Plongeon profonde dans le flux de travail Llamaindex: Architecture LLM motivée par des événements

Llamaindex Workflow: une plongée profonde avec un projet pratique et une discussion sur les limitations

Llamaindex a récemment introduit une fonctionnalité de workflow, améliorant le développement d'applications LLM avec des capacités axées sur les événements et le découplage logique. Cet article explore le flux de travail à travers un mini-projet pratique, mettant en évidence ses forces et ses faiblesses.

Pourquoi des architectures motivées d'événements?

Les applications LLM modernes utilisent souvent des architectures d'agent intelligentes, impliquant de nombreux appels API et interactions itératives LLM. Cette complexité conduit à des goulots d'étranglement de performances et à un code complexe. Les architectures motivées d'événements offrent une solution en permettant une exécution simultanée des tâches liées aux E / S. Le flux de travail de Llamaindex tire parti de ce principe, abstraitz les complexités d'Asyncio tout en fournissant un mécanisme d'événements pour le découplage de la logique commerciale.

Premières impressions: un flux de travail simple

Un exemple de flux de travail de base démontre les concepts de base. Nous définissons les événements (par exemple, StartEvent, StopEvent, les événements personnalisés) et les étapes (méthodes décorées avec @step) qui traitent ces événements. La méthode Workflow.run() initie le processus, gérant le flux d'événements et la concurrence. Llamaindex fournit un outil de visualisation (draw_all_possible_flows) pour illustrer le chemin d'exécution du workflow. En interne, Workflow utilise un Context pour gérer la file d'attente d'événements et les étapes.

Projet pratique: gestion des stocks de supermarchés

Un projet plus complexe simule un système de gestion des stocks de supermarchés basé sur les commentaires des clients. Cela met en valeur les événements de ramification, de boucle, de streaming de Workflow et d'exécution simultanée.

Le FeedbackMonitorWorkflow surveille en permanence la rétroaction SKU, en utilisant la branche pour gérer les «bons» ou «mauvais» rétroactions et la boucle pour répéter le processus. La classe InventoryManager gère le placement des commandes et la compensation des stocks.

Événements de streaming pour rétroaction en temps réel

L'amélioration de FeedbackMonitorWorkflowV2 démontre des événements de streaming. La méthode ctx.write_event_to_stream() envoie des mises à jour de progrès à un flux, permettant des commentaires en temps réel aux utilisateurs via handler.stream_events().

Exécution simultanée: analyser les commentaires de plusieurs sources

Le ComplexFeedbackMonitor illustre une exécution simultanée. Il recueille des commentaires en ligne, hors ligne et un modèle de prédiction à l'aide de ctx.send_event() pour déclencher des processus parallèles. ctx.collect_events() attend tous les commentaires avant de prendre une décision.

lacunes et limitations

Malgré ses avantages, le flux de travail a des limites:

• flux de travail imbriqués: Le mécanisme actuel des flux de travail imbriqués (en utilisant add_workflows et passant des flux de travail comme paramètres) introduit le couplage et restreint l'interaction entre les flux de travail imbriqués. Appeler directement les méthodes d'étape dans les flux de travail imbriqués à partir du flux de travail parent n'est pas pris en charge.
• Communication inter-workflow: La communication efficace entre les workflows indépendants n'est pas entièrement abordée. Tente de partager un Context ou d'utiliser ctx.send_event entre les limitations de la rencontre de workflows.
• Syntaxe non liée: Bien que la syntaxe non liée offre la modularité en découplant les étapes d'un flux de travail spécifique, il ne résout pas intrinsèquement la communication entre les débits.

Solution proposée: Architecture modulaire avec communication axée sur les événements

Une architecture suggérée utilise un flux de travail central Application qui orchestre la communication entre les modules indépendants (chacun potentiellement un flux de travail distinct). Ces modules communiquent via des événements, atteignant la modularité et le découplage.

Conclusion

Llamaindex Workflow offre des améliorations significatives pour la construction d'applications LLM efficaces et évolutives. Bien que des limites existent dans la communication inter-workflow, l'architecture et les capacités d'exécution simultanées axées sur l'événement sont des actifs précieux. Le développement et la lutte contre les limitations identifiées solidifieront la position du flux de travail dans le paysage de développement des applications LLM.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!