如果您使用的是Airflow 2.0.2版本，则无法使用task_group功能。相反，您可以使用TaskFlow API来组织您的DAG任务。

下面是一个示例代码，对应着通过TaskFlow API来定义DAG任务的方法：

from airflow.decorators import dag, task
from airflow.utils.task_group import TaskGroup

@dag(default_args=default_args, schedule_interval=None, start_date=days_ago(2), tags=['example'])
def example_taskflow_api():
    with TaskGroup('group1') as group1:
        task1 = first_task()
        task2 = second_task()
        task3 = third_task()

        task1 >> task2 >> task3

    with TaskGroup('group2') as group2:
        task4 = fourth_task()
        task5 = fifth_task()
        task6 = sixth_task()

        task4 >> task5 >> task6

    task7 = seventh_task()

    group1 >> task7
    group2 >> task7

dag = example_taskflow_api()

在上述代码中，使用了TaskFlow API中的TaskGroup来创建具有内部依赖关系的任务组。在每个TaskGroup中，创建了三个任务，并通过>>符号定义它们的依赖关系。在TaskFlow API中，这些组中的任务是可以按任意顺序执行的。在这个例子中，我们最终将两个TaskGroup中的任务全部依赖于一个最终任务task7。

值得注意的是，使用TaskFlow API创建的DAG不能包含循环性依赖。