Spring MVC(Spring Web)底层是基于 Servlet 实现的,它是使用 SseEmitter 技术实现 SSE 协议实现流式输出的。 SseEmitter 基本用法 这里提供一个 SseEmitter 的简单使用案例,实现流式输出,让大家更好的理解这个技术点: import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping; import org.springframework.web.bind.an...
将这个数据集称为有监督的多流数据集。没有直接在这个数据集上训练 Moshi,而是使用它来训练一个逼真的多流文本到语音(TTS)模型 Speech-Text指令数据 传统的文本指令数据不适合语音对话模型,因此使用Helium和真实对话(用户与LLM之间的文本对话)的转录(通过前面的TTS模型)生成了真正的AI与用户的语音对话数据。 3.1....
在Spring AI中，流式输出（Streaming Output）是一项关键技术，它允许AI模型逐步返回生成结果。服务器可以实时将响应内容分批次传输给客户端，而无需等待整个内容生成完毕。这种机制在生成长文本或复杂推理结果时，显著提升了用户体验。▣ 流式输出的技术优势 在生成长文本或复杂推理结果时，流式输出机制提升了用户体验...
AI流式数据接口请求模式包括三种：RESTful API：需要客户端频繁轮询服务器以获取更新，增加了延迟和网络负载，不适合实时数据流。WebSocket：最适合双向流式数据，提供低延迟、全双工通信，非常适合实时双向数据流，如聊天应用和在线游戏。Server-Sent Events (SSE)：适合单向流式数据，实现简单，自动重连，适合服务器向客...
AI 响应式回复之流式加载 流式加载(或分块加载、无限滚动)是一种通过动态加载数据来提升性能和用户体验的技术,适用于数据量大、需要逐步展示的场景(如社交媒体的动态、商品列表等)。其核心思想是按需加载,避免一次性请求所有数据导致页面卡顿。 一、流式加载的核心原理 ...
进一步增强了 SSE 调试功能，对 AI 接口做了专门的优化 。一个全新的解决方案，支持主流 AI 模型（OpenAI、Gemini、Claude）的流式响应，如 DeepSeek R1，Apifox 还能展示在生成答案前的思考过程。常见 AI 大模型的 API 都支持流式输出，以便让用户可以实时看到 AI 的回复，而无需长时间等待。AI 流式输出一般...
二、ChatGPT流式输出原理 我们看一下ChatGPT的completionAPI的官方文档 其中有一个stream参数，其介绍如下：可以看到，当stream设置为true时，将会使用SSE（Server-SentEvents）技术流式输出结果。我们curl调用一下。结果如下：可以看到，响应头的类型是content-type:text/event-stream，表示这个响应是文本流输出，然后...
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AI大模型流式输出效果(打字效果) 最近在研究transformers下的LLM,一开始可以根据AutoTokenizer和AutoModel等实现模型对话,但都是一次性返回结果,虽然可以达到效果,但与市面上的来说,感觉是缺少了点灵魂。于是就开始加入流式输出效果(打字效果)。 在前端,可以使用EventSource,如:...
近期 Apifox 增强了调试 SSE 接口功能，实现了发起 HTTP 请求流式响应就会 自动合并为可读文本，实时以自然语言呈现响应 。而且针对 Deepseek 还能展示思考推理过程！这大大降低 AI 应用开发难度，有图为证：Deepseek 流式调试步骤 第一步：导入接口 在 Deepseek 申请 API Key 后，保存下来先，并在 开发者文档 ...