JAVA 实现 AI 工作流编排？LLM + 状态机 + 任务链执行模型

JAVA 实现 AI 工作流编排：LLM + 状态机 + 任务链执行模型

大家好，今天我们来探讨如何使用 Java 实现一个 AI 工作流编排系统，它结合了大型语言模型 (LLM)、状态机和任务链执行模型，以构建复杂且可维护的 AI 应用。

一、引言：AI 工作流编排的必要性

在 AI 应用开发中，我们经常需要将多个 AI 模型和服务组合起来，形成一个完整的工作流程。例如，一个智能客服系统可能需要：

1. 接收用户输入： 获取用户提出的问题。
2. 意图识别： 使用 LLM 识别用户意图（例如，查询余额、修改密码）。
3. 知识库检索： 根据意图，从知识库中检索相关信息。
4. 答案生成： 使用 LLM 生成最终答案。
5. 输出答案： 将答案返回给用户。

如果直接将这些步骤硬编码在代码中，会导致代码难以维护、扩展和测试。因此，我们需要一个工作流编排系统，将这些步骤解耦，并提供灵活的配置和管理能力。

二、核心组件：LLM、状态机和任务链执行模型

我们的 AI 工作流编排系统将使用以下三个核心组件：

1. 大型语言模型 (LLM): 作为智能决策和内容生成的核心引擎。
2. 状态机: 用于定义工作流的状态和状态之间的转换，控制工作流的执行流程。
3. 任务链执行模型: 用于将每个状态下的任务组织成链式结构，并按顺序执行。

2.1 大型语言模型 (LLM)

LLM 在工作流中扮演着智能决策者的角色。它可以用于：

• 意图识别: 判断用户输入的意图。
• 内容生成: 根据上下文生成文本、代码或其他类型的内容。
• 问题回答: 根据知识库和上下文回答用户的问题。

我们可以使用现有的 LLM 服务，如 OpenAI 的 GPT 系列，或者使用开源 LLM，如 Llama 2。

示例代码：使用 OpenAI 的 GPT-3 进行意图识别

import com.theokanning.openai.OpenAiHttpException;
import com.theokanning.openai.completion.CompletionRequest;
import com.theokanning.openai.service.OpenAiService;

public class IntentRecognizer {

    private final OpenAiService service;
    private final String apiKey;

    public IntentRecognizer(String apiKey) {
        this.apiKey = apiKey;
        this.service = new OpenAiService(apiKey);
    }

    public String recognizeIntent(String userInput) {
        try {
            CompletionRequest completionRequest = CompletionRequest.builder()
                    .prompt("用户输入: " + userInput + "n意图:")
                    .model("text-davinci-003") // 选择合适的模型
                    .maxTokens(50)
                    .temperature(0.0)
                    .build();

            String intent = service.createCompletion(completionRequest).getChoices().get(0).getText().trim();
            return intent;

        } catch (OpenAiHttpException e) {
            System.err.println("OpenAI API Error: " + e.getMessage());
            return "未知意图";
        } finally {
            //service.shutdownExecutor(); //关闭executor
        }

    }

    public static void main(String[] args) {
        String apiKey = System.getenv("OPENAI_API_KEY"); // 从环境变量获取API Key
        if (apiKey == null) {
            System.err.println("请设置环境变量 OPENAI_API_KEY");
            return;
        }

        IntentRecognizer recognizer = new IntentRecognizer(apiKey);
        String userInput = "我想知道我的银行卡余额";
        String intent = recognizer.recognizeIntent(userInput);
        System.out.println("用户输入: " + userInput);
        System.out.println("识别到的意图: " + intent);
    }
}

说明:

• 你需要安装 OpenAI 的 Java SDK: com.theokanning.openai:openai-java:0.18.0 (或更新的版本)。
• 你需要设置环境变量 OPENAI_API_KEY 为你的 OpenAI API Key。
• CompletionRequest 对象定义了 LLM 的输入和输出参数。
• service.createCompletion() 方法调用 OpenAI API，并返回 LLM 的输出。
• getChoices().get(0).getText() 获取 LLM 生成的文本。

