Vercel AI SDK中实现自定义聊天请求体的方法

在基于Vercel AI SDK开发聊天应用时，开发者经常需要灵活控制发送到服务器的消息内容。本文将详细介绍如何通过prepareRequestBody参数实现自定义请求体的功能。

默认行为与需求背景

Vercel AI SDK中的useChat钩子默认会将完整的聊天历史记录发送到服务器端。这种设计虽然简单易用，但在某些场景下可能不够高效，比如：

1. 只需要发送最新的用户消息
2. 需要对消息进行特殊处理或过滤
3. 需要添加额外的元数据
4. 需要兼容特定的API格式要求

解决方案：prepareRequestBody参数

SDK提供了prepareRequestBody参数，允许开发者在发送请求前完全自定义请求体的内容。这个参数接收一个函数，其签名为：

(currentMessages: Message[], options?: { functions?: Function[] }) => any

基本用法示例

以下是一个仅发送最新用户消息的示例：

const { messages, input, handleSubmit } = useChat({
  prepareRequestBody: (currentMessages) => {
    const lastUserMessage = currentMessages
      .filter(m => m.role === 'user')
      .pop();
    
    return JSON.stringify({
      messages: lastUserMessage ? [lastUserMessage] : [],
      // 可以添加其他自定义字段
      timestamp: Date.now()
    });
  }
});

高级应用场景

1. 消息过滤：可以过滤掉系统消息或特定内容的消息
2. 消息转换：将消息转换为后端API要求的特定格式
3. 元数据注入：添加用户ID、会话ID等上下文信息
4. 功能调用：结合functions参数实现特定功能

最佳实践建议

1. 保持一致性：确保自定义格式与后端预期一致
2. 错误处理：在函数中添加必要的错误处理逻辑
3. 性能考虑：避免在prepareRequestBody中进行复杂计算
4. 类型安全：为自定义请求体定义TypeScript类型

注意事项

1. 当使用prepareRequestBody时，SDK将完全使用你提供的请求体，不再进行默认处理
2. 确保返回的数据可以被fetch直接使用（通常是字符串化的JSON）
3. 如果需要取消请求或添加其他逻辑，可以结合experimental_onFunctionCall使用

通过合理使用prepareRequestBody，开发者可以更灵活地控制聊天应用的请求行为，满足各种业务场景的需求。