Streamdown：专为 AI 流式响应设计的 Markdown 渲染组件

Streamdown 是一个由 Vercel 开发的 Reagir 组件，它可以作为知名库 react-markdown 的直接替代品。这个工具的核心设计目标是解决在处理 AI 模型生成的流式文本时遇到的 Markdown 渲染问题。在AI聊天等应用中，文本是逐字或逐块生成的，这常常导致 Markdown 语法在传输过程中不完整（例如，一个加粗标记 ** 出现了，但结尾的标记还没生成）。Streamdown 能够优雅地处理这些不完整或未闭合的 Markdown 语法块，并将其即时渲染成正确的样式。这极大地改善了用户体验，用户可以实时看到格式化好的文本，而不是等待整个响应生成完毕。它集成了对 GitHub 风格 Markdown (GFM)、数学公式、代码高亮和图表的支持，同时注重性能和安全。

Lista de funções

• 专为流式传输优化: 核心优势在于能平滑处理并渲染持续传入的、不完整的 Markdown 文本流。
• compatibilidade react-markdown: 可作为 react-markdown 的直接替代品，并接受几乎所有相同的属性（Props）。
• 未闭合语法解析: 能够正确解析并为未闭合的粗体、斜体、代码、链接和标题等语法设置样式。
• 支持 GFM: 内置支持 GitHub 风格 Markdown，包括表格、任务列表和删除线。
• 数学公式渲染: 通过 KaTeX 支持 LaTeX 数学方程式的渲染。
• Gráfico de sereias: 能将代码块中的 Mermaid 语法渲染为图表，并提供一个渲染切换按钮。
• Destaque de sintaxe de código: 使用 Shiki 库为代码块提供美观的语法高亮。
• 安全第一: 基于 harden-react-markdown 构建，确保渲染内容的安全性。
• otimização do desempenho: 使用 Memoized 渲染技术，有效提升更新效率，减少不必要的重复渲染。

Usando a Ajuda

Streamdown 是一个NPM包，主要用于 React 项目。它的安装和使用流程非常简单，旨在让开发者可以快速集成。

1. instalação

首先，你需要在你的项目中安装 streamdown。可以使用 npmeyarn talvez pnpm 等包管理器进行安装。

fazer uso de npm Instalação:

npm i streamdown

fazer uso de pnpm Instalação:

pnpm add streamdown

2. 配置样式

为了让渲染出来的 HTML 元素拥有正确的样式（例如代码块的背景色、引用块的边框等），Streamdown 需要你引入它的 CSS 文件。你需要将以下代码添加到你项目的全局 CSS 文件中，通常是 globals.css 或类似文件。

@import "../node_modules/streamdown/dist/index.css";

请确保 @import 中的路径根据你的项目结构正确指向 node_modules Pasta.

3. uso básico

在你的 React 组件中，导入 Streamdown 组件，然后将需要渲染的 Markdown 字符串作为其子元素传入即可。

这是一个最基础的例子：

import { Streamdown } from 'streamdown';
export default function MyPage() {
const markdownContent = "# 你好，世界！\n\n这是一个 **流式传输** 的 *Markdown* 文本。";
return (
<article>
<Streamdown>{markdownContent}</Streamdown>
</article>
);
}

在上面这个例子中，markdownContent 字符串会被 Streamdown 解析并渲染为对应的 HTML 标签。

4. 结合 Vercel AI SDK 使用

Streamdown 最大的价值体现在处理实时生成的文本流。以下示例展示了如何将其与 Vercel AI SDK 的 useChat 钩子结合使用，来实时渲染 AI 的聊天回复。

