java 功能:客户提问,deepseek的AI生成答案,以Flux sse简式返回流式结果
时间: 2025-07-23 21:50:09 浏览: 3
<think>我们正在使用Spring WebFlux来实现一个SSE(Server-Sent Events)流式接口,该接口将返回DeepSeek AI生成的答案。这里的关键点在于:
1. 使用SSE协议:服务器通过HTTP连接持续发送数据流,每个事件由"data:"前缀标识。
2. 集成DeepSeek AI:假设我们有一个可以流式生成文本的DeepSeek AI服务,我们可以通过HTTP客户端(如WebClient)调用它,并将结果转换为SSE流。
步骤:
1. 创建一个Spring WebFlux控制器,提供一个返回`text/event-stream`的端点。
2. 在该端点中,我们使用WebClient调用DeepSeek AI的流式API(假设DeepSeek AI提供了类似OpenAI的流式API)。
3. 将DeepSeek AI返回的流(可能是JSON格式的片段)转换为SSE事件流。
假设DeepSeek AI的流式API返回的是JSON序列,每个块包含一个文本片段,例如:{"text": "hello"}。
实现:
首先,确保你的项目包含Spring WebFlux依赖(如Spring Boot Starter WebFlux)。
然后,创建一个Controller:
```java
import org.springframework.http.MediaType;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
import org.springframework.web.reactive.function.client.WebClient;
import reactor.core.publisher.Flux;
import reactor.core.publisher.Sinks;
import org.springframework.web.servlet.mvc.method.annotation.SseEmitter;
@RestController
public class DeepSeekAIController {
// 假设DeepSeek AI的流式API端点
private static final String DEEPSEEK_API_URL = "https://api.deepseek.com/v1/chat/completions";
// 使用WebClient,非阻塞的HTTP客户端
private final WebClient webClient = WebClient.create();
@GetMapping(value = "/ai-stream", produces = MediaType.TEXT_EVENT_STREAM_VALUE)
public Flux<String> streamAiResponse() {
// 构建请求体,这里以简单的JSON为例,实际需要根据DeepSeek API的要求构建
String requestBody = "{\"model\": \"deepseek-chat\", \"messages\": [{\"role\": \"user\", \"content\": \"Hello!\"}], \"stream\": true}";
// 发送请求并获取Flux<JsonNode>(这里简化处理,直接使用字符串)
// 注意:实际中应该使用对象映射,但为了简单,我们直接处理字符串
Flux<String> deepSeekStream = webClient.post()
.uri(DEEPSEEK_API_URL)
.header("Authorization", "Bearer YOUR_API_KEY")
.contentType(MediaType.APPLICATION_JSON)
.bodyValue(requestBody)
.retrieve()
.bodyToFlux(String.class); // 这里我们假设返回的是每一行一个JSON对象的流
// 将DeepSeek返回的每个JSON字符串转换为SSE格式
return deepSeekStream
.map(data -> "data: " + data + "\n\n") // 转换为SSE格式:每个数据块前加"data: ",后跟两个换行
.onErrorResume(e -> Flux.just("event: error\ndata: " + e.getMessage() + "\n\n")); // 错误处理
}
}
```
注意:
1. 上述代码中,我们假设DeepSeek API返回的是文本流,每行是一个JSON字符串。实际上,DeepSeek的流式API可能返回的是多个JSON对象,每个对象代表一个文本块。
2. 我们需要根据DeepSeek API的实际响应调整解析逻辑。如果返回的是JSON数组或其他格式,可能需要先解析JSON,然后提取我们需要的字段(如文本内容)。
