借助AI助手快速解析LlamaIndex的Workflow设计与Java迁移
在前面的讨论中，我们通过AI助手快速浏览并分析了LlamaIndex的核心源码及其可视化部分。在上次的工作中，我们已基本完成了使用Java版本实现的可视化部分，尽管在工作流（workflow）的分析上只是进行了初步探讨。今天，我们将深入探讨一个关键问题：能否将LlamaIndex在Python中的业务流程和核心代码，成功迁移并转化为Java版本。接下来，我们将直接进入正题。首先，我们回顾一下LlamaIndex的整体架构和核心功能，然后着手进行Java版本的开发实现。
Workflow
可能大家已经有些遗忘了之前的细节，因此仅通过文字描述并记录下来，可能无法像可视化图示那样快速有效地帮助我们回忆起关键内容。为了更清晰地梳理思路，并帮助大家更直观地理解和回顾，我绘制一张简要的总结框架图。
简要总结框架图
首先，我们将从一个简洁的角度，回顾几个关键的核心类，并详细分析它们各自的属性和方法。如图所示：
剩下的部分就是至关重要的业务流程类 workflow 了。为了确保我们对整体业务流程有一个清晰的认知，我们可以先对业务流程进行一个简要的梳理。这里不需要过多关注细节，细节部分可以通过查看源码来进一步探讨。
好的，接下来我们将逐一通过AI助手来帮助我们完成代码转化的工作。虽然我们清楚地知道，AI的输出可能无法达到100%的完美效果，但即便如此，借助AI的辅助，至少可以大幅度提高效率，预计能够节省大约50%的编码时间。我们现在就开始吧。
设计
Event
同样直接询问助手即可。
接下来，我将根据AI助手提供的初步方案进行进一步的优化和调整。得到最终结果代码如下：
@Data@NoArgsConstructor@AllArgsConstructor@Accessors(chain = true)@JsonInclude(JsonInclude.Include.NON_NULL) public abstract classToolEvent { /** * 事件id */ private String eventId; /** * 事件name */ private String eventName; /** * 存储各节点数据，并暴露出方法供其他人调用 */ private Map<String,Object> eventData = new HashMap<>(); public ToolEvent(Map<String, Object> params) { this.eventData.putAll(params); } public Object get(String key) { key = this.getClass().getSimpleName() + "." + key; if (this.eventData.containsKey(key)) { return this.eventData.get(key); } else { throw new IllegalArgumentException("No such key: " + key); } } public void set(String key, Object value) { key = this.getClass().getSimpleName() + "." + key; this.eventData.put(key, value); } public boolean containsKey(String key) { key = this.getClass().getSimpleName() + "." + key; return this.eventData.containsKey(key); } public Set<String> keySet() { return this.eventData.keySet(); } public Collection<Object> values() { return this.eventData.values(); } public Set<Map.Entry<String, Object>> entrySet() { return this.eventData.entrySet(); } public int size() { return this.eventData.size(); } public boolean isEmpty() { return this.eventData.isEmpty(); } public void clear() { this.eventData.clear(); } public Map<String, Object> toMap() { return this.eventData; } /** * eventName默认为类名 */ public String getEventName() { if (this.eventName == null) { this.eventName = this.getClass().getSimpleName(); } return this.eventName; }}可以看到，在此代码中我实现的是一个最基础的版本。我们并不打算在初期阶段实现所有功能，而是先着手于构建一个简化版的工作流系统。这样做的目的是先实现一个基础的可运行版本，再在此基础上进行优化和改进，以便最终得到一个更加高效且符合需求的解决方案。
接下来，实现工作流中的开始节点和结束节点的生成，这一过程同样相对简单。以下是相应的代码实现：
@Data@NoArgsConstructor@Accessors(chain = true)@JsonInclude(JsonInclude.Include.NON_NULL)public class StartEvent extends ToolEvent { private String eventName = "start"; public StartEvent(Map<String, Object> params) { super(params); }}@Data@NoArgsConstructor@Accessors(chain = true)@JsonInclude(JsonInclude.Include.NON_NULL)public class StopEvent extends ToolEvent { private String eventName = "end"; /** * 结果返回 */ private String result; public StopEvent(String params) { result = params; }}LlamaIndex的事件封装了很多其他功能和细节，这些内容虽然很有用，但在当前阶段我们先不深入探讨。
