[ChatStream] Web API エンドポイントの実装

[ChatStream] Web API エンドポイントの実装

こんにちは! (株)Qualiteg プロダクト開発部 です!

本稿では、 ChatStream を FastAPI の Web API として実装する方法についてご説明いたします!

エンドポイントの実装

/chat_stream という URL パスに、ストリーミングチャット用のWebエンドポイントをつくるには
以下のように handle_chat_stream_request を呼び出します。

これだけで、ユーザーからのリクエストは 文章生成の同時実行数を制御したストリーミングチャットの実装は完了です

@app.post("/chat_stream")
async def stream_api(request: Request):
    # handling FastAPI/Starlette's Request
    response = await chat_stream.handle_chat_stream_request(request)
    return response

メッセージインターセプト

FastAPI/Starlette を利用している場合、エンドポイントで await request.body()await request.json() を実行すると、
リクエストストリームを消費(consume)してしまうため、 ChatStream にリクエストを委譲する前にリクエストをインターセプトをする場合は以下のように実装します

import json
from fastapi import FastAPI, Request

@app.post("/chat_stream")
async def stream_api(request: Request):

    # Request を インターセプトする場合
    request_body = await request.body()
    data = json.loads(request_body)
    
    user_input = data["user_input"]
    regenerate = data["regenerate"]

    print(f"user_input:{user_input} regenerate:{regenerate}")
    
    # インターセプトした場合は `request_body` を指定する
    response = await chat_stream.handle_chat_stream_request(request, request_body)

    return response

チャットストリームの送出完了のコールバックを受け取る

ChatStream では、ストリーミングレスポンスを行うため、エンドポイントで return reponse を行ったタイミングが文章生成処理の終了ではありません。

そこで、文章生成の完了のタイミングをキャッチしたい場合、
エンドポイントの実装で、 handle_chat_stream_request の引数 callback にコールバック関数を指定します。

文章生成が完了すると、指定したコールバック関数が呼び出されます

@app.post("/chat_stream")
async def stream_api(request: Request):

    def callback_func(request, message):
        # 文章生成が終了したとき
        
        # ここでは、セッションに格納されている ChatPrompt を取得して、これまでの会話履歴をもとにプロンプトを生成する例
        session_mgr = getattr(request.state, "session", None)
        session = session_mgr.get_session()
        chat_prompt = session.get("chat_prompt")
        print(chat_prompt.create_prompt())

    pass

    response = await chat_stream.handle_chat_stream_request(request, callback=callback_func)

    return response

文章生成終了時のコールバック関数のパラメータ message の取り得る値と意味

message の値 説明
success ストリームがクライアントに向け正常に送出された
client_disconnected_while_streaming ストリーム送出中にクライアントから切断された
client_disconnected_before_streaming ストリーム送出前にクライアントから切断されていた
unknown_error_occurred ストリーム送出中に予期せぬエラーが発生した

Read more

【IT温故知新】WS-* の栄光と黄昏:エンタープライズITはいかにして「実装」に敗北したか

【IT温故知新】WS-* の栄光と黄昏:エンタープライズITはいかにして「実装」に敗北したか

こんにちは。 —— 2003年のSOAから、2026年のAIへ —— この記事は、過去の技術動向を振り返り、そこから学べる教訓について考察してみたものです。 歴史は常に、後から見れば明らかなことが、当時は見えなかったという教訓を与えてくれます。 そして、今私たちが「正しい」と信じていることもまた、20年後には違う評価を受けているかもしれません。 だからこそ、振り返ることには意味があるとおもいます。同じ轍を踏まないために。 はじめに:20年前の熱狂を覚えていますか 2000年代初頭。 私はSOA(サービス指向アーキテクチャ)に本気で取り組んでいました。 当時、SOAは「次世代のエンタープライズアーキテクチャ」として、業界全体が熱狂していました。 カンファレンスに行けば満員御礼、ベンダーのブースには人だかり、書店にも関連の書籍がちらほらと。 SOAP、SOAP with attachments、JAX-RPC、WS-Security、WS-ReliableMessaging、WS-AtomicTransaction... 仕様書の山と格闘する日々でした。 あれから

