AsynccallbackManagerForToolrun og CallbackManagerForToolrun er begge en del af Langchain -biblioteket, designet til at håndtere tilbagekald under værktøjsudførelse. De adskiller sig imidlertid grundlæggende i deres tilgang til asynkrone operationer.
Asynkron håndtering
** AsynccallbackManagerForToolrun er specifikt designet til styring af asynkrone opkald. Den bruger Pythons 'async' og "venter" -funktioner, så det kan håndtere operationer, der kan tage tid at gennemføre uden at blokere udførelsen af anden kode. Dette betyder, at når en asynkron funktion kaldes, kan programmet fortsætte med at udføre andre opgaver, mens de venter på resultatet af den asynkrone operation. For eksempel kan det styre opgaver som API -opkald eller I/O -operationer effektivt ved at give kontrol tilbage til begivenhedsløjfen, indtil operationen er afsluttet [1] [7].
I modsætning hertil fungerer CallbackManagerForToolrun synkront. Dette betyder, at når en funktion kaldes, skal den afslutte sin udførelse, før kontrol returneres til opkaldsfunktionen. Hvis en synkron operation involverer at vente på en ekstern ressource (som en databaseforespørgsel), blokerer den yderligere udførelse, indtil operationen er afsluttet. Dette kan føre til ineffektivitet, især i scenarier, hvor flere opgaver kunne udføres samtidig [3] [4].
Brug sager og ydeevne
Valget mellem disse to ledere afhænger ofte af de specifikke krav i ansøgningen:
- AsynccallbackManagerForToolrun er ideel til applikationer, der kræver høj lydhørhed og behov for at styre flere I/O-bundne opgaver samtidig. Det giver udviklere mulighed for at skrive kode, der ser synkron ud, mens de stadig drager fordel af ikke-blokerende adfærd, hvilket kan føre til bedre ydelse i applikationer med mange samtidige operationer [1] [5].
- CallbackManagerForToolrun på den anden side kan være mere velegnet til enklere applikationer eller dem, der ikke kræver håndtering af flere samtidige opgaver. Det forenkler kodestrukturen, men på bekostning af potentielle ydelsesflaskehalse, når man venter på langvarige operationer [2] [6].
I sammendraget forbedrer asynccallbackmanagerfortoolrun ydeevne og lydhørhed gennem asynkrone programmeringsparadigmer, mens CallbackManagerForToolrun giver en ligetil synkron tilgang, der er egnet til mindre komplekse scenarier.
Citater:
[1] https://api.python.langchain.com/en/latest/callbacks/langchain_core.callbacks.manager.asynccallbackmanagerfortoolrun.html
[2] https://www.reddit.com/r/dotnet/comments/fr8hae/is_there_any_benefit_to_asyncawait_if_youre_just/
[3] https://blog.langchain.dev/structured-tools/
)
[5] https://github.com/langchain-i/langchain/blob/master/libs/core/langchain_core/callbacks/manager.py
[6] https://anvil.works/forum/t/what-is-the-best-practice-for-asynchronously-load-component-data/3575
[7] https://python.langchain.com/api_reference/core/callbacks.html
[8] https://www.digitalocean.com/community/tutorials/understanding-the-event-loop-callbackback-fromises-and-async-wait-in-javascript