嘿，@cxycxm!🚀很高兴看到你又提出了一个有趣的问题。我正在深入挖掘以获取你的答案。请稍等！

你正在寻找的方法是 chat_engine.stream_chat()

response = chat_engine.stream_chat("Hello!")
for token response.response_gen:
  print(token, end="", flush=True)

要直接回答您的问题，chat_engine 没有名为 stream_complete() 的方法。相反，正如维护者所强调的，您应该使用 chat_engine.stream_chat() 来处理实时聊天响应。以下是关于如何使用它的快速概述：

response = chat_engine.stream_chat("Hello!")
for token in response.response_gen:
  print(token, end="", flush=True)

这种方法允许您实时处理和打印从聊天引擎接收到的每个令牌。如果您有任何更多问题或需要进一步澄清，请随时提问！

详细信息

来源

• llama-index-legacy/llama_index/legacy/chat_engine/simple.py
• llama-index-legacy/llama_index/legacy/chat_engine/context.py
• llama-index-core/llama_index/core/chat_engine/context.py
• llama-index-core/llama_index/core/chat_engine/simple.py
  关于 Dosu

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• 要继续对话，请提及 @dosu。*

但是我需要stream_complete(),我的目的是完成对话。

很遗憾，聊天引擎的工作原理并非如此。只有在你有一个单一的字符串时，补全才有意义，而不是一个交替的聊天历史记录。
如果你愿意，你可以用聊天历史提示它，并将llms的响应作为前一条消息的补全。