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富阳设计网站,建设局网站招聘,电商网站上信息资源的特点包括,酒店做爰视频网站1. 概述 1.1 什么是流式输出#xff08;Streaming Output#xff09; 流式输出#xff08;Streaming Output#xff09; 是一种服务端响应模式#xff1a;服务端在大模型生成内容的过程中#xff0c;将已生成的部分实时、分批次返回给客户端#xff0c;而不是等待全部内…1. 概述1.1 什么是流式输出Streaming Output流式输出Streaming Output是一种服务端响应模式服务端在大模型生成内容的过程中将已生成的部分实时、分批次返回给客户端而不是等待全部内容生成完毕后再一次性返回。在大模型LLM场景中生成过程通常是token-by-token的因此天然适合流式返回。1.2 为什么需要流式输出在非流式模式下用户必须等待模型完全生成结束请求时间稍长就会被误认为“卡死”流式输出的核心目标是降低首字延迟TTFB显著提升交互体验让用户感知模型正在工作2. 流式输出的核心价值2.1 用户体验层面指标非流式流式输出首字响应高极低可感知过程否是等待焦虑高低交互感弱强2.2 技术层面避免一次性返回超大 JSON减少内存峰值占用支持“边算边推”提升吞吐更符合大模型的生成机制3. 工作原理机制解析3.1 非流式请求流程Client Request ↓ LLM 全量生成 ↓ Server 一次性返回完整结果缺点首字延迟 总生成时间3.2 流式输出请求流程Client Request ↓ LLM 生成 token1 → 推送 LLM 生成 token2 → 推送 LLM 生成 token3 → 推送 ... LLM 结束 → 结束信号关键点同一个连接多次写响应不中断 HTTP 会话4. 流式输出的技术本质4.1 并不是多次请求流式输出不是轮询也不是多次 HTTP 请求而是一次请求一个连接多次写出chunk4.2 常见底层实现机制技术说明适用性Chunked TransferHTTP 分块传输底层基础SSEServer-Sent Events⭐⭐⭐⭐⭐推荐WebSocket全双工通信⭐⭐⭐Reactive StreamFlux / Flow⭐⭐⭐⭐5. 主流实现方式对比5.1 SSEServer-Sent Events——首选特点基于 HTTP单向Server → Client原生支持自动重连非常适合 AI 文本流AI 场景适配度★★★★★5.2 WebSocket特点双向通信支持中途打断生成问题实现复杂运维成本高对短连接不友好5.3 StreamingResponseBodyServlet特点传统 Spring MVC 可用不依赖 WebFlux限制线程阻塞并发能力有限6. Java / Spring 后端实现示例6.1 基于 WebFlux SSE推荐GetMapping(value/ai/stream,producesMediaType.TEXT_EVENT_STREAM_VALUE)publicFluxStringstream(){returnFlux.just(你,好,,世,界).delayElements(Duration.ofMillis(300));}返回效果客户端实时接收你 好 世 界6.2 基于 StreamingResponseBodyGetMapping(/ai/stream)publicStreamingResponseBodystream(){returnoutputStream-{for(Strings:List.of(你,好,世界)){outputStream.write(s.getBytes(StandardCharsets.UTF_8));outputStream.flush();Thread.sleep(300);}};}7. 前端接收方式7.1 SSEEventSourceconstesnewEventSource(/ai/stream);es.onmessage(event){console.log(event.data);};7.2 fetch ReadableStreamconstresponseawaitfetch(/ai/stream);constreaderresponse.body.getReader();while(true){const{value,done}awaitreader.read();if(done)break;console.log(newTextDecoder().decode(value));}8. 大模型 API 中的流式输出8.1 通用请求参数{stream:true}8.2 通用返回结构示意{delta:你}{delta:好}{delta:世界}{finish_reason:stop}9. 典型业务场景AI 对话系统ChatGPT 类长文本生成代码生成 / 补全推理过程可视化实时分析 / 日志输出10. 生产级注意事项重点10.1 错误处理可能在中途失败已经返回部分内容需要error eventfinish_reason10.2 连接生命周期管理客户端主动断开服务端必须停止模型生成释放资源10.3 超时与限流设置最大生成时间防止长连接耗尽资源11. 架构设计建议AI 场景Client ↓ SSE API Gateway ↓ AI Service ↓ stream LLM Provider建议网关支持长连接AI 服务单独限流12. 总结一句话总结流式输出不是为了更快完成生成而是为了让用户更早、更持续地“看到结果”用架构复杂度换取极大的交互体验提升。13. 延伸阅读方向Spring AI Streaming ChatModelSSE vs WebSocket 选型AI 生成中断与取消设计Token 级别计费与统计欢迎关注微信公众号一起学习成长