type: string; // 消息类型，必填
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request_id?: string; // 可选，用于请求-响应关联
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timestamp?: number; // 可选，毫秒时间戳
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[key: string]: any; // 类型特定字段
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}
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```
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#### 1.3 客户端 → 服务端消息
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##### `query` —— 发起一次视觉对话
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用户说完话后，客户端同时发送当前图像帧和语音片段：
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```typescript
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interface QueryMessage {
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type: "query";
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request_id: string; // 客户端生成的 UUID
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image: string; // Base64 编码的 JPEG 图像（不含 data: 前缀）
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audio: string; // Base64 编码的音频片段（PCM 16kHz）
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mime_type?: string; // 音频格式，默认 "audio/pcm"
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}
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```
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> [!question] 思考
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> 为什么图像和音频放在同一条消息里？因为 VAD 检测到用户说完话时，需要同时捕获"此刻的画面"和"说的话"，拆成两条消息会增加时序同步的复杂度。
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##### `config` —— 更新会话配置
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运行时调整 AI 行为参数，无需重建连接：
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```typescript
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interface ConfigMessage {
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type: "config";
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payload: {
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tts_enabled?: boolean; // 是否开启语音合成，默认 true
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detail_level?: "low" | "high"; // 图像精度，默认 "low"
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language?: string; // 交互语言，默认 "zh-CN"
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};
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}
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```
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##### `interrupt` —— 打断当前回复
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用户在 AI 回复过程中再次说话，打断正在进行的 LLM/TTS 流：
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```typescript
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interface InterruptMessage {
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type: "interrupt";
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request_id?: string; // 可选，指定打断哪次请求
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}
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```
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##### `ping` —— 心跳保活
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```typescript
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|
interface PingMessage {
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|
type: "ping";
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}
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```
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#### 1.4 服务端 → 客户端消息
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##### `connected` —— 连接建立确认
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```typescript
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interface ConnectedMessage {
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type: "connected";
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session_id: string; // 服务端生成的会话 ID
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server_version: string; // 服务端版本号，如 "0.1.0"
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}
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```
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##### `stt_result` —— 语音识别结果
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LLM 推理前，先返回 STT 识别出的文本，让用户看到"我听到了什么"：
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```typescript
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interface STTResultMessage {
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type: "stt_result";
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request_id: string;
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text: string; // 识别出的用户语音文本
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is_final: boolean; // 是否为最终结果（流式场景下可能分多段）
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}
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```
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##### `llm_chunk` —— LLM 流式输出片段
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```typescript
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interface LLMChunkMessage {
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type: "llm_chunk";
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request_id: string;
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delta: string; // 本次增量文本
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role: "assistant";
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}
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```
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##### `llm_done` —— LLM 输出完成
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```typescript
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interface LLMDoneMessage {
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|
type: "llm_done";
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request_id: string;
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full_text: string; // 完整回复文本
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tokens_used: {
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prompt: number; // 输入 token 数
