Langchainライブラリの「asynccallbackmanager fortoolrun」および「callbackmanagerfortoolrun」の初期化プロセスは、主に非同期操作の処理が異なります。
asynccallbackmanagerfortoolrun
**初期化：
- 「asynccallbackmanagerfortoolrun」は、ツールの実行中に非同期コールバックを管理するように設計されています。以下を含むいくつかのパラメーターで初期化されます。
- `run_id`：実行の一意の識別子。
- 「ハンドラー」：実行中に呼び出されるコールバックハンドラーのリスト。
- `extheritable_handlers`、` parent_run_id`、 `tags`、` enternitable_tags`、 `metadata`、および` internitable_metadata`：非同期タスクの実行中により複雑な構成とデータ管理を可能にするオプションのパラメーター[1] [2]。
**非同期操作：
- このマネージャーは、操作を非ブロッキングにすることを許可します。つまり、次のタスクを開始する前にそれぞれが完了するのを待つことなく、複数のタスクを同時に処理できることを意味します。これは、スループットと応答性を向上させるため、タスクがさまざまな時間がかかる場合があるシナリオで特に役立ちます[8]。
CallBackManagerFortOOLRUN
**初期化：
- 一方、「callbackmanagerfortoolrun」は、同期操作を目的としています。同様の初期化署名を共有し、「run_id`、 `handlers」などのパラメーターを受け入れますが、同期パラダイムの下で動作します[9]。
**同期操作：
- この場合、操作はブロックされています。次のタスクが始まる前に各タスクを完了する必要があります。これは、プロセス全体が単一の長期にわたるタスクによって減速する可能性があるため、実行時間が変動するタスクを扱う場合、非効率性につながる可能性があります[8]。
##違いの概要
- 非同期と同期：主な違いは、運用モデルにある「asynccallbackmanagerfortoolrun」は非ブロッキングの実行をサポートし、「callbackmanagerfortoolrun」はブロッキングアプローチに従います。
- パフォーマンスの影響：ASYNCマネージャーは、複数のタスクを同時に処理する必要があるハイスループット環境に適していますが、Syncマネージャーはより単純な場合がありますが、性質のブロックにより全体的なパフォーマンスが低下する可能性があります。
これらの違いは、各マネージャーがLangchainフレームワーク内の特定のユースケースに合わせてどのように調整されるかを強調し、開発者がアプリケーションの要件に基づいて適切なモデルを選択できるようにします。
引用：
[1] https://api.python.langchain.com/en/latest/core/callbacks/langchain_core.callbacks.manager.asynccallbackmanagerfortoolun.html
[2] https://api.python.langchain.com/en/latest/callbacks/langchain_core.callbacks.manager.asynccallbackmanager fortoolun.html
[3] https://sj-langchain.readthedocs.io/en/latest/callbacks/langchain.callbacks.manager.asynccallbackmanagerfortoolun.html
[4] https://www.reddit.com/r/dotnet/comments/1efjfoz/a_stupid_question_but_what_will_happen_if_we_dont/
[5] https://github.com/langchain-ai/langchain/issues/6828
[6] https://thomaslevesque.com/tags/async/
[7] https://stackoverflow.com/questions/262688870/initialize-async-only only-once-pattern
[8] https://www.mendix.com/blog/asynchronous-vs-synchronogramming/
[9] https://github.com/langchain-ai/langchain/blob/master/libs/core/langchain_core/callbacks/manager.py