Τα μεγάλα γλωσσικά μοντέλα (LLM) με την ευρεία γνώση τους, μπορούν να δημιουργήσουν κείμενο που μοιάζει με άνθρωπο για σχεδόν οποιοδήποτε θέμα. Ωστόσο, η εκπαίδευσή τους σε τεράστια σύνολα δεδομένων περιορίζει επίσης τη χρησιμότητά τους για εξειδικευμένες εργασίες. Χωρίς συνεχή μάθηση, αυτά τα μοντέλα παραμένουν αδιάφορα για νέα δεδομένα και τάσεις που εμφανίζονται μετά την αρχική τους εκπαίδευση. Επιπλέον, το κόστος για την εκπαίδευση νέων LLM μπορεί να αποδειχθεί απαγορευτικό για πολλές εταιρικές ρυθμίσεις. Ωστόσο, είναι δυνατή η διασταύρωση μιας απάντησης μοντέλου με το αρχικό εξειδικευμένο περιεχόμενο, αποφεύγοντας έτσι την ανάγκη εκπαίδευσης ενός νέου μοντέλου LLM, χρησιμοποιώντας το Retrieval-Augmented Generation (RAG).
Το RAG ενδυναμώνει τα LLM δίνοντάς τους τη δυνατότητα να ανακτούν και να ενσωματώνουν εξωτερική γνώση. Αντί να βασίζονται αποκλειστικά στις προεκπαιδευμένες γνώσεις τους, το RAG επιτρέπει στα μοντέλα να αντλούν δεδομένα από έγγραφα, βάσεις δεδομένων και πολλά άλλα. Το μοντέλο στη συνέχεια ενσωματώνει επιδέξια αυτές τις εξωτερικές πληροφορίες στο κείμενό του που δημιουργείται. Προμηθεύοντας δεδομένα σχετικά με το πλαίσιο, το μοντέλο μπορεί να παρέχει ενημερωμένες, ενημερωμένες απαντήσεις προσαρμοσμένες στην περίπτωση χρήσης σας. Η αύξηση της γνώσης μειώνει επίσης την πιθανότητα παραισθήσεων και ανακριβών ή ανόητων κειμένων. Με τη RAG, τα μοντέλα θεμελίωσης γίνονται προσαρμοστικοί ειδικοί που εξελίσσονται καθώς η βάση γνώσεων σας μεγαλώνει.
Σήμερα, είμαστε ενθουσιασμένοι που αποκαλύπτουμε τρεις παραγωγικές επιδείξεις τεχνητής νοημοσύνης, με άδεια χρήσης σύμφωνα με Άδεια MIT-0:
- Amazon Kendra με βασικό LLM – Χρησιμοποιεί τις δυνατότητες βαθιάς αναζήτησης του Amazon Kendra σε συνδυασμό με την εκτεταμένη γνώση των LLM. Αυτή η ολοκλήρωση παρέχει ακριβείς και ενήμερες απαντήσεις σε περίπλοκα ερωτήματα αντλώντας από μια ποικιλία πηγών.
- Μοντέλο ενσωματώσεων με βασικό LLM – Συγχωνεύει τη δύναμη των ενσωματώσεων —μια τεχνική για την αποτύπωση σημασιολογικών σημασιών λέξεων και φράσεων— με την τεράστια βάση γνώσεων των LLM. Αυτή η συνέργεια επιτρέπει πιο ακριβή μοντελοποίηση θεμάτων, σύσταση περιεχομένου και δυνατότητες σημασιολογικής αναζήτησης.
- Foundation Models Pharma Ad Generator – Μια εξειδικευμένη εφαρμογή προσαρμοσμένη στη φαρμακοβιομηχανία. Αξιοποιώντας τις παραγωγικές δυνατότητες των βασικών μοντέλων, αυτό το εργαλείο δημιουργεί πειστικές και συμβατές φαρμακευτικές διαφημίσεις, διασφαλίζοντας ότι το περιεχόμενο συμμορφώνεται με τα πρότυπα και τους κανονισμούς της βιομηχανίας.
Αυτές οι επιδείξεις μπορούν να αναπτυχθούν απρόσκοπτα στον λογαριασμό σας AWS, προσφέροντας θεμελιώδεις πληροφορίες και καθοδήγηση σχετικά με τη χρήση των υπηρεσιών AWS για τη δημιουργία μιας τελευταίας τεχνολογίας LLM που δημιουργεί ερωτήσεις και απαντήσεις για τη δημιουργία ρομπότ και περιεχομένου.
Σε αυτήν την ανάρτηση, διερευνούμε πώς το RAG σε συνδυασμό με το Amazon Kendra ή προσαρμοσμένες ενσωματώσεις μπορεί να ξεπεράσει αυτές τις προκλήσεις και να παρέχει εκλεπτυσμένες απαντήσεις σε ερωτήματα φυσικής γλώσσας.
Επισκόπηση λύσεων
Υιοθετώντας αυτή τη λύση, μπορείτε να αποκομίσετε τα ακόλουθα οφέλη:
- Βελτιωμένη πρόσβαση σε πληροφορίες – Το RAG επιτρέπει στα μοντέλα να αντλούν πληροφορίες από τεράστιες εξωτερικές πηγές, κάτι που μπορεί να είναι ιδιαίτερα χρήσιμο όταν οι γνώσεις του προεκπαιδευμένου μοντέλου είναι ξεπερασμένες ή ελλιπείς.
- Απεριόριστες δυνατότητες – Αντί να εκπαιδεύει ένα μοντέλο σε όλα τα διαθέσιμα δεδομένα, το RAG επιτρέπει στα μοντέλα να ανακτούν σχετικές πληροφορίες εν κινήσει. Αυτό σημαίνει ότι καθώς νέα δεδομένα γίνονται διαθέσιμα, μπορούν να προστεθούν στη βάση δεδομένων ανάκτησης χωρίς να χρειάζεται να επανεκπαιδευτεί ολόκληρο το μοντέλο.
- Αποδοτικότητα μνήμης – Τα LLM απαιτούν σημαντική μνήμη για την αποθήκευση παραμέτρων. Με το RAG, το μοντέλο μπορεί να είναι μικρότερο επειδή δεν χρειάζεται να απομνημονεύει όλες τις λεπτομέρειες. μπορεί να τα ανακτήσει όταν χρειαστεί.
- Δυναμική ενημέρωση γνώσεων – Σε αντίθεση με τα συμβατικά μοντέλα με καθορισμένο τελικό σημείο γνώσης, η εξωτερική βάση δεδομένων της RAG μπορεί να υφίσταται τακτικές ενημερώσεις, παρέχοντας στο μοντέλο πρόσβαση σε ενημερωμένες πληροφορίες. Η λειτουργία ανάκτησης μπορεί να ρυθμιστεί με ακρίβεια για ξεχωριστές εργασίες. Για παράδειγμα, μια ιατρική διαγνωστική εργασία μπορεί να προμηθεύσει δεδομένα από ιατρικά περιοδικά, διασφαλίζοντας ότι το μοντέλο συγκεντρώνει ειδικές και σχετικές γνώσεις.
