Eine tiefgreifende Integration erfordert die Einhaltung bewährter Verfahren:
- Verbindung zur Nachrichten-Pipeline:Binden Sie das vom useChat-Hook zurückgegebene Array von Nachrichten dynamisch an Streamdown.
<Streamdown>{messages.find(m=>m.role==='assistant')?.content}</Streamdown> - Optimierung der Leistung:Instanziieren Sie die Streamdown-Komponente separat für jede Nachricht und fügen Sie die
key={message.id}um eine globale Neudarstellung zu vermeiden - Fehlerisolierung:Es wird empfohlen, Streamdown mit einer Error Boundary zu umhüllen, um zu verhindern, dass eine Ausnahme in einer Nachricht die gesamte Sitzung beeinträchtigt
- Erweiterte Konfiguration:Aktivieren Sie alle Plugins für ein voll funktionsfähiges Erlebnis
remarkPlugins={[remarkGfm, remarkMath]}
rehypePlugins={[rehypeKatex]}
Zu den fortgeschrittenen Techniken gehören: durchshikiThemedie DOM-Struktur von Nachrichtenblasen mit Hilfe von benutzerdefinierten Komponenten neu zu schreiben und requestIdleCallback zu kombinieren, um ein verzögertes Rendering von unkritischen Updates zu ermöglichen. Diese Maßnahmen können das KI-Dialogerlebnis auf ein kommerzielles Niveau heben.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelStreamdown: Ein Markdown-Renderer, der für KI-Streaming-Reaktionsfähigkeit entwickelt wurdeDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie integriert man Streamdown tief in das Vercel AI SDK für beste Ergebnisse?
