Streaming SSE
Streaming SSE
La Career API supporte le streaming Server-Sent Events (SSE) pour les endpoints IA. Cela vous permet de recevoir les resultats en temps reel au fur et a mesure de leur generation.
Endpoints avec streaming
| Endpoint | Description |
|---|---|
POST /v1/tailor | Suggestions de personnalisation de CV |
POST /v1/cover-letters/generate | Generation de lettre de motivation |
Comment l'activer
Ajoutez Accept: text/event-stream aux headers de votre requete :
curl https://api.laddro.com/v1/tailor \
-H "x-api-key: YOUR_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Accept: text/event-stream" \
-d '{ "resumeId": "res_abc123", "jobDescription": "..." }'Format des evenements
Les evenements suivent la specification SSE :
data: {"type":"section","section":"summary","content":"Experienced engineer..."}
data: {"type":"section","section":"experience","content":"..."}
data: {"type":"done"}Chaque evenement est un objet JSON avec :
| Champ | Type | Description |
|---|---|---|
type | string | section ou done |
section | string | Nom de la section du CV (quand type est section) |
content | string | Contenu genere |
Exemples d'implementation
JavaScript (Navigateur)
const response = await fetch('https://api.laddro.com/v1/tailor', {
method: 'POST',
headers: { 'x-api-key': apiKey, 'Content-Type': 'application/json', 'Accept': 'text/event-stream' },
body: JSON.stringify({ resumeId, jobDescription })
})
const reader = response.body.getReader()
const decoder = new TextDecoder()
while (true) {
const { done, value } = await reader.read()
if (done) break
const lines = decoder.decode(value).split('\n')
for (const line of lines) {
if (line.startsWith('data: ')) {
const event = JSON.parse(line.slice(6))
if (event.type === 'done') return
console.log(event.section, event.content)
}
}
}TypeScript SDK
for await (const event of client.tailor({ resumeId, jobDescription }, { stream: true })) {
console.log(event.section, event.content)
}Python SDK
for event in client.tailor(resume_id=resume_id, job_description=jd, stream=True):
print(event.section, event.content)Node.js (Raw)
import { createParser } from 'eventsource-parser'
const response = await fetch('https://api.laddro.com/v1/tailor', {
method: 'POST',
headers: { 'x-api-key': process.env.LADDRO_API_KEY, 'Content-Type': 'application/json', 'Accept': 'text/event-stream' },
body: JSON.stringify({ resumeId, jobDescription })
})
const parser = createParser(event => {
if (event.type === 'event') {
const data = JSON.parse(event.data)
if (data.type === 'done') return
process.stdout.write(data.content)
}
})
for await (const chunk of response.body) { parser.feed(new TextDecoder().decode(chunk)) }Gestion des erreurs
Si une erreur survient pendant le streaming, le stream emettra un evenement d'erreur :
data: {"type":"error","message":"Rate limit exceeded","statusCode":429}Gerez toujours le type d'evenement erreur dans votre consommateur de stream.