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上下文优化策略

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本技能提供了一套高级的LLM上下文管理框架，旨在提升有限上下文窗口的有效容量。它涵盖了压缩、观测屏蔽、KV缓存优化和上下文分区等四种核心技术。通过优化Token使用，可以有效解决上下文限制问题，帮助构建成本更低、延迟更小、能处理大规模文档和复杂任务的生产级AI Agent系统。

Exa搜索结果处理与RAG上下文管理

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用于处理和优化来自Exa搜索API的原始搜索结果。该技能提供对内容提取范围的全面控制，支持选择元数据、高亮、全文或结构化摘要。核心功能包括实现带时效性的结果缓存、引用去重，以及最关键的基于令牌预算的内容筛选，确保检索内容能适配大型语言模型（LLM）的上下文窗口，是构建高级RAG和知识检索系统的关键工具。

优化 Ideogram API 成本

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本技能提供了一套完整的 Ideogram API 成本优化方案。它指导用户通过模型分级选择、批量调用、缓存提示词和设置预算监控，极大地降低图像生成成本。适用于需要进行大规模、高频率 AI 图像创作的开发者。

LangChain/LangGraph智能体开发专家

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该技能旨在提供构建生产级、复杂AI智能体系统的专家指导。它专注于使用最新LangChain 0.1+和LangGraph API，实现多智能体编排、高级检索增强生成（RAG）流程（如RAG Fusion、HyDE）和复杂的状态管理。内容覆盖从架构设计到生产部署的全周期，包括FastAPI流式API、LangSmith可观测性、缓存优化及健壮的错误处理机制。

Mistral AI API性能调优指南

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本指南提供一套全面的Mistral AI API性能优化框架。内容涵盖模型选型、响应流式传输（Streaming）、请求缓存、并发控制到提示词优化等高级技术。帮助开发者解决API响应慢、吞吐量不足等问题，实现高效、低延迟、高稳定性的AI应用集成，是构建生产级AI系统的必备知识。

LLM上下文优化与API使用

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本技能提供了一套针对大型语言模型（LLM）在OpenRouter平台上的上下文窗口和Token使用优化策略。它涵盖了上下文限额查询、模型选择、对话截断、文档分块（RAG）和提示缓存等方面。适用于处理长篇对话或大型文档，帮助用户在上下文受限时，既能保证输出质量，又能有效控制API成本，防止超出Token限制。

Perplexity数据处理与优化

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本技能旨在管理Perplexity搜索工作流中的复杂数据流。它实现了关键的安全功能，如查询中的个人身份信息（PII）脱敏，用于验证外部引用源的准确性，通过设置数据新鲜度策略进行结果缓存优化，并管理对话上下文，确保AI应用的健壮性、合规性与高可靠性。

Perplexity云平台部署集成指南

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本指南提供了使用 Perplexity Sonar API 构建和部署应用的完整流程。涵盖了 Vercel、Cloud Run 和 Docker 等主流云平台的部署配置，支持构建生产就绪的API端点。用户可以管理API密钥、利用边缘函数和Redis缓存，确保应用在高可用性和高性能方面达到最佳效果。

AI驱动的研究架构设计

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本技能提供了一套完整的、模仿Perplexity的AI搜索和研究系统参考架构。它涵盖了搜索服务（模型路由、缓存）、引用文献处理（提取、验证）和研究编排器（多查询合成）三个核心模块，适用于构建复杂的、增强搜索能力的AI应用和系统设计。

LLM 提示缓存方案

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介绍 Claude、OpenAI 等 LLM 的提示与响应缓存，以及 CAG 模式，用稳定上下文复用减少重复调用，降低延迟与费用。

RWKV 混合架构

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RWKV 是结合 Transformer 训练与 RNN 推理的混合架构，提供线性时间推理、无限上下文与零 KV 缓存，可在流式或超长上下文场景中用 CUDA/CPU 低内存部署。

SGLang 结构化推理服务

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SGLang 是面向 LLM/VLM 的高性能服务框架，采用 RadixAttention 前缀缓存实现 JSON/正则/语法结构化输出、函数调用型代理流程，并在多 GPU 生产环境中比 vLLM 快 5 倍。

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