从零到“爽”：用 Vue + 流式输出打造丝滑 AI 对话体验本文详解如何用 Vue 3 实现 LLM 流式输出：通过

最近，我一头扎进了 Vue 的世界——响应式数据、组件化开发、<script setup> 的简洁语法……一切都让我感受到现代前端框架的优雅与高效。而就在我刚学会用 ref 管理状态、用 v-model 绑定输入框时，一个更诱人的挑战出现了：如何让大模型（LLM）的回答像真人打字一样，逐字浮现？

答案就是——流式输出（Streaming） 。

以前，我总以为 AI 回复慢是因为“模型在思考”。但真正动手后才发现：不是模型慢，而是我们等得太蠢。如果能让用户在模型生成第一个字时就看到内容，而不是干等十秒才刷出整段文字，那体验简直是从“加载中…”跃迁到“哇，它在和我说话！”。

于是，我决定亲手实现一个支持流式输出的 AI 聊天界面。没有复杂框架，只用 Vue 3 + 原生 fetch + 一点点对二进制流的理解。过程中，我踩过坑、解过码、拼接过 Buffer，也终于明白了为什么大家都说：“开了流，真香”。

今天，就带你从实战出发，一步步揭开流式输出的神秘面纱——不仅讲“怎么做”，更要讲透“为什么这样能行”。

一、我的第一个 Vue 聊天框：简单，但不够“爽”

一切始于一个朴素的需求：

用户输入问题 → 点击提交 → 显示 AI 回答。

用 Vue 写起来非常直接：

const question = ref('')
const content = ref('')

const askLLM = async () => {
  const res = await fetch('/api/chat', {
    method: 'POST',
    body: JSON.stringify({ prompt: question.value })
  })
  const data = await res.json()
  content.value = data.reply // 等全部返回才赋值
}

跑起来没问题，但体验很割裂：

用户点完“提交”，屏幕空白几秒；
突然“唰”一下弹出整段文字；
感觉像在等机器，而不是对话。

这显然不够“爽”。我想要的是——边生成，边看。

💭 思考：为什么不能直接用 setInterval 模拟打字效果？
有人可能会想：“我可以先拿到完整回答，再用定时器一个字一个字显示啊！”
这确实能“看起来”流畅，但本质是欺骗用户——实际等待时间没变，只是延迟了展示。而真正的流式输出能提前数秒开始反馈，大幅降低首屏感知延迟。更重要的是，用户可随时中断生成（比如发现答偏了），这是模拟打字做不到的。

二、开启流式：一个参数，两种世界 🌍

查阅 LLM API 文档（比如 DeepSeek、OpenAI），我发现一个关键参数：stream。

只要设为 true，API 就不会返回完整 JSON，而是以 Server-Sent Events (SSE) 格式持续推送数据块，形如：

data: {"choices": [{"delta": {"content": "你"}}]}

data: {"choices": [{"delta": {"content": "好"}}]}

data: [DONE]

每一行都是一个独立事件，前端可以实时消费。这意味着：不需要等模型说完，就能把“你”“好”一个个字展示出来！

于是，我在请求中加上了 stream: true：

body: JSON.stringify({
  model: 'deepseek-chat',
  stream: true, // 👈 就是它！
  messages: [{ role: 'user', content: question.value }]
})

但问题来了：如何读取这种“源源不断”的响应？

💭 思考：后端不支持 stream 怎么办？
如果你调用的 API 不支持流式（比如某些私有模型），那就无法实现真正的实时输出。此时只能退回到“全量等待”模式，或在后端自行封装流式逻辑（例如用 generator 分批 yield token）。所以，流式体验的前提是 LLM 服务本身支持 SSE 或类似协议。

三、什么是 SSE？为什么 LLM 偏爱它？

你可能会好奇：为什么大模型 API 选择用 data: {...} 这种看似简陋的格式来推送流数据？这背后其实是一种成熟且轻量的 Web 标准——Server-Sent Events（SSE） 。

SSE 是 HTML5 引入的一种服务器向浏览器单向推送实时数据的机制。与 WebSocket 的双向通信不同，SSE 专为“服务端 → 客户端”的场景设计，比如新闻推送、股票行情、日志流，以及——AI 文本生成。

它的协议极其简单：

服务端返回 Content-Type: text/event-stream；
每条消息以 data: 开头，以 \n\n 结尾；
可包含事件类型（event:）、唯一 ID（id:）等字段；
浏览器通过 EventSource 或原生 fetch + ReadableStream 接收。

