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【AI大模型接入SDK】C++ ChatSDK使用手册


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1 ~> ChatSDK 整体介绍

1.1 项目概述

  • ChatSDK 是基于 C++ 实现的大模型接入静态库,编译产物为静态库libai_chat_sdk.a。
  • 项目源码仓库:https://gitee.com/zhibite-edu/ai-model-acess-tech

1.2 支持模型列表

  • 云端模型
    • deepseek‑chat
    • gpt‑4o‑mini
    • gemini‑2.0‑flash
  • 本地 Ollama 模型
    • deepseek‑r1:1.5b

1.3 核心能力

  • 支持多轮对话,同时提供全量消息、流式消息两种消息返回模式
  • 会话管理:新建会话、获取会话列表、获取会话历史消息、删除会话
  • 基于 SQLite 完成会话数据持久化存储

2 ~> ChatSDK 获取、编译与安装

2.1 获取源码

git clone https://gitee.com/zhibite-edu/ai-model-acess-dev.git

2.2 源码目录结构

sdk
├── CMakeLists.txt
├── include          #头文件目录
│   ├── ChatGPTProvider.h
│   ├── chat_sdk.h
│   ├── common.h
│   ├── dataManager.h
│   ├── DeepSeekProvider.h
│   ├── GeminiProvider.h
│   ├── ILLMProvider.h
│   ├── LLManager.h
│   ├── session_manager.h
│   └── util
│       └── my_logger.h
├── src              #实现源码
│   ├── ChatGPTProvider.cpp
│   ├── chat_sdk.cpp
│   ├── DataManager.cpp
│   ├── DeepSeekProvider.cpp
│   ├── GeminiProvider.cpp
│   ├── LLMManager.cpp
│   ├── OllamaDeepSeekProvider.cpp
│   ├── session_manager.cpp
│   └── util
│       └── my_logger.cpp
└── build            #编译输出目录(手动创建)

2.3 编译安装流程

#1. 创建并进入编译目录
mkdir build && cd build
#2. cmake构建,生成静态库libai_chat_sdk.a
cmake ..
#3. 系统级安装
sudo make install

2.4 安装后系统路径

  • 静态库:/usr/local/lib/libai_chat_sdk.a
  • 头文件:/usr/local/include/ai_chat_sdk/

3 ~> SDK 内部类架构与 UML 关系

UML 图例约定

  • 实心菱形箭头:组合关系,箭头指向类为被包含成员,箭羽端类持有对方作为成员变量
  • 空心三角箭头:继承关系,子类指向父类
  • 虚线箭头:依赖关系,一个类在方法 / 参数中使用另一个类

3.1 对外入口类 ChatSDK

  • 使用者仅需操作ChatSDK,该类通过组合关系聚合所有内部功能组件,屏蔽底层复杂实现。
  • 组合成员:SessionManager、LLMManager、Config配置对象。

3.2 核心组件说明

3.2.1 LLMManager

负责大模型整体调度管理

  • 大模型实例初始化
  • 向大模型发送消息
  • 获取模型名称、模型描述
  • 检测模型可用性

内部持有LLMProvider抽象接口对象,不直接实现网络请求逻辑。

3.2.2 SessionManager 会话管理器

  • 内部维护多组Session会话对象;每个Session包含多条Message消息。
  • 成员变量包含DataManager对象,完成会话持久化。
  • 核心接口
    • 更新会话时间戳
    • 获取全部会话 ID 列表
    • 删除指定会话
    • 清空全部会话
    • 获取会话总数量
    • 内部自动生成 sessionId、messageId

3.2.3 DataManager

  • 负责会话、消息数据的 SQLite 持久化存储,完成内存会话对象与磁盘数据库读写。

3.2.4 Session + Message

  • Session:一次聊天会话,唯一标识为 sessionId。
  • Message:单条消息结构体,存储用户 / 助手对话内容;LLMProvider依赖 Message,将历史消息传递给大模型接口实现多轮上下文。

3.2.5 LLMProvider(抽象基类 / 接口)

  • 抽象接口类,定义统一大模型调用接口,不实现具体业务逻辑。
  • 子类实现(继承 LLMProvider)
    • DeepSeekProvider:deepseek‑chat 云端模型实现
    • ChatGPTProvider:gpt‑4o‑mini 云端模型实现
    • GeminiProvider:gemini‑2.0‑flash 云端模型实现
    • OllamaDeepSeekProvider:Ollama 本地模型实现

3.2.6 Config 配置体系

  • 基类Config,两种子类继承自 Config
    • ApiConfig:云端 API 模型配置,存储 api_key、temperature、max_tokens、model_name 等参数
    • OllamaConfig:Ollama 本地模型配置,存储本地服务地址、模型名称等参数
  • ChatSDK以组合关系持有 Config 对象。

4 ~> ChatSDK API 使用说明

4.1 工程接入

4.1.1 头文件引入

#include <ai_chat_sdk/chat_sdk.h>

4.1.2 CMake 链接配置

target_link_libraries(你的项目目标 PRIVATE ai_chat_sdk)

