✅派聪明 RAG 聊天助手面试题预测，针对 WebSocket 和 prompt

1.我们来聊聊这个聊天助手。它最吸引人的特点之一就是像真人聊天一样，答案一个字一个字地蹦出来。这种‘流式响应’或‘打字机效果’，在技术上是如何实现的？

我先从整体的流程说起：当前端用户开始一次对话时，浏览器会通过 WebSocket 与后端建立一个长连接。这是一种双向的、长时间保持的连接，非常适合实时交互的场景，比如流式响应、打字机效果。

一旦用户在前端发出提问，这个消息就会通过 WebSocket 通道发送到后端。后端接收到消息后会去调用知识库去做一次混合检索，找出相关的文本内容后，再拼接上用户的历史上下文，构建一个完整的 Prompt。

接着去调用 DeepSeek，我们调用的是流式响应的 API。这一步是实现打字机效果的关键：我们用 Spring WebFlux 的 WebClient 作为 HTTP 客户端，在请求 LLM 的时候也以流式的方式订阅返回的数据流。也就是说，LLM 一边生成内容，一边把内容分成一小段一小段地推给我们，我们这边就一边接收一边处理。

每接收一段内容，就通过 WebSocket 立刻推送给前端。前端收到一小段字符后，就直接追加到聊天窗口中，给用户的感觉就是“打字机一点一点显示”的效果。

2.既然用到了WebSocket，那它和我们更常用的HTTP请求相比，有什么本质区别？为什么在这个场景下，必须用WebSocket？

WebSocket 能够支持服务端主动、实时地向客户端推送数据，而 HTTP 不具备这个能力。

具体来说，HTTP 是一种无状态、单向的请求-响应协议，它的工作机制决定了只能由客户端发起请求，服务端只是被动响应。哪怕我们用长轮询等手段模拟实时性，本质上还是客户端不断地问“有没有新的消息”，服务器无法主动发“有了”。

WebSocket 是一种有状态、全双工的协议，一旦连接建立，前后端就可以随时互相发送消息。在派聪明中，前端发起 WebSocket 请求建立连接后，后端就会一直监听前端的请求并保持连接。用户一旦发送请求，派聪明就会实时将 DeepSeek 返回的是流式数据通过 WebSocket 传回给前端。

总的来说，WebSocket 是我们实现流式响应和打字机效果的最佳选择，它解决了 HTTP 无法实时双向通信的问题，真正做到了后端一边接收大模型响应、一边实时推送给前端的效果。

3.WebSocket连接是长连接，它比HTTP要脆弱。如果用户的网络抖动一下，连接断了，会发生什么？你们有什么异常处理和重连机制吗？

考虑到用户可能在使用过程中遇到网络波动或者临时断网的情况，我们在前端增加了重连机制，在后端增加了会话恢复能力。

前端这边，我们使用了 @vueuse 库来管理 WebSocket 连接，它内置了强大的心跳重连机制。

// ... existing code ...
  } = useWebSocket(`/proxy-ws/chat/${ｓｔｏｒｅ．ｔｏｋｅｎ}`, {
    autoReconnect: true
  });
// ....