利用ruoyi-vue框架运用langchain4j以及flux写一个流式响应的ai助手

<think>好的，用户想用Ruoyi-Vue框架结合LangChain4j和Flux实现流式响应的AI助手。首先，我需要回顾之前的对话，确保这次回答保持一致，并整合用户提供的站内引用信息。 用户提到之前已经整合过Spring AI Alibaba和Vue3的流式显示，现在想用LangChain4j和Flux。之前的回答用了SseEmitter和EventSource，现在可能需要调整后端使用Flux来实现响应式流。 首先，需要确认Ruoyi-Vue是否支持Spring WebFlux，因为Flux是Project Reactor的一部分，通常与WebFlux搭配使用。可能需要调整Ruoyi的依赖，添加WebFlux和Reactor的库。然后，替换之前的SseEmitter为Flux，这样后端可以返回响应式的数据流。 接着，LangChain4j的流式处理如何与Flux结合？可能需要创建一个Service类，使用Flux.generate或Flux.create来生成数据流，并在LangChain4j的回调中发射数据。这样，每当LangChain4j生成一个token时，Flux就能将其推送到前端。 前端方面，之前用的是EventSource，但使用WebFlux的话，可能需要换成Server-Sent Events（SSE）或者WebSocket。不过，Flux可以直接通过Spring的WebFlux返回SSE流，所以前端可能可以继续使用EventSource，但需要注意配置是否正确。 另外，用户引用的内容中提到需要注意避免前端频繁发请求，导致多次调用大模型产生费用。因此，在后端需要实现请求防抖或者限制并发连接数。同时，在数据库表ai_ask_answer中添加相关字段来记录流式响应的状态，比如是否完成，以便管理未完成的请求。 还需要考虑LangChain4j的配置，确保流式模式已启用，并正确设置API密钥等参数。测试时，可以使用curl命令检查流式接口是否正常工作，再通过前端验证数据的实时显示效果。 最后，用户可能关心如何保持上下文、选择SSE与WebSocket的区别，以及如何管理对话历史。这些可以作为相关问题提出，帮助用户进一步优化实现。</think>### 基于 RuoYi-Vue + LangChain4J + Flux 的流式 AI 助手实现方案 --- #### 一、技术选型分析 | 组件 | 作用说明 | 关键技术点 | |---------------|--------------------------------------------------------------------------|------------------------------| | RuoYi-Vue | 前端框架+权限管理 | Vue3 + Element Plus | | LangChain4J | 大模型交互工具链 | StreamingResponseHandler | | Spring WebFlux| 响应式流式传输 | Flux + RouterFunction | | SSE | 服务器推送协议 | text/event-stream 格式 | --- #### 二、后端实现（Flux 流式核心） ##### 1. 添加必要依赖 ```xml <!-- pom.xml --> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-webflux</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>dev.langchain4j</groupId> <artifactId>langchain4j-open-ai</artifactId> <version>0.24.0</version> </dependency> ``` ##### 2. 流式服务层实现 ```java @Service public class StreamAIService { @Value("${langchain4j.api-key}") private String apiKey; public Flux<String> streamChat(String question) { OpenAiChatModel model = OpenAiChatModel.builder() .apiKey(apiKey) .streaming(true) .temperature(0.7) .build(); return Flux.create(sink -> { model.generate(question, new StreamingResponseHandler<String>() { @Override public void onNext(String token) { sink.next(token); // 推送单个token } @Override public void onError(Throwable error) { sink.error(error); } @Override public void onComplete() { sink.complete(); } }); }); } } ``` *通过 Flux.create 包装 LangChain4J 的流式回调接口[^1]* ##### 3. 响应式路由配置 ```java @Configuration public class RouterConfig { @Bean public RouterFunction<ServerResponse> routerFunction(StreamAIService service) { return RouterFunctions.route() .GET("/api/ai-stream", req -> { String question = req.queryParam("question").orElse(""); return ServerResponse.ok() .contentType(MediaType.TEXT_EVENT_STREAM) .body(service.streamChat(question), String.class); }) .build(); } } ``` *使用函数式端点定义 SSE 流式接口[^2]* --- #### 三、前端改造（Vue3 适配） ##### 1. 流式交互组件 ```vue <script setup> import { ref } from 'vue'; const messages = ref([]); const isLoading = ref(false); const handleStreamQuery = async (question) => { try { isLoading.value = true; const eventSource = new EventSource(`/api/ai-stream?question=${encodeURIComponent(question)}`); messages.value.push({ role: 'ai', content: '', done: false }); const currentIndex = messages.value.length - 1; eventSource.onmessage = (e) => { messages.value[currentIndex].content += e.data; }; eventSource.onerror = () => { messages.value[currentIndex].done = true; eventSource.close(); isLoading.value = false; }; } catch (err) { console.error('流式请求失败:', err); } }; </script> ``` *通过 EventSource 接收分块数据并实时拼接[^3]* ##### 2. 关键优化措施 ```javascript // 请求防抖处理 let requestTimer; const debouncedRequest = (question) => { clearTimeout(requestTimer); requestTimer = setTimeout(() => { handleStreamQuery(question); }, 500); }; // 组件卸载时自动关闭连接 onBeforeUnmount(() => { if (eventSource) { eventSource.close(); } }); ``` --- #### 四、数据持久化改造 ##### 1. 修改 ai_ask_answer 表结构 ```sql ALTER TABLE ai_ask_answer ADD COLUMN stream_id VARCHAR(36) COMMENT '流式会话ID', ADD COLUMN is_complete TINYINT(1) DEFAULT 0 COMMENT '是否完成', ADD COLUMN chunk_index INT COMMENT '数据块序号'; ``` ##### 2. 保存流式记录 ```java @Async public void saveStreamChunk(String streamId, String chunk, int index) { AiAskAnswer record = new AiAskAnswer(); record.setStreamId(streamId); record.setChunkIndex(index); record.setQuestion(""); record.setAnswer(chunk); record.setIsComplete(0); aiAskAnswerMapper.insert(record); } ``` --- #### 五、安全防护措施 1. **请求频率限制** ```java // 使用 Guava RateLimiter private final RateLimiter rateLimiter = RateLimiter.create(5.0); // 每秒5次 public Flux<String> secureStreamChat(String question) { if (!rateLimiter.tryAcquire()) { return Flux.error(new RuntimeException("请求过于频繁")); } return streamChat(question); } ``` 2. **上下文验证** ```java // 检查用户会话有效性 if (!SysUserUtils.isLogin()) { throw new RuntimeException("未授权访问"); } ``` --- ### 测试验证方法 1. **CURL 测试** ```bash curl -N http://localhost:8080/api/ai-stream?question=如何学习Java ``` 2. **前端验证要点** - 检查网络请求是否显示为 `text/event-stream` - 观察响应内容是否逐字显示 - 测试中断网络后能否自动重连 --- ### 相关问题 1. 如何实现流式对话中的上下文关联？ 2. 响应式编程与传统阻塞式编程在流式场景下的性能差异？ 3. 如何实现大模型流式响应的中途打断功能？ 4. 流式响应场景下怎样实现对话历史回放？ [^1]: LangChain4J 官方文档 - 流式生成接口说明 [^2]: Spring WebFlux 参考指南 - 响应式端点配置 [^3]: MDN Web Docs - EventSource 使用规范