说明
Solon 的流程编排,使用了 solon-flow 做流程编排,因此需要先对 solon-flow 有所了解,下面是 Solon flow的一些简单介绍,更具体的介绍可以参考官网 https://solon.noear.org/article/learn-solon-flow 。
solon-flow
Solon Flow 提供基础的流引擎能力,支持开放式的驱动定制(像 JDBC 有 MySQL 或 PostgreSQL 等不同驱动一样)。可用于业务规则、决策处理、计算编排、流程审批等场景。
核心概念:
- 链、节点、连接。
- 链上下文、链驱动器、任务组件接口、条件组件接口。
- 流引擎。
概念关系:
- 链(Chain),一个完整的流程,由多个节点(Node)连接(Link)组成。一个链有且只有一个 start 类型的节点。从 start 节点开始,顺着连接(Link)流出。
- 节点(Node),流程处理的环节,会有多个连接(Link),有流入连接,流出连接。
- 连接(Link),节点与节点之间的执行顺序。连接向其它节点,称为流出连接。被其它节点连接,称为流入连接。
- 流引擎,提供执行时的环境(链上下文与对象引用等),驱动链的流动(执行)。链的流转过程,可以有上下文参数(ChainContext),可以被中断(可支持有状态的审批模式)。
通俗些,就是通过点(节点) + 线(连接)来描述一个流程图(链)。因此这里列出节点和连接的属性。
节点 Node 属性
| 属性 | 数据类型 | 需求 | 描述 |
|---|---|---|---|
| id | String | 节点Id(要求链内唯一)。不配置时,会自动生成 | |
| type | NodeType | 节点类型,类型包括 start,execute,inclusive,exclusive,parallerl,end。不配置时,缺省为 execute 类型, | |
| title | String | 显示标题 | |
| meta | Map | 元信息(用于应用扩展) | |
| link | String or Link String[] or Link[] | 连接(支持单值、多值),不配置时,会自动生成。link 全写配置风格为 Link 类型结构;简写配置风格为 Link 的 nextId 值(即 String 类型) | |
| task | String | 任务描述(会触发驱动的 handleTask 处理) | |
| when | String | 执行任务条件描述(会触发驱动的 handleTest 处理) |
连接 Link 属性
通常可以不配置,或者用简写模式配置即可,只要当Node是包含网关(inclusive)或者排他网关(exclusive)时需要配置全选风格,从而配置条件。
| 属性 | 数据类型 | 需求 | 描述 |
|---|---|---|---|
| nextId | String | 必填 | 后面的节点Id |
| title | String | 显示标题 | |
| meta | Map | 元信息(用于应用扩展) | |
| condition | String | 流出条件描述(会触发驱动的 handleTest 处理) |
节点类型 NodeType
| 描述 | 任务 | 连接条件 | 可流入 连接数 | 可流出 连接数 | 图例参考 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| start | 开始 | / | / | 0 | 1 | |
| execute | 执行节点(缺省类型) | 可有 | / | 1…n | 1 | |
| inclusive | 包容网关 | / | 支持 | 1…n | 1…n | |
| exclusive | 排它网关 | / | 支持 | 1…n | 1…n | |
| parallel | 并行网关 | / | / | 1…n | 1…n | |
| end | 结束 | / | / | 1…n | 0 |
依赖
1 | dependencies { |
配置
app.yml
这里需要指定配置的流配置文件的位置。
1 | solon.flow: |
流配置
这里尝试用一个模拟一次简单的诊断,从诊断到治疗建议等流程。注意这里只是示例,并非真正的诊断流程,更完整的流程是还需要更多的病人信息(比如病史,检查,检验等),检索相关知识库等。这里只是为了 solon-flow 针对 ai 相关的编排的逻辑。
在诊断的节点,我们使用了deepseek-r1,在治疗环境,我们使用qwen2.5。
1 | id: "ai-flow-01" |
Controller
1 | package com.example.demo.ai.llm.controller; |
这里的 flow 是演示基础的 solon flow 的调用,是我学习solon flow 时编写的一个简单例子,不熟悉的可以先看看这个示例的编写。
aiFlow 是对大模型的一个编排的调用。
Service
这里的重点就是注入 FlowEngine
1 | package com.example.demo.ai.llm.service; |
IntentionTask
这里是诊断节点的处理,根据 meta 信息和用户的输入构建大模型,然后进行调用,并将结果通过 ChainContext 进行传递。
1 | package com.example.demo.ai.llm.service; |
SuggestionTask
这里是治疗节点的处理,根据 meta 信息和上一级节点的输入构建大模型,然后进行调用,并将结果通过 ChainContext 进行返回。
1 | package com.example.demo.ai.llm.service; |
验证
通过 swagger 直接调用aiFlow。
这里是中间环节的输出。
小结
Solon AI 通过 Solon Flow 进行编排。通过编排,我们可以整合普通的业务逻辑和大模型的生成式功能实现更复杂、更人性化的业务逻辑,当然要实现真实可用的业务逻辑,需要自己进一步的摸索。