深入探索Spring AI：源码分析流式回答
在上一章节中，我们深入分析了Spring AI的阻塞式请求与响应机制，并探讨了如何增强其记忆能力。今天，我们将重点讲解流式响应的概念与实现。毕竟，AI的流式回答功能与其交互体验密切相关，是提升用户满意度的重要组成部分。
基本用法
基本用法非常简单，只需增加一个 stream 方法即可实现所需功能。接下来，我们将通过代码示例来展示这一过程，帮助您更清晰地理解如何在实际应用中进行操作。请看以下代码：
@GetMapping(value = "/ai-stream",produces = MediaType.APPLICATION_OCTET_STREAM_VALUE + ";charset=UTF-8")
Flux<String> generationByStream(@RequestParam("userInput") String userInput) {
Flux<String> output = chatClient.prompt()
.user(userInput)
.stream()
.content();
return output;
}
在我们增加 stream 方法之后，返回的对象类型将不再是原来的阻塞式 CallResponseSpec，而是转换为非阻塞的 StreamResponseSpec。与此同时，返回的数据类型也由之前的 String 变更为 Flux。
在深入探讨其具体应用之前，首先让我来介绍一下 Flux 的概念与特性。
Spring WebFlux的处理器实现
首先，在 WebFlux 中，处理器已经实现了非阻塞式的功能。这意味着，只要我们的代码返回一个 Flux 对象，就能轻松实现响应功能。通过这种方式，应用程序能够高效地处理并发请求，而不会因阻塞操作而影响整体性能。
@Override
public Mono<Void> handle(ServerWebExchange exchange) {
if (this.handlerMappings == null) {
return createNotFoundError();
}
if (CorsUtils.isPreFlightRequest(exchange.getRequest())) {
return handlePreFlight(exchange);
}
return Flux.fromIterable(this.handlerMappings)
.concatMap(mapping -> mapping.getHandler(exchange))
.next()
.switchIfEmpty(createNotFoundError())
.onErrorResume(ex -> handleResultMono(exchange, Mono.error(ex)))
.flatMap(handler -> handleRequestWith(exchange, handler));
}
这里简单介绍一下 Spring WebFlux，虽然这不是我们的重点，但了解其基本概念还是很有帮助的。Spring WebFlux 是 Spring 框架的一部分，专为构建反应式应用而设计。它支持异步和非阻塞的编程模型，使得处理高并发请求变得更加高效。以下是 WebFlux 的几个关键特性：
- 反应式编程：WebFlux 基于反应式编程模型，使用
Mono和Flux类型来处理数据流。Mono表示零或一个元素，而Flux则表示零个或多个元素。这种模型使得我们可以轻松处理异步数据流，从而提高代码的可读性和可维护性。 - 非阻塞 I/O：WebFlux 通过非阻塞的 I/O 操作（如 Netty 或 Servlet 3.1+ 容器）来实现高效的资源利用。与传统的阻塞 I/O 不同，WebFlux 在等待响应时能够释放线程，这样一来，就可以显著提高应用的并发能力，支持更多的同时请求而不增加线程开销。
了解这些特性将为后续的非阻塞式响应设计奠定基础，帮助我们更好地利用 WebFlux 的能力来提升应用性能。
源码分析
现在我们来详细看看我们的 content 是如何操作的。接下来的代码示例将展示具体的实现方式，帮助我们理解在 WebFlux 中如何处理数据流和响应:
public Flux<String> content() {
return doGetFluxChatResponse(this.request).map(r -> {
if (r.getResult() == null || r.getResult().getOutput() == null
|| r.getResult().getOutput().getContent() == null) {
return "";
}
return r.getResult().getOutput().getContent();
}).filter(StringUtils::hasLength);
}
这里的实现相对简单，主要是传入了一个函数。接下来，我们将深入分析 doGetFluxChatResponse 的代码实现，以便更好地理解其具体逻辑和运作方式：
private Flux<ChatResponse> doGetFluxChatResponse2(DefaultChatClientRequestSpec inputRequest) {
//此处省略重复代码
var fluxChatResponse = this.chatModel.stream(prompt);
