<think>嗯，用户问的是如何在Spring Boot中集成Spring AI，并用Stream流的方式处理。首先，我得回忆一下Spring AI的相关知识。Spring AI是Spring官方提供的AI集成框架，方便在Spring
应用中接入各种大模型，比如OpenAI、Azure OpenAI等。
接下来，我需要考虑如何将Spring AI集成到Spring Boot项目中。通常，这需要添加相关的依赖，然后配置API密钥等信息。记得在pom.xml里添加spring
-ai
-openai
-spring
-boot
-starter依赖，这样就能
使用OpenAI的服务了。
然后是Stream流处理的部分。用户可能希望
实现类似流式传输的
效果，比如
逐字输出生成的文本，而不是一次性返回全部结果。这时候，Spring AI的流式API就派上用场了。需要调用模型的流式方法，比如OpenAi
ChatClient的stream方法，返回一个Flux流对象。
接下来，如何将Flux流通过HTTP响应流式传输给
前端呢？这里可能需要
使用Spring WebFlux的支持，返回一个ResponseEntity<Flux<String>>，这样
前端就能逐步
接收数据了。但要注意，不是所有
前端都能处理这种流式响应，可能需要
使用EventSource或其他技术来
接收数据。
另外，用户可能对响应格式有要求，比如返回JSON数组或者特定格式的数据。这时候，需要处理每个数据块，包装成合适的格式，比如用Server Sent Events（
SSE）的格式，每个数据块作为一个事件发送。
还需要考虑异常处理，比如API调用失败时的错误处理，以及流处理中的错误传递。
使用Flux的onErrorResume等方法可以捕获异常，并返回错误信息给
前端。
测试的时候，可以
使用curl或者
Postman来发送
请求，观察流式响应的
效果。同时，要注意OpenAI的流式响应格式，确保正确解析每个数据块。
可能用户在实际
应用中会遇到的问题，比如依赖冲突、配置错误、流式响应不被支持等，需要提示用户检查依赖版本，确认配置是否正确，以及
前端是否支持流式处理。
总结一下，步骤应该是：添加依赖、配置API信息、创建Controller
使用流式处理方法、处理响应流，并考虑异常处理和
前端适配。这样用户就能在Spring Boot中集成Spring AI，并用Stream流处理生成的内容了。</think>以下是Spring Boot集成Spring AI并
使用Stream流式处理的
实现步骤详解：
1️⃣ 添加依赖
```xml
<dependency>
<groupId>org.springframework.ai</groupId>
<artifactId>spring
-ai
-openai
-spring
-boot
-starter</artifactId>
<version>0.8.1</version> <!
-- 版本需与Spring Boot版本对应
-->
</dependency>
```
2️⃣ 配置API信息（application.yml）
```yaml
spring:
ai:
openai:
api
-key: your
-api
-key
base
-url: https://api.openai.com/v1
chat:
options:
model:
gpt-3.5
-turbo
temperature: 0.7
```
3️⃣ 创建Stream处理Controller
```java
import org.springframework.ai.
chat.
ChatResponse;
import org.springframework.ai.
chat.prompt.Prompt;
import org.springframework.ai.openai.OpenAi
ChatClient;
import org.springframework.http.MediaType;
import org.springframework.web.bind.annotation.
PostMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestBody;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
import reactor.core.publisher.Flux;
@RestController
public class AiStreamController {
private final OpenAi
ChatClient
chatClient;
public AiStreamController(OpenAi
ChatClient
chatClient) {
this.
chatClient =
chatClient;
}
// 流式响应接口
@
PostMapping(value = "/ai/stream", produces = MediaType.TEXT_EVENT_STREAM_VALUE)
public Flux<String> stream
Chat(@RequestBody String prompt) {
return
chatClient.stream(new Prompt(prompt))
.map(
ChatResponse::getResults)
.flatMapIterable(list
-> list)
.map(result
-> result.getOutput().getContent())
.onErrorResume(e
-> Flux.just("错误：" + e.getMessage()));
}
}
```
4️⃣ 流式处理核心逻辑解析：
- `MediaType.TEXT_EVENT_STREAM_VALUE`：声明
SSE（Server
-Sent Events）响应格式
- `
chatClient.stream()`：获取Flux流式响应
- 响应映射链：
1. 提取响应结果列表
2. 将列表展开为单个结果流
3. 提取每个结果的文本内容
4. 添加错误处理兜底
5️⃣ 测试验证（
使用curl）：
```bash
curl
-N
-X
POST http://localhost:8080/ai/stream \
-H "Content
-Type: text/plain" \
-d "用三个成语描述夏天的特征"
```
典型响应示例：
```text
data: 烈日炎炎
data: 蝉声阵阵
data: 绿树成荫
```
💡 注意事项：
1.
前端需支持
SSE处理（
使用EventSource API）
2. OpenAI的stream响应格式需要正确解析
3. 生产环境需添加以下配置：
- 响应超时设置
- 速率限制
- 身份验证
- 响应缓存控制
扩展
应用场景：
✅ 实时聊天机器人
✅ 长文本生成（逐步输出）
✅ 动态数据可视化
✅ 实时日志分析
常见问题排查：
1. 流响应中断 ➡️ 检查网络连接和超时设置
2. 无响应 ➡️ 验证API密钥和模型配置
3. 乱码问题 ➡️ 统一
字符编码为UTF
-8
4. 响应延迟 ➡️ 调整temperature参数降低随机性
该
实现方案通过响应式编程
实现了：
- 内存高效处理
- 实时性传输
- 背压控制
- 错误恢复机制
最新版本已支持：
- Azure OpenAI服务
- 自定义Prompt工程
- 多模态流处理
- 对话历史管理
建议结合Spring WebFlux
实现全链路响应式处理，最大化提升系统吞吐量。
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