Le bloc Parallèle est un conteneur qui exécute plusieurs instances simultanément pour un traitement plus rapide des flux de travail. Traitez les éléments en parallèle plutôt que séquentiellement.
Les blocs parallèles sont des nœuds conteneurs qui exécutent leur contenu plusieurs fois simultanément, contrairement aux boucles qui s'exécutent séquentiellement.
Options de configuration
Type de parallélisation
Choisissez entre deux types d'exécution parallèle :
Parallèle basé sur un nombre - Exécute un nombre fixe d'instances parallèles :
Utilisez cette option lorsque vous devez exécuter la même opération plusieurs fois simultanément.
Example: Run 5 parallel instances
- Instance 1 ┐
- Instance 2 ├─ All execute simultaneously
- Instance 3 │
- Instance 4 │
- Instance 5 ┘Parallèle basé sur une collection - Distribue une collection à travers des instances parallèles :
Chaque instance traite un élément de la collection simultanément.
Example: Process ["task1", "task2", "task3"] in parallel
- Instance 1: Process "task1" ┐
- Instance 2: Process "task2" ├─ All execute simultaneously
- Instance 3: Process "task3" ┘Comment utiliser les blocs parallèles
Création d'un bloc parallèle
- Faites glisser un bloc Parallèle depuis la barre d'outils sur votre canevas
- Configurez le type de parallélisation et les paramètres
- Faites glisser un seul bloc à l'intérieur du conteneur parallèle
- Connectez le bloc selon vos besoins
Accès aux résultats
Une fois qu'un bloc parallèle est terminé, vous pouvez accéder aux résultats agrégés :
<parallel.results>: Tableau des résultats de toutes les instances parallèles
Exemples de cas d'utilisation
Traitement par lots d'API - Traiter plusieurs appels API simultanément
Parallel (Collection) → API (Call Endpoint) → Function (Aggregate)Traitement multi-modèles d'IA - Obtenir des réponses de plusieurs modèles d'IA simultanément
Parallel (["gpt-4o", "claude-3.7-sonnet", "gemini-2.5-pro"]) → Agent → Evaluator (Select Best)Fonctionnalités avancées
Agrégation des résultats
Les résultats de toutes les instances parallèles sont automatiquement collectés :
Cas d'utilisation courants
Isolation des instances
Chaque instance parallèle s'exécute indépendamment :
- Portées de variables séparées
- Pas d'état partagé entre les instances
- Les échecs dans une instance n'affectent pas les autres
Limitations
Les blocs conteneurs (Boucles et Parallèles) ne peuvent pas être imbriqués les uns dans les autres. Cela signifie :
- Vous ne pouvez pas placer un bloc de Boucle à l'intérieur d'un bloc Parallèle
- Vous ne pouvez pas placer un autre bloc Parallèle à l'intérieur d'un bloc Parallèle
- Vous ne pouvez pas placer un bloc conteneur à l'intérieur d'un autre bloc conteneur
Bien que l'exécution parallèle soit plus rapide, soyez attentif à :
- Limites de taux des API lors de requêtes simultanées
- Utilisation de la mémoire avec de grands ensembles de données
- Maximum de 20 instances simultanées pour éviter l'épuisement des ressources
Parallèle vs Boucle
Comprendre quand utiliser chacun :
| Fonctionnalité | Parallèle | Boucle |
|---|---|---|
| Exécution | Simultanée | Séquentielle |
| Vitesse | Plus rapide pour les opérations indépendantes | Plus lente mais ordonnée |
| Ordre | Pas d'ordre garanti | Maintient l'ordre |
| Cas d'utilisation | Opérations indépendantes | Opérations dépendantes |
| Utilisation des ressources | Plus élevée | Plus faible |
Entrées et sorties
Type de parallèle : Choisissez entre 'count' ou 'collection'
Count : Nombre d'instances à exécuter (basé sur le comptage)
Collection : Tableau ou objet à distribuer (basé sur la collection)
parallel.currentItem : Élément pour cette instance
parallel.index : Numéro d'instance (base 0)
parallel.items : Collection complète (basé sur la collection)
parallel.results : Tableau de tous les résultats d'instance
Accès : Disponible dans les blocs après le parallèle
Bonnes pratiques
- Opérations indépendantes uniquement : Assurez-vous que les opérations ne dépendent pas les unes des autres
- Gérer les limites de taux : Ajoutez des délais ou une limitation pour les workflows intensifs en API
- Gestion des erreurs : Chaque instance doit gérer ses propres erreurs avec élégance