3. 错误处理:我们使用`onErrorResume`在发生错误时发送一个SSE事件(事件类型为error),并包含错误信息。
改进版本(提取文本字段):
假设DeepSeek返回的每个事件是一个JSON对象,结构为:{"choices": [{"delta": {"content": "hello"}}]},我们可以这样提取:
```java
import com.fasterxml.jackson.databind.JsonNode;
import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
import org.springframework.http.codec.json.Jackson2JsonDecoder;
// 在类中定义ObjectMapper
private ObjectMapper objectMapper = new ObjectMapper();
// 修改WebClient的配置,使其能够解析JSON流
WebClient webClient = WebClient.builder()
.codecs(configurer -> configurer.defaultCodecs().jackson2JsonDecoder(new Jackson2JsonDecoder(objectMapper)))
.build();
@GetMapping(value = "/ai-stream", produces = MediaType.TEXT_EVENT_STREAM_VALUE)
public Flux<String> streamAiResponse() {
String requestBody = "..."; // 同上
Flux<JsonNode> deepSeekStream = webClient.post()
.uri(DEEPSEEK_API_URL)
.header("Authorization", "Bearer YOUR_API_KEY")
.contentType(MediaType.APPLICATION_JSON)
.bodyValue(requestBody)
.retrieve()
.bodyToFlux(JsonNode.class); // 直接解析为JsonNode
// 提取每个事件中的文本内容
return deepSeekStream
.map(json -> {
// 根据实际结构提取文本,例如:choices[0].delta.content
JsonNode contentNode = json.path("choices").path(0).path("delta").path("content");
if (contentNode.isMissingNode() || !contentNode.isTextual()) {
return ""; // 或者跳过
}
return contentNode.asText();
})
.filter(content -> !content.isEmpty()) // 过滤空内容
.map(content -> "data: " + content + "\n\n") // 转换为SSE格式
.onErrorResume(e -> Flux.just("event: error\ndata: " + e.getMessage() + "\n\n"));
}
```
这样,客户端将收到SSE流,每个事件包含DeepSeek AI生成的一个文本片段。
测试:
使用curl测试:
```
curl -v http://localhost:8080/ai-stream
```
或者使用浏览器(支持SSE):
```javascript
const eventSource = new EventSource('http://localhost:8080/ai-stream');
eventSource.onmessage = (event) => {
console.log(event.data);
};
```
注意事项:
- 确保DeepSeek API支持流式响应,并且你的WebClient配置能够处理流式JSON(如换行分隔的JSON)。
- 如果DeepSeek API返回的是换行分隔的JSON(每个事件是一个JSON对象,以换行符分隔),则使用`bodyToFlux(JsonNode.class)`可以正确解析。
- 根据DeepSeek API的实际响应结构调整JSON解析路径。
如果DeepSeek API的响应是字节流(如字节数组),则需要使用`bodyToFlux(DataBuffer.class)`并手动解析,但通常WebClient的JSON解码器可以处理。
引用说明:
在Spring WebFlux中使用WebClient调用外部API并返回SSE流,这是响应式编程的典型应用场景[^1][^2]。
相关问题:
1. 如何配置WebClient以处理不同的流式响应格式(如JSON流)?
2. 在SSE流中如何处理错误和重试?
3. 如何对DeepSeek AI的API调用进行单元测试?
