优化 LangChain 应用程序，以实现更低的延迟、更高的吞吐量和高效的资源利用。

使用 LangSmith、OpenTelemetry 和 Prometheus 为 LangChain 应用程序设置全面的可观测性。

跨开发、预演和生产环境配置和管理 LangChain 应用程序。

从传统 LLM 实施或其他框架迁移到 LangChain 的综合策略。

为LangChain应用程序配置快速本地开发工作流程，并具有测试、调试和热重载功能。

设置LangChain SDK并配置LLM提供商身份验证凭据。

使用链和提示演示 LangChain 核心功能的最小工作示例。

为LangChain应用程序实施基于角色的访问控制（RBAC），具有多租户支持和细粒度的权限。

收集 LangChain 问题的全面调试信息，包括痕迹、版本和重现步骤。

LangChain 应用程序中处理敏感数据、PII 保护和合规性的最佳实践。

降低 LLM API 成本同时保持 LangChain 应用程序质量的策略。

使用 LangChain 的代理框架构建可以使用工具、做出决策并执行多步骤任务的自主代理。

使用 LangChain 表达式语言 (LCEL) 以及提示模板、输出解析器和组合模式构建可投入生产的链。

诊断和解决最常见 LangChain 错误的快速参考。

此技能为 AWS 技能域内的 lambda 层创建者任务提供自动化帮助。

此技能为 AWS 技能域内的 lambda 函数生成器任务提供自动化帮助。

此技能为数据分析领域内的 kpi 定义帮助器任务提供自动化帮助。

此技能为企业工作流域中的 kpi 仪表板模板任务提供自动化帮助。

该技能教授用于生成多个视频的高效批处理模式，包括并行提交、进度跟踪、速率限制管理和结果收集。

此技能演示了如何为 Kling AI 操作实施全面的审核日志记录，包括 API 调用、用户操作、安全事件和合规性就绪日志。