- Μετριασμός μεροληψίας – Η δυνατότητα αντλήσεως από μια καλά επιμελημένη βάση δεδομένων προσφέρει τη δυνατότητα ελαχιστοποίησης των προκαταλήψεων διασφαλίζοντας ισορροπημένες και αμερόληπτες εξωτερικές πηγές.
Πριν ξεκινήσετε την ενσωμάτωση του Amazon Kendra με τα βασικά LLM, είναι σημαντικό να εξοπλιστείτε με τα απαραίτητα εργαλεία και απαιτήσεις συστήματος. Η σωστή εγκατάσταση είναι το πρώτο βήμα προς την απρόσκοπτη ανάπτυξη των επιδείξεων.
Προϋποθέσεις
Πρέπει να έχετε τις εξής προϋποθέσεις:
Παρόλο που είναι δυνατό να ρυθμίσετε και να αναπτύξετε την υποδομή που περιγράφεται σε αυτό το σεμινάριο από τον τοπικό σας υπολογιστή, AWS Cloud9 προσφέρει μια βολική εναλλακτική. Εξοπλισμένο με εργαλεία όπως τα AWS CLI, AWS CDK και Docker, το AWS Cloud9 μπορεί να λειτουργήσει ως σταθμός εργασίας ανάπτυξης. Για να χρησιμοποιήσετε αυτήν την υπηρεσία, απλά δημιουργήσει το περιβάλλον μέσω του Κονσόλα AWS Cloud9.
Έχοντας τα προαπαιτούμενα εκτός λειτουργίας, ας βουτήξουμε στις δυνατότητες και τις δυνατότητες του Amazon Kendra με τα βασικά LLM.
Amazon Kendra με βασικό LLM
Το Amazon Kendra είναι μια προηγμένη υπηρεσία εταιρικής αναζήτησης ενισχυμένη με μηχανική εκμάθηση (ML) που παρέχει εξωγενείς δυνατότητες σημασιολογικής αναζήτησης. Χρησιμοποιώντας την επεξεργασία φυσικής γλώσσας (NLP), το Amazon Kendra κατανοεί τόσο το περιεχόμενο των εγγράφων όσο και την υποκείμενη πρόθεση των ερωτημάτων των χρηστών, τοποθετώντας το ως εργαλείο ανάκτησης περιεχομένου για λύσεις που βασίζονται σε RAG. Χρησιμοποιώντας το περιεχόμενο αναζήτησης υψηλής ακρίβειας από το Kendra ως ωφέλιμο φορτίο RAG, μπορείτε να λάβετε καλύτερες απαντήσεις LLM. Η χρήση του Amazon Kendra σε αυτήν τη λύση επιτρέπει επίσης την εξατομικευμένη αναζήτηση φιλτράροντας τις απαντήσεις σύμφωνα με τα δικαιώματα πρόσβασης στο περιεχόμενο του τελικού χρήστη.
Το παρακάτω διάγραμμα δείχνει την αρχιτεκτονική μιας γενετικής εφαρμογής AI χρησιμοποιώντας την προσέγγιση RAG.
Τα έγγραφα επεξεργάζονται και ευρετηριάζονται από την Amazon Kendra μέσω του Υπηρεσία απλής αποθήκευσης Amazon (Amazon S3) σύνδεσμος. Τα αιτήματα πελατών και τα δεδομένα συμφραζομένων από το Amazon Kendra κατευθύνονται σε ένα Θεμέλιο του Αμαζονίου μοντέλο θεμελίωσης. Η επίδειξη σάς επιτρέπει να επιλέξετε μεταξύ των μοντέλων Titan της Amazon, Jurassic της AI21 και Claude της Anthropic που υποστηρίζονται από το Amazon Bedrock. Το ιστορικό συνομιλιών αποθηκεύεται Amazon DynamoDB, προσφέροντας πρόσθετο πλαίσιο για το LLM για τη δημιουργία απαντήσεων.
Παρέχουμε αυτό το demo στο GitHub repo. Ανατρέξτε στις οδηγίες ανάπτυξης μέσα στο αρχείο readme για την ανάπτυξή του στον λογαριασμό σας AWS.
Τα ακόλουθα βήματα περιγράφουν τη διαδικασία κατά την αλληλεπίδραση ενός χρήστη με τη γενετική εφαρμογή AI:
- Ο χρήστης συνδέεται στην εφαρμογή Ιστού που έχει πιστοποιηθεί από Amazon Cognito.
- Ο χρήστης ανεβάζει ένα ή περισσότερα έγγραφα στο Amazon S3.
- Ο χρήστης εκτελεί μια εργασία συγχρονισμού Amazon Kendra για να απορροφήσει έγγραφα S3 στο ευρετήριο Amazon Kendra.
- Η ερώτηση του χρήστη δρομολογείται μέσω ενός ασφαλούς WebSocket API που φιλοξενείται σε Amazon API Gateway υποστηρίζεται από α AWS Lambda λειτουργία.
- Η συνάρτηση Λάμδα, εξουσιοδοτημένη από το LangChain πλαίσιο —ένα ευέλικτο εργαλείο σχεδιασμένο για τη δημιουργία εφαρμογών που οδηγούνται από μοντέλα γλώσσας AI— συνδέεται με το τελικό σημείο του Amazon Bedrock για να επαναδιατυπώσει την ερώτηση του χρήστη με βάση το ιστορικό συνομιλιών. Μετά την αναδιατύπωση, η ερώτηση προωθείται στο Amazon Kendra χρησιμοποιώντας το Retrieve API. Σε απάντηση, ο δείκτης Amazon Kendra εμφανίζει τα αποτελέσματα αναζήτησης, παρέχοντας αποσπάσματα από σχετικά έγγραφα που προέρχονται από τα δεδομένα που έχουν απορροφηθεί από την επιχείρηση.
- Η ερώτηση του χρήστη μαζί με τα δεδομένα που ανακτώνται από το ευρετήριο αποστέλλονται ως πλαίσιο στη γραμμή εντολών LLM. Η απάντηση από το LLM αποθηκεύεται ως ιστορικό συνομιλιών στο DynamoDB.
- Τέλος, η απάντηση από το LLM αποστέλλεται πίσω στον χρήστη.
Ροή εργασιών ευρετηρίασης εγγράφων
Ακολουθεί η διαδικασία για την επεξεργασία και την ευρετηρίαση εγγράφων:
- Οι χρήστες υποβάλλουν έγγραφα μέσω της διεπαφής χρήστη (UI).
- Τα έγγραφα μεταφέρονται σε έναν κάδο S3 χρησιμοποιώντας το Ενίσχυση AWS API.
- Το Amazon Kendra ευρετηριάζει νέα έγγραφα στον κάδο S3 μέσω της υποδοχής Amazon Kendra S3.
Oφέλη
Η ακόλουθη λίστα υπογραμμίζει τα πλεονεκτήματα αυτής της λύσης:
- Ανάκτηση σε επίπεδο επιχείρησης – Το Amazon Kendra έχει σχεδιαστεί για εταιρική αναζήτηση, καθιστώντας το κατάλληλο για οργανισμούς με τεράστιες ποσότητες δομημένων και μη δομημένων δεδομένων.
