AsyncCallbackManagerfortOlrun e CallbackManagerfortOolrun fazem parte da biblioteca Langchain, projetada para lidar com retornos de chamada durante a execução da ferramenta. No entanto, eles diferem fundamentalmente em sua abordagem às operações assíncronas.
manuseio assíncrono
** AsyncCallbackManagerfortOlrun é projetado especificamente para gerenciar chamadas assíncronas. Ele utiliza os recursos `ASYNC` e` Aguard` do Python, permitindo lidar com operações que podem levar tempo para concluir sem bloquear a execução de outro código. Isso significa que, quando uma função assíncrona é chamada, o programa pode continuar executando outras tarefas enquanto aguarda o resultado da operação assíncrona. Por exemplo, ele pode gerenciar tarefas como chamadas de API ou operações de E/S com eficiência, produzindo controle de volta ao loop do evento até que a operação seja concluída [1] [7].
Em contraste, o chamado monitora de conserto de monitores opera de maneira síncrona. Isso significa que, quando uma função é chamada, ela deve concluir sua execução antes que o controle seja retornado à função de chamada. Se uma operação síncrona envolver aguardar um recurso externo (como uma consulta de banco de dados), ela bloqueará uma execução adicional até que a operação seja concluída. Isso pode levar a ineficiências, especialmente em cenários em que várias tarefas podem ser executadas simultaneamente [3] [4].
Use casos e desempenho
A escolha entre esses dois gerentes geralmente depende dos requisitos específicos do aplicativo:
- AsyncCallbackManagerfortOolrun é ideal para aplicativos que requerem alta capacidade de resposta e precisam gerenciar várias tarefas ligadas a E/S simultaneamente. Ele permite que os desenvolvedores escrevam código que parece síncrono enquanto ainda se beneficia de comportamentos não bloqueadores, o que pode levar a um melhor desempenho em aplicativos com muitas operações simultâneas [1] [5].
- O callbackManagerfortOlrun, por outro lado, pode ser mais adequado para aplicativos mais simples ou aqueles que não exigem lidar com várias tarefas simultâneas. Ele simplifica a estrutura do código, mas com o custo de potenciais gargalos de desempenho ao aguardar operações de longa execução [2] [6].
Em resumo, o AsyncCallbackManagerfortOlrun aprimora o desempenho e a capacidade de resposta por meio de paradigmas de programação assíncrona, enquanto o callbackManagerfortoolrun fornece uma abordagem síncrona direta, adequada para cenários menos complexos.
Citações:
[1] https://api.python.langchain.com/en/latest/callbacks/langchain_core.callbacks.manager.asynclbackbackManagerfortOolrun.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-difference-between-asynchrons-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-asynchronsly-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