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96SEO 2026-08-13 09:29 23
先回顾一下我们现在的调用方式：
String response = chatClient.prompt
.user
.call
.content;// 阻塞等待，直到AI全部写完才返回
调用链是这样的：
使用者发请求 → 服务器等待 → AI思考3秒 → AI写5秒 → 返回完整结果
↑ 这8秒里使用者啥也看不到
同步调用在生成大段文字时体验极差。使用者盯着空白页面等8秒，接下来突然冒出来一篇800字的文章。这不叫AI对话，这叫“AI盲盒”——你不知道它在干嘛。也不知道要不要继续等，
Spring AI 的流式调用改动量小到离谱：
/** 同步调用 */
public String chatString {
return chatClient.prompt
.system
.user
.call
.content;}
/** 流式调用 */
public Flux chatFlux {
return chatClient.prompt
.system
.user
.stream // 关键改动
.content;}
从就一个变化来看，.call → .stream返回类型从 String 变成 Flux.
package com.yunxi.ai.controller;import com.yunxi.ai.service.ChatService;import org.springframework.http.MediaType;import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;import reactor.core.publisher.Flux;@RestController
public class ChatController {
private final ChatService chatService;public ChatController {
this.chatService = chatService;}
/** 流式对话接口 */
@GetMapping
public Flux chatStream {
return chatService.chatFlux;}
}
text/event-stream
curl -N http://localhost:8080/chat/stream?message=%E6%82%A8%E7%9C%9F%E6%80%81%E7%9A%84%E6%9C%BA%E5%B7%A5%E4%B8%93%E4%B8%9A
You will see output that streams token by token:
。<