对话与流式

本文说明如何用 Feat AI 完成单轮/多轮对话、流式输出、系统提示等常见任务。假设你已能创建 ChatModel（见开始使用）。

任务描述

配置对话模型（baseUrl、模型、API Key、系统提示等）
发送单条消息并获取完整回复（同步）
以流式方式逐段接收回复
设置系统提示（角色/风格）或关闭“思考”输出（部分模型）

解决方案

创建对话模型

通过 FeatAI.chatModel(opts -> ...) 创建，常用配置：

配置	方法	说明
服务地址	`baseUrl(String)`	兼容 OpenAI 的 API 根地址，如 Ollama 的 `http://localhost:11434/v1`
模型	`model(String)` 或 `model(ChatModelVendor)`	模型名或内置厂商枚举
API Key	`apiKey(String)` 或环境变量 `FEAT_AI_API_KEY`	云端 API 必填
系统提示	`system(String)`	设定角色或风格，如「你是一个诗人」
调试	`debug(boolean)`	为 true 时打印请求/响应便于排查
关闭思考	`noThink(true)`	部分模型会输出“思考”内容，设为 true 可关闭

示例：本地 Ollama + 系统提示 + 关闭思考：

ChatModel model = FeatAI.chatModel(opts -> opts
        .baseUrl("http://localhost:11434/v1")
        .model("qwen2.5:7b")
        .system("你是一个擅长生成藏头诗的诗人。")
        .noThink(true)
);

同步对话：chat()

单条消息、一次性拿到完整回复和用量信息：

model.chat("根据关键词「情」「人」「节」生成一句藏头诗", response -> {
    System.out.println(response.getContent());
    System.out.println(response.getUsage());
});

多轮对话可自行维护消息列表，并调用支持 List<Message> 的接口（见 API 参考）。

流式对话：chatStream()

逐段输出，适合长回答或实时展示。回调中可区分「内容片段」与「完成」：

model.chatStream("用三句话介绍 Feat 框架", new StreamResponseCallback() {
    @Override
    public void onStreamResponse(String content) {
        System.out.print(content);
    }

    @Override
    public void onCompletion(ResponseMessage responseMessage) {
        System.out.println("\n生成完成");
    }
});

完整示例（基于 feat-ai demo）

下面示例来自 feat-ai 模块的 OllamaDemo，演示：创建模型、系统提示、流式与同步两种调用方式（JDK 8 可运行）：

import tech.smartboot.feat.ai.FeatAI;
import tech.smartboot.feat.ai.chat.ChatModel;
import tech.smartboot.feat.ai.chat.entity.ResponseMessage;
import tech.smartboot.feat.ai.chat.entity.StreamResponseCallback;

public class ChatDemoExample {
    public static void main(String[] args) {
        ChatModel model = FeatAI.chatModel(opts -> opts
                .baseUrl("http://localhost:11434/v1")
                .model("qwen2.5:7b")
                .system("你是一个擅长生成藏头诗的诗人。")
                .noThink(true)
        );

        String prompt = "根据以下关键词生成一句藏头诗：情,人,节,快,乐";

        // 流式
        model.chatStream(prompt, new StreamResponseCallback() {
            @Override
            public void onStreamResponse(String content) {
                System.out.print(content);
            }
            @Override
            public void onCompletion(ResponseMessage responseMessage) {
                System.out.println("\n生成完成！");
            }
        });

        // 同步
        model.chat(prompt, response -> {
            System.out.println(response.getContent());
            System.out.println("生成完成！");
        });
    }
}

替代方案

Gitee AI：使用 opts.model(ChatModelVendor.GiteeAI.Qwen2_5_72B_Instruct) 等，并设置 FEAT_AI_API_KEY，无需手动写 baseUrl。
自定义 baseUrl：任意兼容 OpenAI 格式的接口均可通过 baseUrl(...) + model(...) 对接。

注意事项

使用 Gitee AI 时必须设置环境变量 FEAT_AI_API_KEY，否则会抛出 IllegalArgumentException。
Ollama 的 baseUrl 通常为 http://localhost:11434/v1，且不要以 / 结尾；Feat AI 会自动去掉末尾斜杠。
部分模型会先输出“思考”再输出答案，若不需要可设置 noThink(true)。
流式回调可能在非主线程执行，若在 UI 或其它线程敏感场景使用，需自行做线程切换。