Spring AI Alibaba Graph 中的 LLM 流式输出
使用流式 ChatClient
Spring AI Alibaba 支持通过 ChatClient 进行流式输出。
使用流式 ChatClient查看完整代码
import org.springframework.ai.chat.client.ChatClient;
import org.springframework.ai.chat.model.ChatResponse;
import reactor.core.publisher.Flux;
// 使用流式输出
Flux<ChatResponse> flux = chatClient.prompt()
.user("tell me a joke")
.stream()
.chatResponse();
// 订阅流式响应
flux.subscribe(
response -> {
String content = response.getResult().getOutput().getText();
System.out.print(content);
},
error -> System.err.println("Error: " + error.getMessage()),
() -> System.out.println("
Stream completed")
);
使用 Reactor 的阻塞式处理
使用 Reactor 的阻塞式处理查看完整代码
Flux<ChatResponse> flux = chatClient.prompt()
.user("tell me a joke")
.stream()
.chatResponse();
// 使用 Reactor 的阻塞式处理
flux.collectList().block().forEach(response -> {
System.out.println("Received: " + response.getResult().getOutput().getText());
});
输出示例:
Sure, here's a joke for you:
Why don't scientists trust atoms?
Because they make up everything!
Stream completed
在 Graph 节点中使用流式输出
创建带流式输出的 Graph 节点
参考 节点流式输出文档 获取完整示例。
创建带流式输出的 Graph 节点查看完整代码
import com.alibaba.cloud.ai.graph.OverAllState;
import com.alibaba.cloud.ai.graph.action.NodeAction;
import org.springframework.ai.chat.client.ChatClient;
import reactor.core.publisher.Flux;
import java.util.Map;
public class StreamingAgentNode implements NodeAction {
private final ChatClient chatClient;
public StreamingAgentNode(ChatClient.Builder builder) {
this.chatClient = builder.build();
}
@Override
public Map<String, Object> apply(OverAllState state) {
String userMessage = (String) state.value("query").orElse("Hello");
// 使用流式输出
Flux<String> contentFlux = chatClient.prompt()
.user(userMessage)
.stream()
.content();
return Map.of("answer", contentFlux);
}
}
配置和运行
配置和运行流式 Graph查看完整代码
import com.alibaba.cloud.ai.graph.StateGraph;
import com.alibaba.cloud.ai.graph.OverAllState;
import com.alibaba.cloud.ai.graph.CompiledGraph;
import org.springframework.ai.chat.client.ChatClient;
// 配置 Graph
StateGraph graph = new StateGraph(keyStrategyFactory)
.addNode("agent", new StreamingAgentNode(chatClientBuilder))
.addEdge(StateGraph.START, "agent")
.addEdge("agent", StateGraph.END);
CompiledGraph compiledGraph = graph.compile();
// 执行
Map<String, Object> input = Map.of("query", "Hello");
OverAllState result = compiledGraph.invoke(input);
System.out.println("Final result: " + result.value("answer").orElse(""));
相关文档
- 节点流式输出 - 完整的流式输出示例
- 快速入门 - Graph 基础使用
- Spring AI 文档 - Spring AI 官方文档