Springboot集成SpringAI，并用Stream流的方式处理

<think>嗯，用户问的是如何在Spring Boot中集成Spring AI，并用Stream流的方式处理。首先，我得回忆一下Spring AI的相关知识。Spring AI是Spring官方提供的AI集成框架，方便在Spring应用中接入各种大模型，比如OpenAI、Azure OpenAI等。 接下来，我需要考虑如何将Spring AI集成到Spring Boot项目中。通常，这需要添加相关的依赖，然后配置API密钥等信息。记得在pom.xml里添加spring-ai-openai-spring-boot-starter依赖，这样就能使用OpenAI的服务了。 然后是Stream流处理的部分。用户可能希望实现类似流式传输的效果，比如逐字输出生成的文本，而不是一次性返回全部结果。这时候，Spring AI的流式API就派上用场了。需要调用模型的流式方法，比如OpenAiChatClient的stream方法，返回一个Flux流对象。 接下来，如何将Flux流通过HTTP响应流式传输给前端呢？这里可能需要使用Spring WebFlux的支持，返回一个ResponseEntity<Flux<String>>，这样前端就能逐步接收数据了。但要注意，不是所有前端都能处理这种流式响应，可能需要使用EventSource或其他技术来接收数据。 另外，用户可能对响应格式有要求，比如返回JSON数组或者特定格式的数据。这时候，需要处理每个数据块，包装成合适的格式，比如用Server Sent Events（SSE）的格式，每个数据块作为一个事件发送。 还需要考虑异常处理，比如API调用失败时的错误处理，以及流处理中的错误传递。使用Flux的onErrorResume等方法可以捕获异常，并返回错误信息给前端。 测试的时候，可以使用curl或者Postman来发送请求，观察流式响应的效果。同时，要注意OpenAI的流式响应格式，确保正确解析每个数据块。 可能用户在实际应用中会遇到的问题，比如依赖冲突、配置错误、流式响应不被支持等，需要提示用户检查依赖版本，确认配置是否正确，以及前端是否支持流式处理。 总结一下，步骤应该是：添加依赖、配置API信息、创建Controller使用流式处理方法、处理响应流，并考虑异常处理和前端适配。这样用户就能在Spring Boot中集成Spring AI，并用Stream流处理生成的内容了。</think>以下是Spring Boot集成Spring AI并使用Stream流式处理的实现步骤详解： 1️⃣ 添加依赖 ```xml <dependency> <groupId>org.springframework.ai</groupId> <artifactId>spring-ai-openai-spring-boot-starter</artifactId> <version>0.8.1</version> <!-- 版本需与Spring Boot版本对应 --> </dependency> ``` 2️⃣ 配置API信息（application.yml） ```yaml spring: ai: openai: api-key: your-api-key base-url: https://api.openai.com/v1 chat: options: model: gpt-3.5-turbo temperature: 0.7 ``` 3️⃣ 创建Stream处理Controller ```java import org.springframework.ai.chat.ChatResponse; import org.springframework.ai.chat.prompt.Prompt; import org.springframework.ai.openai.OpenAiChatClient; import org.springframework.http.MediaType; import org.springframework.web.bind.annotation.PostMapping; import org.springframework.web.bind.annotation.RequestBody; import org.springframework.web.bind.annotation.RestController; import reactor.core.publisher.Flux; @RestController public class AiStreamController { private final OpenAiChatClient chatClient; public AiStreamController(OpenAiChatClient chatClient) { this.chatClient = chatClient; } // 流式响应接口 @PostMapping(value = "/ai/stream", produces = MediaType.TEXT_EVENT_STREAM_VALUE) public Flux<String> streamChat(@RequestBody String prompt) { return chatClient.stream(new Prompt(prompt)) .map(ChatResponse::getResults) .flatMapIterable(list -> list) .map(result -> result.getOutput().getContent()) .onErrorResume(e -> Flux.just("错误：" + e.getMessage())); } } ``` 4️⃣ 流式处理核心逻辑解析： - `MediaType.TEXT_EVENT_STREAM_VALUE`：声明SSE（Server-Sent Events）响应格式 - `chatClient.stream()`：获取Flux流式响应 - 响应映射链： 1. 提取响应结果列表 2. 将列表展开为单个结果流 3. 提取每个结果的文本内容 4. 添加错误处理兜底 5️⃣ 测试验证（使用curl）： ```bash curl -N -X POST http://localhost:8080/ai/stream \ -H "Content-Type: text/plain" \ -d "用三个成语描述夏天的特征" ``` 典型响应示例： ```text data: 烈日炎炎 data: 蝉声阵阵 data: 绿树成荫 ``` 💡 注意事项： 1. 前端需支持SSE处理（使用EventSource API） 2. OpenAI的stream响应格式需要正确解析 3. 生产环境需添加以下配置： - 响应超时设置 - 速率限制 - 身份验证 - 响应缓存控制 扩展应用场景： ✅ 实时聊天机器人 ✅ 长文本生成（逐步输出） ✅ 动态数据可视化 ✅ 实时日志分析 常见问题排查： 1. 流响应中断 ➡️ 检查网络连接和超时设置 2. 无响应 ➡️ 验证API密钥和模型配置 3. 乱码问题 ➡️ 统一字符编码为UTF-8 4. 响应延迟 ➡️ 调整temperature参数降低随机性 该实现方案通过响应式编程实现了： - 内存高效处理 - 实时性传输 - 背压控制 - 错误恢复机制 最新版本已支持： - Azure OpenAI服务 - 自定义Prompt工程 - 多模态流处理 - 对话历史管理 建议结合Spring WebFlux实现全链路响应式处理，最大化提升系统吞吐量。