//此处省略重复代码
return advisedResponse;
}
这里的代码逻辑与阻塞回答基本相同，唯一的不同之处在于它调用了 chatModel.stream(prompt) 方法。接下来，我们将深入探讨 chatModel.stream(prompt) 方法的具体实现和其背后的设计思路：
public Flux<ChatResponse> stream(Prompt prompt) {
return Flux.deferContextual(contextView -> {
//此处省略重复代码
Flux<OpenAiApi.ChatCompletionChunk> completionChunks = this.openAiApi.chatCompletionStream(request,
getAdditionalHttpHeaders(prompt));
//此处省略重复代码
Flux<ChatResponse> chatResponse = completionChunks.map(this::chunkToChatCompletion)
.switchMap(chatCompletion -> Mono.just(chatCompletion).map(chatCompletion2 -> {
//此处省略重复代码
return new ChatResponse(generations, from(chatCompletion2, null));
}
}));
//此处省略重复代码
return new MessageAggregator().aggregate(flux, observationContext::setResponse);
});
}
同样的逻辑在这里就不再赘述，我们将重点关注其中的区别。在这一部分，我们使用了 chatCompletionStream，而且与之前不同的是，这里不再使用 retryTemplate，而是引入了 webClient，这是一个能够接收事件流的工具类。
public Flux<ChatCompletionChunk> chatCompletionStream(ChatCompletionRequest chatRequest,
MultiValueMap<String, String> additionalHttpHeader) {
Assert.notNull(chatRequest, "The request body can not be null.");
Assert.isTrue(chatRequest.stream(), "Request must set the stream property to true.");
AtomicBoolean isInsideTool = new AtomicBoolean(false);
return this.webClient.post()
.uri(this.completionsPath)
.headers(headers -> headers.addAll(additionalHttpHeader))
.body(Mono.just(chatRequest), ChatCompletionRequest.class)
.retrieve()
.bodyToFlux(String.class)
// cancels the flux stream after the "[DONE]" is received.
.takeUntil(SSE_DONE_PREDICATE)
// filters out the "[DONE]" message.
.filter(SSE_DONE_PREDICATE.negate())
.map(content -> ModelOptionsUtils.jsonToObject(content, ChatCompletionChunk.class))
//此处省略一堆代码
这段代码的主要目的是通过 webClient 向指定路径发起一个 POST 请求，同时设置合适的请求头和请求体。在获取响应数据时，使用了事件流的方式（通过 bodyToFlux 方法）来接收响应内容，并对数据进行过滤和转换，最终将其转化为 ChatCompletionChunk 对象。
尽管其余的业务逻辑与之前相似，但有一点显著的区别，即整个流程的返回类型以及与 OpenAI API 的调用方式都是非阻塞式的。
总结
在当今的数字时代，流式响应机制不仅提升了系统的性能，还在用户体验上扮演了关键角色。通过引入 Flux 类型，Spring WebFlux 的设计理念使得应用能够以非阻塞的方式处理并发请求，从而有效利用资源并减少响应延迟。
我们终于全面讲解了Spring AI的基本操作，包括阻塞式回答、流式回答以及记忆增强功能。这些内容为我们深入理解其工作机制奠定了基础。接下来，我们将继续深入探索源码，重点分析回调函数、实体类映射等重要功能。
这将帮助我们更好地理解Spring AI的内部运作原理，并为进一步的优化和定制化提供指导。
我是努力的小雨，一名 Java 服务端码农，潜心研究着 AI 技术的奥秘。我热爱技术交流与分享，对开源社区充满热情。同时也是一位腾讯云创作之星、阿里云专家博主、华为云云享专家、掘金优秀作者。
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