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|
completion: number; // 输出 token 数
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total: number;
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};
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model: string; // 实际使用的模型名
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latency_ms: number; // 端到端延迟（毫秒）
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}
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```
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##### `tts_audio` —— TTS 音频流片段
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```typescript
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interface TTSAudioMessage {
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type: "tts_audio";
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request_id: string;
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audio: string; // Base64 编码的音频片段
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mime_type: string; // "audio/mp3" 或 "audio/pcm"
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is_last: boolean; // 是否为最后一片
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}
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```
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##### `error` —— 错误通知
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```typescript
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interface ErrorMessage {
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type: "error";
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request_id?: string; // 关联的请求（可选）
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code: string; // 错误码，见下方错误码表
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message: string; // 人类可读的错误描述
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}
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```
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##### `pong` —— 心跳响应
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```typescript
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interface PongMessage {
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type: "pong";
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}
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```
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#### 1.5 消息流时序总览
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一次完整交互的消息流转：
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```mermaid
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sequenceDiagram
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participant C as Client
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participant S as Server
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Note over C: VAD 检测到语音结束
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C->>S: query {image, audio}
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S-->>C: stt_result {text, is_final: true}
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loop LLM 流式输出
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S-->>C: llm_chunk {delta: "这"}
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S-->>C: llm_chunk {delta: "是一"}
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||||||
|
S-->>C: llm_chunk {delta: "朵花..."}
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|
end
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|
S-->>C: llm_done {full_text, tokens_used, latency_ms}
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|
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|
loop TTS 音频流
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|
S-->>C: tts_audio {audio, is_last: false}
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|
S-->>C: tts_audio {audio, is_last: true}
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|
end
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|
```
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### 二、REST API
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MVP 阶段仅暴露最少量的 HTTP 端点：
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#### 2.1 健康检查
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```http
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GET /api/health
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```
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|
响应：
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```json
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{
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"status": "ok",
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"version": "0.1.0",
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|
"uptime_seconds": 3600,
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|
"active_sessions": 42
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|
}
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```
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#### 2.2 创建会话（可选）
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MVP 阶段 WebSocket 连接即自动创建会话，此端点为**预留扩展**：
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```http
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POST /api/sessions
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Content-Type: application/json
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|
{
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|
"user_id": "optional-user-id",
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|
"config": {
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|
"tts_enabled": true,
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|
"detail_level": "low",
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|
"language": "zh-CN"
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|
}
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|
}
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|
```
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|
|
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|
响应：
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|
|
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|
```json
