AsynccallBackManagerfortoolrun och CallbackManagerfortoolrun är båda en del av Langchain -biblioteket, utformade för att hantera återuppringningar under verktygsutförande. De skiljer sig emellertid i grunden i sin inställning till asynkrona operationer.
Asynkron hantering
** AsynccallbackManagerfortoolrun är specifikt utformad för att hantera asynkrona samtal. Den använder Pythons "async" och "vänta" -funktioner, vilket gör att den kan hantera operationer som kan ta tid att slutföra utan att blockera exekveringen av annan kod. Detta innebär att när en asynkron funktion kallas kan programmet fortsätta utföra andra uppgifter medan du väntar på resultatet av den asynkrona operationen. Till exempel kan det hantera uppgifter som API -samtal eller I/O -operationer effektivt genom att ge kontrollen tillbaka till händelsesslingan tills operationen är klar [1] [7].
Däremot fungerar callbackmanagerfortoolrun synkront. Detta innebär att när en funktion kallas måste den slutföra sin körning innan kontrollen returneras till samtalsfunktionen. Om en synkron operation innebär att vänta på en extern resurs (som en databasfråga) kommer den att blockera ytterligare exekvering tills operationen är klar. Detta kan leda till ineffektivitet, särskilt i scenarier där flera uppgifter kunde utföras samtidigt [3] [4].
Använd fall och prestanda
Valet mellan dessa två chefer beror ofta på de specifika kraven i applikationen:
- AsynccallBackManagerfortoolrun är idealisk för applikationer som kräver hög lyhördhet och behov av att hantera flera I/O-bundna uppgifter samtidigt. Det gör det möjligt för utvecklare att skriva kod som ser synkron ut medan de fortfarande drar nytta av icke-blockerande beteende, vilket kan leda till bättre prestanda i applikationer med många samtidiga operationer [1] [5].
- CallbackManagerfortoolrun, å andra sidan, kan vara mer lämpad för enklare applikationer eller de som inte kräver att hantera flera samtidiga uppgifter. Det förenklar kodstrukturen men till bekostnad av potentiella prestanda flaskhalsar när man väntar på långvariga operationer [2] [6].
Sammanfattningsvis förbättrar asynccallbackmanagerfortoolrun prestanda och lyhördhet genom asynkrona programmeringsparadigmer, medan callbackmanagerfortoolrun ger en enkel synkron strategi som är lämplig för mindre komplexa scenarier.
Citeringar:
[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/structured-tools/
]
[5] https://github.com/langchain-ai/langchain/blob/master/libs/core/langchain_core/callbacks/manager.py
]
[7] https://python.langchain.com/api_reference/core/callbacks.html
]