AsynccallbackManagerfortoolrun en callbackManagerFortoolRun maken beide deel uit van de Langchain -bibliotheek, ontworpen om callbacks te verwerken tijdens de uitvoering van tools. Ze verschillen echter fundamenteel in hun benadering van asynchrone operaties.
asynchrone behandeling
** ASYNCCallbackManagerFortoolRun is specifiek ontworpen voor het beheren van asynchrone oproepen. Het maakt gebruik van Python's `async` en` Await' -functies, waardoor het kan worden behandeld met bewerkingen die tijd kunnen kosten om te voltooien zonder de uitvoering van andere code te blokkeren. Dit betekent dat wanneer een asynchrone functie wordt aangeroepen, het programma kan blijven uitvoeren van andere taken in afwachting van het resultaat van de asynchrone werking. Het kan bijvoorbeeld taken beheren zoals API -oproepen of I/O -bewerkingen efficiënt door controle terug te geven naar de gebeurtenislus totdat de bewerking is voltooid [1] [7].
CallbackManagerFortoolRun is daarentegen synchroon. Dit betekent dat wanneer een functie wordt aangeroepen, deze de uitvoering moet voltooien voordat de controle wordt teruggestuurd naar de aanroepfunctie. Als een synchrone bewerking inhoudt dat het wachten op een externe bron (zoals een databasequery), blokkeert deze verdere uitvoering totdat de bewerking is voltooid. Dit kan leiden tot inefficiënties, vooral in scenario's waarbij meerdere taken gelijktijdig kunnen worden uitgevoerd [3] [4].
use cases en prestaties
De keuze tussen deze twee managers hangt vaak af van de specifieke vereisten van de toepassing:
- ASYNCCallbackManagerFortoolRun is ideaal voor toepassingen die een hoge reactievermogen vereisen en meerdere I/O-gebonden taken tegelijkertijd moeten beheren. Het stelt ontwikkelaars in staat om code te schrijven die er synchroon uitziet en toch profiteren van niet-blokkeergedrag, wat kan leiden tot betere prestaties in applicaties met veel gelijktijdige bewerkingen [1] [5].
- CallbackManagerfortoolrun daarentegen kan meer geschikt zijn voor eenvoudigere toepassingen of die niet meerdere gelijktijdige taken nodig hebben. Het vereenvoudigt de codestructuur maar ten koste van potentiële knelpunten bij het wachten op langlopende bewerkingen [2] [6].
Samenvattend, ASYNCCallbackManagerFortoolRun verbetert de prestaties en responsiviteit door asynchrone programmeerparadigma's, terwijl CallbackManagerFortoolRun een eenvoudige synchrone aanpak biedt die geschikt is voor minder complexe scenario's.
Citaten:
[1] https://api.python.langchain.com/en/latest/callbacks/langchain_core.callbacks.manager.asyncallbackmanagerfortoolrun.html
[2] https://www.reddit.com/r/dotnet/comments/fr8hae/is_tere_any_benefit_to_asyncawait_if_youre_just/
[3] https://blog.langchain.dev/structured-tools/
[4] https://stackoverflow.com/questions/36213948/what-is-the-difference-tween-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-asynchrone- loading-component-data/3575
[7] https://python.langchain.com/api_reference/core/callbacks.html
[8] https://www.digitalocean.com/community/tutorials/understanding-the-event-loce-callbacks-promises-en-async-await-in-javascript