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|
{
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|
"session_id": "550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000",
|
||||||
|
"created_at": "2026-06-12T15:41:00Z"
|
||||||
|
}
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|
```
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|
|
||||||
|
#### 2.3 销毁会话
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|
```http
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|
DELETE /api/sessions/{session_id}
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|
```
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|
响应：`204 No Content`
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#### 2.4 预留端点（暂不实现）
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|
> [!info] 后续扩展
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> 引入持久化后，按需添加以下端点：
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| 端点 | 方法 | 用途 | MVP 状态 |
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|------|------|------|---------|
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| `/api/sessions/{id}/messages` | GET | 查询对话历史 | 预留，暂不实现 |
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|
| `/api/usage` | GET | 查询用量统计 | 预留，暂不实现 |
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|
| `/api/users/{id}/preferences` | GET/PUT | 用户偏好管理 | 预留，暂不实现 |
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|
### 三、数据模型
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#### 3.1 Go 后端模型
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```go
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|
// ---- 核心模型（MVP 实现）----
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type Session struct {
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|
ID string `json:"session_id"`
|
||||||
|
CreatedAt time.Time `json:"created_at"`
|
||||||
|
Config SessionConfig `json:"config"`
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
type SessionConfig struct {
|
||||||
|
TTSEnabled bool `json:"tts_enabled"`
|
||||||
|
DetailLevel string `json:"detail_level"` // "low" | "high"
|
||||||
|
Language string `json:"language"`
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
type QueryRequest struct {
|
||||||
|
RequestID string `json:"request_id"`
|
||||||
|
Image []byte `json:"-"` // Base64 解码后
|
||||||
|
Audio []byte `json:"-"` // Base64 解码后
|
||||||
|
MimeType string `json:"mime_type"`
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
type Message struct {
|
||||||
|
Role string `json:"role"` // "user" | "assistant"
|
||||||
|
Content string `json:"content"`
|
||||||
|
ImageURL string `json:"image_url,omitempty"`
|
||||||
|
TokensUsed int `json:"tokens_used,omitempty"`
|
||||||
|
}
|
||||||
|
```
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||||||
|
|
||||||
|
```go
|
||||||
|
// ---- 预留模型（持久化扩展）----
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// HistoryRepository 定义对话历史的存储契约
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|
// MVP: 内存实现（session 内有效，断开即丢）
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// 后续: PostgreSQL 实现
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|
type HistoryRepository interface {
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||||||
|
SaveMessage(ctx context.Context, sessionID string, msg Message) error
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||||||
|
GetMessages(ctx context.Context, sessionID string, limit int) ([]Message, error)
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
// UsageRepository 定义用量统计的存储契约
|
||||||
|
// MVP: 内存计数器（仅当前进程可见）
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||||||
|
// 后续: PostgreSQL 按天聚合
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|
type UsageRepository interface {
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||||||
|
RecordUsage(ctx context.Context, sessionID string, usage UsageRecord) error
|
||||||
|
GetDailyUsage(ctx context.Context, userID string, days int) ([]UsageDaily, error)
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
type UsageRecord struct {
|
||||||
|
SessionID string `json:"session_id"`
|
||||||
|
LLMTokens int `json:"llm_tokens"`
|
||||||
|
STTSeconds float64 `json:"stt_seconds"`
|
||||||
|
TTSChars int `json:"tts_chars"`
|
||||||
|
EstimatedCost float64 `json:"estimated_cost"`
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
type UsageDaily struct {
|
||||||
|
Date string `json:"date"`
|
||||||
|
LLMTokens int `json:"llm_tokens"`
|
||||||
|
EstimatedCost float64 `json:"estimated_cost"`
|
||||||
|
}
|
||||||
|
```
|
||||||
|
|
||||||
|
#### 3.2 TypeScript 前端模型
|
||||||
|
|
||||||
|
```typescript
|
||||||
|
// ---- 核心模型 ----
|
||||||
|
|
||||||
|
interface Session {
|
||||||
|
sessionId: string;
|
||||||
|
createdAt: string;
|
||||||
|
config: SessionConfig;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
interface SessionConfig {
|
||||||
|
ttsEnabled: boolean;
|
||||||
|
detailLevel: "low" | "high";
|
||||||
|
language: string;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
interface ChatMessage {
|
||||||
|
role: "user" | "assistant";
|
||||||
|
content: string;
|
||||||
|
imageUrl?: string; // 关键帧（用户消息可附带）
|
||||||
|
timestamp: number;
|
||||||
|
tokensUsed?: number; // 仅 assistant 消息
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
// ---- WebSocket 消息联合类型 ----
|
||||||
|
|
||||||
|
type ServerMessage =
|
||||||
|
| ConnectedMessage
|
||||||
|
| STTResultMessage
|
||||||
|
| LLMChunkMessage
|
||||||
|
| LLMDoneMessage
|
||||||
|
| TTSAudioMessage
|
||||||
|
| ErrorMessage
|
||||||
|
| PongMessage;
|
||||||
|
|
||||||
|
type ClientMessage =
|
||||||
|
| QueryMessage
|
||||||
|
| ConfigMessage
|
||||||
|
| InterruptMessage
|
||||||
|
| PingMessage;
|
||||||
|
```
|
||||||
|
|
||||||
|
### 四、扩展接口设计
|
||||||
|
|
||||||
|
通过**接口（Interface）模式**隔离存储层，MVP 用内存实现，后续替换为数据库实现——业务逻辑层零改动。
|
||||||
|
|
||||||
|
#### 4.1 Repository 接口
|
||||||
|
|
||||||
|
```mermaid
|
||||||
|
graph TD
|
||||||
|
subgraph Biz["业务逻辑层（不变）"]
|
||||||
|
ORCH["AI Orchestrator"]
|
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SM["Session Manager"]
