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虚拟主机对网站seo有哪些影响,四川建设信息网,微小店网站建设价格,做标记网站除了循环和分支之外#xff0c;工作流还可以并发地执行步骤。当你有多个可以相互独立运行的步骤#xff0c;并且这些步骤中包含需要等待的耗时操作时#xff0c;这种并发执行的方式就非常有用#xff0c;因为它允许其他步骤并行运行。 触发多个事件 到目前为止#xff0…除了循环和分支之外工作流还可以并发地执行步骤。当你有多个可以相互独立运行的步骤并且这些步骤中包含需要等待的耗时操作时这种并发执行的方式就非常有用因为它允许其他步骤并行运行。 触发多个事件 到目前为止在我们的示例中每个步骤只触发了一个事件。但在很多情况下你可能希望并行执行多个步骤。要做到这一点你需要触发多个事件。你可以通过 send_event 来实现这一点 import asyncio import randomfrom llama_index.core.workflow import Workflow, step, Context, StartEvent, Event, StopEvent from llama_index.utils.workflow import draw_all_possible_flowsclass StepTowEvent(Event):payload: strquery: strclass ParallelFlow(Workflow):stepasync def step_one(self, ctx: Context, ev: StartEvent)- StepTowEvent:print(ev.payload)ctx.send_event(StepTowEvent(payload跳转到第二步, query查询 1))ctx.send_event(StepTowEvent(payload跳转到第二步, query查询 2))ctx.send_event(StepTowEvent(payload跳转到第二步, query查询 3))return Nonestep(num_workers4)async def step_tow(self, ctx: Context, ev: StepTowEvent) - StopEvent:print(ev.query)await asyncio.sleep(random.randint(1, 5))return StopEvent(result结束)async def run_workflow():w ParallelFlow(timeout60, verboseTrue)result await w.run(payload开始工作流…)print(result)if name main:asyncio.run(run_workflow())# 工作流可视化工具 draw_all_possible_flows(ParallelFlow, filenameparallel_workflow.html) 运行结果 Running step step_one 开始工作流… Step step_one produced no event Running step step_tow 查询 1 Running step step_tow 查询 2 Running step step_tow 查询 3 Step step_tow produced event StopEvent 结束 parallel_workflow.html 流程图 在这个示例中我们的起始步骤触发了三个 StepTwoEvents。step_two 步骤使用了 num_workers4 进行装饰这告诉工作流最多可以同时运行 4 个该步骤的实例这也是默认值。 收集事件 如果你执行前面的示例你会发现工作流会在第一个完成的查询后停止。有时候这种行为是有用的但在其他情况下你可能希望在继续执行下一步之前等待所有耗时操作都完成。你可以通过 collect_events 来实现这一点 import asyncio import randomfrom llama_index.core.workflow import Workflow, Event, step, StartEvent, Context, StopEventfrom llama_index.utils.workflow import draw_all_possible_flowsclass StepTwoEvent(Event):payload: strquery: strclass StepThreeEvent(Event):payload: strclass ConcurrentFlow(Workflow):stepasync def step_one(self, ctx: Context, ev: StartEvent)- StepTwoEvent:print(ev.payload)ctx.send_event(StepTwoEvent(payload, query查询 1))ctx.send_event(StepTwoEvent(payload, query查询 2))ctx.send_event(StepTwoEvent(payload, query查询 3))return Nonestep(num_workers4)async def step_two(self, ctx: Context, ev: StepTwoEvent)- StepThreeEvent:print(第二步…, ev.query)await asyncio.sleep(random.randint(1, 5))return StepThreeEvent(payload来自第二步)stepasync def step_three(self, ctx: Context, ev: StepThreeEvent)- StopEvent:print(运行第三步…)# 等待直到我们接收到 3 个事件result ctx.collect_events(ev, [StepThreeEvent] * 3)if result is None:return None# 将这三个结果一并进行处理print(将这三个结果一并进行处理, result)return StopEvent(resultDone)async def run_workflow():w ConcurrentFlow(timeout60, verboseTrue)result await w.run(payload开始工作流..)print(result)if name main:asyncio.run(run_workflow())# 工作流可视化工具 draw_all_possible_flows(ConcurrentFlow, filenameconcurrent_workflow.html) 运行结果 Running step step_one 开始工作流.. Step step_one produced no event Running step