例如一段合法的 SSE 流：

data: {"token": "你"}

data: {"token": "好"}

data: [DONE]

💡 为什么 LLM 用 SSE 而不用 WebSocket？
因为 AI 生成是典型的“一问一答、服务端持续输出”场景，无需客户端频繁发消息。SSE 基于 HTTP，天然支持 CORS、鉴权、缓存，且前端无需额外库——用 fetch 就能消费，开发成本极低。

更重要的是，SSE 具备自动重连能力（通过 retry: 字段），在网络抖动时能自动恢复连接，这对长文本生成至关重要。

不过，在我们的 Vue 应用中，并没有使用 new EventSource()，而是直接操作 fetch().body。这是因为：

EventSource 只支持 GET 请求，而 LLM API 需要 POST；
fetch 提供更底层的字节流控制，便于处理编码和缓冲。

所以，我们是在手动解析 SSE 协议——这也正是理解流式输出的关键一步。

💭 思考：SSE 和 WebSocket 到底怎么选？
记住这个口诀： “单向用 SSE，双向用 WebSocket” 。
如果你只需要服务器推数据（如通知、日志、AI 生成），SSE 更轻量、更易调试；
如果需要频繁双向通信（如在线协作、游戏），才考虑 WebSocket。
此外，SSE 天然走 HTTP/HTTPS，穿透防火墙更容易，运维成本更低。

四、直面原始流：ReadableStream 与字节的舞蹈 💃

传统 response.json() 在这里失效了——因为响应永远不会“完成”。我们必须深入到 HTTP 响应的最底层：字节流（Byte Stream） 。

浏览器提供了 response.body.getReader()，返回一个 ReadableStreamDefaultReader。通过它，我们可以：

const reader = response.body.getReader()
const { value, done } = await reader.read()

value 是 Uint8Array —— 一串原始字节；
done 表示流是否结束。

但字节对我们毫无意义，我们需要解码成字符串。

💭 思考：为什么不能直接用 response.text()？
response.text() 会等待整个流结束才返回完整字符串，完全违背了“流式”的初衷。而 getReader() 让我们能在每个 chunk 到达时立即处理，实现真正的实时性。这是“拉模式” vs “等模式”的根本区别。

五、TextDecoder：把字节变文字的魔法杖 🪄

JavaScript 提供了 TextDecoder，专用于将 Uint8Array 解码为 UTF-8 字符串：

const decoder = new TextDecoder()
const text = decoder.decode(value)

但注意！在网络流中，一个汉字（如“你”）可能被拆成两半传输（比如前两个字节在一个 chunk，第三个在下一个）。如果直接 decode，会得到乱码。

解决方案：使用 { stream: true } 选项：

decoder.decode(value, { stream: true })

这个参数告诉解码器：“这只是流的一部分，请保留未完成的字节，等下一块来了再拼”。

✅ 这是避免中文乱码的关键！

💭 思考：TextDecoder 是同步的，会不会阻塞 UI？
不会。虽然 decode() 是同步方法，但它操作的是内存中的小块字节（通常几百字节），耗时微秒级，远低于一帧渲染时间（16ms）。而且整个流处理是 async/await 驱动的，不会阻塞主线程。放心使用！

六、Buffer：处理“半截数据”的安全网 🛡️

即便用了 stream: true，我们仍面临一个问题：JSON 可能被截断。

比如，一个完整的 SSE 行是：

data: {"choices": [...]}

但网络可能先传来：

data: {"choic

然后下一秒才传来：

es": [...]}

如果直接 JSON.parse("data: {"choic")，必然报错。

解决思路：自建缓冲区（Buffer） 。

let buffer = '' // 自定义缓冲字符串

while (!done) {
  const { value, done: isDone } = await reader.read()
  done = isDone
  
  // 解码新字节，并拼接到缓冲区
  const chunk = buffer + decoder.decode(value, { stream: true })
  buffer = '' // 清空，准备接收下一轮

  // 按行分割（SSE 以 \n 分隔）
  const lines = chunk.split('\n').filter(line => line.startsWith('data: '))
  
  for (const line of lines) {
    const payload = line.slice(6) // 去掉 "data: "
    
    if (payload === '[DONE]') {
      done = true
      break
    }

    try {
      const data = JSON.parse(payload)
      const delta = data.choices[0].delta.content
      if (delta) content.value += delta // 实时更新！
    } catch (err) {
      // 解析失败？说明 JSON 不完整，放回 buffer
      buffer += `data: ${payload}`
    }
  }
}

