凭借AI帮手快速解析LlamaIndex的Workflow规划与Java搬迁
在前面的评论中，咱们经过AI帮手快速阅读并剖析了LlamaIndex的中心源码及其可视化部分。在前次的作业中，咱们已根本完结了运用Java版别完结的可视化部分，虽然在作业流（workflow）的剖析上仅仅进行了开端评论。今日，咱们将深入评论一个要害问题：能否将LlamaIndex在Python中的事务流程和中心代码，成功搬迁并转化为Java版别。
接下来，咱们将直接进入正题。首要，咱们回忆一下LlamaIndex的全体架构和中心功用，然后着手进行Java版别的开发完结。
Workflow
或许咱们现已有些遗忘了之前的细节，因而仅经过文字描述并记录下来，或许无法像可视化图示那样快速有效地协助咱们回忆起要害内容。为了更明晰地整理思路，并协助咱们更直观地了解和回忆，我制作一张扼要的总结结构图。
扼要总结结构图
首要，咱们将从一个简练的视点，回忆几个要害的中心类，并详细剖析它们各自的特点和办法。如图所示：
剩余的部分便是至关重要的事务流程类 workflow 了。为了保证咱们对全体事务流程有一个明晰的认知，咱们可以先对事务流程进行一个扼要的整理。这儿不需求过多重视细节，细节部分可以经过检查源码来进一步评论。
好的，接下来咱们将逐个经过AI帮手来协助咱们完结代码转化的作业。虽然咱们清楚地知道，AI的输出或许无法到达100%的完美作用，但即便如此，凭借AI的辅佐，至少可以大幅度进步功率，估计可以节约大约50%的编码时刻。咱们现在就开端吧。
规划
Event
相同直接问询帮手即可。
接下来，我将依据AI帮手供给的开端计划进行进一步的优化和调整。得到终究成果代码如下：
@Data
@NoArgsConstructor
@AllArgsConstructor
@Accessors(chain = true)
@JsonInclude(JsonInclude.Include.NON_NULL)
public abstract class ToolEvent {
/**
* 事情id
*/
private String eventId;
/**
* 事情name
*/
private String eventName;
/**
* 存储各节点数据，并暴露出办法供其他人调用
*/
private Map<String,Object> eventData = new HashMap<>();
public ToolEvent(Map<String, Object> params) {
this.eventData.putAll(params);
}
public Object get(String key) {
key = this.getClass().getSimpleName() + "." + key;
if (this.eventData.containsKey(key)) {
return this.eventData.get(key);
} else {
throw new IllegalArgumentException("No such key: " + key);
}
}
public void set(String key, Object value) {
key = this.getClass().getSimpleName() + "." + key;
this.eventData.put(key, value);
}
public boolean containsKey(String key) {
key = this.getClass().getSimpleName() + "." + key;
return this.eventData.containsKey(key);
}
public Set<String> keySet() {
return this.eventData.keySet();
}
public Collection<Object> values() {
return this.eventData.values();
}
public Set<Map.Entry<String, Object>> entrySet() {
return this.eventData.entrySet();
}
public int size() {
return this.eventData.size();
}
public boolean isEmpty() {
return this.eventData.isEmpty();
}
public void clear() {
this.eventData.clear();
}
public Map<String, Object> toMap() {
return this.eventData;
}
/**
* eventName默以为类名
*/
public String getEventName() {
if (this.eventName == null) {
this.eventName = this.getClass().getSimpleName();
}
return this.eventName;
}
}
可以看到，在此代码中我完结的是一个最根底的版别。咱们并不打算在初期阶段完结一切功用，而是先着手于构建一个简化版的作业流体系。这样做的意图是先完结一个根底的可运转版别，再在此根底上进行优化和改善，以便终究得到一个愈加高效且契合需求的解决计划。
接下来，完结作业流中的开端节点和完毕节点的生成，这一进程相同相对简略。以下是相应的代码完结：
@Data
@NoArgsConstructor
@Accessors(chain = true)
@JsonInclude(JsonInclude.Include.NON_NULL)
public class StartEvent extends ToolEvent {
private String eventName = "start";
public StartEvent(Map<String, Object> params) {
super(params);
}
}
@Data
@NoArgsConstructor
@Accessors(chain = true)
@JsonInclude(JsonInclude.Include.NON_NULL)
public class StopEvent extends ToolEvent {
private String eventName = "end";
/**
* 成果回来
*/
private String result;
public StopEvent(String params) {
result = params;
}
}
LlamaIndex的事情封装了许多其他功用和细节，这些内容虽然很有用，但在当时阶段咱们先不深入评论。
