asynccallbackmanagerfortoolrun و CallbackManagerfortoolrun كلاهما جزء من مكتبة Langchain ، المصممة للتعامل مع عوامل الاتصال أثناء تنفيذ الأدوات. ومع ذلك ، فإنها تختلف اختلافًا أساسيًا في مقاربتها تجاه العمليات غير المتزامنة.
التعامل غير المتزامن
** تم تصميم AsyncCallbackManagerfortoolrun خصيصًا لإدارة المكالمات غير المتزامنة. إنه يستخدم ميزات Python "Async" و "تنتظر" ، مما يسمح لها بالتعامل مع العمليات التي قد تستغرق بعض الوقت لإكمالها دون منع تنفيذ التعليمات البرمجية الأخرى. هذا يعني أنه عندما يتم استدعاء وظيفة غير متزامنة ، يمكن للبرنامج مواصلة تنفيذ المهام الأخرى أثناء انتظار نتيجة العملية غير المتزامنة. على سبيل المثال ، يمكنه إدارة المهام مثل مكالمات API أو عمليات الإدخال/الإخراج بكفاءة عن طريق العائد على التحكم في حلقة الحدث حتى تكمل العملية [1] [7].
في المقابل ، تعمل CallbackManagerfortoolrun بشكل متزامن. هذا يعني أنه عندما يتم استدعاء وظيفة ، يجب أن تكمل تنفيذها قبل إرجاع التحكم إلى وظيفة الاتصال. إذا كانت عملية متزامنة تتضمن انتظار مورد خارجي (مثل استعلام قاعدة البيانات) ، فسيحظر التنفيذ الإضافي حتى يتم الانتهاء من العملية. يمكن أن يؤدي ذلك إلى عدم الكفاءة ، خاصة في السيناريوهات التي يمكن فيها تنفيذ مهام متعددة بشكل متزامن [3] [4].
استخدام الحالات والأداء
غالبًا ما يعتمد الاختيار بين هذين المديرين على المتطلبات المحددة للتطبيق:
- AsyncCallbackManagerfortoolRun مثالية للتطبيقات التي تتطلب استجابة عالية وتحتاج إلى إدارة مهام متعددة I/O في وقت واحد. يسمح للمطورين بكتابة التعليمات البرمجية التي تبدو متزامنة مع الاستمرار في الاستفادة من السلوك غير المحظور ، مما قد يؤدي إلى أداء أفضل في التطبيقات مع العديد من العمليات المتزامنة [1] [5].
- قد يكون CallbackManagerFortoolRun ، من ناحية أخرى ، أكثر ملاءمة للتطبيقات الأكثر بساطة أو تلك التي لا تتطلب التعامل مع المهام المتزامنة المتعددة. إنه يبسط بنية الكود ولكن على حساب اختناقات الأداء المحتملة عند انتظار عمليات طويلة الأجل [2] [6].
باختصار ، يعزز AsyncCallbackManagerfortoolrun الأداء والاستجابة من خلال نماذج البرمجة غير المتزامنة ، في حين يوفر PallbackManagerfortoolrun نهجًا متزامنًا مباشرًا مناسبًا لسيناريوهات أقل تعقيدًا.
الاستشهادات:
[1] https://api.python.langchain.com/en/latest/callbacks/langchain_core.callbacks.manager.asyncallbackmanagerfortoolrun.html
[2]
[3] https://blog.langchain.dev/structured-tools/
[4] https://stackoverflow.com/questions/36213948/what-is-the-difference-between-asynchronous-calls-and-callbacks
[5] https://github.com/langchain-ai/langchain/blob/master/libs/core/langchain_core/callbacks/manager.py
[6] https://anvil.works/forum/t/what-is-the-best-practice-for-asynchronously-loading-component-data/3575
[7] https://python.langchain.com/api_reference/core/callbacks.html
[8] https://www.digitalocean.com/community/tutorials/underging-the-event-loop-callbacks-promises-and-async-await-in-javascript