【AI应用开发第一课】04 实时交互的魅力：在 Go 中实现流式响应（Streaming）

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大家好，我是Tony Bai。

在上一讲中，我们取得了里程碑式的突破——成功地用 Go 语言向 LLM OS 发出了第一个非流式（non-streaming）的 API 请求。我们学会了如何构造请求、处理响应，并像指挥家一样通过参数来调整模型的行为。

然而，在我们运行 hello_ai.go 程序时，你一定注意到了一个细节：从按下回车到看到 AI 的第一个单词，中间存在一个明显的“等待空窗期”。对于简单的问候，这个延迟或许可以接受。但想象一下，如果模型需要生成一篇长文、一段复杂的代码，或是进行实时对话，这种“先等菜全部做完再一起上”的模式，将会给用户带来极差的体验。

这正是本讲要解决的核心问题。我们将深入探索 OpenAI 兼容 API 提供的强大特性——流式响应（Streaming Response）。我们将一起：

• 理解“流”的价值： 剖析流式响应为何能极大提升 AI 应用的交互体验。

• 揭秘底层协议： 了解 Server-Sent Events (SSE) 是如何实现数据流式传输的。

• 解构“数据块”： 学习流式响应中独特的 Chat Completion Chunk Object 结构。

• Go 实战： 亲手编写 Go 代码，处理流式 API 响应，让 AI 的回答像打字一样逐字呈现在我们面前。

掌握了流式响应，你就拥有了让你的 AI 应用从“死板”变得“生动”的关键钥匙，这是构建现代、高体验感 AI 原生应用的必备技能。