74 深入解析：如何定义DAG（有向无环图）查询管道

深入解析：如何定义DAG（有向无环图）查询管道

在数据处理和分析中，DAG（有向无环图）是一种强大的工具，用于表示复杂的、非线性的工作流程。QueryPipeline 提供了灵活的API来定义和运行DAG，使得处理复杂查询流程变得简单高效。本文将详细解释如何定义DAG查询管道。

什么是DAG？

DAG是一种图结构，其中每个节点代表一个操作或任务，边代表任务之间的依赖关系。DAG的一个重要特性是它没有循环，这意味着任务之间的依赖关系是单向的，不会形成闭环。

为什么使用DAG？

• 灵活性：DAG允许你定义复杂的、非线性的工作流程，适用于多种场景。
• 效率：通过并行执行没有依赖关系的任务，可以显著提高处理效率。
• 可维护性：DAG结构清晰，易于理解和维护。

定义DAG的步骤

1. 定义模块

首先，你需要定义组成DAG的各个模块。每个模块可以是一个操作、一个函数或一个处理单元。例如：

from llama_index.postprocessor.cohere_rerank import CohereRerank
from llama_index.core.response_synthesizers import TreeSummarize

# 定义模块
prompt_str = "请生成一个关于 Paul Graham 生活的问题，主题是 {topic}"
prompt_tmpl = PromptTemplate(prompt_str)
llm = OpenAI(model="gpt-3.5-turbo")
retriever = index.as_retriever(similarity_top_k=3)
reranker = CohereRerank()
summarizer = TreeSummarize(llm=llm)

2. 初始化QueryPipeline

创建一个QueryPipeline实例，并设置是否输出详细信息：

p = QueryPipeline(verbose