AsynccallbackManagerfortoolrun dan CallbackManagerfortoolrun keduanya merupakan bagian dari Perpustakaan Langchain, yang dirancang untuk menangani panggilan balik selama eksekusi alat. Namun, mereka berbeda secara mendasar dalam pendekatan mereka terhadap operasi asinkron.
penanganan asinkron
** AsynccallbackManagerfortoolRun dirancang khusus untuk mengelola panggilan asinkron. Ini menggunakan fitur `async` dan` menunggu Python, memungkinkannya untuk menangani operasi yang mungkin membutuhkan waktu untuk menyelesaikan tanpa memblokir eksekusi kode lain. Ini berarti bahwa ketika fungsi asinkron dipanggil, program dapat terus melaksanakan tugas -tugas lain sambil menunggu hasil operasi asinkron. Misalnya, dapat mengelola tugas seperti panggilan API atau operasi I/O secara efisien dengan menghasilkan kontrol kembali ke loop acara sampai operasi selesai [1] [7].
Sebaliknya, CallbackManagerfortoolRun beroperasi secara serempak. Ini berarti bahwa ketika suatu fungsi dipanggil, ia harus menyelesaikan eksekusi sebelum kontrol dikembalikan ke fungsi panggilan. Jika operasi sinkron melibatkan menunggu sumber daya eksternal (seperti kueri database), itu akan memblokir eksekusi lebih lanjut sampai operasi selesai. Hal ini dapat menyebabkan inefisiensi, terutama dalam skenario di mana banyak tugas dapat dilakukan secara bersamaan [3] [4].
menggunakan kasus dan kinerja
Pilihan antara kedua manajer ini sering tergantung pada persyaratan spesifik aplikasi:
- AsynccallbackManagerfortoolRun sangat ideal untuk aplikasi yang membutuhkan responsif tinggi dan perlu mengelola beberapa tugas terikat I/O secara bersamaan. Ini memungkinkan pengembang untuk menulis kode yang terlihat sinkron sementara masih mendapat manfaat dari perilaku non-blocking, yang dapat menyebabkan kinerja yang lebih baik dalam aplikasi dengan banyak operasi bersamaan [1] [5].
- CallbackManagerfortoolrun, di sisi lain, mungkin lebih cocok untuk aplikasi yang lebih sederhana atau yang tidak memerlukan penanganan beberapa tugas bersamaan. Ini menyederhanakan struktur kode tetapi dengan biaya potensi kemacetan kinerja saat menunggu operasi yang sudah berjalan lama [2] [6].
Singkatnya, AsynccallbackManagerfortoolrun meningkatkan kinerja dan responsif melalui paradigma pemrograman asinkron, sementara CallbackManagerfortoolrun memberikan pendekatan sinkron langsung yang cocok untuk skenario yang kurang kompleks.
Kutipan:
[1] https://api.python.langchain.com/en/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-diference-between-asynchronous-calls-andbacks
[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-asynchronly-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-awarit-in-javascript