2.2 状态机

状态机用于定义工作流的状态和状态之间的转换。每个状态代表工作流中的一个步骤，而状态之间的转换则代表工作流的执行流程。

示例：简单的订单处理状态机

状态	描述	转换	下一个状态
CREATED	订单已创建	PAY (支付)	PAID
PAID	订单已支付	SHIP (发货)	SHIPPED
SHIPPED	订单已发货	DELIVER (送达)	DELIVERED
DELIVERED	订单已送达	COMPLETE (完成) / CANCEL (取消)	COMPLETED / CANCELLED
COMPLETED	订单已完成	无	无
CANCELLED	订单已取消	无	无

我们可以使用现有的状态机库，如 Spring Statemachine，或者自己实现一个简单的状态机。

示例代码：使用 Spring Statemachine 实现订单处理状态机

import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.statemachine.config.EnableStateMachine;
import org.springframework.statemachine.config.StateMachineConfigurerAdapter;
import org.springframework.statemachine.config.builders.StateMachineStateConfigurer;
import org.springframework.statemachine.config.builders.StateMachineTransitionConfigurer;

import java.util.EnumSet;

public enum OrderState {
    CREATED, PAID, SHIPPED, DELIVERED, COMPLETED, CANCELLED
}

public enum OrderEvent {
    PAY, SHIP, DELIVER, COMPLETE, CANCEL
}

@Configuration
@EnableStateMachine
public class StateMachineConfig extends StateMachineConfigurerAdapter<OrderState, OrderEvent> {

    @Override
    public void configure(StateMachineStateConfigurer<OrderState, OrderEvent> states) throws Exception {
        states.withStates()
                .initial(OrderState.CREATED)
                .states(EnumSet.allOf(OrderState.class));
    }

    @Override
    public void configure(StateMachineTransitionConfigurer<OrderState, OrderEvent> transitions) throws Exception {
        transitions.withExternal()
                .source(OrderState.CREATED).target(OrderState.PAID).event(OrderEvent.PAY)
                .and().withExternal()
                .source(OrderState.PAID).target(OrderState.SHIPPED).event(OrderEvent.SHIP)
                .and().withExternal()
                .source(OrderState.SHIPPED).target(OrderState.DELIVERED).event(OrderEvent.DELIVER)
                .and().withExternal()
                .source(OrderState.DELIVERED).target(OrderState.COMPLETED).event(OrderEvent.COMPLETE)
                .and().withExternal()
                .source(OrderState.DELIVERED).target(OrderState.CANCELLED).event(OrderEvent.CANCEL);
    }
}

说明:

• 你需要添加 Spring Statemachine 的依赖: org.springframework.statemachine:spring-statemachine-core:3.2.0 (或更新的版本)。
• OrderState 和 OrderEvent 分别定义了状态和事件的枚举类型。
• StateMachineConfig 类配置了状态机，包括初始状态、所有状态以及状态之间的转换。
• withStates() 方法定义了所有可能的状态。
• withExternal() 方法定义了状态之间的外部转换，即由外部事件触发的转换。

2.3 任务链执行模型

任务链执行模型用于将每个状态下的任务组织成链式结构，并按顺序执行。每个任务可以是调用 LLM、访问数据库、发送消息等操作。

示例：订单支付状态的任务链

在 PAID 状态下，可能需要执行以下任务：

1. 验证支付信息： 检查支付金额、支付账户等信息是否正确。
2. 更新订单状态： 将订单状态更新为已支付。
3. 发送支付成功通知： 向用户发送支付成功的短信或邮件。

