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流式响应(Streaming)

概念解释

流式响应是指在生成响应的过程中,逐步地将生成的部分结果返回给用户。这种方式允许用户在完整响应生成之前就开始处理或打印响应的开头部分,从而大大减少查询的感知延迟。

设置流式响应

要启用流式响应,你需要使用支持流式处理的 LLM。目前,流式处理支持 OpenAI、HuggingFaceLLM 以及大多数通过 LangChainLLM 的 LangChain LLMs。

注意:如果你选择的 LLM 不支持流式处理,将会引发 NotImplementedError

要使用高级 API 配置查询引擎以使用流式响应,可以在构建查询引擎时设置 streaming=True

query_engine = index.as_query_engine(streaming=True, similarity_top_k=1)

如果你使用低级 API 来组合查询引擎,则在构造响应合成器时传递 streaming=True

from llama_index.core import get_response_synthesizer

synth = get_response_synthesizer(streaming=True, ...)
query_engine = RetrieverQueryEngine(response_synthesizer=synth, ...)
流式响应

在正确配置了 LLM 和查询引擎之后,调用 query 现在会返回一个 StreamingResponse 对象:

streaming_response = query_engine.query(
    "What did the author do growing up?",
)

响应会在 LLM 调用开始时立即返回,而无需等待完整完成。

注意:在查询引擎进行多次 LLM 调用的情况下,只有最后一次 LLM 调用会被流式处理,并且响应会在最后一次 LLM 调用开始时返回。

你可以从流式响应中获取一个生成器,并在令牌到达时进行迭代:

for text in streaming_response.response_gen:
    # 在令牌到达时进行处理
    pass

或者,如果你只想在令牌到达时打印文本:

streaming_response.print_response_stream()
端到端示例

以下是一个完整的示例,展示了如何设置和使用流式响应:

# 安装 LlamaIndex
!pip install llama-index

import logging
import sys

logging.basicConfig(stream=sys.stdout, level=logging.INFO)
logging.getLogger().addHandler(logging.StreamHandler(stream=sys.stdout))

from llama_index.core import VectorStoreIndex, SimpleDirectoryReader

# 下载数据
!mkdir -p 'data/paul_graham/'
!wget 'https://raw.githubusercontent.com/run-llama/llama_index/main/docs/docs/examples/data/paul_graham/paul_graham_essay.txt' -O 'data/paul_graham/paul_graham_essay.txt'

# 加载文档并构建 VectorStoreIndex
documents = SimpleDirectoryReader("./data/paul_graham").load_data()
index = VectorStoreIndex.from_documents(documents)

# 设置查询引擎以使用流式响应
query_engine = index.as_query_engine(streaming=True, similarity_top_k=1)

# 查询索引
response_stream = query_engine.query(
    "What did the author do growing up?",
)

# 打印流式响应
response_stream.print_response_stream()

在这个示例中,我们首先安装了 LlamaIndex,然后下载并加载了文档,构建了 VectorStoreIndex。接着,我们配置了查询引擎以使用流式响应,并进行了查询。最后,我们使用 print_response_stream 方法打印了流式响应。

通过这种方式,用户可以在完整响应生成之前就开始处理或打印部分结果,从而提高查询的响应速度和用户体验。

### xinference 流式处理实现方法 为了实现在基于 Chainlit 和 LlamaIndex 的 AI 知识库检索应用中加入 Xinference 支持,特别是流式处理功能,可以遵循如下方式构建。此过程涉及配置环境、定义数据管道以及利用异步特性优化性能。 #### 配置环境支持Xinference 确保安装了必要的依赖项以启用对 Xinference 的支持。这通常意味着除了已有的项目依赖外还需要额外引入特定于 Xinference 的包[^1]: ```bash pip install xinference-streaming ``` #### 定义流式处理器类 创建一个新的 Python 类 `StreamProcessor` 来封装所有与流式处理有关的操作逻辑。此类应继承自框架提供的基础组件以便更好地融入现有架构之中: ```python from llama_index import SimpleDirectoryReader, GPTListIndex, LLMPredictor, ServiceContext import xinference_streaming as xs class StreamProcessor(xs.BaseStreamer): """Custom stream processor class that extends BaseStreamer.""" def __init__(self, index_path="index.json"): super().__init__() self.index = None self._load_or_build_index(index_path) def _load_or_build_index(self, path): try: with open(path, 'r') as f: self.index = GPTListIndex.load_from_disk(f) except FileNotFoundError: documents = SimpleDirectoryReader('data_file').load_data() service_context = ServiceContext.from_defaults(llm_predictor=LLMPredictor()) self.index = GPTListIndex(documents, service_context=service_context) self.index.save_to_disk(path) async def process_query(self, query_str): response = await self.index.query(query_str, response_mode="stream") async for chunk in response: yield chunk.text ``` 上述代码片段展示了如何通过扩展 `BaseStreamer` 创建定制化的流处理器实例,并实现了 `_load_or_build_index()` 方法用于加载已有索引或当不存在时重新构建;而 `process_query()` 则负责接收查询请求并通过异步迭代器返回分片式的响应内容。 #### 整合到应用程序中 最后一步是在主程序入口处注册该流处理器对象并与前端界面建立连接,从而允许实时更新显示来自后台计算的结果。这里假设已经有一个运行中的 Flask 或 FastAPI 应用作为服务端接口: ```python app = ... # Existing web framework instance (Flask/FastAPI etc.) @app.websocket("/ws/query") async def websocket_endpoint(websocket, path): sp = StreamProcessor() while True: data = await websocket.recv() async for message in sp.process_query(data): await websocket.send(message) ``` 以上就是关于在 Chainlit 中集成 Xinference 进行流式处理的一个简单示例说明。需要注意的是实际开发过程中可能还需考虑更多细节如错误处理机制、并发控制策略等方面的问题。
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