Оптимізація перетворення Markdown в HTML з Showdown JS для потокових даних OpenAI

8 Березня 2024 в 17:41 38

Потокова передача даних відіграє важливу роль в сучасних веб-додатках, особливо коли мова йде про інтеграцію зі штучним інтелектом, таким як OpenAI. Часто розробники стикаються з викликом ефективного використання цих даних, особливо коли потрібно перетворити текстовий вміст, отриманий у форматі Markdown, в HTML для відображення у веб-додатках. Showdown JS є популярною бібліотекою, що дозволяє виконати таке перетворення, але інтеграція з потоковими даними може виявитися складнішою, ніж здається на перший погляд.

Загальні проблеми з потоковими даними і Markdown

При роботі з потоковими даними виникає особлива проблема – необхідність обробляти і відображати дані в міру їх отримання. Коли ці дані представлені в форматі Markdown, важливо не просто відобразити текст, але і коректно перетворити його в HTML. Цей процес ускладнюється, коли дані надходять частинами, що може призвести до неправильного відображення форматування, якщо кожна частина обробляється окремо.

Що не так зі стандартним підходом Showdown JS?

Стандартний підхід використання Showdown JS передбачає ініціалізацію конвертера та виклик методу makeHtml для перетворення Markdown у HTML. Однак, при потоковій передачі, кожен виклик makeHtml для нового фрагмента тексту призводить до створення нового HTML-блоку. Це може призвести до розбиття тексту на несподівані частини, додавання зайвих HTML-тегів та втрати контексту форматування Markdown.

// Приклад коду, який може призвести до проблем
let converter = new showdown.Converter({smoothLivePreview: true});
let parsedHtml = converter.makeHtml(chunk);
div.innerHTML += parsedHtml;

// Приклад коду, який може призвести до проблем

let converter = new showdown.Converter({smoothLivePreview: true});

let parsedHtml = converter.makeHtml(chunk);

div.innerHTML += parsedHtml;

У такому випадку, кожен новий фрагмент тексту обробляється окремо, що може спотворити загальний вигляд і структуру документу.

Ефективний підхід до обробки потокових даних

Для вирішення вищезазначених проблем рекомендується змінити підхід до обробки потокових даних. Замість того, щоб обробляти кожен фрагмент окремо, потрібно акумулювати весь текст в одній змінній до того моменту, коли весь текст буде отримано, а вже потім обробити його цілком.

let fullText = ''; // Ініціалізація змінної для зберігання повного тексту
// Припустимо, у нас є функція, яка викликається при отриманні нового фрагмента даних
function onDataReceived(chunk) {
    fullText += chunk; // Додавання фрагмента до повного тексту
}
// Після завершення передачі даних
function onStreamEnd() {
    let converter = new showdown.Converter({smoothLivePreview: true});
    let parsedHtml = converter.makeHtml(fullText); // Обробка повного тексту
    div.innerHTML = parsedHtml; // Відображення результату
}

let fullText = ''; // Ініціалізація змінної для зберігання повного тексту

// Припустимо, у нас є функція, яка викликається при отриманні нового фрагмента даних

function onDataReceived(chunk) {

fullText += chunk; // Додавання фрагмента до повного тексту

}

// Після завершення передачі даних

function onStreamEnd() {

let converter = new showdown.Converter({smoothLivePreview: true});

let parsedHtml = converter.makeHtml(fullText); // Обробка повного тексту

div.innerHTML = parsedHtml; // Відображення результату

}

Такий підхід дозволяє зберегти весь контекст тексту, забезпечуючи правильне перетворення Markdown у HTML, і уникнути проблем, пов’язаних з частковим форматуванням.

Оптимізація процесу

Для подальшої оптимізації процесу можна розглянути використання веб-сокетів або інших технологій для потокової передачі даних, які дозволяють більш ефективне управління потоками даних. Також корисною може бути імплементація механізму кешування або тимчасового зберігання даних на клієнтській стороні для забезпечення плавної роботи веб-додатка навіть при великому об’ємі даних.

Висновок

Інтеграція потокових даних Markdown з веб-додатками, з використанням Showdown JS для перетворення в HTML, вимагає обдуманого підходу для забезпечення коректної роботи та високої продуктивності. Ефективне використання бібліотеки та оптимізація процесу обробки даних можуть значно покращити якість відображення контенту та загальну взаємодію користувача з веб-додатком.