我们可以使用责任链模式来实现任务链。

示例代码：使用责任链模式实现任务链

public interface Task {
    boolean execute(OrderContext context);
}

public class VerifyPaymentTask implements Task {
    @Override
    public boolean execute(OrderContext context) {
        // 验证支付信息
        System.out.println("验证支付信息...");
        return true; // 假设验证成功
    }
}

public class UpdateOrderStatusTask implements Task {
    @Override
    public boolean execute(OrderContext context) {
        // 更新订单状态
        System.out.println("更新订单状态为已支付...");
        context.setOrderStatus(OrderState.PAID);
        return true;
    }
}

public class SendPaymentNotificationTask implements Task {
    @Override
    public boolean execute(OrderContext context) {
        // 发送支付成功通知
        System.out.println("发送支付成功通知...");
        return true;
    }
}

public class TaskChain {
    private final List<Task> tasks = new ArrayList<>();

    public void addTask(Task task) {
        tasks.add(task);
    }

    public boolean execute(OrderContext context) {
        for (Task task : tasks) {
            if (!task.execute(context)) {
                return false; // 如果某个任务失败，则停止执行
            }
        }
        return true;
    }
}

说明:

• Task 接口定义了任务的执行方法。
• VerifyPaymentTask、UpdateOrderStatusTask 和 SendPaymentNotificationTask 是具体的任务实现类。
• TaskChain 类维护了一个任务列表，并按顺序执行这些任务。
• execute() 方法遍历任务列表，并调用每个任务的 execute() 方法。如果某个任务执行失败，则停止执行。

三、工作流编排系统的架构设计

现在，我们将把 LLM、状态机和任务链执行模型整合起来，构建一个完整的 AI 工作流编排系统。

整体架构图:

+---------------------+      +---------------------+      +---------------------+
|      用户请求      |----->|   工作流引擎       |----->|   任务执行器       |
+---------------------+      +---------------------+      +---------------------+
                           |  (状态机 + 任务链)   |      |  (LLM, DB, API)   |
                           +---------------------+      +---------------------+
                                     ^
                                     |
                                     +---------------------+
                                     |   工作流定义       |
                                     |   (JSON/YAML)      |
                                     +---------------------+

组件说明:

• 用户请求: 用户发起的请求，例如，提交订单、查询信息等。
• 工作流引擎: 负责接收用户请求，根据工作流定义驱动状态机执行，并调用任务执行器。
• 任务执行器: 负责执行每个状态下的任务，包括调用 LLM、访问数据库、调用 API 等。
• 工作流定义: 定义了工作流的状态、状态之间的转换以及每个状态下的任务。可以使用 JSON 或 YAML 格式来描述工作流定义。

工作流程:

1. 用户发起请求。
2. 工作流引擎接收请求，并根据工作流定义初始化状态机。
3. 状态机根据当前状态和用户请求，触发状态转换。
4. 工作流引擎根据新的状态，获取该状态下的任务链。
5. 工作流引擎调用任务执行器，执行任务链。
6. 任务执行器执行任务，并返回结果。
7. 工作流引擎根据任务执行结果，更新状态机的状态，并重复步骤 3-6，直到工作流结束。
8. 工作流引擎将最终结果返回给用户。

代码示例：工作流引擎

import org.springframework.statemachine.StateMachine;
import org.springframework.statemachine.config.StateMachineBuilder;

import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

public class WorkflowEngine {

    private final Map<OrderState, TaskChain> taskChains = new HashMap<>();

    public WorkflowEngine() {
        // 初始化任务链
        taskChains.put(OrderState.CREATED, new TaskChain());
        taskChains.put(OrderState.PAID, createPaidTaskChain());
        taskChains.put(OrderState.SHIPPED, new TaskChain());
        taskChains.put(OrderState.DELIVERED, new TaskChain());
        taskChains.put(OrderState.COMPLETED, new TaskChain());
        taskChains.put(OrderState.CANCELLED, new TaskChain());
    }

    private TaskChain createPaidTaskChain() {
        TaskChain taskChain = new TaskChain();
        taskChain.addTask(new VerifyPaymentTask());
        taskChain.addTask(new UpdateOrderStatusTask());
        taskChain.addTask(new SendPaymentNotificationTask());
        return taskChain;
    }

    public void execute(OrderContext context, OrderEvent event) throws Exception {
        // 构建状态机
        StateMachineBuilder.Builder<OrderState, OrderEvent> builder = StateMachineBuilder.builder();