Step注解
然后咱们看下注解，这部分也可以问询下AI帮手，如图所示：
不过Python的装修器并不好Java注解相同，所以咱们先来自己完结一下。
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@Target(ElementType.METHOD)
public @interface Step {
// String eventName();
Class<? extends ToolEvent>[] acceptedEvents();
int numWorkers() default 10;
// Class<?>[] returnTypes();
// RetryPolicy retryPolicy() default RetryPolicy.DEFAULT;
}
workflow
接下来，咱们将着手完结作业流的首要流程。这一部分相对较为杂乱，首要因为触及的事务流程十分巨大且杂乱，因而需求必定的时刻和精力进行处理。为了简化咱们的作业，首要咱们可以参阅AI帮手的完结办法，经过剖析其规划思路和作业原理，协助咱们更好地了解怎么进行详细的完结。
在此根底上，咱们再依据实践需求对流程进行必要的裁剪和优化。如下图所示：
终究，这部分代码有些多，我就简略的将首要流程写下来。代码如下：
@Data
@Slf4j
public abstract class Workflow {
/**
* 作业流超时时刻
*/
private int timeout = 10;
/**
* 是否输出详细日志
*/
private boolean verbose = false;
/**
* 校验开关
*/
private boolean validation = false;
/**
* 校验开关
*/
private boolean showUI = false;
/**
* 1：扫描当时类的一切带有 @Step 注解的办法
* 2：依据进程次序，顺次履行各个进程
*/
public String run(String jsonString) throws IOException{}
/**
*初始化作业流
*/
private WorkflowContext initialContext() {}
WorkflowContext
最要害的要素在于作业流上下文的规划，因为在这种架构下，一切节点都可以同享全局变量。这一特性保证了作业流中不同节点之间的数据传递和协调，然后进步了整个体系的灵活性和便利性。假如没有这样的同享机制，作业流的功率和可操作性将大大下降，失掉其本来的优势。
咱们先去问询下AI帮手怎么完结。如图所示：
因为LlamaIndex供给了许多功用，因而其完结显得相对杂乱。为了简化开发进程，咱们决议除去一些不必要的功用，比方类的序列化，这一功用首要用于康复和加载作业流。但是，咱们的方针是完结一个最根本且可行的作业流。终究代码如下：
@Slf4j
@Data
public class WorkflowContext {
/**
* 是否是单步形式
*/
private boolean stepwise;
/**
* 是否正在运转
*/
private boolean isRunning;
/**
* 当时运转的事情
*/
private ToolEvent stepEventHolding;
/**
* 事情行列：k：办法名，v：行列
*/
private Map<String, ArrayBlockingQueue<ToolEvent>> eventQueue;
private List<Thread> tasks = new ArrayList<>();
private Map<String,Object> globalContext;
private String result;
//画图
private Graph graph = new MultiGraph("workflow");
public WorkflowContext(boolean stepwise){
System.setProperty("org.graphstream.ui", "swing");
this.stepwise = stepwise;
this.isRunning = false;
this.eventQueue = new ConcurrentHashMap<>();
this.stepEventHolding = null;
this.globalContext = new ConcurrentHashMap<>();
this.result = null;
//增加开端和完毕节点
Node nodeA = graph.addNode("start");
Node nodeB = graph.addNode("end");
}
public void addThread(Thread thread) {
tasks.add(thread);
}
public void sendEvent(ToolEvent value) {}
咱们去除了一些东西，加了一个上一章节咱们评论的流的可视化。而且需求完结发布事情功用。
WorkflowHandler
终究加一个处理类，相同直接问一下AI帮手，协助咱们去完结一下根本事务逻辑，如图所示：
然后我把一切没有用的逻辑全都去除去，终究剩余这些代码，如下所示：
@Slf4j
@Data
@AllArgsConstructor
public class WorkflowHandler {
private WorkflowContext context;
public void handleTask(int timeout){}
接下来，咱们需求填充根本的事务逻辑部分，这一阶段的作业首要触及完结详细的功用和处理流程，保证作业流可以依照预期正常运转。因为这部分代码触及到特定的事务需求和内部完结细节，因而暂时不揭露。作业流发动日志如下：
终究的作用如图所示：
总结
经过以上的剖析和实践，咱们成功地对LlamaIndex的中心功用进行了回忆，并逐渐将其Python版的事务流程和中心代码搬迁到Java完结。虽然在进程中遇到了一些应战，如作业流的杂乱性、事情和注解的差异等，但凭借AI帮手的辅佐，咱们可以高效地完结了代码转化和开端完结。
接下来的进程，将是根据当时完结，进一步完善各个模块，优化作业流的履行功率，提高体系的可靠性和扩展性。
我是尽力的小雨，一名 Java 服务端码农，潜心研究着 AI 技能的奥妙。我酷爱技能交流与共享，对开源社区充满热情。一起也是一位腾讯云创造之星、阿里云专家博主、华为如此享专家、掘金优异作者。
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