IOS-H0-01 P1 | AI 对话 SSE 流式接收 + DeepSeek V4 Pro 思考过程展示 #38

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wangdl · 2026-06-06T14:41:34+08:00

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2026-06-06 14:41:34 +08:00

背景

当前 AIChatPage 使用一次性 POST /messages 同步等待完整回复。后端改为 SSE 流式输出后，iOS 需要适配流式接收，并展示 V4 Pro 的思考过程。

需求

RagChatService 新增 sendMessageStream() — URLSession + AsyncBytes 逐行读 SSE
AIChatViewModel 适配流式：thinkingContent 逐字追加，思考结束后追加 content
AIChatPage 新增思考过程气泡 — 灰色斜体，可展开/折叠
打字机效果：content 逐字显示

数据格式

SSE: data: {"type":"thinking","content":"让我分析..."}
SSE: data: {"type":"content","content":"你好！"}
SSE: data: {"type":"done","usage":{...}}

关联

API: wangdl/api-server — POST /api/rag-chat/sessions/:id/stream (SSE endpoint)

## 背景当前 `AIChatPage` 使用一次性 `POST /messages` 同步等待完整回复。后端改为 SSE 流式输出后，iOS 需要适配流式接收，并展示 V4 Pro 的思考过程。 ## 需求 1. `RagChatService` 新增 `sendMessageStream()` — `URLSession` + `AsyncBytes` 逐行读 SSE 2. `AIChatViewModel` 适配流式：`thinkingContent` 逐字追加，思考结束后追加 `content` 3. `AIChatPage` 新增思考过程气泡 — 灰色斜体，可展开/折叠 4. 打字机效果：content 逐字显示 ## 数据格式 ``` SSE: data: {"type":"thinking","content":"让我分析..."} SSE: data: {"type":"content","content":"你好！"} SSE: data: {"type":"done","usage":{...}} ``` ## 关联 - API: wangdl/api-server — POST /api/rag-chat/sessions/:id/stream (SSE endpoint)

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2026-06-06 14:54:06 +08:00

iOS 侧完成 (2026-06-06)

改动

APIClient 新增 getToken() 方法
RagChatService 新增 sendMessageStream() — URLSession bytes 逐行读 SSE
AIChatViewModel send() 改用流式：thinking + content 逐字更新 placeholder message
AIMessage 新增 thinkingContent + isStreaming 字段
AIChatPage 思考过程气泡 — 灰色斜体 + brain 图标 + streaming 指示器

状态

✅ iOS 侧完成，等待后端部署后联调。

## iOS 侧完成 (2026-06-06) ### 改动 - `APIClient` 新增 `getToken()` 方法 - `RagChatService` 新增 `sendMessageStream()` — URLSession bytes 逐行读 SSE - `AIChatViewModel` `send()` 改用流式：thinking + content 逐字更新 placeholder message - `AIMessage` 新增 `thinkingContent` + `isStreaming` 字段 - `AIChatPage` 思考过程气泡 — 灰色斜体 + brain 图标 + streaming 指示器 ### 状态 ✅ iOS 侧完成，等待后端部署后联调。

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2026-06-06 18:53:44 +08:00

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2026-06-06 18:53:44 +08:00

关闭

已被 M-CHAT 里程碑替代。ChatScope 系统已完整实现了 AI 会话的 scope 绑定和 SSE 流式输出。

## 关闭已被 M-CHAT 里程碑替代。ChatScope 系统已完整实现了 AI 会话的 scope 绑定和 SSE 流式输出。

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