Go语言AI聊天机器人项目技术总结

技术栈

后端框架与存储

• Go语言: 使用Go 1.24进行高性能后端开发
• Gin框架: 用于构建RESTful API接口
• GORM ORM: 实现与MySQL的数据交互
• MySQL: 用于存储用户对话历史和会话管理

AI集成

• Azure OpenAI API: 集成大型语言模型能力
• 流式响应技术: 实现AI实时生成内容的流式传输

开发辅助工具

• Swagger: 自动生成API文档，简化接口测试
• Docker & Docker Compose: 容器化部署，优化开发和生产环境一致性
• godotenv: 灵活管理环境配置

技术难点与解决方法

1. 流式数据响应实现

难点: 如何实现AI回复的实时流式传输，避免用户等待完整回复
解决方法:

• 采用Server-Sent Events (SSE)技术建立长连接
• 设计回调函数机制处理流式数据块
• 实现了特殊的HTTP头部设置：Content-Type: text/event-stream，保证浏览器正确解析流数据

2. 会话上下文管理

难点: 如何维护多轮对话的上下文连贯性
解决方法:

• 基于UUID设计会话管理系统
• 使用GORM高效索引与存取历史消息
• 实现对话历史检索算法，智能加载最近10条历史记录

3. Azure OpenAI API集成

难点: 将Azure复杂的AI接口与业务逻辑有效集成
解决方法:

• 设计AIService抽象层，封装接口复杂性
• 实现消息格式转换器，统一内部与外部消息格式
• 构建错误处理机制，增强系统稳定性

4. 容器化与环境配置

难点: 确保开发、测试与生产环境的一致性
解决方法:

• 创建多阶段构建Dockerfile，优化镜像大小
• 通过Docker Compose管理服务依赖与网络
• 实现灵活的环境变量配置，支持容器内外统一管理

5. 异步通信与错误处理

难点: 处理长时间运行的AI请求可能出现的超时和错误
解决方法:

• 设计完善的错误处理机制
• 实现请求上下文管理，支持超时控制
• 为流式响应设计特殊的错误通知机制

这个项目展示了在Go语言环境下实现AI应用的全栈技能，特别是在性能优化、数据流处理和API设计方面。