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||||||
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end
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||||||
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||||||
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subgraph Repo["存储接口层"]
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||||||
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HR["HistoryRepository"]
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||||||
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UR["UsageRepository"]
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||||||
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end
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||||||
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|
subgraph Impl_MVP["MVP 实现"]
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|
MEM_H["InMemoryHistory"]
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||||||
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MEM_U["InMemoryUsage"]
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||||||
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end
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||||||
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||||||
|
subgraph Impl_Future["后续实现"]
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||||||
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PG_H["PgHistory"]
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||||||
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PG_U["PgUsage"]
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||||||
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end
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||||||
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ORCH --> HR
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ORCH --> UR
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SM --> HR
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HR --> MEM_H
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||||||
|
UR --> MEM_U
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||||||
|
HR -.->|"替换"| PG_H
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||||||
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UR -.->|"替换"| PG_U
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```
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|
#### 4.2 MVP 内存实现
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```go
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|
// InMemoryHistory —— MVP 阶段的对话历史实现
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// 数据存在内存 map 中，连接断开即丢
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type InMemoryHistory struct {
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mu sync.RWMutex
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sessions map[string][]Message // sessionID -> messages
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}
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||||||
|
func (h *InMemoryHistory) SaveMessage(ctx context.Context, sessionID string, msg Message) error {
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h.mu.Lock()
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defer h.mu.Unlock()
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|
h.sessions[sessionID] = append(h.sessions[sessionID], msg)
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return nil
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||||||
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}
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||||||
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||||||
|
func (h *InMemoryHistory) GetMessages(ctx context.Context, sessionID string, limit int) ([]Message, error) {
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h.mu.RLock()
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||||||
|
defer h.mu.RUnlock()
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||||||
|
msgs := h.sessions[sessionID]
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||||||
|
if limit > 0 && len(msgs) > limit {
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|
msgs = msgs[len(msgs)-limit:]
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|
}
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||||||
|
return msgs, nil
|
||||||
|
}
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||||||
|
```
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|
#### 4.3 后续替换为 PostgreSQL
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|
引入持久化时，只需新增一个实现，无需修改业务逻辑：
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```go
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|
// PgHistory —— PostgreSQL 实现（后续扩展）
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|
type PgHistory struct {
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pool *pgxpool.Pool
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}
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|
func (p *PgHistory) SaveMessage(ctx context.Context, sessionID string, msg Message) error {
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_, err := p.pool.Exec(ctx,
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|
`INSERT INTO messages (session_id, role, content, image_url, tokens_used)
|
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|
VALUES ($1, $2, $3, $4, $5)`,
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|
sessionID, msg.Role, msg.Content, msg.ImageURL, msg.TokensUsed,
|
||||||
|
)
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||||||
|
return err
|
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|
}
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||||||
|
|
||||||
|
func (p *PgHistory) GetMessages(ctx context.Context, sessionID string, limit int) ([]Message, error) {
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rows, _ := p.pool.Query(ctx,
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||||||
|
`SELECT role, content, image_url, tokens_used
|
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|
