12｜深度剖析（上）：Ling框架的底层实现

1. Ling框架包含四个子系统：adapter、bot、parser和tube，它们协同工作来处理复杂的AI工作流。 2. Adapter模块是底层的模块，负责调用大模型对话接口，兼容OpenAI和Coze两种规格，覆盖了常用的文本大模型。 3. Ling对象实例通过管理bot来处理节点输入输出，调用adapter选择具体的API调用，并通过parser动态解析大模型输入输出，最后通过tube发送数据给前端。 4. 代码实现了兼容OpenAI的API调用逻辑主体部分，包括处理消息、配置信息和输出格式，以及通过OpenAI SDK调用对话主体部分。 5. 重点关注Adapter模块的具体实现代码，因为它是执行大模型对话的底层模块。 6. 代码中的ChatConfig和ChatOptions对象定义了大模型的配置和对话输出内容的配置，包括模型名、服务地址、鉴权信息以及对输出内容的控制参数。 7. 代码中使用了条件判断来兼容两种子规格，分别是标准的OpenAI和微软的AzureOpenAI，通过判断config.endpoint来选择不同的对象创建方式。 8. 代码中使用了parser来解析内容，根据输出格式是否是JSON采用不同的解析方式，将解析内容存入缓冲区。 9. 代码中通过遍历events来解析内容进行处理，将内容放入缓冲对象buffer，然后再用一个异步过程，将对象中的内容一一放入Tube对象的流式队列里，实现内容的分步发送。 10. 代码中实现了对话结束的回调函数和parser解析内容中触发onStringResolved和onObjectResolved时调用相应的回调函数。