By Qualiteg コンサルティング
DockerビルドでPythonをソースからビルドするとGCCがSegmentation faultする話

DockerビルドでPythonをソースからビルドするとGCCがSegmentation faultする話

こんにちは!Qualitegプロダクト開発部です! 本日は Docker環境でPythonをソースからビルドした際に発生した、GCCの内部コンパイラエラー(Segmentation fault) について共有します。 一見すると「リソース不足」や「Docker特有の問題」に見えますが、実際には PGO(Profile Guided Optimization)とLTO(Link Time Optimization)を同時に有効にした場合に、GCC自身がクラッシュするケースでした。 ただ、今回はDockerによって問題が隠れやすいという点もきづいたので、あえてDockerを織り交ぜた構成でのPythonソースビルドとGCCクラッシュについて実際に発生した題材をもとに共有させていただこうとおもいます 同様の構成でビルドしている方の参考になれば幸いです TL;DR * Docker内でPythonを --enable-optimizations --with-lto 付きでソースビルドすると GCCが internal compiler error(Segmentati

By Qualiteg プロダクト開発部
サブスクビジネス完全攻略 第2回~「解約率5%」が1年後に半分の顧客を消す恐怖と、それを防ぐ科学

サブスクビジネス完全攻略 第2回~「解約率5%」が1年後に半分の顧客を消す恐怖と、それを防ぐ科学

こんにちは! Qualitegコンサルティングです! 前回の第1回では、サブスクリプションビジネスの基本構造と、LTV・ユニットエコノミクスという革命的な考え方を解説しました。「LTV > 3 × CAC」という黄金律、覚えていますか? サブスクビジネス完全攻略 第1回~『アープがさぁ...』『チャーンがさぁ...』にもう困らない完全ガイドなぜサブスクリプションモデルが世界を変えているのか、でもAI台頭でSaaSは終わってしまうの? こんにちは! Qualitegコンサルティングです! 新規事業戦略コンサルタントとして日々クライアントと向き合う中で、ここ最近特に増えているのがSaaSビジネスに関する相談です。興味深いのは、その背景にある動機の多様性です。純粋に収益モデルを改善したい企業もあれば、 「SaaS化を通じて、うちもデジタルネイティブ企業として見られたい」 という願望を持つ伝統的な大企業も少なくありません。 SaaSという言葉が日本のビジネスシーンに本格的に浸透し始めたのは2010年代前半。それから約15年が経ち、今やSaaSは「先進的な企業の証」のように扱われています。

By Qualiteg コンサルティング
Google GenAI SDK のストリーミングでマルチターン画像編集🍌が不安定になる問題と対処法

Google GenAI SDK のストリーミングでマルチターン画像編集🍌が不安定になる問題と対処法

こんにちは! Gemini 3 Pro Image (Nano banana Pro)を使ったマルチターン画像編集機能を実装していたところ、動いたり動かなかったりするという厄介な問題に遭遇しました。 本記事では、この問題の現象、原因調査の過程、そして解決策を共有します。 問題の現象 実行環境 Google GenAI SDKライブラリ(pip): google-genai 1.56.0 期待する動作 1. ユーザー: 「かわいい子猫の画像を生成して」 2. Gemini: 子猫の画像を生成 3. ユーザー: 「この子にメガネをかけて」 4. Gemini: 同じ子猫にメガネをかけた画像を生成 実際に起きた現象 1. ユーザー: 「かわいい子猫の画像を生成して」 2. Gemini: 茶色の子猫の画像を生成 3. ユーザー: 「この子にメガネをかけて」 4. Gemini: メガネをかけた女の子の画像を生成

By Qualiteg プロダクト開発部