LlamaIndex تقدم حلولًا لاستمرارية العمليات في أنظمة التدفق الذكي عبر تخزين الحالة خارجيًا

تقدم LlamaIndex مفهومًا مبتكرًا لتمكين التدفقات العاملة (Agentic Workflows) من التحمل والحفاظ على الحالة عبر الزمن، عبر دعم التخزين الدائم (persistence) في العمليات الطويلة والمتشابكة. مع تراجع اهتمام السوق بـ"الوكيل الذكي" (AI Agent) كمُصطلح، أصبح التركيز ينصب على التدفقات العاملة التي تُطبّق سلوكًا ذكيًا ضمن هيكل مُنظّم، حيث تُوجّه المهام عبر خطوات مُحددة، مع إمكانية اتخاذ قرارات بناءً على السياق. تُعتبر التدفقات العاملة بطبيعتها مؤقتة (ephemeral)، ما يعني أن حالة التشغيل لا تُحفَظ تلقائيًا عند توقف النظام أو حدوث خطأ جسيم. لذا، تُوصي LlamaIndex بعدم إدخال تكاليف زائدة من خلال التقاط صور مُنتظمة للحالة (snapshots)، لكنها تُقدّم حلولًا عملية لتمكين الاستمرارية يدويًا عند الحاجة. يُمكن تحقيق ذلك عبر دمج أي خطوة حاسمة في التدفق مع قاعدة بيانات خارجية، مثل Redis أو SQLite، لحفظ الحالة في نقاط حرجة. على سبيل المثال، في تدفق معالجة مئات المستندات، يمكن حفظ معرف المستند الأخير الذي تم معالجته، لاستئناف العملية لاحقًا من نفس النقطة، مما يضمن عدم فقدان التقدم. هذا المفهوم يشبه ما طرحته OpenAI حول اعتبار أجزاء RAG (Retrieval-Augmented Generation) كمخازن ذاكرة صغيرة مُدركة للزمن، حيث يتم تخزين السياق بشكل ديناميكي ومتسلسل. في المثال العملي، يتم تعريف تدفق باستخدام Workflow وخطوة count تقوم بتحديث عداد داخلي. في النسخة المُعدّلة، يُستخدم Context مع store.edit_state() للحفاظ على الحالة داخل التدفق. ثم، يتم دمج قاعدة بيانات SQLite لحفظ الحالة الكاملة للتدفق (بما في ذلك السياق والمتغيرات) في جدول state، باستخدام JsonSerializer لتحويل البيانات إلى صيغة قابلة للتخزين. بعد تشغيل التدفق أول مرة، يتم حفظ الحالة في قاعدة البيانات. عند إعادة تشغيل التدفق لاحقًا، يتم استرجاع السياق المُخزن، وإعادة تشغيل التدفق من نفس النقطة، مما يُظهر أن التدفق استُأنف بنجاح، ويُظهر نتيجة "The step ran 2 times"، مما يؤكد استمرارية العمل. هذا النهج يمنح المطورين مرونة عالية في بناء تطبيقات ذكية ومتعددة المراحل، مثل أنظمة دعم العملاء أو تحليل المستندات الطويلة، دون الاعتماد على حلول معقدة أو مكلفة. كما يُعزز من موثوقية النظام، ويقلل من مخاطر فقدان البيانات، مع الحفاظ على بساطة التصميم وفعالية الأداء. من خلال دمج التخزين الخارجي بشكل ذكي، تُظهر LlamaIndex كيف يمكن تحويل التدفقات المؤقتة إلى أنظمة قادرة على التحمل، مما يُمكّن من بناء تطبيقات عاملة حقيقية في بيئات إنتاجية.