langchain-performance-tuning

Umożliwia optymalizację wydajności aplikacji LangChain poprzez pomiar opóźnień, implementację cache'owania, przetwarzanie wsadowe z kontrolą współbieżności, streaming oraz optymalizację promptów. Skill zawiera narzędzia do benchmarkingu baseline'u, mierzenia czasu odpowiedzi (średnia, mediana, percentyl 95) i wdrażania strategii przyspieszających. Idealny dla deweloperów chcących zmniejszyć czas odpowiedzi i poprawić efektywność pipelinów LangChain w środowisku produkcyjnym.

1. Zainstaluj skill w swoim projekcie Claude Code, Codex lub OpenClaw, upewniając się, że masz dostęp do uprawnień Read, Write i Edit.

2. Wyzwól skill frazami takimi jak "langchain performance", "langchain optimization", "langchain latency", "langchain slow" lub "speed up langchain", aby uzyskać dostęp do narzędzi optymalizacyjnych.

3. Rozpocznij od benchmarkingu baseline'u — użyj funkcji benchmark() do pomiaru czasu odpowiedzi łańcucha na próbce danych. Funkcja zwróci średnią, medianę, percentyl 95, wartość minimalną i maksymalną w milisekundach, co pozwoli ci zidentyfikować wąskie gardła.

4. Wdrażaj streaming w łańcuchu, ustawiając opcję streaming: true w konfiguracji ChatOpenAI. Streaming poprawia postrzeganą wydajność, wysyłając odpowiedź do użytkownika stopniowo zamiast czekać na pełny wynik.

5. Zoptymalizuj prompty, aby zmniejszyć liczbę tokenów — krótsze i bardziej precyzyjne instrukcje zmniejszają opóźnienia i koszty. Rozważ również wybór mniejszego modelu (np. gpt-4o-mini) dla zadań, które nie wymagają pełnej mocy większych modeli.

6. Implementuj cache'owanie i przetwarzanie wsadowe z kontrolą współbieżności dla powtarzających się zapytań i operacji masowych, aby zmaksymalizować przepustowość i zmniejszyć obciążenie serwera.