AsyncCallbackManagerFortoolrun y CallbackManagerFortoolrun son parte de la biblioteca Langchain, diseñada para manejar las devoluciones de llamada durante la ejecución de la herramienta. Sin embargo, difieren fundamentalmente en su enfoque de las operaciones asincrónicas.
Manejo asíncrono
** AsyncCallbackManagerFortoLrun está diseñado específicamente para administrar llamadas asíncronas. Utiliza las características `Async` y` esperada` de Python, lo que le permite manejar operaciones que pueden llevar tiempo completar sin bloquear la ejecución de otro código. Esto significa que cuando se llama a una función asincrónica, el programa puede continuar ejecutando otras tareas mientras espera el resultado de la operación asincrónica. Por ejemplo, puede administrar tareas como llamadas de API o operaciones de E/S de manera eficiente produciendo control al bucle de eventos hasta que la operación se complete [1] [7].
En contraste, CallbackManagerFortoolrun funciona sincrónicamente. Esto significa que cuando se llama a una función, debe completar su ejecución antes de que el control se devuelva a la función de llamada. Si una operación sincrónica implica esperar un recurso externo (como una consulta de base de datos), bloqueará una mayor ejecución hasta que la operación esté finalizada. Esto puede conducir a ineficiencias, especialmente en escenarios en los que se pueden realizar múltiples tareas simultáneamente [3] [4].
Casos de uso y rendimiento
La elección entre estos dos gerentes a menudo depende de los requisitos específicos de la aplicación:
- AsyncCallbackManagerFortoLrun es ideal para aplicaciones que requieren una alta capacidad de respuesta y necesitan administrar múltiples tareas de E/S de E/S simultáneamente. Permite a los desarrolladores escribir código que se ve sincrónico y al mismo tiempo que se beneficia del comportamiento sin bloqueo, lo que puede conducir a un mejor rendimiento en aplicaciones con muchas operaciones concurrentes [1] [5].
- CallbackManagerFortoolrun, por otro lado, podría ser más adecuado para aplicaciones más simples o aquellas que no requieren manejar múltiples tareas concurrentes. Simplifica la estructura del código pero a costa de los cuellos de botella de rendimiento potencial cuando se espera operaciones de larga duración [2] [6].
En resumen, AsyncCallbackManagerFortoolrun mejora el rendimiento y la capacidad de respuesta a través de paradigmas de programación asíncrona, mientras que CallbackManagerFortoolrun proporciona un enfoque sincrónico directo adecuado para escenarios menos complejos.
Citas:
[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/structurado-tools/
[4] https://stackoverflow.com/questions/36213948/what-is-the-diferference-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-asynchronoty-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