Прекратите замедлять работу приложений с ИИ: правильная потоковая передача ответов LLM (JS, TypeS...

Большинство приложений с ИИ работают медленно не из-за плохих моделей, а из-за проблем с пользовательским интерфейсом.

В традиционных веб-приложениях цикл запрос/ответ в 200 мс кажется мгновенным.
В случае с LLM-моделями ответы могут занимать 5, 10 или даже 20 секунд — и индикатор загрузки в это время выглядит как признак неисправности продукта.

В этом видео вы узнаете:
Почему ответы ИИ без потоковой передачи данных нарушают пользовательский интерфейс
Что на самом деле происходит при вызове LLM-модели без потоковой передачи данных
Как на самом деле работает ручная потоковая передача данных с помощью fetch (и почему она ненадежна)
Почему парсинг потоков данных, специфичный для поставщика, становится техническим долгом
Как SDK Vercel AI превращает потоковую передачу данных в чистую, переносимую абстракцию
Изменение мышления, благодаря которому приложения с ИИ кажутся мгновенными и живыми

Это практическое руководство для разработчиков на JavaScript и TypeScript, создающих реальные продукты с ИИ.

Если вы разрабатываете чат-интерфейсы, помощников или приложения на основе ИИ, вам необходимо понять этот шаблон.

👍 Поставьте лайк видео, если оно вам помогло
🔔 Подпишитесь, чтобы получать больше подробных обзоров по разработке ИИ
🚀 Создавайте приложения ИИ, которые работают быстро, а не ломаются

jsengineer.ai