响应流式传输

本页面描述了使用低级 LLM API 进行响应流式传输。关于高级 LLM API，请参见 AI 服务。

LLM 逐个生成文本标记，因此许多 LLM 提供商提供了一种方式，可以逐个标记地流式传输响应，而无需等待整个文本生成完成。这显著提高了用户体验，因为用户无需等待未知时间，可以几乎立即开始阅读响应。

对于 ChatLanguageModel 和 LanguageModel 接口，存在相应的 StreamingChatLanguageModel 和 StreamingLanguageModel 接口。这些接口具有类似的 API，但可以流式传输响应。它们接受一个 StreamingResponseHandler 接口的实现作为参数。

java

public interface StreamingResponseHandler<T> {

    void onNext(String token);

    default void onComplete(Response<T> response) {}

    void onError(Throwable error);
}

通过实现 StreamingResponseHandler，您可以定义以下事件的操作：

当生成下一个标记时：调用 onNext(String token) 方法。例如，您可以在标记可用时将其直接发送到 UI。
当 LLM 完成生成时：调用 onComplete(Response<T> response) 方法。其中，T 表示 StreamingChatLanguageModel 的 AiMessage，或 StreamingLanguageModel 的 String。Response 对象包含完整的响应。
当发生错误时：调用 onError(Throwable error) 方法。

以下是如何使用 StreamingChatLanguageModel 实现流式传输的示例：

java

StreamingChatLanguageModel model = OpenAiStreamingChatModel.builder()
    .apiKey(System.getenv("OPENAI_API_KEY"))
    .modelName(GPT_4_O_MINI)
    .build();

String userMessage = "Tell me a joke";

model.generate(userMessage, new StreamingResponseHandler<AiMessage>() {

    @Override
    public void onNext(String token) {
        System.out.println("onNext: " + token);
    }

    @Override
    public void onComplete(Response<AiMessage> response) {
        System.out.println("onComplete: " + response);
    }

    @Override
    public void onError(Throwable error) {
        error.printStackTrace();
    }
});

一种更简洁的流式传输响应方式是使用 LambdaStreamingResponseHandler 类。该实用类提供了使用 lambda 表达式创建 StreamingResponseHandler 的静态方法。通过 lambda 表达式流式传输响应的方法非常简单。您只需调用 onNext() 静态方法，并传入定义标记操作的 lambda 表达式：

java

import static dev.langchain4j.model.LambdaStreamingResponseHandler.onNext;

model.generate("Tell me a joke", onNext(System.out::print));

onNextAndError() 方法允许您同时定义 onNext() 和 onError() 事件的操作：

java

import static dev.langchain4j.model.LambdaStreamingResponseHandler.onNextAndError;

model.generate("Tell me a joke", onNextAndError(System.out::print, Throwable::printStackTrace));

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