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来源摘要/节选

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需求背景 市面上的 AI 聊天软件基本上都是不断地向页面渲染出来 AI 思考的内容，传统的 web 网络 request 接口并不适合这种 ai 不断思考，不断输出内容的场景。而这种不断输出内容的应用场景最适合使用流式数据传输这种技术这不仅能够提升用户体验，还能优化数据传输效率，增强系统的可靠性和安全性；通过流式数据传输方案，满足用户对AI对话的多样化需求。 技术选型 而网页前端 js 当中针对流式数据的接收处理主流有以下几种形式： Server-Sent Events (SSE) WebSocket fetch API + stream API 虽然有很多种 AI 对话处理的技术选型，但是其实还是取决于后台这次使用 java 的 Spring AI 返回的是 Stream 形式的数据，因此最后的技术选型使用的是 fetch API + stream API 。 具体实现与封装 原生 fetch api 其实使用 XMLRequest 也是能够实现接收 stream 流式数据的接口请求，只需要通过 api 当中的 onprogress 对接口返回的数据进行监听则可以实现；但是已经是现代化的应用了，我们可以使用更加现代化的 fetch api 进行开发处理。…

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