- Σημασιολογική κατανόηση – Οι δυνατότητες ML του Amazon Kendra διασφαλίζουν ότι η ανάκτηση βασίζεται στη βαθιά σημασιολογική κατανόηση και όχι μόνο σε αντιστοιχίσεις λέξεων-κλειδιών.
- Απεριόριστες δυνατότητες – Το Amazon Kendra μπορεί να χειριστεί πηγές δεδομένων μεγάλης κλίμακας και παρέχει γρήγορα και σχετικά αποτελέσματα αναζήτησης.
- Ευελιξία – Το θεμελιώδες μοντέλο μπορεί να παράγει απαντήσεις που βασίζονται σε ένα ευρύ φάσμα πλαισίων, διασφαλίζοντας ότι το σύστημα παραμένει ευέλικτο.
- Δυνατότητες ολοκλήρωσης – Το Amazon Kendra μπορεί να ενσωματωθεί με διάφορες υπηρεσίες AWS και πηγές δεδομένων, καθιστώντας το προσαρμόσιμο για διαφορετικές οργανωτικές ανάγκες.
Μοντέλο ενσωματώσεων με βασικό LLM
An ενσωμάτωση είναι ένα αριθμητικό διάνυσμα που αντιπροσωπεύει τη βασική ουσία διαφορετικών τύπων δεδομένων, συμπεριλαμβανομένων κειμένου, εικόνων, ήχου και εγγράφων. Αυτή η αναπαράσταση όχι μόνο αποτυπώνει την εγγενή σημασία των δεδομένων, αλλά τα προσαρμόζει επίσης για ένα ευρύ φάσμα πρακτικών εφαρμογών. Τα μοντέλα ενσωμάτωσης, ένας κλάδος της ML, μετατρέπουν σύνθετα δεδομένα, όπως λέξεις ή φράσεις, σε συνεχείς διανυσματικούς χώρους. Αυτά τα διανύσματα κατανοούν εγγενώς τις σημασιολογικές συνδέσεις μεταξύ των δεδομένων, επιτρέποντας βαθύτερες και πιο διορατικές συγκρίσεις.
Το RAG συνδυάζει απρόσκοπτα τα πλεονεκτήματα των θεμελιωδών μοντέλων, όπως οι μετασχηματιστές, με την ακρίβεια των ενσωματώσεων για την αναζήτηση τεράστιων βάσεων δεδομένων για κατάλληλες πληροφορίες. Μετά τη λήψη ενός ερωτήματος, το σύστημα χρησιμοποιεί ενσωματώσεις για τον εντοπισμό και την εξαγωγή σχετικών ενοτήτων από ένα εκτεταμένο σύνολο δεδομένων. Το θεμελιώδες μοντέλο διαμορφώνει στη συνέχεια μια ακριβή απόκριση με βάση τα συμφραζόμενα με βάση αυτές τις εξαγόμενες πληροφορίες. Αυτή η τέλεια συνέργεια μεταξύ της ανάκτησης δεδομένων και της δημιουργίας απόκρισης επιτρέπει στο σύστημα να παρέχει εμπεριστατωμένες απαντήσεις, αντλώντας από την τεράστια γνώση που είναι αποθηκευμένη σε εκτεταμένες βάσεις δεδομένων.
Στην αρχιτεκτονική διάταξη, με βάση την επιλογή διεπαφής χρήστη, οι χρήστες καθοδηγούνται είτε στο Amazon Bedrock είτε Amazon SageMaker JumpStart μοντέλα θεμελίωσης. Τα έγγραφα υποβάλλονται σε επεξεργασία και οι ενσωματώσεις διανυσμάτων παράγονται από το μοντέλο ενσωματώσεων. Στη συνέχεια, αυτές οι ενσωματώσεις ευρετηριάζονται χρησιμοποιώντας FAISS για να καταστεί δυνατή η αποτελεσματική σημασιολογική αναζήτηση. Τα ιστορικά συνομιλιών διατηρούνται στο DynamoDB, εμπλουτίζοντας το πλαίσιο για το LLM να δημιουργήσει απαντήσεις.
Το παρακάτω διάγραμμα απεικονίζει την αρχιτεκτονική λύση και τη ροή εργασίας.
Παρέχουμε αυτό το demo στο GitHub repo. Ανατρέξτε στις οδηγίες ανάπτυξης μέσα στο αρχείο readme για την ανάπτυξή του στον λογαριασμό σας AWS.
Μοντέλο ενσωματώσεων
Οι αρμοδιότητες του μοντέλου ενσωματώσεων είναι οι εξής:
- Αυτό το μοντέλο είναι υπεύθυνο για τη μετατροπή κειμένου (όπως έγγραφα ή αποσπάσματα) σε πυκνές διανυσματικές αναπαραστάσεις, κοινώς γνωστές ως ενσωματώσεις.
- Αυτές οι ενσωματώσεις αποτυπώνουν το σημασιολογικό νόημα του κειμένου, επιτρέποντας αποτελεσματικές και σημασιολογικά σημαντικές συγκρίσεις μεταξύ διαφορετικών κομματιών κειμένου.
- Το μοντέλο ενσωματώσεων μπορεί να εκπαιδευτεί στο ίδιο τεράστιο σώμα με το θεμελιώδες μοντέλο ή μπορεί να εξειδικευτεί για συγκεκριμένους τομείς.
Ροή εργασιών Q&A
Τα ακόλουθα βήματα περιγράφουν τη ροή εργασίας της απάντησης στην ερώτηση σε έγγραφα:
- Ο χρήστης συνδέεται στην εφαρμογή Ιστού που έχει πιστοποιηθεί από το Amazon Cognito.
- Ο χρήστης ανεβάζει ένα ή περισσότερα έγγραφα στο Amazon S3.
- Κατά τη μεταφορά εγγράφου, μια ειδοποίηση συμβάντος S3 ενεργοποιεί μια συνάρτηση Lambda, η οποία στη συνέχεια καλεί το τελικό σημείο του μοντέλου ενσωμάτωσης του SageMaker για να δημιουργήσει ενσωματώσεις για το νέο έγγραφο. Το μοντέλο ενσωματώσεων μετατρέπει την ερώτηση σε μια πυκνή διανυσματική αναπαράσταση (ενσωμάτωση). Το διανυσματικό αρχείο που προκύπτει αποθηκεύεται με ασφάλεια στον κάδο S3.
- Το FAISS retriever συγκρίνει αυτήν την ενσωμάτωση ερώτησης με τις ενσωματώσεις όλων των εγγράφων ή αποσπασμάτων στη βάση δεδομένων για να βρει τα πιο σχετικά αποσπάσματα.
- Τα αποσπάσματα, μαζί με την ερώτηση του χρήστη, παρέχονται ως πλαίσιο στο θεμελιώδες μοντέλο. Η συνάρτηση Lambda χρησιμοποιεί τη βιβλιοθήκη LangChain και συνδέεται με το τελικό σημείο του Amazon Bedrock ή του SageMaker JumpStart με ένα ερώτημα γεμιστό σε περιβάλλον.
