Spring AI与SSE技术实现实时AI交互

1. Spring AI与SSE技术背景解析

Spring AI是Spring生态系统中用于构建人工智能应用的新兴框架，它通过标准化协议（如MCP）简化了与各类AI模型的交互。SSE（Server-Sent Events）则是基于HTTP的长连接技术，允许服务端主动向客户端推送数据，特别适合需要实时更新的AI交互场景。

在Spring AI中，SSE主要用于以下场景：

• 大语言模型(LLM)的流式响应输出
• 实时显示AI处理进度
• 长时间运行任务的中间结果推送
• 多步骤AI工作流的阶段更新

注意：SSE是单向通信（服务端→客户端），与WebSocket的双向通信有本质区别。选择SSE而非WebSocket的场景通常是只需要服务器推送的场合。

2. Spring AI-SSE核心实现方案

2.1 基础环境配置

首先需要在项目中添加SSE传输依赖：

xml复制<!-- Maven配置 -->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.experimental</groupId>
    <artifactId>mcp-webmvc-sse-transport</artifactId>
</dependency>

<!-- 如果使用WebFlux -->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.experimental</groupId>
    <artifactId>mcp-webflux-sse-transport</artifactId>
</dependency>

对于Gradle项目：

groovy复制implementation 'org.springframework.experimental:mcp-webmvc-sse-transport'
// 或
implementation 'org.springframework.experimental:mcp-webflux-sse-transport'

2.2 服务端实现

2.2.1 WebMvc实现方案

java复制@RestController
@RequestMapping("/ai/sse")
public class SseAiController {

    @GetMapping("/stream")
    public SseEmitter streamAiResponse(@RequestParam String query) {
        SseEmitter emitter = new SseEmitter(30_000L); // 30秒超时
        
        // 模拟AI处理线程
        CompletableFuture.runAsync(() -> {
            try {
                for (int i = 1; i <= 5; i++) {
                    // 模拟AI处理分片结果
                    String chunk = "AI处理进度：" + i*20 + "%";
                    emitter.send(SseEmitter.event()
                            .id("chunk-"+i)
                            .data(chunk)
                            .comment("部分响应"));
                    
                    Thread.sleep(500); // 模拟处理延迟
                }
                emitter.complete();
            } catch (Exception ex) {
                emitter.completeWithError(ex);
            }