メッセージ処理のアーキテクチャ設計
Omni-Bot-SDK-OSSは、メッセージ処理のコアメカニズムとしてデータベースリスニングを使用しています。視覚認識システムがWeChatメッセージをキャプチャすると、自動的に解析結果をプリセットデータベース（MySQLまたはSQLiteをサポート）に保存します。フレームワークは継続的にデータベースの変更をリスニングし、リアルタイムで新しいメッセージを取得し、後続の処理プロセスをトリガーすることができる。この設計により、メッセージの取得と処理が切り離され、システムの信頼性と処理効率が向上します。
技術的実現の特徴
- 複数のデータベースタイプをサポートし、さまざまな展開環境に対応
- メッセージキュー管理により、処理順序と信頼性を確保
- ネットワーク停止などの異常事態に対応する耐障害性メカニズム
データベース接続パラメーターはconfig.yamlで設定され、アドレス、ポート、認証情報、その他必要なパラメーターが含まれる。開発者はSQLクエリを通して生のメッセージデータに直接アクセスすることができ、高度な分析の可能性を提供します。
この答えは記事から得たものである。Omni-Bot-SDK-OSS: WeChat RPAのための視覚認識ベースの自動化フレームワークについて
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