Kroki strumieniowe
Kroki strumieniowe pozwalają workflow generować dane stopniowo. Każdy wygenerowany fragment jest natychmiast zapisywany w bazie danych, więc jeśli krok zakończy się niepowodzeniem w trakcie przesyłania strumienia, wcześniej zapisane fragmenty przetrwają i będą dostępne przy ponowieniu.
Przydaje się to w przypadku odpowiedzi strumieniowych modeli LLM, przetwarzania dużych plików i wszelkich sytuacji, w których nie należy utracić częściowych postępów.
Interfejs StreamingStep
Krok strumieniowy implementuje Queuety\Contracts\StreamingStep:
namespace Queuety\Contracts;
interface StreamingStep {
public function stream( array $state, array $existing_chunks = [] ): \Generator;
public function on_complete( array $chunks, array $state ): array;
public function config(): array;
}
| Metoda | Opis |
|---|---|
stream( $state, $existing_chunks ) |
Generator zwracający fragmenty tekstu. Każde zwrócenie fragmentu powoduje natychmiastowy zapis do DB. |
on_complete( $chunks, $state ) |
Wywoływana po zakończeniu strumienia. Otrzymuje wszystkie fragmenty (wcześniejsze i nowe) i zwraca dane do połączenia ze stanem workflow. |
config() |
Opcjonalna konfiguracja. Obsługuje klucze max_attempts i backoff; backoff przyjmuje nazwę strategii (exponential, linear, fixed), ponieważ lista opóźnień jest obecnie pomijana (#16). |
Jak zapisywane są fragmenty
Za każdym razem, gdy generator zwróci wartość, Queuety wywołuje ChunkStore::append_chunk(), aby zapisać ją w tabeli queuety_chunks. Nie ma grupowania ani buforowania. Jedno zwrócenie oznacza jeden INSERT.
Wiersz fragmentu przechowuje job_id, workflow_id, step_index, chunk_index (indeksowany od zera) oraz ciąg znaków content.
Wznawianie
Gdy krok strumieniowy zostanie ponowiony po błędzie, worker wczytuje wszystkie wcześniej zapisane fragmenty i przekazuje je jako parametr $existing_chunks. To Twoja implementacja decyduje, jak wznowić działanie:
- Pomiń przetworzone już elementy, sprawdzając liczbę istniejących fragmentów
- Przejdź do odpowiedniej pozycji w stronicowanym API, używając liczby fragmentów jako przesunięcia strony
- Zacznij od początku, całkowicie ignorując
$existing_chunks(fragmenty z poprzedniej próby nadal znajdują się w DB i zostaną dodane na początku)
public function stream( array $state, array $existing_chunks = [] ): \Generator {
$offset = count( $existing_chunks );
$pages = $this->client->paginate( $state['query'], offset: $offset );
foreach ( $pages as $page ) {
yield json_encode( $page );
}
}
Sygnały kontrolne podczas strumieniowania
Długotrwałe strumienie powinny wysyłać sygnały kontrolne, aby zapobiec przejęciu zadania przez detektor nieaktywnych zadań. Wywołaj Heartbeat::beat() w pętli generatora:
use Queuety\Heartbeat;
public function stream( array $state, array $existing_chunks = [] ): \Generator {
foreach ( $this->client->stream( $state['prompt'] ) as $i => $chunk ) {
Heartbeat::beat( [ 'chunks' => $i + 1 ] );
yield $chunk;
}
}
Szczegóły znajdziesz w sekcji Sygnały kontrolne, dotyczącej interfejsu Heartbeat API.
Czyszczenie fragmentów
Gdy strumień zakończy się powodzeniem i funkcja on_complete() zwróci wynik, worker wywołuje ChunkStore::clear_chunks(), aby usunąć wszystkie fragmenty zadania. Połączony wynik z on_complete() stanowi trwały zapis. Fragmenty są z założenia tymczasowe.
Jeśli krok zakończy się niepowodzeniem i zostanie ponowiony, fragmenty nie są usuwane. Przy następnej próbie zostaną przekazane za pośrednictwem $existing_chunks.
Pełny przykład: strumieniowanie LLM
use Queuety\Contracts\StreamingStep;
use Queuety\Heartbeat;
class StreamLLMResponse implements StreamingStep {
public function stream( array $state, array $existing_chunks = [] ): \Generator {
// If we have existing chunks from a previous attempt, we can skip
// re-requesting. The on_complete method will concatenate everything.
if ( ! empty( $existing_chunks ) ) {
return;
}
$response = OpenAI::chat()->createStreamed( [
'model' => 'gpt-4',
'messages' => $state['messages'],
] );
foreach ( $response as $i => $chunk ) {
$text = $chunk->choices[0]->delta->content ?? '';
if ( '' !== $text ) {
Heartbeat::beat( [ 'tokens' => $i ] );
yield $text;
}
}
}
public function on_complete( array $chunks, array $state ): array {
return [
'llm_response' => implode( '', $chunks ),
];
}
public function config(): array {
return [ 'max_attempts' => 5 ];
}
}
Użyj tego w workflow tak jak każdego innego kroku:
use Queuety\Queuety;
Queuety::workflow( 'ai_chat' )
->then( BuildPromptHandler::class )
->then( StreamLLMResponse::class )
->then( SaveResponseHandler::class )
->dispatch( [ 'user_input' => $input ] );
Pełny przykład: przetwarzanie plików
use Queuety\Contracts\StreamingStep;
use Queuety\Heartbeat;
class ProcessCSVRows implements StreamingStep {
public function stream( array $state, array $existing_chunks = [] ): \Generator {
$file = fopen( $state['csv_path'], 'r' );
$offset = count( $existing_chunks );
$row = 0;
// Skip the header.
fgetcsv( $file );
while ( $line = fgetcsv( $file ) ) {
$row++;
// Skip rows already processed in a previous attempt.
if ( $row <= $offset ) {
continue;
}
$result = $this->process_row( $line );
Heartbeat::beat( [ 'row' => $row ] );
yield json_encode( $result );
}
fclose( $file );
}
public function on_complete( array $chunks, array $state ): array {
$results = array_map( 'json_decode', $chunks );
return [
'processed_count' => count( $results ),
'results' => $results,
];
}
public function config(): array {
return [];
}
private function process_row( array $line ): array {
// Your row processing logic here.
return [ 'id' => $line[0], 'status' => 'ok' ];
}
}
Klasa ChunkStore API
Klasa ChunkStore zarządza trwałym zapisem fragmentów. Uzyskaj do niej dostęp przez Queuety::chunk_store().
$store = Queuety::chunk_store();
| Metoda | Zwraca | Opis |
|---|---|---|
get_chunks( int $job_id ) |
string[] |
Pobiera wszystkie fragmenty zadania, uporządkowane według indeksu fragmentu |
append_chunk( int $job_id, int $chunk_index, string $content, ?int $workflow_id, ?int $step_index ) |
void |
Dodaje pojedynczy fragment |
clear_chunks( int $job_id ) |
void |
Usuwa wszystkie fragmenty zadania |
chunk_count( int $job_id ) |
int |
Zlicza fragmenty zadania |
get_accumulated( int $job_id ) |
string |
Łączy wszystkie fragmenty w jeden ciąg znaków |
Zwykle nie trzeba wywoływać bezpośrednio ChunkStore. Worker automatycznie obsługuje trwały zapis i czyszczenie podczas przetwarzania obiektu StreamingStep. API jest dostępny w zaawansowanych zastosowaniach, takich jak sprawdzanie trwającego zapisu fragmentów lub ręczne czyszczenie.