Menyelam jauh ke aliran kerja llamaindex: Senibina LLM yang didorong oleh acara

aliran kerja llamaindex: menyelam yang mendalam dengan projek tangan dan perbincangan batasan

Llamaindex baru-baru ini memperkenalkan ciri aliran kerja, meningkatkan pembangunan aplikasi LLM dengan keupayaan yang didorong oleh peristiwa dan decoupling logik. Artikel ini meneroka aliran kerja melalui projek mini praktikal, menonjolkan kekuatan dan kelemahannya.

Kenapa arkitek yang didorong oleh peristiwa?

Aplikasi LLM moden sering menggunakan seni bina ejen pintar, yang melibatkan banyak panggilan API dan interaksi LLM berulang. Kerumitan ini membawa kepada kesesakan prestasi dan kod rumit. Senibina yang didorong oleh peristiwa menawarkan penyelesaian dengan membolehkan pelaksanaan serentak tugas I/O yang terikat. Aliran Kerja Llamaindex memanfaatkan prinsip ini, menghilangkan kerumitan Asyncio sambil menyediakan mekanisme peristiwa untuk decoupling Logic Business.

Kesan pertama: aliran kerja mudah

Contoh aliran kerja asas menunjukkan konsep teras. Kami mentakrifkan peristiwa (mis.,

, StartEvent, peristiwa tersuai), dan langkah -langkah (kaedah dihiasi dengan StopEvent) yang memproses peristiwa -peristiwa ini. Kaedah @step memulakan proses, menguruskan aliran acara dan kesesuaian. Llamaindex menyediakan alat visualisasi () untuk menggambarkan laluan pelaksanaan alur kerja. Secara dalaman, aliran kerja menggunakan Workflow.run() untuk menguruskan barisan acara dan langkah. draw_all_possible_flows Context

Projek Hands-On: Pengurusan Inventori Supermarket

Projek yang lebih kompleks mensimulasikan sistem pengurusan inventori pasar raya berdasarkan maklum balas pelanggan. Ini mempamerkan cabang, gelung, peristiwa aliran, dan pelaksanaan serentak.

terus memantau maklum balas SKU, menggunakan cawangan untuk mengendalikan maklum balas "baik" atau "buruk", dan gelung untuk mengulangi proses tersebut. Kelas

mengendalikan penempatan pesanan dan penjelasan stok.

acara streaming untuk maklum balas masa nyata FeedbackMonitorWorkflow InventoryManager

Meningkatkan

Menunjukkan peristiwa streaming. Kaedah menghantar kemas kini kemajuan ke aliran, membolehkan maklum balas masa nyata kepada pengguna melalui

.

Pelaksanaan serentak: Menganalisis maklum balas dari pelbagai sumber

menggambarkan pelaksanaan serentak. Ia mengumpulkan maklum balas dari dalam talian, di luar talian, dan model ramalan secara serentak menggunakan ComplexFeedbackMonitor untuk mencetuskan proses selari. ctx.send_event() menunggu semua maklum balas sebelum membuat keputusan. ctx.collect_events()

Kekurangan dan batasan

Walaupun kelebihannya, aliran kerja mempunyai batasan:

alur kerja bersarang:

Mekanisme semasa untuk aliran kerja bersarang (menggunakan
• dan aliran kerja lulus sebagai parameter) memperkenalkan gandingan dan menyekat interaksi antara aliran kerja bersarang. Secara langsung memanggil kaedah langkah dalam aliran kerja bersarang dari alur kerja induk tidak disokong. add_workflows Komunikasi Inter-Workflow:
Komunikasi yang cekap antara aliran kerja bebas tidak ditangani sepenuhnya. Percubaan untuk berkongsi
• atau menggunakan di seluruh aliran kerja menghadapi batasan. Context ctx.send_event Sintaks Unbound:
Walaupun sintaks yang tidak dibatalkan menawarkan modularity dengan decoupling langkah-langkah dari alur kerja tertentu, ia tidak semestinya menyelesaikan komunikasi antara kerja.
Penyelesaian yang dicadangkan: Senibina modular dengan komunikasi yang didorong oleh peristiwa

Seni bina yang dicadangkan menggunakan alur kerja pusat yang mengatur komunikasi antara modul bebas (masing -masing berpotensi aliran kerja yang berasingan). Modul -modul ini berkomunikasi melalui peristiwa, mencapai modularity dan decoupling.

Application

Kesimpulan

Aliran Kerja Llamaindex menawarkan penambahbaikan yang ketara untuk membina aplikasi LLM yang cekap dan berskala. Walaupun batasan wujud dalam komunikasi antara kerja, seni bina yang didorong oleh peristiwa dan keupayaan pelaksanaan serentak adalah aset yang berharga. Pembangunan selanjutnya dan menangani batasan yang dikenal pasti akan menguatkan kedudukan aliran kerja dalam landskap pembangunan aplikasi LLM.

Atas ialah kandungan terperinci Menyelam jauh ke aliran kerja llamaindex: Senibina LLM yang didorong oleh acara. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!