AsynccallbackManagerForforolrun und CallbackManagerOrtoolrun sind beide Teil der Langchain -Bibliothek, die für die Behandlung von Rückrufen während der Werkzeugausführung ausgelegt sind. Sie unterscheiden sich jedoch grundlegend in ihrem Ansatz zu asynchronen Operationen.
Asynchrone Handling
** AsynccallbackManagerForToolrun wurde speziell für die Verwaltung asynchroner Anrufe entwickelt. Es verwendet Pythons "Async" und "Auseait" -Funktionen, sodass es Vorgänge verarbeiten kann, die möglicherweise einige Zeit in Anspruch nehmen, ohne die Ausführung anderer Code zu blockieren. Dies bedeutet, dass das Programm, wenn eine asynchrone Funktion aufgerufen wird, weiterhin andere Aufgaben ausführen kann, während sie auf das Ergebnis des asynchronen Betriebs warten. Beispielsweise können Aufgaben wie API -Aufrufe oder E/A -Vorgänge effizient verwaltet werden, indem die Ereignisschleife bis zum Abschluss des Betriebs die Kontrolle zurückgibt [1] [7].
Im Gegensatz dazu arbeitet CallbackManagerForToolrun synchron. Dies bedeutet, dass eine Funktion, wenn sie aufgerufen wird, ihre Ausführung abschließen muss, bevor die Kontrolle in die Aufruffunktion zurückgegeben wird. Wenn ein synchroner Vorgang auf eine externe Ressource (wie eine Datenbankabfrage) wartet, blockiert sie die weitere Ausführung, bis der Betrieb abgeschlossen ist. Dies kann zu Ineffizienzen führen, insbesondere in Szenarien, in denen mehrere Aufgaben gleichzeitig ausgeführt werden können [3] [4].
Anwendungsfälle und Leistung
Die Wahl zwischen diesen beiden Managern hängt häufig von den spezifischen Anforderungen der Anwendung ab:
- AsynccallbackManagerForToolrun ist ideal für Anwendungen, die eine hohe Reaktionsfähigkeit erfordern und mehrere E/O/O-gebundene Aufgaben gleichzeitig verwalten müssen. Es ermöglicht Entwicklern, Code zu schreiben, der synchron aussieht und dennoch vom nicht blockierenden Verhalten profitiert, was zu einer besseren Leistung bei Anwendungen mit vielen gleichzeitigen Operationen führen kann [1] [5].
- CallbackManagerForforoolrun kann dagegen besser für einfachere Anwendungen oder solche geeignet sein, für die nicht mehrere gleichzeitige Aufgaben behandelt werden müssen. Es vereinfacht die Codestruktur, jedoch auf Kosten potenzieller Leistung Engpässe, wenn Sie auf langjährige Operationen warten [2] [6].
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass AsynccallbackManagerForToolrun die Leistung und Reaktionsfähigkeit durch asynchrone Programmierparadigmen verbessert, während CallbackManagerForfortoolrun einen einfachen synchronen Ansatz bietet, der für weniger komplexe Szenarien geeignet ist.
Zitate:
[1] https://api.python.langchain.com/en/latest/callbacks/langchain_core.callbacks.Manager.asynccallbackManagerForforolrun.html
[2] https://www.reddit.com/r/dotnet/comments/fr8hae/is_there_any_benfit_to_asyncawait_if_youre_just/
[3] https://blog.langchain.dev/structured-tools/
[4] https://stackoverflow.com/questions/36213948/what-is-tifferenz-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-asynchronous-loading-component-data/3575
[7] https://python.langchain.com/api_reference/core/callbacks.html
[8] https://www.digitalocean.com/community/tutorials/undSanding-the-event-loop-callback-promises-and-async-await-in-javascript