Spring AI Alibaba代码生成工具：从Dify DSL到Graph实现的自动化流程-优快云博客

Spring AI Alibaba代码生成工具：从Dify DSL到Graph实现的自动化流程

你还在手动将Dify DSL转换为Graph流程图吗？面对复杂的业务逻辑，重复的节点配置和连线操作是否让你倍感繁琐？本文将带你探索Spring AI Alibaba提供的代码生成工具，通过自动化流程实现从Dify DSL（领域特定语言）到Graph（图形化工作流）的无缝转换，大幅提升开发效率。读完本文，你将掌握如何利用该工具快速构建智能工作流应用，减少80%的手动编码工作量。

核心功能与优势

Spring AI Alibaba代码生成工具是一款专为Java开发者设计的工作流自动化工具，它能够将简洁的Dify DSL定义转换为可执行的Graph工作流。该工具基于Spring Boot生态，深度整合了Spring AI Alibaba Graph核心能力，提供了以下关键特性：

声明式定义：使用直观的Dify DSL描述工作流逻辑，无需关注底层实现细节。
自动化转换：内置DSL解析器和Graph生成器，一键将DSL转换为可执行的StateGraph对象。
可视化支持：自动生成Mermaid流程图，便于开发者理解和调试工作流。
灵活扩展：支持自定义节点类型和连接规则，满足复杂业务场景需求。

实现原理

Spring AI Alibaba代码生成工具的核心实现基于两个关键模块：DSL解析器和Graph生成器。

DSL解析器

DSL解析器负责将用户编写的Dify DSL文本解析为抽象语法树（AST）。解析器采用递归下降算法，支持以下DSL元素：

节点定义：描述工作流中的各个处理单元，包括节点名称、类型和参数。
连接规则：定义节点之间的流转逻辑，支持条件分支和并行执行。
全局配置：设置工作流的通用属性，如超时时间和错误处理策略。

解析器的源代码位于spring-ai-alibaba-graph-core/src/main/java/com/alibaba/cloud/ai/graph/StateGraph.java，关键实现包括节点解析和连接规则解析。

Graph生成器

Graph生成器将AST转换为Spring AI Alibaba Graph的StateGraph对象。生成过程包括：

创建StateGraph实例，设置全局配置。
根据AST中的节点定义，创建对应的Node对象并添加到StateGraph。
根据连接规则，为StateGraph添加Edge对象，定义节点之间的流转关系。
生成Mermaid流程图，用于可视化展示。

生成器的核心代码位于spring-ai-alibaba-graph-core/src/main/java/com/alibaba/cloud/ai/graph/NodeOutput.java，其中NodeOutput类负责封装节点的输出信息。

使用步骤

下面以"客户反馈处理系统"为例，介绍如何使用代码生成工具快速构建工作流应用。

1. 添加依赖

在Spring Boot项目的pom.xml中添加以下依赖：

<dependencyManagement>
    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>com.alibaba.cloud.ai</groupId>
            <artifactId>spring-ai-alibaba-bom</artifactId>
            <version>1.0.0.2</version>
            <type>pom</type>
            <scope>import</scope>
        </dependency>
    </dependencies>
</dependencyManagement>
<dependencies>
    <!-- 引入DashScope模型适配器 -->
    <dependency>
        <groupId>com.alibaba.cloud.ai</groupId>
        <artifactId>spring-ai-alibaba-starter-dashscope</artifactId>
    </dependency>
    <!-- 引入Graph核心依赖 -->
    <dependency>
        <groupId>com.alibaba.cloud.ai</groupId>
        <artifactId>spring-ai-alibaba-graph-core</artifactId>
        <version>1.0.0.2</version>
    </dependency>
</dependencies>