FROM messages WHERE session_id = $1
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|
ORDER BY created_at DESC LIMIT $2`,
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|
sessionID, limit,
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)
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defer rows.Close()
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|
// ... scan and return
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}
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|
```
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|
> [!question] 思考
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> 这就是**依赖倒置原则**——业务层依赖接口（`HistoryRepository`），不依赖具体实现。MVP 阶段注入 `InMemoryHistory`，上线时一行代码换成 `PgHistory`，其余逻辑完全不动。
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#### 4.4 注入点示例
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在应用启动时根据配置选择实现：
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```go
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func NewApp(cfg *Config) *App {
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var history HistoryRepository
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var usage UsageRepository
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switch cfg.Storage.Driver {
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case "postgres":
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pool, _ := pgxpool.New(ctx, cfg.Storage.DSN)
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|
history = &PgHistory{pool: pool}
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|
usage = &PgUsage{pool: pool}
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|
default: // "memory" — MVP 默认
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|
history = &InMemoryHistory{sessions: make(map[string][]Message)}
|
||||||
|
usage = &InMemoryUsage{}
|
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|
}
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||||||
|
|
||||||
|
return &App{
|
||||||
|
orchestrator: NewOrchestrator(cfg.AI, history, usage),
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|
sessionMgr: NewSessionManager(cfg.Session, history),
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||||||
|
}
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||||||
|
}
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||||||
|
```
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### 五、错误码定义
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| 错误码 | 含义 | 客户端处理建议 |
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|--------|------|--------------|
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|
| `INVALID_MESSAGE` | 消息格式不合法 | 检查 JSON 结构，不重试 |
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|
| `SESSION_NOT_FOUND` | 会话不存在或已过期 | 重新建立 WebSocket 连接 |
|
||||||
|
| `RATE_LIMITED` | 请求频率超限 | 延迟后重试，提示用户稍等 |
|
||||||
|
| `IMAGE_TOO_LARGE` | 图像超过 4MB 限制 | 降低分辨率或压缩质量 |
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||||||
|
| `AUDIO_TOO_SHORT` | 音频片段 < 250ms | 忽略，等待下次语音输入 |
|
||||||
|
| `LLM_TIMEOUT` | LLM 推理超时（>10s） | 提示用户重试 |
|
||||||
|
| `LLM_ERROR` | LLM 服务异常 | 提示用户重试，服务端记录日志 |
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||||||
|
| `STT_ERROR` | 语音识别失败 | 回退到纯文本输入模式 |
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||||||
|
| `TTS_ERROR` | 语音合成失败 | 静默回退到纯文本回复 |
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||||||
|
| `INTERNAL_ERROR` | 服务端内部错误 | 提示用户重试 |
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||||||
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|
> [!tip] 错误处理原则
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|
> 客户端收到 `error` 消息后，应根据错误码分别处理：可恢复的（如 `RATE_LIMITED`）自动重试；不可恢复的（如 `IMAGE_TOO_LARGE`）提示用户调整；服务端异常（如 `INTERNAL_ERROR`）记录日志并提示重试。
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|
### 六、连接管理
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#### 心跳机制
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```mermaid
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sequenceDiagram
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participant C as Client
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|
participant S as Server
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||||||
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|
loop 每 30 秒
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|
C->>S: ping
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||||||
|
S-->>C: pong
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||||||
|
end
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||||||
|
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||||||
|
Note over S: 超过 60 秒无 ping
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||||||
|
S->>S: 判定连接断开
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|
S->>S: 清理会话资源
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|
```
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#### 重连策略
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|
客户端断线后按**指数退避**重连：
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|
```typescript
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|
function reconnect(attempt: number) {
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||||||
|
const delay = Math.min(1000 * Math.pow(2, attempt), 30000); // 最大 30s
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||||||
|
const jitter = Math.random() * 1000; // 随机抖动
|
||||||
|
setTimeout(() => connect(), delay + jitter);
|
||||||
|
}
|
||||||
|
// attempt: 0 → 1s, 1 → 2s, 2 → 4s, 3 → 8s, ... 最大 30s
|
||||||
|
```
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## 关联笔记
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- [[项目架构与技术栈]]
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- [[技术选型]]
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|
- [[项目架构与技术栈/技术名词解释]]
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@@ -79,6 +79,7 @@ graph TB
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| 语言 | **Go** | 高并发 goroutine 模型，适合长连接管理 |
|
| 语言 | **Go** | 高并发 goroutine 模型，适合长连接管理 |
|
||||||
| WebSocket | **gorilla/websocket** | Go 生态最成熟的 WebSocket 库 |
