springboot结合chatgpt流式输出

### 实现 Spring Boot 与 ChatGPT 集成以支持流式输出 为了在 Spring Boot 中集成 ChatGPT API 并实现流式响应输出，可以采用服务器发送事件 (Server-Sent Events, SSE) 技术来实现实时通信。SSE 是一种允许服务器向浏览器推送更新的技术，非常适合用于需要持续接收来自服务器消息的应用场景。 #### 使用依赖库 首先，在 `pom.xml` 文件中引入必要的依赖项： ```xml <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-webflux</artifactId> </dependency> <!-- 如果使用 OpenAI 官方 SDK --> <dependency> <groupId>ai.djl</groupId> <artifactId>openai-api-client</artifactId> <version>0.21.0</version> </dependency> ``` 上述配置包含了 WebFlux 组件的支持以及可能使用的第三方 OpenAI API 客户端[^1]。 #### 创建控制器类 定义一个新的 REST 控制器用来处理客户端请求并向其返回 SSE 流形式的数据： ```java @RestController @RequestMapping("/chatgpt") public class ChatController { @Autowired private ChatService chatService; @GetMapping(value = "/stream", produces = MediaType.TEXT_EVENT_STREAM_VALUE) public Flux<String> getStreamResponse(@RequestParam String message){ return this.chatService.getChatGPTResponseAsStream(message); } } ``` 此代码片段展示了如何设置一个 GET 请求映射到 `/chatgpt/stream` 路径下，并指定媒体类型为 `text/event-stream` 来表明这是一个 SSE 连接。当收到 HTTP 请求时，会调用服务层的方法获取来自 ChatGPT 的回复并作为 Flux 对象返回给前端[^2]。 #### 构建聊天服务逻辑 接下来创建名为 `ChatService` 的组件负责实际与 ChatGPT 接口交互的工作： ```java @Service public class ChatService { // 假设这里已经实现了通过API访问ChatGPT的功能 public Flux<String> getChatGPTResponseAsStream(String inputMessage){ // 将输入的消息转换为适合传递给ChatGPT的形式 // 发送异步HTTP POST请求至OpenAI平台获得回应 // 解析JSON格式的结果集并将每条记录封装进Publisher接口内形成连续不断的Flowable序列供后续消费 return someAsyncCallToGetMessages(inputMessage).flatMapMany(Flux::fromIterable); // 注意这里的someAsyncCallToGetMessages方法应该被设计成能够立即开始传输部分结果而不是等待整个操作完成之后再一次性全部发出 } private Publisher<List<String>> someAsyncCallToGetMessages(String msg){ // 模拟网络延迟和其他非阻塞I/O活动... return Mono.just(Arrays.asList("Hello!", "How are you?", "Goodbye!")) .delayElement(Duration.ofSeconds(1)); } } ``` 这段伪代码说明了怎样构建一个异步的服务函数去查询远程的 ChatGPT API ，并通过 Project Reactor 提供的工具将其转化为可观察的对象以便于下游消费者订阅和监听新到来的信息。