- Η απάντηση από το LLM αποθηκεύεται στο DynamoDB μαζί με το ερώτημα του χρήστη, τη χρονική σήμανση, ένα μοναδικό αναγνωριστικό και άλλα αυθαίρετα αναγνωριστικά για το στοιχείο, όπως η κατηγορία ερωτήσεων. Η αποθήκευση της ερώτησης και της απάντησης ως διακριτών στοιχείων επιτρέπει στη λειτουργία Lambda να αναδημιουργεί εύκολα το ιστορικό συνομιλιών ενός χρήστη με βάση την ώρα που τέθηκαν οι ερωτήσεις.
- Τέλος, η απάντηση αποστέλλεται πίσω στον χρήστη μέσω αιτήματος HTTPs μέσω της απόκρισης ενοποίησης API Gateway WebSocket API.
Oφέλη
Η ακόλουθη λίστα περιγράφει τα οφέλη αυτής της λύσης:
- Σημασιολογική κατανόηση – Το μοντέλο ενσωματώσεων διασφαλίζει ότι το retriever επιλέγει αποσπάσματα με βάση τη βαθιά σημασιολογική κατανόηση και όχι μόνο τις αντιστοιχίσεις λέξεων-κλειδιών.
- Απεριόριστες δυνατότητες – Οι ενσωματώσεις επιτρέπουν αποτελεσματικές συγκρίσεις ομοιοτήτων, καθιστώντας εφικτή τη γρήγορη αναζήτηση σε τεράστιες βάσεις δεδομένων εγγράφων.
- Ευελιξία – Το θεμελιώδες μοντέλο μπορεί να παράγει απαντήσεις που βασίζονται σε ένα ευρύ φάσμα πλαισίων, διασφαλίζοντας ότι το σύστημα παραμένει ευέλικτο.
- Προσαρμοστικότητα τομέα – Το μοντέλο ενσωματώσεων μπορεί να εκπαιδευτεί ή να βελτιωθεί για συγκεκριμένους τομείς, επιτρέποντας στο σύστημα να προσαρμοστεί για διάφορες εφαρμογές.
Foundation Models Pharma Generator
Στη σημερινή φαρμακοβιομηχανία με γρήγορους ρυθμούς, η αποτελεσματική και τοπική διαφήμιση είναι πιο σημαντική από ποτέ. Εδώ μπαίνει στο παιχνίδι μια καινοτόμος λύση, χρησιμοποιώντας τη δύναμη της γεννήτριας τεχνητής νοημοσύνης για τη δημιουργία τοπικών διαφημίσεων φαρμακευτικών προϊόντων από εικόνες πηγής και PDF. Πέρα από την απλή επιτάχυνση της διαδικασίας δημιουργίας διαφημίσεων, αυτή η προσέγγιση βελτιστοποιεί τη διαδικασία Ιατρικής Νομικής Αναθεώρησης (MLR). Το MLR είναι ένας αυστηρός μηχανισμός ελέγχου στον οποίο ιατρικές, νομικές και ρυθμιστικές ομάδες αξιολογούν σχολαστικά το διαφημιστικό υλικό για να εγγυηθούν την ακρίβεια, την επιστημονική υποστήριξη και τη συμμόρφωσή τους με τους κανονισμούς. Οι παραδοσιακές μέθοδοι δημιουργίας περιεχομένου μπορεί να είναι δυσκίνητες, απαιτώντας συχνά μη αυτόματες προσαρμογές και εκτενείς αναθεωρήσεις για να διασφαλιστεί η ευθυγράμμιση με την περιφερειακή συμμόρφωση και συνάφεια. Ωστόσο, με την έλευση της γενετικής τεχνητής νοημοσύνης, μπορούμε πλέον να αυτοματοποιήσουμε τη δημιουργία διαφημίσεων που έχουν πραγματικά απήχηση στο τοπικό κοινό, τηρώντας παράλληλα αυστηρά πρότυπα και οδηγίες.
Το παρακάτω διάγραμμα απεικονίζει την αρχιτεκτονική λύσεων.
Στην αρχιτεκτονική διάταξη, με βάση το επιλεγμένο μοντέλο και τις προτιμήσεις διαφήμισης, οι χρήστες καθοδηγούνται απρόσκοπτα στα μοντέλα θεμελίωσης Amazon Bedrock. Αυτή η απλοποιημένη προσέγγιση διασφαλίζει ότι οι νέες διαφημίσεις δημιουργούνται ακριβώς σύμφωνα με την επιθυμητή διαμόρφωση. Ως μέρος της διαδικασίας, τα έγγραφα χειρίζονται αποτελεσματικά Textract Amazon, με το κείμενο που προκύπτει να είναι αποθηκευμένο με ασφάλεια στο DynamoDB. Ένα χαρακτηριστικό που ξεχωρίζει είναι ο αρθρωτός σχεδιασμός για τη δημιουργία εικόνας και κειμένου, παρέχοντάς σας την ευελιξία να αναπαράγετε ανεξάρτητα οποιοδήποτε στοιχείο όπως απαιτείται.
Παρέχουμε αυτό το demo στο GitHub repo. Ανατρέξτε στις οδηγίες ανάπτυξης μέσα στο αρχείο readme για την ανάπτυξή του στον λογαριασμό σας AWS.
Ροή εργασιών δημιουργίας περιεχομένου
Τα ακόλουθα βήματα περιγράφουν τη διαδικασία για τη δημιουργία περιεχομένου:
- Ο χρήστης επιλέγει το έγγραφο, την εικόνα πηγής, την τοποθέτηση διαφήμισης, τη γλώσσα και το στυλ εικόνας.
- Η ασφαλής πρόσβαση στην εφαρμογή Ιστού διασφαλίζεται μέσω του ελέγχου ταυτότητας Amazon Cognito.
- Η διεπαφή της εφαρμογής web φιλοξενείται μέσω του Amplify.
- Ένα WebSocket API, το οποίο διαχειρίζεται το API Gateway, διευκολύνει τα αιτήματα των χρηστών. Αυτά τα αιτήματα επαληθεύονται μέσω Διαχείριση ταυτότητας και πρόσβασης AWS (ΕΙΜΑΙ).
- Η ενσωμάτωση με το Amazon Bedrock περιλαμβάνει τα ακόλουθα βήματα:
- Μια συνάρτηση Lambda χρησιμοποιεί τη βιβλιοθήκη LangChain για σύνδεση στο τελικό σημείο του Amazon Bedrock χρησιμοποιώντας ένα ερώτημα πλούσιο σε περιβάλλον.
- Το θεμελιώδες μοντέλο κειμένου σε κείμενο δημιουργεί μια διαφήμιση κατάλληλη για τα συμφραζόμενα με βάση το δεδομένο πλαίσιο και τις ρυθμίσεις.
- Το θεμελιώδες μοντέλο κειμένου σε εικόνα δημιουργεί μια προσαρμοσμένη εικόνα, επηρεασμένη από την εικόνα πηγής, το επιλεγμένο στυλ και την τοποθεσία.
- Ο χρήστης λαμβάνει την απάντηση μέσω αιτήματος HTTPS μέσω του ενσωματωμένου API Gateway WebSocket API.
Ροή εργασιών επεξεργασίας εγγράφων και εικόνας
Ακολουθεί η διαδικασία για την επεξεργασία εγγράφων και εικόνων:
- Ο χρήστης ανεβάζει στοιχεία μέσω της καθορισμένης διεπαφής χρήστη.
