AI 中的流式响应：AI 输出如何实时生成

更新于 2026-01-23

Pranshu Kabra 2025-01-14

在与现代人工智能（AI）或大语言模型（LLMs）交互时，你可能已经注意到，响应几乎会“即时”出现，就像 AI 正在屏幕上“打字”一样。这种令人印象深刻的功能得益于一种复杂的流式响应机制。在本篇博客中，我们将深入探讨这一功能背后的技术细节，并探索它是如何无缝运作，从而创造出高度互动和动态的用户体验的。

AI 中的流式响应简介

流式响应允许 AI 系统在计算响应的同时逐步生成并显示输出。系统不会等到整个响应生成完毕才进行展示，而是将较小的数据块（即 token）在准备好后立即发送出去。这种机制让交互感觉更加流畅、自然，仿佛正在进行一场真实的对话。

这种能力常见于 ChatGPT、Bard 或类似聊天机器人界面等 AI 应用中。但其底层究竟发生了什么？让我们一探究竟。

流式响应的工作原理

1. 按 Token 逐个生成

LLM 一次只生成一个 token。Token 是文本的基本单位，可以是：

  • 一个完整的词（例如：“happy”）
  • 一个词的一部分（例如：“happ-” 在 “happiness” 中）
  • 单个字符（例如：“a” 或标点符号如 “,”）

当用户提交查询后，LLM 开始按顺序生成 token。一旦第一个 token 生成完成，它就会被立即发送到客户端界面，随后继续生成并发送后续 token，直到完整响应生成完毕。这种 token 的增量交付构成了流式响应的基础。

2. 流式 API

大多数 LLM 都通过专用 API 支持流式传输。例如，OpenAI 的 API 提供了一个 stream 参数，允许客户端接收实时的 token 流，而不是等待完整响应返回。具体流程如下：

步骤 1：客户端向服务器发送带有流式启用标志的查询请求。
步骤 2：服务器处理输入并开始生成 token。
步骤 3：token 在生成后立即以小数据块的形式逐个发送给客户端。
步骤 4：客户端将每个接收到的数据块实时追加到界面上显示。

这给用户营造出一种 AI 正在“打字”回复的错觉。

3. 客户端的实时渲染

在客户端，应用程序被设计为立即渲染接收到的 token 或数据块。例如：

  • Web 应用可能会在新 token 到达时立即更新用户界面。
  • 基于终端的程序可能会直接将每个 token 刷新（flush）到输出流中，实现“实时打字”的效果。

支撑流式响应的关键技术

以下几项核心技术共同协作，使流式响应成为可能：

a) 服务器发送事件（Server-Sent Events, SSE）

SSE 是一种协议，允许服务器通过单一 HTTP 连接向客户端实时推送更新。每个数据块都作为独立的事件发送。

以下是 SSE 的一个示例：

data: Hello

data: how

data: are

data: you?

每个 data 字段代表响应的一个片段，客户端可以立即显示。

b) WebSocket

WebSocket 提供了客户端与服务器之间的双向通信通道，特别适用于流式场景。虽然对于简单的文本流式传输，WebSocket 并不常用，但在更复杂的实时应用（如协同编辑器或实时仪表盘）中经常使用。

c) 异步编程

像 Python 的 asyncio 或 JavaScript 的 Node.js 这样的异步编程框架，对高效处理流式响应至关重要。这些框架使服务器能够：

  • 并发处理多个客户端请求
  • 在不阻塞后续 token 生成的情况下向客户端发送 token

LLM 中的流水线优化

流式响应之所以可行，还得益于 LLM 架构和解码策略的高度优化：

1. Transformer 架构

LLM 使用 Transformer 架构，该架构并行处理输入，但顺序生成输出。每个 token 的预测都基于前序 token 的上下文，从而实现平滑的生成流程。

2. 解码策略

LLM 依赖多种解码策略，例如：

  • 束搜索（Beam Search）：生成多个潜在序列，并选择概率最高的那个。
  • 采样（Sampling）：引入随机性以生成多样化的响应。
  • Top-k 采样或核采样（Nucleus Sampling）：通过限制 token 选择范围至最可能的候选者，在质量和创造性之间取得平衡。

这些策略确保 token 能够高效生成，同时保持连贯性和相关性。

代码示例：不同语言中的流式实现

以下是 Python、JavaScript 和 Java 中实现流式响应的示例：

Python 示例

import openai

# 调用 OpenAI API 并启用流式响应
response = openai.ChatCompletion.create(
    model="gpt-4",
    messages=[{"role": "user", "content": "Tell me a story"}],
    stream=True  # 启用流式
)

# 逐个 token 流式输出
for chunk in response:
    print(chunk.choices[0].delta.get("content", ""), end="", flush=True)

JavaScript 示例

const fetch = require('node-fetch');

async function getStreamedResponse() {
    const response = await fetch('https://api.openai.com/v1/chat/completions', {
        method: 'POST',
        headers: {
            'Content-Type': 'application/json',
            'Authorization': `Bearer YOUR_API_KEY`
        },
        body: JSON.stringify({
            model: 'gpt-4',
            messages: [{ role: 'user', content: 'Tell me a story' }],
            stream: true
        })
    });

    const reader = response.body.getReader();
    const decoder = new TextDecoder('utf-8');

    while (true) {
        const { done, value } = await reader.read();
        if (done) break;
        console.log(decoder.decode(value, { stream: true }));
    }
}

getStreamedResponse();

Java 示例

import java.io.BufferedReader;
import java.io.InputStreamReader;
import java.net.HttpURLConnection;
import java.net.URL;

public class StreamingResponse {
    public static void main(String[] args) {
        try {
            URL url = new URL("https://api.openai.com/v1/chat/completions");
            HttpURLConnection conn = (HttpURLConnection) url.openConnection();
            conn.setRequestMethod("POST");
            conn.setRequestProperty("Authorization", "Bearer YOUR_API_KEY");
            conn.setRequestProperty("Content-Type", "application/json");
            conn.setDoOutput(true);

            String body = "{\"model\": \"gpt-4\", \"messages\": [{\"role\": \"user\", \"content\": \"Tell me a story\"}], \"stream\": true}";
            conn.getOutputStream().write(body.getBytes());

            BufferedReader in = new BufferedReader(new InputStreamReader(conn.getInputStream()));
            String line;
            while ((line = in.readLine()) != null) {
                System.out.println(line);
            }
            in.close();
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

流式响应的优势

1. 更快的感知响应时间

即使对于长响应，用户也能立即看到结果，从而获得更流畅的体验。

2. 增强的交互性

实时反馈使交互更具动态性和对话感。用户可以在 AI 回答过程中中断或细化查询。

3. 高效的资源利用

流式传输避免了在服务器或客户端内存中缓存整个响应，从而减少资源占用。

流式响应的挑战

尽管流式响应带来了诸多优势，但也引入了一些挑战：

  • 网络延迟：缓慢或不稳定的连接可能破坏实时体验。
  • 错误处理：需要精心设计，以确保在中断或 token 生成失败时能优雅恢复。
  • 复杂性：实现流式响应会增加服务器端和客户端代码的复杂度。

结论

流式响应是现代 AI 系统的基石，它使实时交互变得自然且直观。通过利用逐 token 生成、流式 API 和优化的架构，开发者可以构建出提供无缝用户体验的应用程序。

无论你是在开发聊天机器人、语音助手，还是任何交互式 AI 工具，理解和实现流式响应都能让你的应用脱颖而出。随着 AI 技术和基础设施的不断进步，这项技术将持续演进，为全球用户带来更快、更吸引人的体验。