Java 玩转 AI 聊天？LangChain4J 三种流式响应方式全解析！



大家好，我是小米，一个爱折腾技术的 31 岁程序员，最近在用 Java 做 AI 应用，发现一个超级好用的工具：LangChain4J！

前几天我们团队在做一个类似“ChatGPT小助手”的功能需求，产品妹子一句话点醒我：“能不能像 ChatGPT 一样一句话一句话地滚出来？那种打字的感觉很棒耶~”

作为技术负责人，我一听这话就嗅到了“流式响应”的味道。然后我火速研究了一下 LangChain4J，发现它的流式输出不仅好用，还支持三种不同的方式！今天我就来和大家 分享我亲测实战的经验：如何用 LangChain4J 实现 Chat 聊天的流式输出！

我们会介绍三种方式：

StreamingResponseHandler

TokenStream

Flux（是的！和 Reactor 结合，超丝滑~）

每一种我都会讲讲背后的使用场景、代码演示，以及我踩过的坑和小Tips，文章有点长，但都是干货哈！

场景简介：为什么要流式输出？

在讲代码前，我想先和大家讲个故事。

我们做的这个 Chat 项目，是一个面向用户的“智能客服小助手”。一开始我们返回的就是普通的完整文本响应，但有个用户反馈说：

“你这个AI聊天有点冷冰冰的，一下子说一大段话，看起来不太真实。”

我就想到 ChatGPT 的流式输出，那个一字一句逐渐滚出来的感觉真的非常棒，不仅增强了“智能感”，还能提升响应体验，尤其是大模型响应时间长时，用户不会觉得卡住了。

于是我就开始研究 LangChain4J 的流式能力——果然，它是支持的！而且支持得很优雅！

StreamingResponseHandler：最直接的流式处理器

我们先从最简单、最容易上手的一种方式开始：StreamingResponseHandler。

这是 LangChain4J 提供的原生接口，直接监听大模型生成的每一个 token（或者说每一段文本），你可以用它一步步地拼接出完整回答，或者实时地推送给前端。

1、适用场景

快速实现控制台打印、日志输出；

自定义处理 token（比如记录到日志、流式输出到前端）；

简单集成，没有依赖 Reactor。

2、实战代码示例

小米小Tips

onNext() 是每次收到 token 就会被调用，打印流式的每一个部分；

onComplete() 是最终完成后的全文；

适合后端控制台测试或者基础项目原型演示；

如果你要推送给前端，需要结合 SSE 或 WebSocket 来实现。

TokenStream：更灵活的流式对象

讲完 StreamingResponseHandler，我们来看第二种方式：TokenStream！

这个是 LangChain4J 封装的一个流式响应对象，你可以像操作流一样操作它，非常灵活。

1、适用场景

自定义节奏地读取 token（比如一个一个 token 加到 UI 中）；

后端逻辑中逐个处理、缓存、翻译等；

更强的流控制，适合业务逻辑复杂的应用。

2、实战代码示例

小米小Tips

TokenStream 是实现了 Iterable 接口的，所以可以直接 for-each 读取；

每个 token 都是字符串片段，手动拼接成最终结果；

可以在每次循环中做处理，比如翻译、缓存、打断识别等；

和 StreamingResponseHandler 相比，这个更偏 pull 模式（拉式），你来控制读取节奏。

Flux：Reactor 式流处理，响应式编程神器！

最后，隆重介绍我最爱的方式：Flux！

如果你是响应式编程（Reactive Programming）爱好者，那你一定知道 Flux 是什么：它是 Project Reactor 的核心对象，代表一个异步数据流。

LangChain4J 竟然也支持它！真的让我爱了爱了！

1、适用场景

和 WebFlux、SSE、WebSocket 无缝集成；

响应式架构项目中做流式输出；

高并发、大吞吐、非阻塞场景；

拓展性强，支持 map、filter、flatMap 等链式操作。

2、实战代码示例

小米小Tips

Flux<String> 中每一个元素就是一个 token；

可以使用 .map()、.filter() 等做数据处理；

和前端 WebFlux Controller 配合，可直接返回流响应；

SSE 集成效果绝佳！配合 Spring Boot 前后端流推送简直不要太丝滑！

总结对比表：三种方式谁适合你？

小米的思考 & 推荐

如果你是刚接触 LangChain4J 的新手，我推荐从 StreamingResponseHandler 入门，容易理解、快速验证。

但如果你做的是正式项目、涉及前端推送、响应式后端接口，强烈推荐使用 Flux，它的非阻塞、链式流能力真的很强！

而 TokenStream 则适合一些需要后端自主拉取 token 并逐步处理的场景，比如你要在每个 token 生成后加上一些 NLP 处理、或记录 token 时间。

附加福利：SSE 接入代码示意（Spring Boot）

最后再给大家贴一段我项目里用的前后端流式推送代码，基于 Spring Boot 的 SSE：

前端直接用 EventSource 接：

丝滑吧？

写在最后

LangChain4J 真的是一个很赞的 Java AI 框架，尤其是对于我们这群 Javaer 来说，终于不用羡慕 Python 社区了！

我也是在做的过程中一点点摸索出来的，今天分享给大家这三种流式输出方式，希望对你有帮助！

END

如果你喜欢这种【讲故事 + 实战代码】的风格，记得点个“在看”或者转发给你的 Java 同事吧~

下次我会讲讲如何用 LangChain4J 实现 工具调用（Function Calling），一样丝滑！

我们下期见~