开篇问题第十五篇我们把工作流调度理解成:一张有向图上的边状态机。节点是否运行,取决于:输入边分组里的 waiting / active / skipped 状态。但节点运行之后,还会产生另一类问题:运行结果如何实时推给前端? 节点详情如何保存? 调试模式如何展示每一步? 历史记录如何只加载轻量预览?这些问题看起来都叫“响应”,但在 FastGPT 里其实分成几条不同的数据路径。本篇重点拆解:SSE 响应为什么必须在入口初始化。workflowSseEvent的事件体系。getWorkflowResponseWrite如何过滤和写出事件。节点运行时如何生成nodeResponse。WorkflowNodeResponseWriter如何平铺写库。flatNodeResponses、debugResponse、responseData的区别。
FastGPT | 16 - 流式响应、节点响应与调试数据
开篇问题第十五篇我们把工作流调度理解成:一张有向图上的边状态机。节点是否运行,取决于:输入边分组里的 waiting / active / skipped 状态。但节点运行之后,还会产生另一类问题:运行结果如何实时推给前端? 节点详情如何保存? 调试模式如何展示每一步? 历史记录如何只加载轻量预览?这些问题看起来都叫“响应”,但在 FastGPT 里其实分成几条不同的数据路径。本篇重点拆解:SSE 响应为什么必须在入口初始化。workflowSseEvent的事件体系。getWorkflowResponseWrite如何过滤和写出事件。节点运行时如何生成nodeResponse。WorkflowNodeResponseWriter如何平铺写库。flatNodeResponses、debugResponse、responseData的区别。
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