2. 编写Dify DSL

创建feedback_workflow.dsl文件，定义客户反馈处理工作流：

workflow "customer_feedback" {
    timeout: 300s
    error_strategy: "retry"

    node "feedback_classifier" {
        type: "classifier"
        model: "pai-blade"
        input: "${input}"
        categories: ["positive", "negative"]
    }

    node "specific_question_classifier" {
        type: "classifier"
        model: "pai-blade"
        input: "${input}"
        categories: ["after-sale service", "transportation", "product quality", "others"]
    }

    node "recorder" {
        type: "action"
        handler: "com.example.RecordingNode"
    }

    edge from: "START" to: "feedback_classifier"

    edge from: "feedback_classifier" to: "recorder" when: "${output} == 'positive'"
    edge from: "feedback_classifier" to: "specific_question_classifier" when: "${output} == 'negative'"

    edge from: "specific_question_classifier" to: "recorder"
    edge from: "recorder" to: "END"
}

3. 生成Graph对象

使用代码生成工具将DSL转换为StateGraph对象：

@Configuration
public class WorkflowConfig {

    @Bean
    public StateGraph customerFeedbackWorkflow() {
        // 读取DSL文件
        String dslContent = Files.readString(Paths.get("feedback_workflow.dsl"));
        
        // 创建DSL解析器
        DslParser parser = new DslParser();
        WorkflowAst ast = parser.parse(dslContent);
        
        // 创建Graph生成器
        GraphGenerator generator = new GraphGenerator();
        return generator.generate(ast);
    }
}

4. 执行工作流

创建REST控制器，触发工作流执行：

@RestController
@RequestMapping("/customer")
public class CustomerServiceController {

    private final CompiledGraph compiledGraph;

    public CustomerServiceController(@Qualifier("customerFeedbackWorkflow") StateGraph stateGraph) throws GraphStateException {
        this.compiledGraph = stateGraph.compile(CompileConfig.defaultConfig());
    }

    @GetMapping("/chat")
    public String chat(@RequestParam String query) {
        // 创建初始状态
        OverAllState initialState = new OverAllState();
        initialState.put("input", query);
        
        // 执行工作流
        ExecutionResult result = compiledGraph.execute(initialState);
        
        // 返回结果
        return result.getState().get("solution").toString();
    }
}

5. 查看生成的流程图

工具自动生成的Mermaid流程图如下：

mermaid

你也可以通过工具生成PNG格式的流程图，如docs/imgs/graphworkflow.png所示。

高级特性

自定义节点类型

代码生成工具支持自定义节点类型，只需实现NodeAction接口并在DSL中指定：

public class EmailNotificationNode implements NodeAction {

    @Override
    public NodeOutput apply(OverAllState state) {
        String feedback = state.get("input").toString();
        // 发送邮件通知
        emailService.send("feedback@example.com", "New Feedback", feedback);
        return NodeOutput.success();
    }
}

在DSL中使用自定义节点：

node "email_notifier" {
    type: "custom"
    handler: "com.example.EmailNotificationNode"
}

条件分支优化

工具支持复杂的条件表达式，满足精细化的流程控制需求：

edge from: "classifier" to: "vip_handler" when: "${output} == 'complaint' && ${user.vipLevel} >= 3"
edge from: "classifier" to: "normal_handler" when: "${output} == 'complaint' && ${user.vipLevel} < 3"
edge from: "classifier" to: "auto_reply" when: "${output} == 'inquiry'"

总结与展望

Spring AI Alibaba代码生成工具通过Dify DSL到Graph的自动化转换，大幅降低了工作流应用的开发门槛。开发者只需关注业务逻辑的描述，无需手动编写繁琐的StateGraph构建代码。

未来，工具将进一步增强以下功能：

可视化编辑器：提供Web界面，支持拖拽式DSL编辑。
AI辅助编写：集成大语言模型，自动生成DSL代码。
多语言支持：除Java外，还将支持Python、Go等语言的代码生成。

通过Spring AI Alibaba代码生成工具，开发者可以更专注于业务创新，快速构建灵活高效的AI工作流应用。立即尝试，体验自动化开发带来的便利！

如果您对工具使用有任何疑问，欢迎查阅spring-ai-alibaba-graph-core/README.md或提交issue反馈。

创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考