'use client';
import { useChat } from '@ai-sdk/react';
import { useState } from 'react';
import { Streamdown } from 'streamdown';
export default function ChatComponent() {
// useChat 钩子管理聊天状态和消息
const { messages, sendMessage, status } = useChat();
const [input, setInput] = useState('');
// 处理表单提交
const handleSubmit = (e) => {
e.preventDefault();
if (input.trim()) {
sendMessage({ role: 'user', content: input });
setInput('');
}
};
return (
<div>
{/* 遍历并显示所有消息 */}
<div>
{messages.map(message => (
<div key={message.id}>
<strong>{message.role === 'user' ? 'You: ' : 'AI: '}</strong>
{/* AI 的回复内容会通过 Streamdown 实时渲染 */}
<Streamdown>{message.content}</Streamdown>
</div>
))}
</div>
{/* 用户输入表单 */}
<form onSubmit={handleSubmit}>
<input
value={input}
onChange={e => setInput(e.target.value)}
disabled={status !== 'idle'}
placeholder="说点什么..."
/>
<button type="submit" disabled={status !== 'idle'}>
发送
</button>
</form>
</div>
);
}

Neste exemplo, ouseChat 返回的 messages 数组会随着 AI 生成回复而实时更新。Streamdown 组件包裹着 message.content，因此每当新内容片段（token）到达时，它都会立即被渲染成格式化的 HTML，用户会看到文本和格式同步出现。

5. 组件属性 (Props)

Streamdown 支持 react-markdown 的所有属性，并增加了一些针对流式传输的特有选项：

• children (string): 需要渲染的 Markdown 字符串。
• parseIncompleteMarkdown (boolean, 默认值: true): 是否解析并渲染未闭合的 Markdown 语法。这是 Streamdown 的核心功能，建议保持开启。
• components (object): 用于覆盖默认的 HTML 元素渲染器。例如，你可以提供一个自定义的 <a> 标签组件来处理链接。
• remarkPlugins (array): remark 插件数组，用于扩展 Markdown 语法。默认集成了 remarkGfm (用于支持表格、任务列表等) 和 remarkMath.
• rehypePlugins (array): rehype 插件数组，用于处理 HTML。默认集成了 rehypeKatex (用于渲染数学公式)。
• shikiTheme (string, 默认值: github-light): 用于代码块语法高亮的 Shiki 主题名称。

cenário do aplicativo

1. Chatbots com IA
   当与大型语言模型（如 GPT）进行交互时，模型的回答是逐字或逐词生成的。使用 Streamdown 可以将这些零碎的文本流实时渲染为带有格式的完整段落，例如代码块、列表和引用等，显著提升用户交互的即时性和体验感。
2. 实时协作 Markdown 编辑器
   在允许多个用户同时编辑同一个 Markdown 文档的应用中，Streamdown 可以用来为每个用户生成实时的预览视图。即使用户输入的 Markdown 语法还不完整，预览区域也能尽可能正确地展示其样式。
3. 在线文档和笔记应用的实时预览
   对于任何包含 Markdown 输入框的应用，例如博客发布系统、知识库或个人笔记软件，Streamdown 都可以提供一个所见即所得的实时预览窗口，用户在输入文本的同时就能看到最终的渲染效果。

QA

1. 问：Streamdown 与 react-markdown 的核心区别是什么？
   答：最核心的区别在于对“流”的处理能力。react-markdown 设计用于一次性渲染一个完整的 Markdown 文档。而 Streamdown 专门为处理不完整、持续输入的文本流进行了优化，能够解析并提前渲染未闭合的语法（如 **文本），这是 react-markdown 无法做到的。
2. 问：为什么流式渲染对 AI 应用很重要？
   答：在 AI 应用中，等待模型生成完整的长篇回答可能会花费数秒甚至更长时间。流式渲染可以让用户在第一个词生成时就开始阅读，并随着文本的产生看到实时格式化，这创造了一种更自然、更即时的对话体验，避免了用户在等待过程中的不确定感。
3. 问：它支持哪些 Markdown 扩展功能？
   答：它原生支持 GitHub 风格 Markdown (GFM)，包括表格、任务列表和删除线。此外，它还通过插件集成了对 LaTeX 数学公式（使用 KaTeX）和 Mermaid 图表的支持。
4. 问：使用 Streamdown 有什么系统要求或注意事项？
   答：项目需要使用 Node.js 18 或更高版本，以及 React 19.1.1 或更高版本。此外，为了确保样式正确显示，请务必在你的全局 CSS 文件中引入 Streamdown 的样式表。