Llamaindexワークフローに深く潜り込んでください：イベント駆動型LLMアーキテクチャ

llamaindexワークフロー：実践的なプロジェクトと制限の議論を備えたディープダイビング

llamaindexは最近、ワークフロー機能を導入し、イベント駆動型の機能とロジックデカップリングを備えたLLMアプリケーション開発を強化しました。この記事では、実用的なミニプロジェクトを通してワークフローを調べて、その長所と短所を強調しています。

なぜイベント駆動型のアーキテクチャ？

最新のLLMアプリケーションは、多くのAPI呼び出しと反復LLM相互作用を含むインテリジェントエージェントアーキテクチャを採用しています。 この複雑さは、パフォーマンスのボトルネックと複雑なコードにつながります。 イベント駆動型アーキテクチャは、I/Oバインドタスクの同時実行を可能にすることにより、ソリューションを提供します。 llamaindexワークフローはこの原則を活用し、ビジネスロジックを切り離すためのイベントメカニズムを提供しながら、アセンシオの複雑さを抽象化します。

第一印象：シンプルなワークフロー

基本的なワークフローの例は、コアの概念を示しています。 これらのイベントを処理するイベント（例：

、

、カスタムイベント）、およびステップ（StartEventで飾られた方法）を定義します。 StopEventメソッドは、プロセスを開始し、イベントの流れと並行性を管理します。 LlamainDexは、ワークフローの実行パスを説明する視覚化ツール（>）を提供します。 内部的には、ワークフローはA @stepを使用してイベントキューとステップを管理します。 Workflow.run() draw_all_possible_flowsContext

ハンズオンプロジェクト：スーパーマーケットの在庫管理

より複雑なプロジェクトは、顧客のフィードバックに基づいてスーパーマーケットの在庫管理システムをシミュレートします。これは、ワークフローの分岐、ループ、ストリーミングイベント、および同時実行を紹介します。

「良い」または「悪い」フィードバックを処理するために分岐を使用してSKUのフィードバックを継続的に監視し、プロセスを繰り返すためにループします。

クラスは、注文配置と在庫の清算を処理します。

FeedbackMonitorWorkflow リアルタイムフィードバックのためのイベントのストリーミングInventoryManager

改善されたは、ストリーミングイベントを示しています。 このメソッドは、進行状況の更新をストリームに送信し、

。

同時実行：複数のソースからのフィードバックの分析

ComplexFeedbackMonitorは、同時実行を示しています。 オンライン、オフライン、および予測モデルからのフィードバックを同時に収集し、ctx.send_event()を使用して並列プロセスをトリガーします。 ctx.collect_events()決定を下す前にすべてのフィードバックを待ちます。

欠点と制限

その利点にもかかわらず、ワークフローには制限があります：

• ネストされたワークフロー：ネストされたワークフローの現在のメカニズム（add_workflowsを使用してワークフローをパラメーターとして使用する）を導入し、ネストされたワークフロー間の相互作用を制限します。 親ワークフローからネストされたワークフローで直接通話ステップメソッドはサポートされていません。
• workflow間の通信：独立したワークフロー間の効率的な通信は完全には対処されていません。 ワークフロー間でまたはContextを使用する試みは、制限に遭遇します。ctx.send_event
• unbound構文：unbound構文は、特定のワークフローからステップを分離することによりモジュール性を提供しますが、ワーク間通信を本質的に解決しません。

提案されたソリューション：イベント駆動型通信を備えたモジュラーアーキテクチャ

aが推奨されるアーキテクチャは、独立モジュール（潜在的に個別のワークフロー）間で通信を調整する中央

ワークフローを使用します。 これらのモジュールは、イベントを介して通信し、モジュール性とデカップリングを実現します

Application

結論

llamaindexワークフローは、効率的でスケーラブルなLLMアプリケーションを構築するための大幅な改善を提供します。 ワーク間コミュニケーションには制限がありますが、イベント主導のアーキテクチャと同時実行機能は貴重な資産です。 特定された制限のさらなる開発と対処は、LLMアプリケーション開発環境におけるワークフローの位置を固めます。

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