Asynccallbackmanagerfortoolrun и Callbackmanagerfortoolrun являются частью библиотеки Langchain, предназначенных для обработки обратных вызовов во время выполнения инструмента. Тем не менее, они в основном различаются в своем подходе к асинхронным операциям.
асинхронная обработка
** Asynccallbackmanagerfortoolrun специально разработан для управления асинхронными звонками. Он использует функции Python `async 'и` ждать Это означает, что когда вызывается асинхронная функция, программа может продолжать выполнять другие задачи в ожидании результата асинхронной операции. Например, он может эффективно управлять такими задачами, как вызовы API или операции ввода -вывода, обращаясь к управлению обратно в цикл событий, пока операция не завершится [1] [7].
Напротив, Callbackmanagerfortoolrun работает синхронно. Это означает, что когда вызывается функция, она должна завершить свое выполнение до возврата элемента управления к вызовой функции. Если синхронная операция включает в себя ожидание внешнего ресурса (например, запрос базы данных), она будет блокировать дальнейшее выполнение до тех пор, пока операция не будет завершена. Это может привести к неэффективности, особенно в сценариях, где можно выполнить несколько задач одновременно [3] [4].
варианты использования и производительность
Выбор между этими двумя менеджерами часто зависит от конкретных требований приложения:
- Asynccallbackmanagerfortoolrun идеально подходит для приложений, которые требуют высокой отзывчивости и необходимы для выполнения нескольких задач ввода/вывода одновременно. Это позволяет разработчикам писать код, который выглядит синхронно, при этом выигрывает от неблокирующего поведения, что может привести к лучшей производительности в приложениях со многими одновременными операциями [1] [5].
- Callbackmanagerfortoolrun, с другой стороны, может быть более подходящим для более простых приложений или тех, которые не требуют выполнения нескольких одновременных задач. Он упрощает структуру кода, но за счет потенциальных узких мест производительности при ожидании длительных операций [2] [6].
Таким образом, Asynccallbackmanagerfortoolrun повышает производительность и отзывчивость благодаря асинхронным парадигмам программирования, в то время как Callbackmanagerfortoolrun обеспечивает простой синхронный подход, подходящий для менее сложных сценариев.
Цитаты:
[1] https://api.python.langchain.com/en/latest/callbacks/langchain_core.callbacks.manager.asynccallbackmanagerfortrun.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-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-asynchrongy-loading-component-data/3575
[7] https://python.langchain.com/api_reference/core/callbacks.html
[8] https://www.digitalocean.com/community/tutorials/undersing-the-event-loop-callbacks-sys-and-async-await-in-javascript