- Το Amplify API μεταφέρει τα έγγραφα σε έναν κάδο S3.
- Μετά τη μεταφορά του στοιχείου στο Amazon S3, πραγματοποιείται μία από τις ακόλουθες ενέργειες:
- Εάν πρόκειται για έγγραφο, μια συνάρτηση Lambda χρησιμοποιεί το Amazon Textract για την επεξεργασία και εξαγωγή κειμένου για τη δημιουργία διαφημίσεων.
- Εάν πρόκειται για εικόνα, η συνάρτηση Lambda τη μετατρέπει σε μορφή base64, κατάλληλη για το μοντέλο Stable Diffusion για τη δημιουργία μιας νέας εικόνας από την πηγή.
- Το εξαγόμενο κείμενο ή η συμβολοσειρά εικόνας base64 αποθηκεύεται με ασφάλεια στο DynamoDB.
Oφέλη
Η ακόλουθη λίστα περιγράφει τα οφέλη αυτής της λύσης:
- Αποδοτικότητα – Η χρήση γενετικής τεχνητής νοημοσύνης επιταχύνει σημαντικά τη διαδικασία δημιουργίας διαφημίσεων, εξαλείφοντας την ανάγκη για μη αυτόματες προσαρμογές.
- Τήρηση συμμόρφωσης – Η λύση διασφαλίζει ότι οι διαφημίσεις που δημιουργούνται συμμορφώνονται με συγκεκριμένες οδηγίες και κανονισμούς, όπως οι οδηγίες του FDA για το μάρκετινγκ.
- Αποδοτική – Με την αυτοματοποίηση της δημιουργίας προσαρμοσμένων διαφημίσεων, οι εταιρείες μπορούν να μειώσουν σημαντικά το κόστος που σχετίζεται με την παραγωγή διαφημίσεων και τις αναθεωρήσεις.
- Βελτιωμένη διαδικασία MLR – Η λύση απλοποιεί τη διαδικασία MLR, μειώνοντας τα σημεία τριβής και διασφαλίζοντας ομαλότερους ελέγχους.
- Τοπικός συντονισμός – Η Generative AI παράγει διαφημίσεις που έχουν απήχηση στο τοπικό κοινό, διασφαλίζοντας συνάφεια και αντίκτυπο σε διαφορετικές περιοχές.
- Τυποποίηση – Η λύση διατηρεί τα απαραίτητα πρότυπα και οδηγίες, διασφαλίζοντας συνέπεια σε όλες τις διαφημίσεις που δημιουργούνται.
- Απεριόριστες δυνατότητες – Η προσέγγιση που βασίζεται στην τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να χειριστεί τεράστιες βάσεις δεδομένων με εικόνες πηγής και PDF, καθιστώντας την εφικτή για τη δημιουργία διαφημίσεων μεγάλης κλίμακας.
- Μειωμένη χειρωνακτική παρέμβαση – Ο αυτοματισμός μειώνει την ανάγκη για ανθρώπινη παρέμβαση, ελαχιστοποιώντας τα λάθη και διασφαλίζοντας τη συνέπεια.
Μπορείτε να αναπτύξετε την υποδομή σε αυτό το σεμινάριο από τον τοπικό σας υπολογιστή ή μπορείτε να χρησιμοποιήσετε το AWS Cloud9 ως σταθμό εργασίας ανάπτυξης. Το AWS Cloud9 έρχεται προφορτωμένο με τα AWS CLI, AWS CDK και Docker. Εάν επιλέξετε το AWS Cloud9, δημιουργήσουν το περιβάλλον από το Κονσόλα AWS Cloud9.
εκκαθάριση
Για να αποφύγετε περιττό κόστος, καθαρίστε όλη την υποδομή που δημιουργήθηκε μέσω της κονσόλας AWS CloudFormation ή εκτελώντας την ακόλουθη εντολή στον σταθμό εργασίας σας:
Επιπλέον, θυμηθείτε να σταματήσετε τυχόν τελικά σημεία του SageMaker που ξεκινήσατε μέσω της κονσόλας SageMaker. Θυμηθείτε, η διαγραφή ενός ευρετηρίου Amazon Kendra δεν αφαιρεί τα πρωτότυπα έγγραφα από τον αποθηκευτικό χώρο σας.
Συμπέρασμα
Η γενετική τεχνητή νοημοσύνη, η επιτομή των LLMs, προαναγγέλλει μια αλλαγή παραδείγματος στον τρόπο με τον οποίο έχουμε πρόσβαση και παράγουμε πληροφορίες. Αυτά τα μοντέλα, αν και ισχυρά, συχνά περιορίζονται από τα όρια των δεδομένων εκπαίδευσής τους. Η RAG αντιμετωπίζει αυτήν την πρόκληση, διασφαλίζοντας ότι η τεράστια γνώση αυτών των μοντέλων εμποτίζεται με συνέπεια με σχετικές, τρέχουσες γνώσεις.
Οι επιδείξεις μας που βασίζονται σε RAG παρέχουν μια απτή απόδειξη γι' αυτό. Παρουσιάζουν την απρόσκοπτη συνέργεια μεταξύ του Amazon Kendra, των διανυσματικών ενσωματώσεων και των LLM, δημιουργώντας ένα σύστημα όπου οι πληροφορίες δεν είναι μόνο τεράστιες αλλά και ακριβείς και έγκαιρες. Καθώς βουτάτε σε αυτές τις επιδείξεις, θα εξερευνήσετε από πρώτο χέρι τις δυνατότητες μετασχηματισμού της συγχώνευσης προεκπαιδευμένης γνώσης με τις δυναμικές δυνατότητες του RAG, με αποτέλεσμα αποτελέσματα που είναι αξιόπιστα και προσαρμοσμένα στο εταιρικό περιεχόμενο.
Αν και η γενετική τεχνητή νοημοσύνη που τροφοδοτείται από LLM ανοίγει έναν νέο τρόπο απόκτησης πληροφοριών πληροφοριών, αυτές οι πληροφορίες πρέπει να είναι αξιόπιστες και να περιορίζονται στο εταιρικό περιεχόμενο χρησιμοποιώντας την προσέγγιση RAG. Αυτές οι επιδείξεις που βασίζονται σε RAG σάς επιτρέπουν να είστε εξοπλισμένοι με πληροφορίες που είναι ακριβείς και ενημερωμένες. Η ποιότητα αυτών των πληροφοριών εξαρτάται από τη σημασιολογική συνάφεια, η οποία ενεργοποιείται με τη χρήση του Amazon Kendra και των διανυσματικών ενσωματώσεων.
Εάν είστε έτοιμοι να εξερευνήσετε περαιτέρω και να αξιοποιήσετε τη δύναμη της γενετικής τεχνητής νοημοσύνης, ορίστε τα επόμενα βήματά σας:
- Ασχοληθείτε με τις επιδείξεις μας – Η πρακτική εμπειρία είναι ανεκτίμητη. Εξερευνήστε τις λειτουργίες, κατανοήστε τις ενσωματώσεις και εξοικειωθείτε με τη διεπαφή.
