AsynccallbackManagerFortoolrun et CallbackManagerFortoolrun font tous deux partie de la bibliothèque de Langchain, conçue pour gérer les rappels pendant l'exécution de l'outil. Cependant, ils diffèrent fondamentalement dans leur approche des opérations asynchrones.
Manipulation asynchrone
** asynccallbackManagerFortoolrun est spécialement conçu pour gérer les appels asynchrones. Il utilise les fonctionnalités de Python `async` et« Await », ce qui lui permet de gérer les opérations qui peuvent prendre le temps de terminer sans bloquer l'exécution d'un autre code. Cela signifie que lorsqu'une fonction asynchrone est appelée, le programme peut continuer à exécuter d'autres tâches en attendant le résultat de l'opération asynchrone. Par exemple, il peut gérer efficacement des tâches telles que les appels d'API ou les opérations d'E / S en rendant le contrôle à la boucle d'événement jusqu'à la fin de l'opération [1] [7].
En revanche, CallbackManagerFortoolrun fonctionne de manière synchrone. Cela signifie que lorsqu'une fonction est appelée, elle doit compléter son exécution avant que le contrôle ne soit renvoyé à la fonction d'appel. Si une opération synchrone consiste à attendre une ressource externe (comme une requête de base de données), elle bloquera la nouvelle exécution jusqu'à la fin de l'opération. Cela peut entraîner des inefficacités, en particulier dans les scénarios où plusieurs tâches pourraient être effectuées simultanément [3] [4].
Les cas d'utilisation et les performances
Le choix entre ces deux gestionnaires dépend souvent des exigences spécifiques de l'application:
- AsyncCallbackManagerFortoolrun est idéal pour les applications qui nécessitent une réactivité élevée et doivent gérer simultanément plusieurs tâches liées aux E / O. Il permet aux développeurs d'écrire du code qui semble synchrone tout en bénéficiant d'un comportement non bloquant, ce qui peut conduire à de meilleures performances dans les applications avec de nombreuses opérations simultanées [1] [5].
- CallbackManagerFortoolrun, en revanche, pourrait être plus adapté aux applications plus simples ou à celles qui ne nécessitent pas de manipulation de plusieurs tâches simultanées. Il simplifie la structure du code mais au prix des goulots d'étranglement potentiels de performance lors de l'attente des opérations de longue durée [2] [6].
En résumé, AsyncCallbackManagerFortoolrun améliore les performances et la réactivité grâce à des paradigmes de programmation asynchrones, tandis que CallbackManagerFortoolrun fournit une approche synchrone simple adaptée à des scénarios moins complexes.
Citations:
[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/
[4] https://stackoverflow.com/questions/36213948 /
[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-asynchronly-loading-component-data/3575
[7] https://python.langchain.com/api_reference/core/callbacks.html
[8] https://www.digitalocean.com/community/tutorials/understanding-the-event-loop-callbacks-promiss-and-async-await-in-javascript