langchain4j 流式输出

<think>好的，用户想了解在langchain4j中如何实现流式输出。我需要先回顾一下相关的知识，并确保回答符合系统级指令的要求。 首先，根据用户提供的引用内容，特别是引用[3]，里面提到了使用LambdaStreamingResponseHandler工具类，通过onNext方法处理每个生成的token。这可能是一个关键点。 接下来，我需要确认用户的问题：如何在langchain4j中实现流式输出的方法和示例。用户希望得到结构清晰的步骤说明和代码示例，可能还需要注意事项和相关问题。 我需要确保回答中使用正确的中文术语，行内公式用$...$，独立公式用$$...$$，但在这个问题中可能数学公式较少，但如果有的话需要注意。不过目前看来问题主要涉及代码和框架使用，可能不需要数学公式。 接下来，分步骤回答： 1. 实现方法：使用LambdaStreamingResponseHandler，如引用[3]所述。需要提到静态导入onNext方法，并定义处理逻辑，比如打印或收集结果。 2. 代码示例：给出一个简单的生成笑话的例子，展示如何调用model.generate并传入处理函数。可能还需要展示更复杂的处理，比如收集结果到列表。 3. 注意事项：流式处理需要模型支持，如OpenAI的模型。同时，错误处理和资源清理也是需要注意的，比如关闭响应或处理异常。 4. 复杂场景：如引用[2]提到的复杂链条中的事件流，可能需要更高级的处理方式，比如组合多个流式处理步骤。 然后，根据系统指令生成相关问题，比如流式处理的应用场景、与普通处理的区别、性能优化方法等。 需要检查LaTeX语法是否正确，但这个问题可能较少涉及数学公式。不过如果有变量或代码块，要正确使用反引号包裹代码。 最后，确保引用标识正确添加到相关段落的末尾，如引用[^1]、[^2]、[^3]。例如，在提到流式输出的重要性时引用，在复杂处理时引用[^2]，在具体工具类使用时引用。 现在整理这些思考，确保回答结构清晰，步骤明确，代码示例正确，并符合所有用户和系统级的要求。</think>在LangChain4j中实现流式输出可以通过`LambdaStreamingResponseHandler`工具类简化实现流程。以下是具体方法和示例： ### 一、基础实现方法 1. **导入工具类**： ```java import static dev.langchain4j.model.LambdaStreamingResponseHandler.onNext; ``` 2. **定义流式处理逻辑**： ```java model.generate("生成内容请求", onNext(token -> { // 处理每个token System.out.print(token); // 直接输出到控制台 responseBuffer.append(token); // 或收集到缓冲区 })); ``` ### 二、完整示例代码 ```java // 创建模型实例 OpenAiStreamingChatModel model = OpenAiStreamingChatModel.builder() .apiKey("sk-****") .temperature(0.3) .build(); // 定义响应收集器 StringBuilder responseBuilder = new StringBuilder(); // 执行流式生成 model.generate("讲一个关于AI的笑话", onNext(token -> { System.out.print(token); // 实时输出 responseBuilder.append(token); // 同步收集结果 }), new StreamingResponseHandler() { @Override public void onComplete(Response<AiMessage> response) { System.out.println("\n生成完成"); } @Override public void onError(Throwable error) { error.printStackTrace(); } } ); ``` ### 三、关键注意事项 1. **模型支持**：需使用支持流式输出的模型（如OpenAI的`gpt-3.5-turbo`）[^3] 2. **响应处理**： - `onNext`处理每个生成token - `onComplete`在生成结束时触发 - `onError`处理异常情况 3. **性能优化**：通过缓冲区合并高频token可降低系统负载 ### 四、复杂场景扩展 对于多步骤处理链条，可通过组合多个`StreamingResponseHandler`实现级联流式处理，如先进行实体识别再生成回复。