LlamaIndex工作流详解：提升数据处理效率的关键

最新推荐文章于 2025-06-08 15:44:09 发布

原创

最新推荐文章于 2025-06-08 15:44:09 发布 · 1.2k 阅读

16 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#llamaindex #agent #llm #代理框架 #AI代理

LlamaIndex作为一个强大的框架，为构建与大型语言模型（LLM）连接的数据管道提供了坚实的基础。它通过结构化工作流（workflows）的方式，实现了查询执行的模块化方法，从而简化了复杂问题的解决方案。今天我们一起聊一下LlamaIndex的workflows。

一、LlamaIndex工作流基础

1.1 工作流定义

工作流（Workflow）是事件驱动、基于步骤的应用执行流程控制方式。它由多个步骤（steps）组成，每个步骤负责处理特定类型的事件并发出新的事件。这种设计使得工作流能够灵活地处理各种应用场景，从简单的单一步骤流程到复杂的、包含多个分支和循环的多步骤流程。

在LlamaIndex中，工作流通过子类化Workflow类并定义具体的步骤来实现。每个步骤使用@step装饰器装饰，该装饰器用于推断每个步骤的输入和输出类型，从而确保工作流的有效性和正确性。

简单的工作流如下：

# single_step_workflow.py
from llama_index.core.workflow import (    StartEvent,    StopEvent,    Workflow,    step,)from llama_index.llms.openai import OpenAI
# Define the workflow class for generating a haikuclass SingleStepWorkflow(Workflow):    llm = OpenAI()
    @step    async def generate_haiku(self, ev: StartEvent) -> StopEvent:        try:            theme = self.context.get("theme", "nature")  # Default to "nature"            prompt = f"Write a traditional haiku about {theme}."            haiku = await self.llm.acomplete(prompt)            return StopEvent(result=str(haiku))        except Exception as e:            return StopEvent(result=f"Error occurred: {str(e)}")