<think>好的，我现在需要解决用户的问题：如何使用langchain4j进行starter项目的
流式输出，并提供一个教程和示例代码。首先，我需要回忆一下langchain4j的相关知识，特别是
流式输出的
实现方式。
用户提到了参考引用中的DeepSeek4J项目，可能和OpenAI4J有关联。不过用户的问题是关于langchain4j的，可能需要结合这个框架的文档或现有
实现来回答。我记得langchain4j是一个Java的LangChain
实现，用于集成大语言模型到应用中，支持
流式响应。
首先，
流式输出通常指的是逐步获取生成的文本，而不是等待整个响应完成。这在处理大模型时很有用，可以提升用户体验。在langchain4j中，可能通过异步调用或回调机制
实现。
接下来，我需要确认如何配置starter项目。通常，Spring Boot的starter项目会通过自动配置简化集成。用户需要添加langchain4j的依赖，然后配置模型参数，比如API密钥、模型名称等。
然后，
实现流式输出的关键步骤可能包括：
1. 创建支持
流式的模型实例，比如OpenAIChatModel或DeepSeekChatModel。
2. 使用模型的
流式方法，注册回调函数处理每个token。
3. 在Controller中暴露一个端点，返回
流式响应，比如使用Spring的
SseEmitter。
可能的代码示例结构：
- 添加Maven依赖
- 配置application.properties
- 创建服务类处理
流式调用
- 创建Controller返回
SSE流
需要确保代码正确使用langchain4j的API，比如使用StreamingResponseHandler来处理
流式响应。同时，Spring的
SseEmitter可以将
流式数据
发送到
前端。
还需要注意异常处理和资源释放，比如在完成或出错时关闭流。另外，示例中可能需要使用具体的模型，比如OpenAI的
GPT或DeepSeek的模型，确保配置正确。
最后，生成相关问题，可能涉及性能优化、错误处理、其他
流式应用场景等。</think>以下是使用LangChain4j
实现流式输出的分步教程及示例代码：
### 1. 添加依赖
```xml
<dependency>
<groupId>dev.langchain4j</groupId>
<artifactId>langchain4j
-open
-spring
-boot
-starter</artifactId>
<version>0.22.0</version>
</dependency>
```
### 2. 配置参数(application.yml)
```yaml
langchain
:
openai
:
api
-key
: ${OPENAI_API_KEY}
model
-name
: gpt-3.5
-turbo
temperature
: 0.7
timeout
: 60
```
### 3. 服务层
实现
```java
@Service
public class StreamService {
@Autowired
private OpenAiChatModel chatModel;
public
SseEmitter streamResponse(String prompt) {
SseEmitter emitter = new
SseEmitter(60_000L);
chatModel.generate(prompt, new StreamingResponseHandler() {
@Override
public void onNext(String token) {
try {
emitter.send(
SseEmitter.
event()
.data(token)
.id(UUID.randomUUID().toString()));
} catch (IOException e) {
emitter.completeWithError(e);
}
}
@Override
public void onComplete() {
emitter.complete();
}
@Override
public void onError(Throwable error) {
emitter.completeWithError(error);
}
});
return emitter;
}
}
```
### 4. 控制器层
```java
@RestController
@RequestMapping("/api/chat")
public class StreamController {
@Autowired
private StreamService streamService;
@GetMapping("/stream")
public
SseEmitter chatStream(@RequestParam String message) {
return streamService.streamResponse(message);
}
}
```
### 5.
前端调用示例(JavaScript)
```javascript
const
eventSource = new
EventSource('/api/chat/stream?message=你好');
eventSource.onmessage = (e) => {
console.log('收到数据
:', e.data);
// 这里可以实时更新UI
};
eventSource.onerror = (e) => {
console.error('
流式传输错误
:', e);
eventSource.close();
};
```
关键
实现要点：
1. 使用`StreamingResponseHandler`接口处理
流式响应
2. 通过
SSE（Server
-Sent
Events）协议
实现数据推送
3. 每个token到达时立即
发送到客户端
4. 超时时间建议设置为60秒（根据模型响应速度调整）
对于DeepSeek模型的集成，可参考类似模式替换模型
实现：
```java
@Bean
public DeepSeekChatModel deepSeekModel() {
return DeepSeekChatModel.builder()
.apiKey(DEEPSEEK_API_KEY)
.modelName("deepseek
-chat")
.temperature(0.8)
.build();
}
```
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