- Εμβαθύνετε τις γνώσεις σας – Εκμεταλλευτείτε τους διαθέσιμους πόρους. Το AWS προσφέρει σε βάθος τεκμηρίωση, σεμινάρια και υποστήριξη της κοινότητας για να σας βοηθήσει στο ταξίδι σας με την τεχνητή νοημοσύνη.
- Ξεκινήστε ένα πιλοτικό έργο – Εξετάστε το ενδεχόμενο να ξεκινήσετε με μια μικρής κλίμακας εφαρμογή γενετικής τεχνητής νοημοσύνης στην επιχείρησή σας. Αυτό θα παρέχει πληροφορίες σχετικά με την πρακτικότητα και την προσαρμοστικότητα του συστήματος στο συγκεκριμένο πλαίσιο.
Για περισσότερες πληροφορίες σχετικά με τις παραγωγικές εφαρμογές AI στο AWS, ανατρέξτε στα ακόλουθα:
Θυμηθείτε, το τοπίο της τεχνητής νοημοσύνης εξελίσσεται συνεχώς. Μείνετε ενημερωμένοι, παραμείνετε περίεργοι και πάντα έτοιμοι να προσαρμοστείτε και να καινοτομήσετε.
Σχετικά με τους συγγραφείς
Τζιν Ταν Ρουάν είναι ένας προγραμματιστής πρωτοτύπων στην ομάδα AWS Industries Prototyping and Customer Engineering (PACE), με ειδίκευση στο NLP και στη γενετική τεχνητή νοημοσύνη. Με υπόβαθρο στην ανάπτυξη λογισμικού και εννέα πιστοποιήσεις AWS, η Jin φέρνει μια πληθώρα εμπειρίας για να βοηθήσει τους πελάτες της AWS να υλοποιήσουν τα οράματά τους AI/ML και γενετικής τεχνητής νοημοσύνης χρησιμοποιώντας την πλατφόρμα AWS. Είναι κάτοχος μεταπτυχιακού τίτλου στην Επιστήμη Υπολογιστών & Μηχανική Λογισμικού από το Πανεπιστήμιο των Συρακουσών. Εκτός δουλειάς, ο Jin απολαμβάνει να παίζει βιντεοπαιχνίδια και να βυθίζεται στον συναρπαστικό κόσμο των ταινιών τρόμου.
Aravind Kodandaramaiah είναι ένας ανώτερος κατασκευαστής λύσεων πλήρους στοίβας πρωτοτύπων στην ομάδα AWS Industries Prototyping and Customer Engineering (PACE). Επικεντρώνεται στο να βοηθά τους πελάτες της AWS να μετατρέψουν τις καινοτόμες ιδέες σε λύσεις με μετρήσιμα και ευχάριστα αποτελέσματα. Είναι παθιασμένος με μια σειρά θεμάτων, συμπεριλαμβανομένης της ασφάλειας στο cloud, των DevOps και της AI/ML, και συνήθως μπορεί να βρεθεί να ασχολείται με αυτές τις τεχνολογίες.
Arjun Shakdher είναι προγραμματιστής στην ομάδα AWS Industries Prototyping (PACE) που είναι παθιασμένος με την ανάμειξη της τεχνολογίας στον ιστό της ζωής. Κατέχοντας μεταπτυχιακό από το Πανεπιστήμιο Purdue, ο τρέχων ρόλος του Arjun περιστρέφεται γύρω από την αρχιτεκτονική και την κατασκευή πρωτοτύπων αιχμής που εκτείνονται σε μια σειρά τομέων, με εμφανή επί του παρόντος τις σφαίρες της AI/ML και του IoT. Όταν δεν βυθίζεστε σε κώδικα και ψηφιακά τοπία, θα βρείτε τον Arjun να επιδίδεται στον κόσμο του καφέ, να εξερευνά την περίπλοκη μηχανική της ωρολογίας ή να απολαμβάνει την τέχνη των αυτοκινήτων.
- SEO Powered Content & PR Distribution. Ενισχύστε σήμερα.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Ενδυναμώστε τον εαυτό σας. Πρόσβαση εδώ.
- PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Ενισχύθηκε η γνώση. Πρόσβαση εδώ.
- PlatoESG. Ανθρακας, Cleantech, Ενέργεια, Περιβάλλον, Ηλιακός, Διαχείριση των αποβλήτων. Πρόσβαση εδώ.
- PlatoHealth. Ευφυΐα βιοτεχνολογίας και κλινικών δοκιμών. Πρόσβαση εδώ.
- πηγή: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/harnessing-the-power-of-enterprise-data-with-generative-ai-insights-from-amazon-kendra-langchain-and-large-language-models/
- :είναι
- :δεν
- :που
- $UP
- 100
- 150
- 7
- a
- ικανότητα
- Σχετικα
- επιταχύνει
- πρόσβαση
- Σύμφωνα με
- Λογαριασμός
- ακρίβεια
- ακριβής
- απέναντι
- ενεργειών
- Ad
- προσαρμόσει
- προσαρμόζεται
- προστιθέμενη
- διευθύνσεις
- εμμένω
- προσαρμογές
- υιοθετώντας
- διαφημίσεις
- προηγμένες
- Πλεονέκτημα
- πλεονεκτήματα
- έλευση
- Διαφήμιση
- Μετά το
- AI
- AI / ML
- Ενισχύσεις
- ευθυγραμμία
- Όλα
- επιτρέπουν
- Επιτρέποντας
- επιτρέπει
- σχεδόν
- κατά μήκος
- Επίσης
- εναλλακτική λύση
- πάντοτε
- Amazon
- Amazon Cognito
- Amazon Kendra
- Textract Amazon
- Amazon υπηρεσίες Web
- Ποσά
- ενισχύουν
- an
- και
- απάντηση
- απαντήσεις
- κάθε
- api
- app
- Εφαρμογή
- εφαρμογές
- πλησιάζω
- κατάλληλος
- αρχιτεκτονική
- αρχιτεκτονική
- ΕΙΝΑΙ
- γύρω
- Παράταξη
- καλλιτεχνία
- AS
- προσόν
- Ενεργητικό
- βοηθήσει
- συσχετισμένη
- ακροάσεις
- ήχου
- επικυρωμένο
- Πιστοποίηση
- αυτοματοποίηση
- αυτοματοποίηση
- Αυτοματοποίηση
- διαθέσιμος
- αποφύγετε
- αποφεύγοντας
- AWS
- AWS Cloud9
- AWS CloudFormation