        builder.configureStates()
                .withStates()
                .initial(OrderState.CREATED)
                .states(EnumSet.allOf(OrderState.class));

        builder.configureTransitions()
                .withExternal()
                .source(OrderState.CREATED).target(OrderState.PAID).event(OrderEvent.PAY)
                .and().withExternal()
                .source(OrderState.PAID).target(OrderState.SHIPPED).event(OrderEvent.SHIP)
                .and().withExternal()
                .source(OrderState.SHIPPED).target(OrderState.DELIVERED).event(OrderEvent.DELIVER)
                .and().withExternal()
                .source(OrderState.DELIVERED).target(OrderState.COMPLETED).event(OrderEvent.COMPLETE)
                .and().withExternal()
                .source(OrderState.DELIVERED).target(OrderState.CANCELLED).event(OrderEvent.CANCEL);

        StateMachine<OrderState, OrderEvent> stateMachine = builder.build();
        stateMachine.start();

        // 触发状态转换
        stateMachine.sendEvent(event);

        // 获取当前状态
        OrderState currentState = stateMachine.getState().getId();

        // 执行任务链
        TaskChain taskChain = taskChains.get(currentState);
        if (taskChain != null) {
            taskChain.execute(context);
        }

        stateMachine.stop();
    }

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        WorkflowEngine workflowEngine = new WorkflowEngine();
        OrderContext context = new OrderContext();
        context.setOrderId("123456");

        System.out.println("订单初始状态: " + context.getOrderStatus());

        workflowEngine.execute(context, OrderEvent.PAY);
        System.out.println("订单支付后状态: " + context.getOrderStatus());

    }
}

说明:

• WorkflowEngine 类负责接收用户请求，驱动状态机执行，并调用任务执行器。
• taskChains 存储了每个状态对应的任务链。
• execute() 方法首先构建并启动状态机，然后触发状态转换，最后获取当前状态对应的任务链并执行。

四、工作流定义

工作流定义描述了工作流的状态、状态之间的转换以及每个状态下的任务。我们可以使用 JSON 或 YAML 格式来描述工作流定义。

示例：使用 JSON 格式定义订单处理工作流

{
  "states": [
    {
      "name": "CREATED",
      "tasks": []
    },
    {
      "name": "PAID",
      "tasks": [
        "VerifyPaymentTask",
        "UpdateOrderStatusTask",
        "SendPaymentNotificationTask"
      ]
    },
    {
      "name": "SHIPPED",
      "tasks": []
    },
    {
      "name": "DELIVERED",
      "tasks": []
    },
    {
      "name": "COMPLETED",
      "tasks": []
    },
    {
      "name": "CANCELLED",
      "tasks": []
    }
  ],
  "transitions": [
    {
      "source": "CREATED",
      "target": "PAID",
      "event": "PAY"
    },
    {
      "source": "PAID",
      "target": "SHIPPED",
      "event": "SHIP"
    },
    {
      "source": "SHIPPED",
      "target": "DELIVERED",
      "event": "DELIVER"
    },
    {
      "source": "DELIVERED",
      "target": "COMPLETED",
      "event": "COMPLETE"
    },
    {
      "source": "DELIVERED",
      "target": "CANCELLED",
      "event": "CANCEL"
    }
  ]
}

说明:

• states 数组定义了所有可能的状态。
• transitions 数组定义了状态之间的转换。
• 每个状态的 tasks 数组定义了该状态下需要执行的任务。

我们可以编写一个解析器，将 JSON 或 YAML 格式的工作流定义转换为 Java 对象，并用于配置工作流引擎。

五、总结

我们讨论了如何使用 Java 实现一个 AI 工作流编排系统，它结合了 LLM、状态机和任务链执行模型。这种架构可以帮助我们构建复杂且可维护的 AI 应用，提高开发效率和代码质量。通过合理的组件划分和清晰的流程设计，我们可以更好地管理和扩展 AI 应用，使其能够适应不断变化的需求。