Java使用Langchai4j接入AI大模型的简单使用(五)--流式输出的实现

一、LLMs流式输出介绍

流式输出(Streaming Output)是大语言模型(LLMs)中一种重要的交互方式，它允许模型将生成的文本逐步返回给用户，而不是等待整个响应完成后再一次性返回。

二、流式输出的工作原理

1. 分块生成：模型不是一次性生成完整回答，而是逐词或逐句生成

2. 即时传输：每生成一部分内容就立即发送给客户端

3. 持续处理：客户端可以即时显示或处理接收到的部分结果

三、流式输出的优势

1、用户体验提升

• 降低等待焦虑：用户不需要长时间等待就能看到部分结果

• 更自然的交互：模拟人类对话的逐步响应方式

• 响应感知：用户可以早期判断响应方向是否正确

2、技术优势

• 降低延迟：首个令牌(Token)的响应时间(TTFB)大幅缩短

• 内存效率：不需要缓存完整响应再发送

• 中断能力：用户可以在中途停止不想要的响应。

四、流式输出的应用场景

1. 聊天应用：模拟真人对话体验

2. 代码生成：逐步显示生成的代码

3. 长文写作：分段显示生成内容

4. 实时翻译：边听边翻译的场景

5. 教育应用：逐步解释复杂概念

五、流式输出的技术挑战与解决方案

六、流式与一次性输出的对比

流式输出已成为现代LLM应用的标准功能，它能显著提升用户体验，特别是在需要长时间生成内容的场景中。

七、流式输出的实现

下面使用Langchain4j+阿里千问来实现：

1、引入依赖：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 https://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd"><modelVersion>4.0.0</modelVersion><groupId>com.example</groupId><artifactId>langchain4j</artifactId><version>0.0.1-SNAPSHOT</version><name>langchain4j_springboot</name><description>langchain4j_springboot</description><properties><java.version>17</java.version><project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding><project.reporting.outputEncoding>UTF-8</project.reporting.outputEncoding><maven.compiler.source>17</maven.compiler.source><maven.compiler.target>17</maven.compiler.target><spring-boot.version>3.4.3</spring-boot.version><langchain4j.version>1.0.0-beta1</langchain4j.version></properties><dependencies><dependency><groupId>dev.langchain4j</groupId><artifactId>langchain4j-community-dashscope-spring-boot-starter</artifactId></dependency><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-webflux</artifactId></dependency><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId></dependency><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId><scope>test</scope></dependency></dependencies><dependencyManagement><dependencies><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-dependencies</artifactId><version>${spring-boot.version}</version><type>pom</type><scope>import</scope></dependency><dependency><groupId>dev.langchain4j</groupId><artifactId>langchain4j-community-bom</artifactId><version>${langchain4j.version}</version><type>pom</type><scope>import</scope></dependency></dependencies></dependencyManagement><build><plugins><plugin><groupId>org.apache.maven.plugins</groupId><artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId><version>3.8.1</version><configuration><source>17</source><target>17</target><encoding>UTF-8</encoding></configuration></plugin></plugins></build></project>

 这里重点说一下需要引入webflux实现流式响应输出：

<dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-webflux</artifactId>
</dependency>

2、在application.properties配置流式输出所需要的信息

langchain4j.community.dashscope.streaming-chat-model.api-key=配置key
langchain4j.community.dashscope.streaming-chat-model.model-name=qwq-32b

3、编码实现：

package com.example.langchain4j.controller;import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
import dev.langchain4j.community.model.dashscope.QwenChatModel;
import dev.langchain4j.community.model.dashscope.QwenStreamingChatModel;
import dev.langchain4j.model.chat.response.ChatResponse;
import dev.langchain4j.model.chat.response.StreamingChatResponseHandler;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
import reactor.core.publisher.Flux;/*** @author: * @Desc:* @create: 2025-07-13 12:40**/
@RestController
@RequestMapping("/ai")
public class ChatController {@Autowiredprivate QwenStreamingChatModel streamingChatModel;//须指定produces为stream输出，编码为utf-8，否则会乱码@RequestMapping(value = "/stream", produces = "text/stream;charset=UTF-8")public Flux<String> stream(@RequestParam(value="message",defaultValue = "你是谁") String message){Flux<String> flux = Flux.create(sink -> {streamingChatModel.chat(message, new StreamingChatResponseHandler() {@Overridepublic void onPartialResponse(String partialResponse) {sink.next(partialResponse);}@Overridepublic void onCompleteResponse(ChatResponse chatResponse) {sink.complete();}@Overridepublic void onError(Throwable throwable) {sink.error(throwable);}});});return flux;}}