@PostMapping(value = "/chat" , produces = MediaType.TEXT_EVENT_STREAM_VALUE) public Flux<String> chat(@RequestBody Map<String, String> params) { Flux<String> content = this.chatClient .prompt() .user(params.get("message")) .advisors(a -> { a.param(AbstractChatMemoryAdvisor.CHAT_MEMORY_CONVERSATION_ID_KEY, params.get("conversationId")); }) .stream() .content(); return content; } @Bean public ChatClient chatClient(OpenAiChatModel openAiChatModel, ChatMemory chatMemory, ToolCallbackProvider toolCallbackProvider){ ChatClient build = ChatClient .builder(openAiChatModel) .defaultSystem("你非常会用合适的工具来回答问题，请你根据所提供的工具描述及参数描述调用适当的工具传递合适的参数来回答问题，注意：如果调用的是知识图谱相关的工具，你接收的将是流式数据，请你按照流式接收的数据，进行合适的拼接，不要删减内容，进行返回输出") .defaultAdvisors( new SimpleLoggerAdvisor(),//添加调用日志 new MessageChatMemoryAdvisor(chatMemory) ) .defaultToolCallbacks(toolCallbackProvider) .build(); ToolCallback[] toolCallbacks = toolCallbackProvider.getToolCallbacks(); for (ToolCallback toolCallback : toolCallbacks) { logger.info("工具回调名称: {},工具回调描述：{}", toolCallback.getToolDefinition().name(),toolCallback.getToolDefinition().description()); } return build; }是在哪接受工具返回的数据，我需要对工具返回的数据进行处理

<think>我们有两个代码片段，第一个是Spring WebFlux的Controller方法，它处理一个POST请求，路径为"/chat"，并返回一个SSE（Server-Sent Events）流。该方法使用了一个名为`chatClient`的组件来生成响应内容。 第二个代码片段是一个配置类中的方法，它创建了一个`ChatClient`的Bean。在这个Bean的配置中，我们设置了默认的系统提示、默认的顾问（advisors）以及默认的工具回调（tool callbacks）。 用户的问题是：在哪接受工具返回的数据，我需要对工具返回的数据进行处理。 分析： 在`ChatClient`的构建中，我们使用了`.defaultToolCallbacks(toolCallbackProvider)`。这意味着当ChatClient需要调用工具时，会使用这个`toolCallbackProvider`提供的工具回调。 在`ChatClient`的流式调用中，当模型决定调用工具时，会触发工具回调。工具回调会执行相应的工具，并返回结果。然后，这个结果会被整合到模型的响应中。 具体到数据流： 1. 在Controller的`chat`方法中，我们调用了`chatClient`的流式方法，返回一个`Flux<String>`，这个字符串流就是模型生成的内容，包括工具调用的结果。 2. 在`ChatClient`内部，当模型输出中包含工具调用请求时，会调用注册的工具回调（即`toolCallbackProvider`提供的工具回调）来执行工具，并将工具执行的结果返回给模型，模型再将其整合到后续的生成中。 因此，工具返回的数据是在`ToolCallback`中处理的。我们需要查看`ToolCallback`的实现，特别是`call`方法，因为工具的执行结果是在这里产生的。 但是，用户的问题是在哪接受工具返回的数据，并且需要对返回的数据进行处理。根据代码，工具返回的数据是在`ToolCallback`的`call`方法中产生的，然后这个结果会被传递给模型，模型再生成后续的内容。所以，如果用户需要对工具返回的数据进行处理，应该在`ToolCallback`的实现类中处理。 具体来说，在`ToolCallback`的`call`方法中，我们可以拿到工具执行的结果（通常是一个字符串或者一个对象），然后我们可以对这个结果进行加工处理，然后再返回给模型。 例如，假设我们有一个`ToolCallback`的实现类： ```java public class MyToolCallback implements ToolCallback { @Override public Object call(Map<String, Object> arguments) { // 调用工具，得到原始结果 Object result = ...; // 在这里对结果进行处理 String processedResult = process(result); return processedResult; } } ``` 在`ChatClient`的配置中，我们通过`toolCallbackProvider`提供了这些`ToolCallback`。因此，处理工具返回的数据应该在每个`ToolCallback`的`call`方法中完成。 另外，需要注意的是，在示例代码中，`chatClient`在流式返回时，使用的是`.content()`，它返回的是模型生成的内容流，这个内容流中已经包含了工具调用的结果（因为工具回调的结果已经被模型整合到生成内容中）。所以，在Controller返回的流中，我们发送给客户端的就是最终的内容。 总结：工具返回的数据是在`ToolCallback`的`call`方法中接收的，并且可以在该方法中对数据进行处理。 现在，根据要求，在回答后提出3-5个相关问题。 §§相关问题§§ 1. 如何自定义一个ToolCallback来处理工具返回的数据？ 2. 在ToolCallback的call方法中，如何处理流式工具调用的结果（例如知识图谱工具返回的是流式数据）？ 3. 如果工具返回的数据量很大，如何在ToolCallback中进行分块处理？ 4. 在ChatClient的流式响应中，工具调用的结果是如何被整合到最终输出流中的？ 5. 如何确保在ToolCallback中对工具返回数据的处理不会影响流式响应的性能？</think>在您提供的代码中，工具返回的数据是在 `ToolCallback` 实现类的 `call()` 方法中接收和处理的。具体分析如下： 1. **数据接收点** - 在 `ChatClient` 构建时通过 `.defaultToolCallbacks(toolCallbackProvider)` 注册了工具回调 - 当 AI 模型决定调用工具时，会触发 `ToolCallback` 的 `call()` 方法 - 您需要在自定义的 `ToolCallback` 实现类中处理工具返回的数据 2. **关键处理位置** 在您的工具回调实现类中（示例伪代码）： ```java public class MyToolCallback implements ToolCallback { @Override public Object call(Map<String, Object> arguments) { // 1. 此处调用实际工具获取原始数据 Object rawData = externalToolService.execute(arguments); // 2. 在此处对工具返回的数据进行处理 Object processedData = processRawData(rawData); // 3. 返回处理后的结果给AI模型 return processedData; } private Object processRawData(Object raw) { // 实现您的数据处理逻辑 // 例如：格式转换、数据过滤、流式拼接等 } } ``` 3. **流式数据处理** 特别针对您提到的知识图谱工具（返回流式数据）： - 在 `call()` 方法中需要实现流式数据的接收和拼接 - 使用响应式编程模型（如 Reactor 的 Flux）处理数据流 - 示例处理逻辑： ```java Flux<String> dataStream = knowledgeGraphTool.getStreamData(); return dataStream.collectList().map(list -> { return String.join("", list); // 拼接流式数据 }); ``` 4. **配置关联** 在您的 `ToolCallbackProvider` 实现中，需要将自定义的 `ToolCallback` 注册到系统中： ```java @Bean public ToolCallbackProvider toolCallbackProvider() { return new DefaultToolCallbackProvider(List.of( new KnowledgeGraphToolCallback(), // 处理知识图谱的工具回调 new OtherToolCallback() )); } ``` **总结**： 您需要在自定义的 `ToolCallback` 实现类的 `call()` 方法中接收和处理工具返回的数据，特别是对于流式数据（如知识图谱工具），需实现流式接收和完整拼接逻辑，确保最终返回给 AI 模型的是完整处理后的数据。