数据流编排最佳实践
针对复杂AI应用的数据流转难题，LazyLLM提供三种核心解决方案：
- Pipeline管道模式: By
pipeline()创建线性处理流，每个步骤的输出自动成为下一环节的输入 - Parallel并行模式: Use
parallel()同时执行多个任务，适用于模型并行或数据增强场景 - Diverter分流器：实现条件分支路由，支持动态决策流程
实施示例：
from lazyllm import pipeline, parallel
# 构建文本处理流水线
flow = pipeline(
preprocess=lambda x: x.strip(),
infer=parallel(
sentiment=analyze_sentiment,
entities=extract_entities
)
)
print(flow(" Hello world! "))关键优势在于：
- 自动处理数据类型转换
- 内置错误重试机制
- 可视化日志显示数据流转状态
相比手动实现可提升开发效率3倍以上。
This answer comes from the articleLazyLLM: Shangtang's open source low-code development tool for building multi-intelligence body applicationsThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 如何利用LazyLLM的Flow功能改善复杂AI应用的数据流管理？
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