这段代码的核心逻辑是：

所有新数据先拼到 buffer；
尝试按行解析；
能解析的，立即展示；
不能解析的（如半截 JSON），留着下次拼接。

💡 这就是流式解析的“容错机制”——不丢任何一个字节。

💭 思考：为什么不用现成的流解析库？
当然可以用（如 eventsource-parser），但在学习阶段，手写一次 buffer 逻辑能让你彻底理解流式数据的脆弱性与处理原则。上线项目可引入成熟库提升健壮性，但原理必须自己掌握。

七、Vue 的响应式：让 UI 自动跟上流 🔄

最妙的是，Vue 的响应式系统让这一切变得无比自然。

我们只需维护一个 content 响应式变量：

const content = ref('')

然后在流处理循环中不断追加：

content.value += delta

Vue 会自动检测变化，并高效更新 DOM。用户看到的，就是文字像打字机一样逐字出现——无需手动操作 DOM，也无需防抖节流。

这种“数据驱动视图”的理念，让流式输出的前端实现既简洁又可靠。

💭 思考：频繁修改 ref 会导致性能问题吗？
不会。Vue 3 的响应式系统基于 Proxy，对字符串拼接做了优化。即使每 50ms 更新一次，DOM 也会在下一帧批量更新，不会造成卡顿。如果你极端追求性能（如每毫秒更新），才需考虑节流，但 AI 生成速度远达不到这个频率。

八、“爽”的背后：为什么流式如此重要？🎯

你可能会问：多等几秒有什么关系？

但用户体验研究早已证明：人类对延迟的容忍度极低。

等待 1 秒内：感觉流畅；
等待 3 秒以上：开始焦虑；
等待 10 秒：大概率放弃。

而流式输出巧妙地欺骗了大脑：

首字节 200ms 内返回 → 用户感知“立刻响应”；
后续文字持续流入 → 大脑认为“正在认真思考”；
整体等待时间没变，但心理感受完全不同。

这就是为什么 ChatGPT、Claude、DeepSeek 等产品都默认开启流式——技术服务于体验，体验决定留存。

💭 思考：流式输出会增加服务器压力吗？
相反，它可能降低压力！因为流式连接是长连接但低频交互（一问一答），而如果用户因等待太久反复点击“重试”，反而会产生更多短连接请求。此外，流式允许用户提前中断，节省计算资源。

九、避坑指南：我踩过的雷，你别再踩 ⚠️

在实现过程中，我遇到几个典型问题，分享给你：

❌ 1. 忘记 `stream: true`

结果：API 返回完整 JSON，前端无法流式处理。

✅ 解法：确认请求体包含 "stream": true。

❌ 2. 直接 `JSON.parse` 未清洗的字符串

SSE 行包含 data: 前缀，直接 parse 会报错。

✅ 解法：先 line.slice(6) 去掉前缀。

❌ 3. 忽略 `[DONE]` 结束信号

导致循环无法退出，页面卡死。

✅ 解法：检测 payload === '[DONE]' 并 break。

❌ 4. 未处理跨 chunk 的 JSON 截断

部分内容丢失。

✅ 解法：用 buffer 缓存未解析片段。

💭 思考：如何测试流式逻辑？
可用 Mock Service Worker (MSW) 模拟 SSE 流，或用 Node.js 写一个简易流式服务器：
res.writeHead(200, {
  'Content-Type': 'text/event-stream',
  'Cache-Control': 'no-cache',
  'Connection': 'keep-alive'
})
setInterval(() => {
  res.write(`data: {"choices": [{"delta": {"content": "测"}}]}\n\n`)
}, 300)

十、结语：从“能用”到“好用”，只差一个流 🌊

回望整个过程，我从一个只会写 v-model 的 Vue 新手，到能驾驭二进制流、处理编码、管理缓冲区，最终实现丝滑的 AI 对话体验——这不仅是技术的进阶，更是对“用户体验”理解的深化。

流式输出看似只是“边生成边显示”，实则串联了：

网络协议（HTTP Chunked + SSE）
数据结构（Buffer、Stream）
编码规范（UTF-8、TextDecoder）
前端框架（Vue 响应式）
人机交互（感知延迟、心理预期）

当你下次看到 AI 逐字回复时，不妨想想：

这背后，是一场从 GPU 到浏览器、从字节到情感的精密协作。

而作为开发者，我们的使命，就是让这场协作更快、更稳、更“爽” 。

现在，去给你的 AI 应用加上流式输出吧——用户会感谢你的。🚀

从零到“爽”：用 Vue + 流式输出打造丝滑 AI 对话体验