- πίσω
- υποστηρίζεται
- φόντο
- υποστήριξη
- βάση
- βασίζονται
- BE
- επειδή
- γίνονται
- γίνεται
- οφέλη
- Καλύτερα
- μεταξύ
- Πέρα
- μεροληψίες
- ανάμειξης
- σώμα
- Bot
- και οι δύο
- Υποκατάστημα
- Φέρνει
- ευρύς
- Builder
- Κτίριο
- αλλά
- by
- κλήσεις
- CAN
- Μπορεί να πάρει
- δυνατότητες
- πιάνω
- συλλαμβάνει
- περίπτωση
- κατηγορία
- πιστοποιήσεις
- πρόκληση
- προκλήσεις
- Επιλέξτε
- επιλέγονται
- καθαρός
- Backup
- Ασφάλεια Cloud
- Cloud9
- κωδικός
- Καφές
- σε συνδυασμό
- συνδυάζει
- έρχεται
- συνήθως
- κοινότητα
- Εταιρείες
- συγκρίσεις
- συγκρότημα
- Συμμόρφωση
- υποχωρητικός
- συστατικό
- καταλαβαίνει
- υπολογιστή
- Πληροφορική
- διαμόρφωση
- Connect
- Διασυνδέσεις
- συνδέει
- Εξετάστε
- με συνέπεια
- πρόξενος
- συνεχώς
- περιεχόμενο
- Δημιουργία περιεχομένου
- δημιουργία περιεχομένου
- συμφραζόμενα
- πλαίσια
- συμφραζόμενα
- συνέχισε
- συνεχής
- Βολικός
- συμβατικός
- Συνομιλία
- μετατροπή
- πυρήνας
- Κόστος
- Δικαστικά έξοδα
- σκάφος
- δημιουργία
- δημιουργήθηκε
- δημιουργεί
- δημιουργία
- δημιουργία
- κρίσιμος
- δυσκίνητος
- περίεργος
- Ρεύμα
- έθιμο
- πελάτης
- Πελάτες
- αιχμής
- ημερομηνία
- βάση δεδομένων
- βάσεις δεδομένων
- σύνολα δεδομένων
- Ημερομηνία
- βαθύς
- βαθύτερη
- Πτυχίο
- γοητευτικός
- διαδήλωση
- Demos
- εξαρτώμενος
- παρατάσσω
- αναπτυχθεί
- ανάπτυξη
- ανάπτυξη
- περιγράφουν
- Υπηρεσίες
- σχεδιασμένα
- επιθυμητή
- καταστρέψει
- λεπτομερής
- καθέκαστα
- Εργολάβος
- Ανάπτυξη
- διαγνωστικός
- διαφορετικές
- Διάχυση
- ψηφιακό
- κατευθύνθηκε
- οθόνες
- διακριτή
- κατάδυση
- διάφορα
- καταδύσεις
- Λιμενεργάτης
- έγγραφο
- τεκμηρίωση
- έγγραφα
- Όχι
- domains
- σχεδιάζω
- σχέδιο
- οδηγείται
- δυναμικός
- εύκολα
- αποδοτικότητα
- αποτελεσματικός
- αποτελεσματικά
- είτε
- εξάλειψη
- ενσωμάτωση
- αναδύονται
- απασχολεί
- την εξουσία
- εξουσιοδοτεί
- ενεργοποιήσετε
- ενεργοποιημένη
- δίνει τη δυνατότητα
- ενεργοποίηση
- τέλος
- Τελικό σημείο
- Μηχανική
- ενισχυμένη
- εμπλουτισμός
- εξασφαλίζω
- εξασφαλίζεται
- εξασφαλίζει
- εξασφαλίζοντας
- Εταιρεία
- Ολόκληρος
- εξοπλισμένο
- λάθη
- ειδικά
- ουσία
- αξιολογήσει
- Συμβάν
- ΠΑΝΤΑ
- εξελίσσονται
- εξελίσσεται
- παράδειγμα
- ενθουσιασμένοι
- επεκτατικός
- εμπειρία
- εμπειρογνώμονας
- εμπειρογνώμονες
- διερευνήσει
- Εξερευνώντας
- εκτενής
- εξωτερικός
- εκχύλισμα
- ύφασμα
- διευκολύνει
- ενημερώνω
- γρήγορος ρυθμός
- FB
- εφικτός
- Χαρακτηριστικό
- Χαρακτηριστικά
- Χαρακτηρίζοντας
- Αρχεία
- φιλτράρισμα
- Εύρεση
- Όνομα
- Ευελιξία
- εστιάζει
- Εξής
- εξής
- Για
- μορφή
- Βρέθηκαν
- Θεμέλιο
- τριβή
- από
- εμπρός
- εμπρόσθιο άκρο
- πλήρη
- Πλήρης στοίβα
- λειτουργία
- λειτουργίες
- περαιτέρω
- Επί πλέον
- Κέρδος
- κερδίζει
- Games
- πύλη
- παράγουν
- παράγεται
- γενεά
- γενετική
- Παραγωγική τεχνητή νοημοσύνη
- γεννήτρια
- παίρνω
- δεδομένου
- Δίνοντας
- χορήγηση
- πιάσιμο
- μεγαλώνει
- εγγύηση
- καθοδήγηση
- οδηγούμενος με οδηγόν
- κατευθυντήριων γραμμών
- λαβή
- hands-on
- ιπποσκευή
- Αξιοποίηση
- Έχω
- που έχει
- he
- βοήθεια
- ανακοινώνει
- εδώ
- ανταύγειες
- ίδιος
- ιστορίες
- ιστορία
- κράτημα
- κατέχει
- φρίκη
- φιλοξενείται
- Πως
- Ωστόσο
- HTML
- http
- HTTPS
- ανθρώπινος
- ιδεών
- αναγνωριστικό
- αναγνωριστικά
- προσδιορίσει
- Ταυτότητα
- if
- απεικονίζει
- εικόνα
- εικόνες
- βυθισμένος
- Επίπτωση
- εκτέλεση
- in
- σε βάθος
- ανακριβής
- περιλαμβάνει
- Συμπεριλαμβανομένου
- ενσωματώνω
- ανεξάρτητα
- ευρετήριο
- ευρετήριο
- δείκτες
- βιομηχανίες
- βιομηχανία
- βιομηχανικά πρότυπα
- επηρεάζονται
- πληροφορίες
- ενημερώνεται
- Υποδομή
- εκ φύσεως
- αρχικός
- ξεκίνησε
- νεωτερίζω
- καινοτόμες
- διορατικός
- ιδέες
- αντί
- οδηγίες
- ενσωματωθεί
- Ενσωματώνει
- ολοκλήρωση
- ολοκληρώσεις
- πρόθεση
- διαδραστικός
- περιβάλλον λειτουργίας
- παρέμβαση
- σε
- εσωτερικός
- ανεκτίμητος
- IoT
- IT
- αντικειμένων
- ΤΟΥ
- Δουλειά
- ταξίδι
- jpg
- μόλις
- γνώση
- γνωστός
- τοπίο
- Γλώσσα
- large
- μεγάλης κλίμακας
- σχέδιο
- μάθηση
- Νομικά
- Αφήνει
- Βιβλιοθήκη
- Άδεια
- ζωή
- Μου αρέσει
- πιθανότητα
- Περιωρισμένος
- όρια
- Λιστα
- LLM
- τοπικός
- τοποθεσία
- μηχανή
- μάθηση μηχανής
- διατηρεί
- Κατασκευή
- διαχειρίζεται
- Ταχύτητες
- πολοί
- Μάρκετινγκ
- μαζική
- κύριοι
- σπίρτα
- υλικά
