完善api.py，增加LLM对话和知识库对话的流式输出功能

[margox]

为/chat和/local_doc_qa/local_doc_chat这两个接口增加了stream参数，默认为false,传true则启用流式输出（输出的是纯文本内容，所以数据结构和非流式输出的时候完全不同）

这个入参方式和流式数据处理，跟OpenAI的chat是一致的，对于之前使用OpenAI接口的项目来说，应该是比较容易接入的。

下面是一个在浏览器端调用API进行流式对话的代码示例:

const TIME_OUT_MS = 30000

export const requestStreamingChat = async (params) => {
  const { question, history, onError, onMessage, onAbortController } = params

  const controller = new AbortController()
  const reqTimeoutId = setTimeout(() => controller.abort(), TIME_OUT_MS)

  try {
    const res = await fetch("http://127.0.0.1:7861/chat/", {
      method: 'POST',
      headers: {
        'Content-Type': 'application/json',
      },
      signal: controller.signal,
      body: JSON.stringify({
        question,
        history,
        stream: true, // 这里开启了stream
      }),
    })

    clearTimeout(reqTimeoutId)

    let responseText = ''

    const finish = () => {
      onMessage(responseText, true)
      controller.abort()
    }

    if (res.ok) {
      const reader = res.body?.getReader()
      const decoder = new TextDecoder()

      onAbortController?.(controller)

      while (true) {
        const resTimeoutId = setTimeout(() => finish(), TIME_OUT_MS)
        const content = await reader?.read()
        clearTimeout(resTimeoutId)
        const text = decoder.decode(content?.value)
        responseText += text

        const done = !content || content.done
        onMessage(responseText, false)

        if (done) {
          break
        }
      }

      finish()
    } else {
      onError(new Error('Stream Error'), res.status)
    }
  } catch (err) {
    console.log(err)
    console.error('NetWork Error', err)
    onError(err as Error, 'Network Error')
  }
}