主要观点总结
文章介绍了名为Ling的工作流框架，该框架针对LLM生成的JSON数据流进行实时处理。Ling解决了流式输出JSON数据的问题，通过实时解析并以jsonuri格式分发，使得前端和后端能够立即处理流式输出的数据，优化了复杂内容生成的工作流程。
关键观点总结
关键观点1: Ling工作流框架的介绍
Ling是一个轻量级的工作流框架，专注于解决结构化数据（JSON格式）的流式输出问题。
关键观点2: LLM生成的JSON数据流问题
LLM生成的JSON数据一般为完整闭合结构，不利于流式处理。Ling通过实时解析并以jsonuri格式分发，解决这一问题。
关键观点3: Ling的工作方式
Ling底层实现了一个实时解析JSON数据的Parser，可以一边接收LLM的流式输出，一边解析JSON数据。解析完成后，以jsonuri的格式分发出去。
关键观点4: Ling的应用场景
Ling适用于处理复杂内容生成的工作流，如儿童教育方向的AI应用产品。通过Ling，可以实现内容的流式输出和实时处理。
关键观点5: Ling的主要特性
Ling支持JSONL协议的数据流输出、JSON的TOKEN异常的自动修复、复杂的异步工作流、流式输出过程中的状态消息，以及Server Sent Events。
文章预览
前言 主要介绍了一个名为 Ling（灵）的工作流框架，它针对 LLM（大型语言模型）生成的结构化 JSON 数据流实时处理问题，通过实时解析 JSON 数据并以 jsonuri 格式分发，使得前端和后端能够立即处理流式输出的数据，优化了复杂内容生成的工作流程。今日前端早读课文章由 @月影授权分享。 正文从这开始～～ 从今年年初开始，我自己创业，做儿童教育方向的 AI 应用产品。技术上来讲，最核心的其实是复杂的内容生成工作流的编排及内容输出，这里面有非常复杂的工作流。 举个例子，比如我们的产品波波熊学伴的核心工作流，涉及到非常多的 Agent，大概如下图所示： 图 1 可以看到，从用户输入话题，到最终生成内容，经过了问题改写、简答、大纲、子问题拆解和文章生成等好几个步骤，中间还穿插并行生成封面和口语化内容，这些内容都需要通过 L
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