AsynccallbackManagerforToolrun ir „CallbackManagerforToolrun“ yra „Langchain“ bibliotekos dalis, skirta valdyti atgalinius ryšius vykdant įrankį. Tačiau jie iš esmės skiriasi savo požiūriu į asinchronines operacijas.
asinchroninis tvarkymas
** AsynccallbackManagerforToolrun yra specialiai sukurtas asinchroniniams skambučiams valdyti. Jame naudojamos „Python“ „async“ ir „laukti“ funkcijos, leidžiančios jam tvarkyti operacijas, kurioms gali prireikti laiko neužblokuojant kito kodo vykdymo. Tai reiškia, kad kai vadinama asinchronine funkcija, programa gali toliau vykdyti kitas užduotis, laukdama asinchroninės operacijos rezultato. Pvz., Tai gali efektyviai valdyti tokias užduotis kaip API skambučiai arba I/O operacijos, suteikdama valdymą į įvykio kilpą, kol operacija bus baigta [1] [7].
Priešingai, „CallbackManagerforToolRun“ veikia sinchroniškai. Tai reiškia, kad iškviečiant funkciją, ji turi atlikti savo vykdymą prieš valdymą grąžinant į skambučio funkciją. Jei sinchroninė operacija apima išorinio šaltinio laukimą (pvz., Duomenų bazės užklausą), ji užblokuos tolesnį vykdymą, kol operacija nebus baigta. Tai gali sukelti neveiksmingumą, ypač scenarijuose, kai tuo pačiu metu buvo galima atlikti kelias užduotis [3] [4].
Naudokite atvejus ir našumą
Pasirinkimas tarp šių dviejų vadovų dažnai priklauso nuo konkrečių paraiškos reikalavimų:
- AsynccallbackManagerforToolrun yra idealus programoms, kurioms reikalingas didelis reagavimas ir reikia vienu metu valdyti kelias I/O susijusias užduotis. Tai leidžia kūrėjams rašyti kodą, kuris atrodo sinchroniškai, tuo pačiu vis dar naudingas neužblokuojančiam elgesiui, o tai gali sukelti geresnį našumą programose, kuriose vykdoma daug kartu operacijų [1] [5].
- Kita vertus, „CallbackManagerforToolrun“ gali būti tinkamesnis paprastesnėms programoms arba tiems, kuriems nereikia tvarkyti kelių tuo pačiu metu vykstančių užduočių. Tai supaprastina kodo struktūrą, tačiau potencialių našumo kliūčių kainą laukiant ilgalaikių operacijų [2] [6].
Apibendrinant galima pasakyti, kad „AsynccallbackManagerforToolrun“ padidina našumą ir reagavimą per asinchronines programavimo paradigmas, o „CallbackManagerforToolrun“ suteikia tiesmukišką sinchroninį požiūrį, tinkantį mažiau sudėtingiems scenarijams.
Citatos:
[1] https://api.python.langchain.com/en/latest/callbacks/langchain_core.callbacks.manager.asynccallbackManagerforToolrun.html
]
[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-asynchroniški-krovimo-komponentų-Data/3575
[7] https://python.langchain.com/api_reference/core/callbacks.html
[8] https://www.digitalocean.com/community/tutorials/underleve-the-event-loop-callbacks-promisises-and-async-await-in-javascript