LangChain4j中Ollama流式聊天模型的异常终止问题分析

问题背景

在LangChain4j框架的使用过程中，开发者发现当使用OllamaStreamingChatModel构建流式聊天服务时，会出现服务异常终止的情况。该问题特别出现在通过AiServices构建器创建StreamingAssistant服务时，而直接使用模型实例或切换为其他模型（如OpenAI）时则表现正常。

技术细节

OllamaStreamingChatModel是LangChain4j提供的基于Ollama本地部署模型的流式聊天实现。与常规聊天模型不同，流式模型采用异步响应机制，通过TokenStream对象逐步返回处理结果。核心问题表现为：

1. 服务构建阶段无异常，但执行时立即终止
2. 不触发任何响应回调（onPartialResponse/onCompleteResponse）
3. 相同代码切换为OpenAI模型时工作正常

解决方案

经过项目维护者的排查，确认问题与异步处理机制相关。正确的实现方式需要：

1. 显式等待异步响应完成
2. 使用CompletableFuture进行结果同步
3. 设置合理的超时控制

典型修复代码如下：

CompletableFuture<ChatResponse> future = new CompletableFuture<>();
streamingAssistant.chat("hi")
    .onPartialResponse(System.out::println)
    .onCompleteResponse(future::complete)
    .onError(future::completeExceptionally)
    .start();
ChatResponse chatResponse = future.get(30, SECONDS);

最佳实践建议

对于LangChain4j流式模型的使用，建议开发者：

1. 始终处理异步响应完成事件
2. 为流式操作添加超时控制
3. 在AiServices构建场景下特别注意线程同步
4. 测试时先验证基础模型实例再集成到服务中

该问题的解决体现了流式处理与同步API在设计上的差异，开发者需要特别注意异步编程模式在AI服务中的应用特点。