useAiChat 数据响应流

@yh-ui/hooks 提供了极其强大的 纯逻辑 Headless Hooks 抽象 系列。其中以 useAiChat 和 useAiConversations 为核心的数据引擎更是做到了完全与视觉解耦。

传统情况中，如果你需要接入后端模型接口，还要自己写网络 Fetch、维护 Token 流解析、实现历史记录与中止操作（Abort），不仅恶心而且极难做到组件通用。

现在，你只需注入一个你自定义的 request 函数接口给 useAiChat 挂靠，即可开箱即大地拿到所有 AI 全链路状态。

基础请求接管

利用纯纯的 Promise 完成接管和状态隔离，再也不需要手动 refloading = true 甚至自己去维护 messages.push。这一切已经在内部完全闭环。

极简接管

市面上诸多模型为了更低的首字节延时（TTFB）会采用 text/event-stream。只要让你的 request 变成 AsyncGenerator（异步生成器返回 yield），也就是一个大文本块块。这个 Hook 内部会自动为你转化为精美的连贯打字流！

并在调用 stop() API 的同时利用原生 AbortController 立即拦截接口和后续 DOM 的渲染。

流式生成与强制中止

如果你要写一整个类似 ChatGPT 的宏大知识库界面。除了单聊天窗外的左侧抽屉记录一定跑不掉。请使用 useAiConversations 快速获取一套开箱即用的会话列表管理能力。

我的会话

左侧由 useAiConversations 管理

历史会话无头管理

参数	说明	类型
`initialMessages`	默认消息列表	`AiChatMessage[]`
`request`	请求适配器，签名为 `(message, history, abortSignal) => AsyncGenerator \| Promise<string \| Response>`	`Function`
`idGenerator`	自定义消息 ID 生成器	`() => string`
`parser`	SSE / 流式块解析器，用于适配不同厂商的返回格式	`StreamChunkParser`
`typewriter`	是否启用内置打字机输出效果	`boolean`
`charsPerFrame`	打字机每帧输出字符数	`number`
`systemPrompt`	自动插入到历史最前面的系统 Prompt	`string`
`onError`	错误回调	`(err) => void`
`onFinish`	assistant 消息完成时的回调	`(message) => void`

你可以从中解构整套会话状态与操作方法。

返回值	说明	类型
`messages`	双向绑定的会话历史列表	`Ref<AiChatMessage[]>`
`isGenerating`	是否正在生成	`Ref<boolean>`
`isSending`	`isGenerating` 的语义别名	`ComputedRef<boolean>`
`sendMessage`	发送消息并触发 `request`	`(content: string) => Promise<void>`
`stop`	中断当前生成并更新消息状态	`() => void`
`clear`	清空全部会话消息	`() => void`
`removeMessage`	删除指定消息	`(id: string) => void`
`updateMessage`	更新指定消息的内容或状态	`(id: string, patch: Partial<AiChatMessage>) => void`