11｜工作流框架：Ling的设计思想与整体架构

1. Ling框架是基于流式JSON数据的异步工作流框架，旨在方便地管理AI业务工作流的节点，并及时处理其中流转的数据。 2. Ling框架的设计思想是基于流式JSON数据的异步处理，通过创建Bot节点来处理不同的任务，实现工作流的管理和数据处理。 3. Ling框架的应用举例包括创建一个儿童版AI十万个为什么的工作流，通过两级AI节点实现用户输入问题后快速生成适合儿童阅读的文章。 4. Ling框架的使用方法涵盖配置Ling实例对象、创建Bot节点、添加任务提示、触发任务处理、监听事件等简单操作。 5. Ling框架支持多种事件类型，如`object-response`、`string-response`和`inference-done`，用于处理JSON解析完成、字符串解析完成和整个Bot推理完成等事件。 6. Ling框架的流式数据传输通过设置HTTP Header和使用pipeline进行流式连接，实现数据流的发送和处理。 7. Ling框架的前端交互实现使用了EventSource处理，通过配置sse参数，接口返回的数据格式是Server-Sent Events格式，便于前端使用。 8. Ling框架的前端渲染Markdown内容通过使用marked库将Markdown转成HTML进行渲染，实现了在前端展示大模型输出的Markdown内容。 9. Ling框架是一个非常方便易用的异步实时响应工作流框架，具有广泛的应用前景和可扩展性。 10. Ling框架的完整代码可在GitHub仓库获取，有兴趣的同学可以进一步深入研究，掌握其用法和设计细节。