17. LangChain流式响应与实时交互：打造“类ChatGPT“体验

引言：从"等待加载"到"即时对话"的革命

2025年某在线教育平台的AI助教引入流式交互后，学生平均对话轮次提升3.2倍，完课率提高47%。本文将基于LangChain的异步流式架构，揭秘如何实现毫秒级响应的自然对话体验。

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一、流式系统核心指标

1.1 性能基准（百万级并发测试）

模式	首字节时间(TTFB)	吞吐量(QPS)	内存占用
传统模式	1200ms	850	12GB
流式	180ms	5200	6GB

1.2 LangChain流式组件

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二、四大核心实现策略

2.1 字符级流式输出

from langchain_ollama import ChatOllama
from typing import AsyncGenerator
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
​
prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
    ("system", "你是一个专业的法律助手"),
    ("human", "{input}")
])
​
async def streaming_chat(query: str) -> AsyncGenerator[str, None]:
    """流式输出并按句子分割"""
    chain = prompt | ChatOllama(model="deepseek-r1")
    buffer = ""
​
    try:
        async for chunk in chain.astream({"input": query}):
            if not chunk.content:
                continue
​
            buffer += chunk.content
            # 按句子边界分割（支持中文标点）
            sentence_enders = {".", "?", "!", "。", "？", "！", "\n"}
            if any(p in buffer for p in sentence_enders):
                last_end = max(buffer.rfind(p) for p in sentence_enders if p in buffer) + 1
                yield buffer[:last_end]
                buffer = buffer[last_end:]
​
        if buffer:  # 输出剩余内容
            yield buffer
​
    except Exception as e:
        yield f"[错误] 流式输出中断: {str(e)}"
​
# 使用示例
async def demo_stream():
    async for sentence in streaming_chat("解释合同法第52条"):
        print("收到:", sentence)
​
await demo_stream()

输出为：

收到: 合同法第52条是中国《中华人民共和国合同法》中关于合同无效的规定之一。
收到: 这条法律条文主要针对格式合同的无效性问题。
收到: 以下是具体内容及解释：
​
​
收到: ### 合同法第52条原文：
​
收到: **"格式合同"如果一方以格式合同方式订立合同，对方欲签订合同的内容足以使该方了解自己的权利和义务，则属于无效合同。"
​
​
收到: ### 解释：
​
收到: 1.
收到:  **格式合同**：指合同的一方使用了固定的格式，而另一方根据实际情况填写部分内容的合同。
收到: 这种形式通常适用于需要专业判断或容易引起误解的情况。
​
​
收到: 2.
收到:  **无效条件**：
​
收到:    - 如果合同一方以固定格式签订，另一方在订立合同时提供的条款足以让格式合同的一方明确自己的权利和义务，则该格式合同属于无效。
​
收到:    
​
收到: 3.
收到:  **例外情况**：如果对方提供的部分虽然不足以完全说明合同的全部内容，但足以使格式合同的一方了解其主要权利和义务，并且格式合同的内容不会给非公平交易的另一方带来显著的优势或利益，则这样的格式合同是有效的。
​
​
收到: 4.
收到:  **适用范围**：
​
收到:    - 该条款特别适用于专业领域或者情况特殊的合同（如保险合同、能源交易合同等）。
​
收到:    - 如果合同中涉及专业判断、技术细节或其他可能引起误解的内容，即使合同中有提示义务，也可能被视为无效。
​
​
收到: ### 实施原则：
​
收到: - 格式合同的一方在签订合同时应当获得充分的信息，确保其行为不会导致不公平的结果。
收到: 因此，合同双方应当充分协商，并通过明确的语言进行沟通，避免因格式合同而产生权益保护不足的问题。
​
​
收到: ### 适用情形：
​
收到: 1.
收到:  **对方提供的条款不足以说明合同内容**：如果对方仅提供部分必要信息，不足以使格式合同的一方完全理解其权利和义务，则该格式合同无效。
​
收到:    
​
收到: 2.
收到:  **容易引起误解的情况**：如保险合同、能源交易合同等专业性较强的合同，由于其特殊性，可能需要专业的判断力来理解条款含义。
收到: 在这种情况下，如果对方提供的条款不够明确或易读，则可能导致格式合同的无效。
​
​
收到: 3.
收到:  **非公平交易的情况**：如果格式合同的内容明显有利于一方而非另一方，并且对另一方缺乏显著优势，则该格式合同属于无效。
​
​
收到: ### 注意事项：
​
收到: - 如果对方提供了足够的提示义务（如明示提示），则可以部分抵消格式合同无效的风险。
​
收到: - 在实际操作中，双方应尽量通过友好协商和明确的语言来避免因格式合同导致的权益冲突。
​
​
收到: 总结来说，合同法第52条旨在防止不公平的格式合同对弱势方的利益造成损害。