4.2 ChatSDK 公开成员函数

函数签名功能说明参数说明返回值
bool initModels(const std::vector<std::shared_ptr<Config>>& configs)批量初始化模型configs:多个模型配置智能指针集合初始化成功 true,失败 false
std::string createSession(const std::string& modelName)为指定模型创建全新会话modelName:已初始化的模型名称返回会话 sessionId 字符串
std::shared_ptr<Session> getSession(const std::string& sessionId)获取指定会话对象sessionId:会话唯一 ID会话智能指针
std::vector<std::string> getSessionlist()获取全部会话 ID 列表无所有 sessionId 集合
std::vector<ModelInfo> getAvailableModels()获取所有可用模型信息无模型信息结构体数组
bool deleteSession(const std::string& sessionId)删除指定会话sessionId:待删除会话 ID删除成功 true
std::string sendMessage(const std::string sessionId, const std::string& message)非流式发送消息,等待模型全部生成完成返回完整结果sessionId 会话 ID;message 用户输入文本完整助手回复字符串
std::string sendMessageStream(const std::string sessionId, const std::string& message, std::function<void(const std::string&,bool)> callback)流式消息发送,模型分片输出,回调逐段接收内容sessionId 会话 ID;message 输入;callback 回调:第一个参数分片文本,第二个 bool 标记是否流式结束完整助手回复字符串

补充:相关结构体定义参考头文件 sdk/include/common.h

4.3 完整可运行示例(DeepSeek 流式对话命令行 Demo)

#include <iostream>
#include <string>
#include <cstdio>
#include <memory>
#include <ai_chat_sdk/chat_sdk.h>
#include <ai_chat_sdk/util/my_logger.h>

/**
 * @brief 封装流式消息发送交互函数
 * @param chatSDK ChatSDK实例引用
 * @param sessionId 当前会话ID
 */
void sendMessageStreamDemo(ai_chat_sdk::ChatSDK& chatSDK, const std::string& sessionId)
{
    std::cout << "\n------发送消息------" << std::endl;
    std::cout << "user消息>";
    std::string message;
    //读取整行用户输入
    std::getline(std::cin, message);
    std::cout << "------发送消息完成------" << std::endl;

    //调用流式消息接口,传入回调处理分片输出
    chatSDK.sendMessageStream(sessionId, message,
        [](const std::string& response, bool done)
        {
            std::cout << "assistant消息:" << response;
            if(done)
            {
                std::cout << "\n------接收完成------\n";
            }
        });
}

int main(int argc,char* argv[])
{
    //初始化日志系统,输出到stdout,日志等级info
    bite::Logger::init_logger("aiChatServer","stdout",spdlog::level::info);

    //实例化SDK对象
    ai_chat_sdk::ChatSDK chatSDK;

    //构建DeepSeek云端模型配置
    ai_chat_sdk::ApiConfig deepseekConfig;
    //从环境变量读取api_key,运行前需export deepseek_apikey="你的密钥"
    deepseekConfig.api_key = std::getenv("deepseek_apikey");
    deepseekConfig.temperature = 0.7;
    deepseekConfig.max_tokens = 2048;
    deepseekConfig.model_name = "deepseek-chat";

    //组装配置集合
    std::vector<std::shared_ptr<ai_chat_sdk::Config>> configs;
    configs.push_back(std::make_shared<ai_chat_sdk::ApiConfig>(deepseekConfig));

    //初始化模型
    chatSDK.initModels(configs);

    //创建会话
    std::cout << "\n------创建会话--------"<<std::endl;
    std::string sessionId = chatSDK.createSession("deepseek-chat");
    std::cout << "创建会话成功,会话ID:" << sessionId << std::endl;

    int userOp = 1;
    while(true)
    {
        std::cout << "\n-------1.send message | 0.exit---------"<<std::endl;
        std::cin >> userOp;
        if(userOp == 0)
        {
            break;
        }
        //吸收cin遗留换行符,避免getline读取空字符串
        getchar();
        sendMessageStreamDemo(chatSDK, sessionId);
    }
    return 0;
}

5 ~> SDK 设计思路总结

  1. 将编译完成的静态库配合头文件、CMake 脚本、使用文档托管至代码仓库,降低第三方使用者接入成本。
  2. 外观模式:ChatSDK作为外观入口,隔离内部复杂的会话管理、模型适配、持久化逻辑。
  3. 面向接口编程:LLMProvider抽象接口隔离不同大模型的差异,新增模型只需要新增子类实现,上层调用无需修改。
  4. 会话与持久化分离:业务会话内存对象与 SQLite 磁盘存储解耦。
  5. 同时支持云端 API 模型、本地 Ollama 模型;兼容一次性全量应答、流式分片应答两种交互模式。

结尾

uu们,本文的内容到这里就全部结束了,艾莉丝在这里再次感谢您的阅读!

艾莉丝努力练剑

C/C++ & Linux 底层探索者 | 一个正在努力练剑的技术博主


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往期回顾:

【AI大模型接入SDK】ChatSDK:CMake构建静态库完整实现

🗡博主在这里放了一只小狗,大家看完了摸摸小狗放松一下吧!🗡
૮₍ ˶ ˊ ᴥ ˋ˶₎ა

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转载自 CSDN-专业IT技术社区

原文链接:https://blog.csdn.net/2401_89899187/article/details/166854671

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