- νόημα
- νόημα
- σημασίες
- μέσα
- μηχανική
- μηχανισμός
- ιατρικών
- Μνήμη
- απλώς
- συγχωνεύεται
- συγχώνευση
- μέθοδοι
- σχολαστικά
- ελαχιστοποιώντας
- μείωση
- ML
- μοντέλο
- μοντελοποίηση
- μοντέλα
- σπονδυλωτή
- περισσότερο
- πλέον
- Κινηματογράφος
- πρέπει
- Φυσικό
- Επεξεργασία φυσικής γλώσσας
- απαραίτητος
- Ανάγκη
- που απαιτούνται
- χρειάζονται
- ανάγκες
- Νέα
- επόμενη
- εννέα
- nlp
- κοινοποίηση
- τώρα
- of
- προσφορά
- προσφορές
- συχνά
- on
- ONE
- αποκλειστικά
- ανοίγει
- or
- οργανωτικός
- οργανώσεις
- πρωτότυπο
- ΑΛΛΑ
- δικός μας
- έξω
- αποτελέσματα
- περίγραμμα
- εξόδους
- εκτός
- επί
- Ξεπεράστε
- Ειρήνη
- παράδειγμα
- παράμετροι
- μέρος
- παθιασμένος
- τέλειος
- δικαιώματα
- Εξατομικευμένη
- Pharma
- Φαρμακευτικά
- φράσεις
- κομμάτια
- πιλότος
- πιλοτικό πρόγραμμα
- Μέρος
- τοποθέτηση
- πλατφόρμες
- Πλάτων
- Πληροφορία δεδομένων Plato
- Πλάτωνα δεδομένα
- Δοκιμάστε να παίξετε
- παιχνίδι
- σημεία
- τοποθέτηση
- δυνατός
- Θέση
- δυναμικού
- δύναμη
- τροφοδοτείται
- ισχυρός
- Πρακτικός
- ανάγκη
- ακριβώς
- Ακρίβεια
- προτιμήσεις
- προαπαιτούμενα
- επί του παρόντος
- διαδικασία
- διαδικασια μας
- Επεξεργασμένο
- μεταποίηση
- Παράγεται
- παράγει
- παραγωγή
- σχέδιο
- διαφημιστικές λύσεις
- πρωτότυπα
- προτυποποίηση
- Αποδείξτε
- παρέχουν
- παρέχεται
- παρέχει
- χορήγηση
- ποιότητα
- ερωτήματα
- ερώτηση
- Ερωτήσεις
- Γρήγορα
- γρήγορα
- σειρά
- έτοιμος
- σφαίρες
- λαμβάνει
- λήψη
- Σύσταση
- μείωση
- μειώνει
- μείωση
- παραπέμπω
- εξευγενισμένα
- περιφερειακός
- περιοχές
- τακτικός
- κανονισμοί
- ρυθμιστές
- Κανονιστική Συμμόρφωση
- συνάφεια
- βασιζόμενοι
- παραμένουν
- λείψανα
- θυμάμαι
- αφαιρέστε
- αναδιατύπωση
- αντιπροσώπευση
- αντιπροσωπεύει
- ζητήσει
- αιτήματα
- απαιτούν
- απαιτείται
- απαιτήσεις
- αντηχείο
- Υποστηρικτικό υλικό
- απάντησης
- απαντήσεις
- ευθυνών
- υπεύθυνος
- επακόλουθο
- με αποτέλεσμα
- Αποτελέσματα
- ανασκόπηση
- Κριτικές
- αναθεωρήσεις
- περιστρέφεται
- δεξιά
- αυστηρός
- Ρόλος
- τρέξιμο
- τρέχει
- σοφός
- ίδιο
- αποθηκεύονται
- Επιστήμη
- επιστημονικός
- αδιάλειπτη
- άψογα
- Αναζήτηση
- τμήματα
- προστατευμένο περιβάλλον
- ασφαλώς
- ασφάλεια
- επιλέγονται
- επιλογή
- αρχαιότερος
- αποστέλλονται
- υπηρεσία
- Υπηρεσίες
- σειρά
- ρυθμίσεις
- setup
- αλλαγή
- βιτρίνα
- Δείχνει
- Κοσκινίζω
- σημαντικός
- σημαντικά
- Απλούς
- απλά
- μικρότερος
- λειαίνων
- λογισμικό
- ανάπτυξη λογισμικού
- τεχνολογία λογισμικού
- μόνο
- λύση
- Λύσεις
- Πηγή
- προέλευσης
- Πηγές
- Sourcing
- χώρων
- σπιθαμή
- ειδικευμένος
- ειδικευμένη
- συγκεκριμένες
- καθορίζεται
- σταθερός
- σωρός
- πρότυπα
- Ξεκινήστε
- state-of-the-art
- παραμονή
- Βήμα
- Βήματα
- στάση
- χώρος στο δίσκο
- κατάστημα
- αποθηκεύονται
- εναποθήκευση
- εξορθολογισμένη
- δυνατά
- Σπάγγος
- αυστηρός
- δομημένος
- στυλ
- υποβάλουν
- τέτοιος
- κατάλληλος
- υποστήριξη
- υποστηριζόνται!
- συνεργία
- σύστημα
- επειξειργασμένος από ραπτήν
- Πάρτε
- παίρνει
- απτά
- Έργο
- εργασίες
- ομάδες
- τεχνική
- Τεχνολογίες
- Τεχνολογία
- θα
- κείμενο
- από
- ότι
- Η
- Το τοπίο
- Η Πηγη
- ο κόσμος
- τους
- Τους
- τότε
- εκ τούτου
- Αυτοί
- αυτοί
- αυτό
- τρία
- συγκινητικός
- Μέσω
- ώρα
- έγκαιρος
- timestamp
- Τιτάν
- προς την
- σημερινή
- εργαλείο
- εργαλεία
- τοπικός
- Θέματα
- προς
- παραδοσιακός
- Τρένο
- εκπαιδευμένο
- Εκπαίδευση
- μεταφορά
- μεταφέρονται
- μεταβιβάσεις
- Μεταμορφώστε
- μετασχηματισμός
- μετασχηματιστές
- Τάσεις
- όντως
- αξιόπιστος
- ΣΤΡΟΦΗ
- φροντιστήριο
- tutorials
- τύποι
- ui
- υφίσταμαι
- υποκείμενες
- καταλαβαίνω
- κατανόηση
- μοναδικός
- πανεπιστήμιο
- διαφορετικός
- περιττός
- αποκαλύπτω
- up-to-ημερομηνία
- Ενημέρωση
- ενημερώθηκε
- ενημερώσεις
- υπεράσπιση
- επάνω σε
- χρήση
- περίπτωση χρήσης
- Χρήστες
- Διεπαφής χρήστη
- Χρήστες
- χρησιμοποιεί
- χρησιμοποιώντας
- συνήθως
- χρησιμοποιεί
- αξιοποιώντας
- διάφορα
- Σταθερή
- πολύπλευρος
- μέσω
- Βίντεο
- βιντεοπαιχνίδια
- οράματα
- Τρόπος..
- we
- Πλούτος
- ιστός
- Εφαρμογή Web
- διαδικτυακές υπηρεσίες
- διαδικτυακή πρίζα
- ήταν
- πότε
- Ποιό
- ενώ
- Ο ΟΠΟΊΟΣ
- ευρύς
- Ευρύ φάσμα
- θα
- με
- εντός
- χωρίς
- λόγια
- Εργασία
- ροής εργασίας
- εργασίας
- κόσμος
- Εσείς
- Σας
- τον εαυτό σας
- zephyrnet