|
| 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 |
|
| 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** | 支持多格式配置，环境变量覆盖 |
|
||||||
| 日志 | **Zap** | 高性能结构化日志 |
|
| 日志 | **Zap** | 高性能结构化日志 |
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@@ -279,9 +280,115 @@ graph LR
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|||||||
> [!tip] WebSocket 与负载均衡
|
> [!tip] WebSocket 与负载均衡
|
||||||
> WebSocket 是长连接，Nginx 需要配置 `proxy_set_header Upgrade` 和 `ip_hash` 或 sticky session，确保同一用户的请求始终路由到同一个 Gateway 实例。
|
> WebSocket 是长连接，Nginx 需要配置 `proxy_set_header Upgrade` 和 `ip_hash` 或 sticky session，确保同一用户的请求始终路由到同一个 Gateway 实例。
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|
### 存储与持久化策略
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当前架构使用 Redis 做会话存储，但 Redis 是**内存数据库**，默认不做持久化——服务重启数据即丢。是否需要持久化，取决于业务阶段：
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#### 分阶段策略
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```mermaid
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graph LR
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A["MVP 阶段"] -->|"Redis 内存存储"| B["快速验证"]
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C["上线阶段"] -->|"Redis + PostgreSQL"| D["持久化对话与用量"]
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|
E["规模化阶段"] -->|"Redis + PG + 对象存储"| F["完整数据体系"]
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|
```
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||||||
|
| 阶段 | 存储方案 | 持久化内容 | 理由 |
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|------|---------|-----------|------|
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||||||
|
| **MVP** | Redis only | 无 | 快速验证核心功能，重启丢数据可接受 |
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||||||
|
| **上线** | Redis + **PostgreSQL** | 对话历史、用户偏好、用量统计 | 用户需要查看历史，运营需要成本数据 |
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||||||
|
| **规模化** | Redis + PG + **对象存储** | 图像帧、音频片段归档 | 大文件不适合存关系库 |
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|
#### 需要持久化的数据
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| 数据类型 | 写入频率 | 查询模式 | 推荐存储 |
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|---------|---------|---------|---------|
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|
| 对话历史（文本） | 每轮对话 | 按用户+时间范围查询 | PostgreSQL |
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|
| 用量统计（tokens/成本） | 每次 API 调用 | 聚合统计（日/周/月） | PostgreSQL |
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||||||
|
| 用户偏好（语言/声音） | 低频 | 按 user_id 查询 | PostgreSQL |
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|
| 实时会话状态 | 高频读写 | 按 session_id 查询 | Redis（不变） |
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| 关键帧图像 | 按需 | 按对话 ID 关联 | 对象存储（S3/MinIO） |
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#### PostgreSQL 表设计要点
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```sql
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-- 对话会话表
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CREATE TABLE sessions (
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id UUID PRIMARY KEY DEFAULT gen_random_uuid(),
|
||||||
|
user_id UUID NOT NULL,
|
||||||
|
created_at TIMESTAMPTZ DEFAULT now(),
|
||||||
|
updated_at TIMESTAMPTZ DEFAULT now()
|
||||||
|
);
|
||||||
|
|
||||||
|
-- 对话消息表
|
||||||
|
CREATE TABLE messages (
|
||||||
|
id BIGSERIAL PRIMARY KEY,
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||||||
|
session_id UUID REFERENCES sessions(id),
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||||||
|
role VARCHAR(16) NOT NULL, -- "user" | "assistant"
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content TEXT NOT NULL,
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||||||
|
image_url TEXT, -- 关联的关键帧（可选）
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|
tokens_used INTEGER DEFAULT 0,
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||||||
|
created_at TIMESTAMPTZ DEFAULT now()
|
||||||
|
);
|
||||||
|
|
||||||
|
-- 用量统计表（按天聚合，方便成本分析）
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||||||
|
CREATE TABLE usage_daily (
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|
user_id UUID NOT NULL,
|
||||||
|
date DATE NOT NULL,
|
||||||
|
llm_tokens BIGINT DEFAULT 0,
|
||||||
|
stt_seconds REAL DEFAULT 0,
|
||||||
|
tts_chars INTEGER DEFAULT 0,
|
||||||
|
estimated_cost NUMERIC(10,4) DEFAULT 0,
|
||||||
|
PRIMARY KEY (user_id, date)
|
||||||
|
);
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|
```
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|
> [!info] 为什么选 PostgreSQL 而不是 MySQL？
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> PostgreSQL 对 JSON 类型支持更好（对话上下文可直接存 JSONB），且有 `gen_random_uuid()` 等原生函数，更适合这类 AI 应用场景。当然，如果团队更熟悉 MySQL，替换成本也很低。
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#### 更新后的存储层架构
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```mermaid
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graph TD
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subgraph App["Go Gateway"]
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SM["Session Manager"]
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HM["History Manager"]
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UM["Usage Monitor"]
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end
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|
subgraph Cache["热数据 - Redis"]
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|
SESSION["会话状态"]
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||||||
|
CTX["对话上下文窗口"]
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||||||
|
end
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|
subgraph DB["冷数据 - PostgreSQL"]
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||||||
|
HISTORY["对话历史"]
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|
USAGE["用量统计"]
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|
PREFS["用户偏好"]
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end
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||||||
|
subgraph OSS["大文件 - 对象存储"]
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|
IMG["关键帧图像"]