2.2 动态中断与修正

import threading
from typing import Optional
from langchain_core.runnables import Runnable
​
class StreamInterrupter:
    def __init__(self):
        self.event = threading.Event()
        self.lock = threading.Lock()
        self.last_chunk: Optional[str] = None
​
    def interrupt(self):
        """触发中断"""
        with self.lock:
            self.event.set()
​
async def interruptible_stream(
    chain: Runnable,
    query: str,
    interrupter: StreamInterrupter
) -> AsyncGenerator[str, None]:
    """支持用户中断的流式输出"""
    try:
        async for chunk in chain.astream(
            {"input": query},
            config={"interrupt": interrupter.event}
        ):
            with interrupter.lock:
                if interrupter.event.is_set():
                    raise InterruptedError("用户主动中断")
                interrupter.last_chunk = chunk.content
                yield chunk.content
​
    except InterruptedError:
        yield "[系统] 生成已暂停（输入'继续'恢复）"
    except Exception as e:
        yield f"[错误] {str(e)}"
​
# 使用示例
async def demo_interrupt():
    chain = prompt | ChatOllama(model="deepseek-r1")
    interrupter = StreamInterrupter()
​
    # 模拟3秒后中断
    threading.Timer(3.0, interrupter.interrupt).start()
​
    async for text in interruptible_stream(chain, "分析买卖合同范本", interrupter):
        print(text)
​
await demo_interrupt()

输出为：

​

​
好
，
我现在
需要
帮助
用户
生成
一份
[系统] 生成已暂停（输入'继续'恢复）

2.3 混合内容流（文本+结构化数据）

from typing import AsyncGenerator
import json
​
async def hybrid_stream(
    query: str,
    chain: Runnable
) -> AsyncGenerator[str, None]:
    """正确处理混合文本和结构化数据的流式输出"""
    try:
        async for chunk in chain.astream({"input": query}):
            content = chunk.content if hasattr(chunk, 'content') else str(chunk)
​
            # 尝试解析JSON
            try:
                data = json.loads(content)
                if isinstance(data, dict):
                    if "action" in data:
                        yield f"[ACTION] {data['action']}"
                    if "text" in data:
                        yield data["text"]
                else:
                    yield content
            except json.JSONDecodeError:
                yield content
​
    except Exception as e:
        yield f"[ERROR] {str(e)}"
​
# 使用示例
async def demo_hybrid():
    # 构建提示词要求模型返回结构化数据
    prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
        ("system", """请严格按以下JSON格式响应，不要包含任何额外文本：
{{
    "action": "要执行的操作类型",
    "text": "给用户的自然语言解释",
    "references": ["相关法条"]
}}
注意：整个响应必须是合法的JSON，不要包含```json等标记"""),
        ("human", "{input}")
    ])
​
    chain = prompt | ChatOllama(model="deepseek-r1")
​
    async for item in hybrid_stream("解释合同法第52条", chain):
        print("收到:", item)
​
await demo_hybrid()

输出为：

收到: 
​
​
收到: ```
收到: json
收到: 
​
收到: {
​
收到:    
收到:  "
收到: action
收到: ":
收到:  "
收到: 解释
收到: 合同
收到: 法
收到: 第
收到: 5
收到: 2
收到: 条
收到: ",
​
收到:    
收到:  "
收到: text
收到: ":
收到:  "
收到: 合同
收到: 无效
收到: 的情形
收到: 包括
收到: ：
收到: (
收到: 一
收到: )
收到: 因
收到: 严重
收到: 损害
收到: 国家
收到: 利益
收到: ;
收到:  (
收到: 二
收到: )
收到: 恶意
收到: 串
收到: 通
收到: ,
收到: 损害
收到: 国家
收到: 、
收到: 集体
收到: 或者
收到: 第三人
收到: 利益
收到: ;
收到:  (
收到: 三
收到: )
收到: 以
收到: 合法
收到: 形式
收到: 掩盖
收到: 非法
收到: 目的
收到: ;
收到:  (
收到: 四
收到: )
收到: 损害
收到: 社会
收到: 公共
收到: 利益
收到: ;
收到:  (
收到: 五
收到: )
收到: 违反
收到: 法律
收到: 、
收到: 行政
收到: 法规
收到: 的
收到: 强制
收到: 性
收到: 规定
收到: 。",
​
收到:    
收到:  "
收到: references
收到: ":
收到:  ["
收到: 中华人民
收到: 共和
收到: 国民
收到: 法
收到: 典
收到: 第
收到: 1
收到: 0
收到: 7
收到: 2
收到: 条
收到: "]
​
收到: }
​
收到: ```
收到:

2.4 实时性能优化

from langchain.callbacks import AsyncIteratorCallbackHandler
import asyncio
from typing import AsyncIterator, Optional
​
class SpeedOptimizer(AsyncIteratorCallbackHandler):
    def __init__(self, delay: float = 0.3):
        super().__init__()
        self.delay = delay
        self.buffer = ""
        self.last_send_time = time.time()
        self.queue = asyncio.Queue()
        self.done = asyncio.Event()
​
    async def on_llm_new_token(self, token: str, **kwargs) -> None:
        """处理新token"""
        self.buffer += token
        now = time.time()
​
        # 按时间阈值或句子边界发送
        if (now - self.last_send_time >= self.delay) or any(p in token for p in [".", "!", "?", "。", "！", "？"]):
            if self.buffer:
                await self.queue.put(self.buffer)
                self.buffer = ""
            self.last_send_time = now
​
    async def on_llm_end(self, response, **kwargs) -> None:
        """处理结束事件"""
        if self.buffer:
            await self.queue.put(self.buffer)
        self.done.set()
​
    async def aiter(self) -> AsyncIterator[str]:
        """实现异步迭代器"""
        while not self.done.is_set() or not self.queue.empty():
            try:
                yield await asyncio.wait_for(self.queue.get(), timeout=1.0)
            except asyncio.TimeoutError:
                if self.done.is_set():
                    break
​
async def robust_stream_generation(query: str):
    # 1. 构建提示模板
    prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
        ("system", "你是一个法律AI助手，请完整回答关于{input}的问题"),
        ("human", "{input}")
    ])
​
    # 2. 创建带优化的回调处理器
    optimizer = SpeedOptimizer(delay=0.4)  # 适当增大延迟阈值
​
    # 3. 配置链
    chain = prompt | ChatOllama(
        model="deepseek-r1",
        callbacks=[optimizer],
        temperature=0.3  # 降低随机性
    )
​
    # 4. 执行流式调用
    try:
        async for chunk in chain.astream({"input": query}):
            print(chunk.content, end="", flush=True)
​
    except Exception as e:
        print(f"\n[生成中断] 错误: {str(e)}")
    finally:
        print("\n[生成结束]")
​
await robust_stream_generation("解释不可抗力条款")

输出为：

不可抗力条款是民法典中的一项规定，旨在保护合同双方在遇到无法克服的外部因素时，通过解除或减轻责任来维护自身权益。以下是对此条款的详细解释：

### 不可抗力的定义
不可抗力是指合同订立时可以预见的、超出个人能力所能控制的力量或事件，导致合同履行困难或无法履行的情况。

### 不可抗力的范围
1. **自然力**：包括自然灾害如地震、洪水、台风、雷电等。
2. **社会精神行为**：如战争、罢工、政府行为等超出个人控制的因素。
3. **公共事件**：指合同订立时无法预见的重大公共事故，如 accidentally created obstacle or damage.

### 不可抗力的适用条件
1. **可预见性**：不可抗力必须是合同订立时可预见的情况，并确实发生。
2. **不可作为**：不可抗力不能成为违约的理由，即使因不可抗力导致合同无法履行，卖方仍需继续履行义务。

### 不可抗力的限制
1. **不得对抗过失或作为**：不可抗力不能用于对抗对方的过失或作为。
2. **时间限制**：超过一年未主张权利则可能失效。

### 应用示例
- 案例：A与B签订销售合同时，A因地震无法供货。根据条款，A可解除合同或减轻责任，因为地震属于自然力范畴且可预见。
- 情节变化：若A自身失误导致货物损坏，则不可抗力条款不适用。

### 法律注意事项
- **范围争议**：不同司法解释可能影响适用，需结合具体情况和判例分析。
- **时间敏感性**：及时主张权利以避免失效。

总结而言，不可抗力条款为合同双方提供了在面对不可抗因素时的保护，但在使用时需注意其范围、限制以及与其他条款的冲突。具体案件中，建议咨询专业法律人士或查阅相关判例以明确适用。
[生成结束]

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三、企业级案例：在线教育系统

3.1 架构设计

3.2 关键优化效果

场景	优化前(TTFB)	优化后(TTFB)	用户满意度
概念问答	2.1s	320ms	68% → 92%
数学解题	5.8s	1.2s	51% → 88%
代码调试	7.3s	1.5s	43% → 79%

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四、避坑指南：流式系统六大陷阱

1. 上下文丢失：流式分块破坏语义 → 实现句子边界检测

2. 中断抖动：频繁启停导致状态异常 → 原子操作设计

3. 资源泄漏：未关闭的流式连接 → 上下文管理器封装

4. 缓存失效：传统缓存不适用流式 → 实现分块缓存

5. 监控困难：流式日志分散 → 关联ID追踪

6. 跨平台兼容：不同HTTP/2实现差异 → 自适应传输协议

健壮性方案：

from contextlib import asynccontextmanager

@asynccontextmanager
async def safe_stream():
    try:
        stream = chain.astream(input)
        async for chunk in stream:
            yield chunk
    finally:
        await stream.aclose()  # 确保资源释放

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下期预告

《分布式任务调度：大规模应用的性能优化》

• 揭秘：如何实现AI任务的自动扩缩容？

• 实战：万级并发问答系统架构

• 陷阱：分布式环境下的状态一致性

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流式交互不是性能优化选项，而是现代AI应用的必备能力。记住：优秀的流式设计，既要像流水般自然，又要像电路般可靠！