リアルタイム・データ・ストリーミング機能は、以下のようなコア実装ロジックを持つ、よく設計された非同期処理アーキテクチャに依存している：
技術部品
- レディス・メッセージ・ブローカー研究進捗イベントをPub/Subミドルウェアとして配信
- FastAPI バックエンドWebSocketプロトコルによる長いフロントエンド接続の維持
- LangGraphステートマシン各研究ステップを観測可能な状態変化イベントに変換する。
ワークフロー
- フロントエンドがリサーチリクエストを開始すると、バックエンドは非同期タスクを作成し、タスクIDを返します。
- LangGraphエージェントは、"クエリ生成"、"ウェブページ取得 "などの主要なアクションを実行し、Redisチャネルにパブリッシュする。
- フロントエンドはWebSocket経由で特定のタスクIDを持つチャンネルを購読し、ステータスの更新をリアルタイムでレンダリングする。
設定ポイント
- .envファイルで設定する必要がある。
REDIS_URL=redis://localhost:6379 - 開発環境では別途Redisサービスを開始する必要がありますが、本番環境ではクラウドホスティングサービスの利用を推奨します。
- ストリームされたコンテンツは構造化されたデータを含み、フロントエンドは現在のステージ、進捗率などのメタデータを解析することができる。
この設計により、数分間に及ぶような長時間の調査タスクが即座にフィードバックされ、ユーザーエクスペリエンスが劇的に向上する。
この答えは記事から得たものである。Gemini Fullstack LangGraph: GeminiとLangGraphをベースとした知的研究用フルスタックアプリケーションについて