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||||||
|
AUDIO["音频片段"]
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||||||
|
end
|
||||||
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||||||
|
SM --> SESSION
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|
SM --> CTX
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|
HM --> HISTORY
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HM --> IMG
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UM --> USAGE
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SM --> PREFS
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```
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> [!question] 思考
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> Redis 存"热数据"（当前对话上下文），PostgreSQL 存"冷数据"（历史记录）——这就是经典的**冷热分离**策略。实时对话走 Redis 微秒级读写，历史查询走 PostgreSQL，互不干扰。
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## 关联笔记
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## 关联笔记
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- [[视觉理解]]
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- [[视觉理解]]
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- [[语音交互]]
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- [[语音交互]]
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- [[成本控制]]
|
- [[成本控制]]
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- [[用户故事]]
|
- [[用户故事]]
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|
- [[项目架构与技术栈/技术名词解释]]
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|
- [[技术选型]]
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|
- [[接口文档]]
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154
课题一/AI 视觉对话助手/项目架构与技术栈/技术名词解释.md
Normal file
154
课题一/AI 视觉对话助手/项目架构与技术栈/技术名词解释.md
Normal file
@@ -0,0 +1,154 @@
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tags: [AI, 前端, 后端, 技术栈, 入门, 概念解释]
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create time: 2026-06-12 15:00
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# 技术名词解释
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## 概述
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对 [[项目架构与技术栈]] 中技术选型表里出现的所有关键名词，用初学者能理解的方式逐一解释。分为**前端**、**后端**、**AI 服务**三大板块，每个名词配一句话概括 + 展开说明。
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## 正文
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### 前端相关
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#### React 18 + TypeScript
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- **一句话**：用 JavaScript（加了类型约束的版本）来搭建网页界面的工具库。
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- **展开**：**React** 是 Facebook 开源的 UI 框架，核心思想是把页面拆成一个个「组件」，像搭积木一样拼装。**TypeScript** 是 JavaScript 的「增强版」，多了类型声明（告诉编辑器变量是数字还是字符串），能在写代码时就提前发现 bug。**18** 是版本号，带来了并发渲染等新特性。
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> [!question] 想一想
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> 如果没有类型系统，一个函数参数本来期望收到数字，却传了字符串，程序会怎样？TypeScript 就是在编译阶段帮你拦截这类问题。
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#### Vite
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- **一句话**：帮你把写好的代码「打包」成浏览器能运行的文件，并提供飞快的开发体验。
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- **展开**：开发时改一行代码，Vite 能在毫秒级刷新页面（叫**热更新 / HMR**）。构建发布时，它会压缩、优化代码，产出体积小的文件。相比老工具 Webpack，Vite 利用浏览器原生的 ES Module 能力，启动速度极快。
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#### WebSocket（原生 API）
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- **一句话**：让浏览器和服务器之间保持一条「持续在线」的双向通道。
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- **展开**：普通 HTTP 请求是「一问一答」——你发请求，服务器回一个响应，连接就断了。**WebSocket** 则像打电话：接通后双方可以随时互发消息，直到某一方挂断。这对实时对话、聊天、推送通知等场景非常关键。
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```mermaid
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graph LR
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A["HTTP 模式"] -->|"请求1: 你好"| B["服务器"]
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B -->|"响应1: 你好"| A
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A -->|"请求2: 问题?"| B
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|
B -->|"响应2: 答案"| A
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C["WebSocket 模式"] -->|"连接建立"| D["服务器"]
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|
C <-->|"持续双向通信"| D
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```
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#### ONNX Runtime Web
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- **一句话**：在浏览器里直接运行 AI 模型，不用把数据发到服务器。
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- **展开**：**ONNX** 是微软定义的通用模型格式，**Runtime** 就是运行引擎。它让你可以把训练好的轻量模型（比如判断"有没有人在说话"的 VAD 模型）直接放在浏览器里跑。好处是零延迟、不耗服务器资源。缺点是浏览器算力有限，只能跑小模型。
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#### VAD / WebRTC VAD
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- **一句话**：自动检测「人有没有在说话」的技术。
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|
- **展开**：**VAD** 全称 Voice Activity Detection（语音活动检测）。**WebRTC** 是 Google 开源的实时通信技术栈，里面内置了一套高效的 VAD 算法。在我们的项目里，前端用它来判断用户什么时候开始/停止说话，省去了用户手动按按钮录音的操作。
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|
#### MediaDevices API
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|
- **一句话**：浏览器提供的标准接口，用来访问摄像头和麦克风。
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|
- **展开**：调用 `navigator.mediaDevices.getUserMedia({ video: true, audio: true })` 就能让浏览器弹出授权提示，拿到摄像头画面和麦克风音频流。这是浏览器原生能力，不需要装插件。
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### 后端相关
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#### Go（Golang）
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|
- **一句话**：Google 开发的编程语言，擅长高并发场景。
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- **展开**：Go 的杀手锏是 **goroutine**——一种极轻量的「协程」，一个程序可以轻松开几万个 goroutine 同时工作，而每个只占几 KB 内存。对比传统的线程（一个就占几 MB），在管理大量 WebSocket 长连接时优势巨大。
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||||||
|
> [!question] 想一想
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|
> 如果同时有 10000 个用户在线聊天，每人一个连接，用传统线程模型可能需要几 GB 内存；用 goroutine，几十 MB 就够了。这就是选 Go 的原因。
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#### gorilla/websocket
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- **一句话**：Go 语言里最流行的 WebSocket 库。