Step注解
然后我们看下注解，这部分也可以询问下AI助手，如图所示：
不过Python的装饰器并不和Java注解一样，所以我们先来自己实现一下。
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)@Target(ElementType.METHOD)public @interface Step {// String eventName(); Class<? extends ToolEvent>[] acceptedEvents(); int numWorkers() default 10;// Class<?>[]returnTypes();// RetryPolicy retryPolicy() default RetryPolicy.DEFAULT;}workflow
接下来，我们将着手实现工作流的主要流程。这一部分相对较为复杂，主要因为涉及的业务流程非常庞大且复杂，因此需要一定的时间和精力进行处理。为了简化我们的工作，首先我们可以参考AI助手的实现方式，通过分析其设计思路和工作原理，帮助我们更好地理解如何进行具体的实现。
在此基础上，我们再根据实际需求对流程进行必要的裁剪和优化。如下图所示：
最后，这部分代码有些多，我就简单的将主要流程写下来。代码如下：
@Data@Slf4jpublic abstract class Workflow { /** * 工作流超时时间 */ privateint timeout = 10; /** * 是否输出详细日志 */ privateboolean verbose = false; /** * 校验开关 */ private boolean validation = false; /** * 校验开关 */ private boolean showUI = false; /** * 1：扫描当前类的所有带有 @Step 注解的方法 * 2：根据步骤顺序，依次执行各个步骤 */ public String run(String jsonString) throws IOException{} /** *初始化工作流 */ private WorkflowContext initialContext() {}WorkflowContext
最关键的因素在于工作流上下文的设计，因为在这种架构下，所有节点都能够共享全局变量。这一特性保证了工作流中不同节点之间的数据传递和协调，从而提高了整个系统的灵活性和便利性。如果没有这样的共享机制，工作流的效率和可操作性将大大降低，失去其原本的优势。
我们先去询问下AI助手如何实现。如图所示：
由于LlamaIndex提供了许多功能，因此其实现显得相对复杂。为了简化开发过程，我们决定剔除一些不必要的功能，比如类的序列化，这一功能主要用于恢复和加载工作流。然而，我们的目标是实现一个最基本且可行的工作流。最终代码如下：
@Slf4j@Datapublic class WorkflowContext { /** * 是否是单步模式 */ private boolean stepwise; /** * 是否正在运行 */ private boolean isRunning; /** * 当前运行的事件 */ private ToolEvent stepEventHolding; /** * 事件队列：k：方法名，v：队列 */ private Map<String, ArrayBlockingQueue<ToolEvent>> eventQueue; private List<Thread> tasks = new ArrayList<>(); private Map<String,Object> globalContext; private String result; //画图 private Graph graph = new MultiGraph("workflow"); public WorkflowContext(boolean stepwise){ System.setProperty("org.graphstream.ui", "swing"); this.stepwise = stepwise; this.isRunning = false; this.eventQueue = new ConcurrentHashMap<>(); this.stepEventHolding = null; this.globalContext = new ConcurrentHashMap<>(); this.result = null; //添加开始和结束节点 Node nodeA = graph.addNode("start"); Node nodeB = graph.addNode("end"); } public void addThread(Thread thread) { tasks.add(thread); } public void sendEvent(ToolEvent value) {}我们去除了一些东西，加了一个上一章节我们讨论的流的可视化。并且需要实现发布事件功能。
WorkflowHandler
最后加一个处理类，同样直接问一下AI助手，帮助我们去实现一下基本业务逻辑，如图所示：
然后我把所有没有用的逻辑全都去除掉，最后剩下这些代码，如下所示：
@Slf4j@Data@AllArgsConstructorpublic class WorkflowHandler { private WorkflowContext context; public void handleTask(int timeout){}接下来，我们需要填充基本的业务逻辑部分，这一阶段的工作主要涉及实现具体的功能和处理流程，确保工作流能够按照预期正常运行。由于这部分代码涉及到特定的业务需求和内部实现细节，因此暂时不公开。工作流启动日志如下：
最终的效果如图所示：
总结
通过以上的分析和实践，我们成功地对LlamaIndex的核心功能进行了回顾，并逐步将其Python版的业务流程和核心代码迁移到Java实现。尽管在过程中遇到了一些挑战，如工作流的复杂性、事件和注解的差异等，但借助AI助手的辅助，我们能够高效地完成了代码转换和初步实现。
接下来的步骤，将是基于当前实现，进一步完善各个模块，优化工作流的执行效率，提升系统的可靠性和扩展性。
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