Vercel AI SDK 中实现自定义聊天请求体的方法

在构建聊天应用时，开发者经常需要控制发送到服务器的消息内容。Vercel AI SDK 的 useChat 钩子默认会发送所有历史消息，但实际场景中我们可能需要更灵活的控制方式。

默认行为分析

Vercel AI SDK 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是最优选择：

1. 当聊天历史较长时，会增大网络传输负担
2. 某些AI模型只需要最近的用户消息即可
3. 可能需要根据业务逻辑对消息进行预处理

自定义请求体解决方案

Vercel AI SDK 提供了 prepareRequestBody 选项，允许开发者在消息发送前完全控制请求体的构造。这个函数接收当前聊天状态作为参数，开发者可以返回自定义的请求体。

实现方式

const { messages, input, handleInputChange, handleSubmit } = useChat({
  prepareRequestBody: (currentMessages) => {
    // 只发送最后一条用户消息
    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
      customField: 'customValue'
    });
  }
});

高级用法

1. 消息过滤：可以基于角色、内容或其他条件筛选消息
2. 消息转换：在发送前对消息内容进行格式化或处理
3. 添加元数据：注入额外的上下文信息或业务数据
4. 性能优化：减少不必要的数据传输

实际应用场景

1. 长对话摘要：在长对话中只发送摘要而非完整历史
2. 上下文窗口控制：确保发送的消息不超过模型的上下文限制
3. 敏感信息过滤：在发送前移除或替换敏感内容
4. 多模态扩展：为纯文本消息添加多媒体引用

最佳实践建议

1. 保持与后端API的兼容性
2. 考虑添加版本控制字段以便后端识别请求格式
3. 在复杂逻辑中添加适当的错误处理
4. 对于关键业务场景，建议记录原始消息和转换后的消息

通过灵活使用 prepareRequestBody，开发者可以更好地控制聊天应用的网络交互行为，优化性能并实现更复杂的业务逻辑。