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- **展开**：Go 标准库没有内置 WebSocket 支持，`gorilla/websocket` 是社区维护的第三方包，API 简洁、文档完善、生产环境验证充分。它帮你处理了 WebSocket 协议的握手、帧解析等底层细节。
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#### Redis
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||||||
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||||||
|
- **一句话**：一种超快的内存数据库，常用来做缓存和临时数据存储。
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||||||
|
- **展开**：Redis 是 **Key-Value 存储**（键值对），数据放在内存里所以读写极快（微秒级）。在本项目里用来存放用户的会话状态和对话上下文——比如用户聊到第几轮、历史消息等，保证多个后端实例能共享数据。
|
||||||
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||||||
|
```mermaid
|
||||||
|
graph LR
|
||||||
|
GW1["Gateway-1"] -->|"写入会话状态"| REDIS["Redis"]
|
||||||
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GW2["Gateway-2"] -->|"读取会话状态"| REDIS
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REDIS -->|"TTL 过期自动清理"| CLEANUP["自动清理"]
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#### PostgreSQL
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- **一句话**：功能强大的开源关系型数据库，适合持久化存储结构化数据。
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- **展开**：Redis 存的数据在内存里，重启就丢了。**PostgreSQL**（简称 PG）则把数据写到磁盘上，永久保存。它用**SQL**语言查询，支持复杂的联表查询和事务（保证数据一致性）。在本项目里，上线后用来存对话历史、用量统计、用户偏好等需要「永久保留」的数据。MVP 阶段可以先不用，等产品验证后再引入。
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> [!question] 想一想
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> Redis 超快但重启丢数据，PostgreSQL 慢一点但数据不丢。为什么不二选一？因为它们擅长的事情不同——Redis 做「热数据缓存」（频繁读写的会话状态），PG 做「冷数据持久化」（需要长期保存的记录）。两者配合才是生产级架构。
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#### Viper
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- **一句话**：Go 语言的配置管理工具，帮你读取各种格式的配置文件。
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- **展开**：项目运行时需要读取端口号、数据库地址、API Key 等配置。**Viper** 能读 JSON、YAML、TOML 等格式，还支持用环境变量覆盖配置——方便在开发、测试、生产环境用不同配置而不用改代码。
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#### Zap
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- **一句话**：高性能的日志库，用来记录程序运行时的信息。
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- **展开**：程序运行时需要记录「谁在什么时候做了什么、出了什么错」，这就是日志。**Zap** 是 Uber 开源的日志库，输出的是**结构化日志**（JSON 格式），方便后续用工具搜索和分析。性能远超标准库 `log`。
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### AI 服务相关
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#### 多模态 LLM（GPT-4o / Claude Sonnet）
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- **一句话**：既能读文字又能看图片的大语言模型。
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- **展开**：**LLM** = Large Language Model（大语言模型），就是 ChatGPT 背后的那种 AI。**多模态**意味着它不只是处理文本，还能理解图像——你给它一张照片和一个问题，它能「看懂」照片再回答。GPT-4o 是 OpenAI 的，Claude Sonnet 是 Anthropic 的，都是主流选择。
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#### STT（语音转文字）/ Deepgram
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- **一句话**：把人说的话自动转成文字。
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- **展开**：**STT** = Speech-to-Text。**Deepgram** 是一家专注语音识别的公司，它的流式识别延迟可低至 500 毫秒以内——用户还在说话时就开始转录，说完时文字已经出来了。备选方案 **FunASR** 是阿里开源的，可以自己部署，适合对数据隐私有要求的场景。
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#### TTS（文字转语音）/ OpenAI TTS
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- **一句话**：把 AI 的文字回复自动读出来。
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- **展开**：**TTS** = Text-to-Speech。OpenAI TTS 生成的语音自然度很高，听起来接近真人。**Edge TTS** 是微软提供的免费方案，音质也不错，适合成本敏感场景。**支持流式**意味着不用等全部文字生成完才开始读，边生成边读，用户体验更流畅。
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#### GPT-4o-mini / Haiku（轻量分类模型）
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- **一句话**：又快又便宜的小模型，用来做「初步判断」。
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- **展开**：不是每个请求都需要用最强的模型。比如判断「这个问题简单还是复杂」，用小模型几毫秒就能搞定，省下大模型的调用费。**模型路由**就是这个逻辑：先用小模型分类，简单问题走小模型，复杂问题再升级到大模型。
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> [!tip] 成本思维
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> 在实际项目中，AI API 是按调用量计费的。用小模型做前置判断，能省 80% 以上的 API 费用。这也是为什么技术选型表里有「轻量分类」这一行。
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### 横向对比速查
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| 名词 | 类别 | 一句话定义 |
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|------|------|-----------|
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| React | 前端框架 | 组件化搭建 UI |
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| TypeScript | 编程语言 | 带类型的 JS，提前防 bug |
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| Vite | 构建工具 | 快速打包和热更新 |
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| WebSocket | 通信协议 | 浏览器与服务器的双向通道 |
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| ONNX Runtime | 推理引擎 | 浏览器端跑 AI 模型 |
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| VAD | 语音技术 | 检测人有没有在说话 |
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| Go | 后端语言 | 高并发，轻量协程 |
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| Redis | 数据库 | 内存 KV 缓存，读写极快 |
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| PostgreSQL | 数据库 | 关系型数据库，数据持久化 |
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| LLM | AI 模型 | 大语言模型 |
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| STT | AI 能力 | 语音转文字 |
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| TTS | AI 能力 | 文字转语音 |
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## 关联笔记
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- [[项目架构与技术栈]]
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@@ -39,6 +39,8 @@ create time: 2026-06-12 11:13
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## 关联笔记
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## 关联笔记
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- [[项目架构与技术栈]]
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- [[项目架构与技术栈]]
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- [[接口文档]]
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- [[技术选型]]
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- [[视觉理解]]
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- [[视觉理解]]
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- [[语音交互]]
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- [[语音交互]]
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- [[成本控制]]
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- [[成本控制]]
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