step_two 第二步… 查询 1 Running step step_two 第二步… 查询 2 Running step step_two 第二步… 查询 3 Step step_two produced event StepThreeEvent Step step_two produced event StepThreeEvent Step step_two produced event StepThreeEvent Running step step_three 运行第三步… Step step_three produced no event Running step step_three 运行第三步… Step step_three produced no event Running step step_three 运行第三步… 将这三个结果一并进行处理 [StepThreeEvent(payload来自第二步), StepThreeEvent(payload来自第二步), StepThreeEvent(payload来自第二步)] Step step_three produced event StopEvent Done concurrent_workflow.html 流程图 collect_events 方法位于 Context 上它接收触发当前步骤的事件以及一个需要等待的事件类型数组作为参数。在本例中我们正在等待 3 个相同类型的 StepThreeEvent 事件。 每当接收到一个 StepThreeEvent 事件时step_three 步骤就会被触发但 collect_events 在接收到全部 3 个事件之前会一直返回 None。一旦收集到所有 3 个事件该步骤将继续执行并可以将这三个结果一并进行处理。 collect_events 返回的结果是一个按接收顺序排列的事件数组其中包含所收集到的所有事件。 多种事件类型 当然你并不要求必须等待相同类型的事件。你可以根据需要等待任意组合的事件例如在以下示例中 import asynciofrom llama_index.core.workflow import Event, Workflow, step, Context, StartEvent, StopEvent from llama_index.utils.workflow import draw_all_possible_flowsclass StepAEvent(Event):query: str class StepBEvent(Event):query: str class StepCEvent(Event):query: strclass StepACompleteEvent(Event):query: str class StepBCompleteEvent(Event):query: str class StepCCompleteEvent(Event):query: strclass ConcurrentFlow(Workflow):stepasync def step_one(self, ctx: Context, ev: StartEvent)- StepAEvent | StepBEvent | StepCEvent:print(ev.payload)ctx.send_event(StepAEvent(queryA 查询…))ctx.send_event(StepBEvent(queryB 查询…))ctx.send_event(StepCEvent(queryC 查询…))return Nonestepasync def step_a(self, ctx: Context, ev: StepAEvent)- StepACompleteEvent:print(ev.query)return StepACompleteEvent(queryA 查询…完成)stepasync def step_b(self, ctx: Context, ev: StepBEvent)- StepBCompleteEvent:print(ev.query)return StepBCompleteEvent(queryB 查询…完成)stepasync def step_c(self, ctx: Context, ev: StepCEvent)- StepCCompleteEvent:print(ev.query)return StepCCompleteEvent(queryC 查询…完成)stepasync def step_tow(self,ctx: Context,ev: StepACompleteEvent | StepBCompleteEvent | StepCCompleteEvent,) - StopEvent:print(接收到的事件 , ev.query)# 等待直到我们接收到 3 个事件result ctx.collect_events(ev, [StepCCompleteEvent, StepACompleteEvent, StepBCompleteEvent],)if result is None:return None# do something with all 3 results togetherreturn StopEvent(resultDone)async def run_workflow():w ConcurrentFlow(timeout60, verboseTrue)result await w.run(payload开始工作流..)print(result)if name main:asyncio.run(run_workflow())# 工作流可视化工具 draw_all_possible_flows(ConcurrentFlow, filenameconcurrent_workflow.html) 运行结果 Running step step_one 开始工作流.. Step step_one produced no event Running step step_a A 查询… Step step_a produced event StepACompleteEvent Running step step_b B 查询… Step step_b produced event StepBCompleteEvent Running step step_c C 查询… Step step_c produced event StepCCompleteEvent Running step step_tow 接收到的事件 A 查询…完成 Step step_tow produced no event Running step step_tow 接收到的事件 B 查询…完成 Step step_tow produced no event Running step step_tow 接收到的事件 C 查询…完成 Step step_tow produced event StopEvent Done concurrent_workflow.html 流程图