4. 如何确保SSE连接在客户端断开时正确取消对DeepSeek API的请求?</think>### 基于 Java WebFlux 的 DeepSeek AI SSE 流式接口实现指南
#### 1. 核心架构设计
```mermaid
graph TD
A[客户端] -->|SSE连接| B(Spring WebFlux)
B -->|流式请求| C[DeepSeek AI API]
C -->|分块响应| D[响应式处理管道]
D -->|SSE事件流| A
```
#### 2. 实现步骤
##### 2.1 添加依赖 (`pom.xml`)
```xml
<dependencies>
<!-- WebFlux 核心 -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-webflux</artifactId>
</dependency>
<!-- DeepSeek API 客户端 -->
<dependency>
<groupId>com.deepseek</groupId>
<artifactId>deepseek-java-sdk</artifactId>
<version>1.2.0</version>
</dependency>
</dependencies>
```
##### 2.2 SSE 控制器实现
```java
import org.springframework.http.MediaType;
import org.springframework.web.bind.annotation.*;
import reactor.core.publisher.Flux;
import java.time.Duration;
@RestController
@RequestMapping("/ai")
public class AIController {
private final DeepSeekClient deepSeekClient; // 注入DeepSeek客户端
@GetMapping(value = "/stream", produces = MediaType.TEXT_EVENT_STREAM_VALUE)
public Flux<ServerSentEvent<String>> streamAIResponse(@RequestParam String prompt) {
return deepSeekClient.streamCompletion(prompt)
.map(chunk -> ServerSentEvent.builder(chunk)
.id(UUID.randomUUID().toString())
.event("ai-response")
.build())
.onErrorResume(e -> Flux.just(
ServerSentEvent.builder("服务错误: " + e.getMessage())
.event("error")
.build()
));
}
}
```
##### 2.3 DeepSeek 客户端集成
```java
import org.springframework.web.reactive.function.client.WebClient;
import reactor.core.publisher.Flux;
public class DeepSeekClient {
private static final String API_URL = "https://api.deepseek.com/v1/chat/completions";
private final WebClient webClient;
public DeepSeekClient(String apiKey) {
this.webClient = WebClient.builder()
.baseUrl(API_URL)
.defaultHeader("Authorization", "Bearer " + apiKey)
.build();
}
public Flux<String> streamCompletion(String prompt) {
return webClient.post()
.contentType(MediaType.APPLICATION_JSON)
.bodyValue(createRequest(prompt))
.retrieve()
.bodyToFlux(String.class) // 假设API返回纯文本流
.map(this::extractContent) // 提取实际内容
.delayElements(Duration.ofMillis(50)); // 控制流速度
}
private String createRequest(String prompt) {
return String.format("""
{
"model": "deepseek-chat",
"messages": [{"role": "user", "content": "%s"}],
"stream": true
}
""", prompt);
}
}
```
#### 3. 关键配置
##### 3.1 应用配置 (`application.yml`)
```yaml
deepseek:
api-key: YOUR_DEEPSEEK_API_KEY
timeout: 30s # 流式响应超时时间
```
##### 3.2 响应式线程池配置
```java
@Configuration
public class ReactorConfig {
@Bean
public Scheduler reactiveScheduler() {
return Schedulers.newBoundedElastic(
50, // 线程数上限
1000, // 任务队列上限
"deepseek-pool" // 线程名前缀
);
}
}
```
#### 4. 客户端测试方法
##### 使用 cURL 测试
```bash
curl -v -N http://localhost:8080/ai/stream?prompt="Java响应式编程的优势"
```
##### JavaScript 前端集成
```javascript
const eventSource = new EventSource('/ai/stream?prompt=解释量子计算');
eventSource.addEventListener('ai-response', (event) => {
const chunk = event.data;
document.getElementById('output').innerHTML += chunk;
});
eventSource.addEventListener('error', (event) => {
console.error('SSE错误:', event.data);
});
```
#### 5. 性能优化技巧
1. **背压控制**:
```java
.onBackpressureBuffer(100, BufferOverflowStrategy.DROP_OLDEST)
```
2. **连接管理**:
```java
.timeout(Duration.ofSeconds(30), Schedulers.boundedElastic())
```
3. **缓存策略**:
```java
.cache(10) // 缓存最近10个响应
```
4. **错误恢复**:
```java
.retryWhen(Retry.backoff(3, Duration.ofSeconds(1)))
```
#### 6. 监控与诊断
```java
.deepSeekStream
.name("deepseek-response")
.metrics()
.log("ai-stream", Level.FINE)
.doOnNext(chunk -> Metrics.counter("ai.chunks").increment())
```
---
### 典型响应结构
| 事件类型 | 数据结构示例 | 说明 |
|----------------|----------------------------------|--------------------------|
| `ai-response` | `data:{"id":"1", "text":"响应"}` | AI生成的内容块 |
| `heartbeat` | `:ping\n\n` | 保持连接的心跳信号 |
| `error` | `event:error\ndata:超时` | 错误事件 |
| `complete` | `event:complete\ndata:{}` | 流结束信号 |
> **注意**:SSE规范要求每个事件以`\n\n`结尾,文本内容需进行HTML转义[^1]
---
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