AsynccallbackManagerfortoolrun og callbackManagerfortoolrun er begge en del av Langchain -biblioteket, designet for å håndtere tilbakeringinger under utførelse av verktøyet. Imidlertid skiller de seg grunnleggende i sin tilnærming til asynkrone operasjoner.
Asynkron håndtering
** AsyncCallbackManagerfortoolrun er spesielt designet for å håndtere asynkrone samtaler. Den bruker Pythons `async` og` Await` -funksjoner, slik at den kan håndtere operasjoner som kan ta tid å fullføre uten å blokkere utførelsen av annen kode. Dette betyr at når en asynkron funksjon kalles, kan programmet fortsette å utføre andre oppgaver mens du venter på resultatet av den asynkrone operasjonen. For eksempel kan den administrere oppgaver som API -anrop eller I/O -operasjoner effektivt ved å gi kontroll tilbake til hendelsessløyfen til operasjonen er fullført [1] [7].
Derimot opererer callbackManagerfortoolrun synkront. Dette betyr at når en funksjon kalles, må den fullføre utførelsen før kontroll blir returnert til anropsfunksjonen. Hvis en synkron operasjon innebærer å vente på en ekstern ressurs (som en database -spørring), vil den blokkere ytterligere utførelse til operasjonen er ferdig. Dette kan føre til ineffektivitet, spesielt i scenarier der flere oppgaver kan utføres samtidig [3] [4].
Bruk saker og ytelse
Valget mellom disse to lederne avhenger ofte av de spesifikke kravene i søknaden:
- AsyncCallbackManagerFortoolrun er ideell for applikasjoner som krever høy respons og behov for å håndtere flere I/O-bundne oppgaver samtidig. Det lar utviklere skrive kode som ser synkron ut mens de fremdeles drar nytte av ikke-blokkerende oppførsel, noe som kan føre til bedre ytelse i applikasjoner med mange samtidige operasjoner [1] [5].
- CallbackManagerfortoolrun, derimot, kan være mer egnet for enklere applikasjoner eller de som ikke krever å håndtere flere samtidige oppgaver. Det forenkler kodestruktur, men på bekostning av potensielle ytelsesflaskehalser når du venter på langvarige operasjoner [2] [6].
Oppsummert forbedrer asynccallbackManagerfortoolrun ytelsen og responsen gjennom asynkrone programmeringsparadigmer, mens callbackManagerfortoolrun gir en enkel synkron tilnærming som er egnet for mindre komplekse scenarier.
Sitasjoner:
[1] https://api.python.langchain.com/no/latest/callbacks/langchain_core.callbacks.manager.asyncallbackManagerfortoolrun.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/what-is-the-diffence-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/understanding-the-event-loop-callbacks-promises-and-async-await-in-javaScript