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性能优化建议 ​

本页面提供了一些优化工作流性能的建议和最佳实践。

工作流优化 ​

减少步骤数量 ​

合并或优化不必要的步骤。

yaml
# 优化前
steps:
  - type: set
    variables:
      name: "{{sender.name}}"
  - type: set
    variables:
      role: "{{sender.role}}"
  - type: message
    content: "你好，{{name}}"

# 优化后
steps:
  - type: set
    variables:
      name: "{{sender.name}}"
      role: "{{sender.role}}"
  - type: message
    content: "你好，{{sender.name}}"

优化条件判断 ​

将简单条件放在复杂条件之前。

yaml
# 优化前
steps:
  - type: condition
    if: "{{utils.complexCheck(message) && message.startsWith('/')}}"
    
# 优化后
steps:
  - type: condition
    if: "{{message.startsWith('/') && utils.complexCheck(message)}}"

缓存策略 ​

使用变量缓存 ​

缓存频繁使用的计算结果。

yaml
# 优化前
steps:
  - type: condition
    if: "{{utils.expensiveCalculation(data)}}"
  - type: condition
    if: "{{utils.expensiveCalculation(data)}}"

# 优化后
steps:
  - type: set
    variables:
      result: "{{utils.expensiveCalculation(data)}}"
  - type: condition
    if: "{{result}}"
  - type: condition
    if: "{{result}}"

会话缓存 ​

缓存会话级别的数据。

yaml
steps:
  - type: condition
    if: "{{!context.userInfo}}"
    then:
      - type: set
        context:
          userInfo: "{{utils.fetchUserInfo(sender.id)}}"
  - type: message
    content: "你好，{{context.userInfo.name}}"

模型调用优化 ​

批量处理 ​

合并多个模型调用。

yaml
# 优化前
steps:
  - type: llm
    model: gpt-3.5-turbo
    prompt: "分析情感：{{message}}"
  - type: llm
    model: gpt-3.5-turbo
    prompt: "提取关键词：{{message}}"

# 优化后
steps:
  - type: llm
    model: gpt-3.5-turbo
    prompt: |
      请同时完成以下任务：
      1. 分析情感：{{message}}
      2. 提取关键词：{{message}}

模型选择 ​

根据任务复杂度选择合适的模型。

yaml
steps:
  - type: condition
    if: "{{message.length > 100}}"
    then:
      - type: llm
        model: gpt-4
    else:
      - type: llm
        model: gpt-3.5-turbo

资源管理 ​

内存优化 ​

控制数据大小和生命周期。

yaml
steps:
  - type: context
    action: clear
    older_than: "1h"
  - type: storage
    action: cleanup
    pattern: "temp_*"

并发控制 ​

限制并发请求数量。

yaml
steps:
  - type: parallel
    max_concurrent: 3
    steps:
      - type: workflow
        name: "task1"
      - type: workflow
        name: "task2"
      - type: workflow
        name: "task3"

监控和调优 ​

性能监控 ​

添加性能监控点。

yaml
steps:
  - type: metric
    action: start
    name: "process_time"
  - type: workflow
    name: "main_process"
  - type: metric
    action: end
    name: "process_time"

日志级别 ​

根据需要调整日志级别。

yaml
steps:
  - type: log
    level: debug
    message: "详细调试信息"
  - type: log
    level: info
    message: "主要流程信息"

最佳实践 ​

  1. 代码优化

    • 简化工作流结构
    • 减少重复操作
    • 优化判断逻辑

  2. 资源利用

    • 合理使用缓存
    • 控制内存使用
    • 管理并发请求

  3. 模型调用

    • 合并相似请求
    • 选择合适模型
    • 优化提示词

  4. 监控和维护

    • 添加性能指标
    • 定期清理数据
    • 分析性能瓶颈