大模型实时流式输出（Streaming）的前端实现方案

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大模型实时流式输出（Streaming）的前端实现方案

一、概述
随着大语言模型（LLM）的广泛应用，实时流式输出成为提升用户体验的关键特性。与传统的“请求-等待-完整响应”模式不同，流式输出允许模型在生成内容的过程中逐步将结果返回给前端，用户能够即时看到生成过程，减少等待焦虑，提升交互的自然感和流畅度。

二、核心技术原理
流式输出的核心在于服务器端采用流式传输协议（如HTTP Streaming、Server-Sent Events、WebSocket），将生成的文本分割成多个片段（chunks），按顺序即时推送到客户端。前端则需要持续接收这些片段，并动态地、增量地将其渲染到用户界面上。

三、前端实现方案详述

1. 网络请求与数据接收
* 技术选型：优先考虑使用Server-Sent Events或Fetch API的ReadableStream。SSE是单向服务器推送，实现简单，适合文本流。Fetch API结合ReadableStream更为现代和灵活，是当前主流推荐方案。WebSocket是全双工通道，功能强大，但用于纯文本流略显复杂，若非有双向高交互需求，通常非首选。
* 使用Fetch API实现示例逻辑：
1. 使用`fetch()`发起请求，并在请求头或参数中表明接受流式响应（如`Accept: text/event-stream`或模型API特定的流式参数）。
2. 从响应对象中获取`body`属性，它是一个ReadableStream。
3. 通过`reader = stream.getReader()`获取读取器。
4. 循环调用`reader.read()`。该方法返回一个Promise，解析后包含`{ done, value }`对象。
5. 当`done`为false时，`value`是一个Uint8Array，包含新到达的文本片段（chunk）。需要将其解码为字符串（通常使用`TextDecoder`）。
6. 将解码后的文本片段进行处理（如拼接）并更新UI。
7. 当`done`为true时，表示流已结束，关闭读取器。

2. 数据处理与解析
* 解码：使用`TextDecoder`将二进制chunk解码为字符串。
* 格式处理：接收到的片段可能是纯文本，也可能是特定格式（如JSON行格式、SSE的`data:`格式）。需要根据后端约定的数据格式进行解析，提取出有效的文本内容。
* 文本拼接：维护一个状态变量（如`accumulatedText`），将每次接收到的新文本片段追加到该变量中。注意处理可能的边界情况，如中英文、标点、换行符的衔接。

3. 用户界面渲染
* 增量更新：核心是将累积的文本（`accumulatedText`）实时渲染到页面元素（如`

`、`

`或`