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生成AI模型工作流链

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该技能用于生成用于连接和串联多个AI模型的JSON工作流文件。它帮助用户构建复杂的、多步骤的AI处理管道，实现数据通过多个AI服务级的自动化、顺序化流程处理。

LangChain LCEL快速入门指南

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本指南提供了LangChain表达式语言（LCEL）的极简工作示例。它演示了如何使用管道语法（如.pipe()或|）将提示词、大型语言模型（LLM）和输出解析器等不同组件进行链式组合。适用于初学者和需要快速掌握AI应用核心工作流模式的开发者。

Shopify自定义数据与内容对象管理

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本技能指导开发者如何通过Shopify的GraphQL Admin API管理自定义数据。Metafields用于为现有资源（如产品、订单）添加键值对的自定义数据；Metaobjects则允许创建全新的自定义内容类型和结构化模式。这使得开发者无需依赖外部数据库即可在Shopify平台上扩展和存储复杂的自定义业务数据。

Together AI CI/CD 集成测试

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本技能提供了一套完整的CI/CD流程，用于自动化测试使用Together AI的OpenAI兼容API的应用程序。它设置了GitHub Actions工作流，确保在每次Pull Request时运行单元测试（模拟推理和嵌入响应），并在合并到main分支时执行完整的集成测试，从而全面验证了模型调用、提示词格式和API连通性。

Together AI API 错误处理指南

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本指南全面收录了在使用 Together AI API时可能遇到的常见错误代码和解决方案。无论是在模型推理、微调数据集处理还是部署过程中，它都能帮助开发者快速定位并解决认证、速率限制、输入验证和计费等各类问题。

使用Together AI微调大语言模型

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这是一个完整的工作流指南，用于指导用户如何使用Together AI API对开源大语言模型（LLMs）进行定制化微调。流程包括：准备结构化的训练数据（JSONL格式）、上传文件、创建微调任务、监控训练状态，并最终使用定制的模型进行推理。适用于需要将模型应用于特定业务场景的开发者。

本地AI API开发循环

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这是一个为 Together AI 设计的本地开发环境，用于模拟其兼容 OpenAI 格式的 API 调用。它提供了聊天补全、嵌入和模型列表等核心功能的Mock服务，让开发者可以在不消耗真实 API 额度的情况下，快速构建和迭代 AI 应用，实现高效的本地开发流程。

AI API速率限制与重试处理

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本指南详细介绍了如何处理与AI服务（如Together AI）对接时的API速率限制问题。它展示了基于令牌桶的客户端限流实现，并提供了一套完整的重试策略（包括指数退避），确保即使在遇到速率限制（429）或服务器过载（5xx）等错误时，高吞吐量的批处理任务也能稳定可靠地执行。

Together AI 安全基础指南

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本技能详细介绍了使用Together AI API进行推理、微调和部署时的安全最佳实践。涵盖了API密钥安全管理、Webhook签名验证、输入数据验证和数据脱敏技术。它帮助开发者识别和减轻API使用过程中的常见安全漏洞，确保生产系统的健壮性和数据隐私性。

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