با ظهور راهحلهای مولد هوش مصنوعی، سازمانها راههای مختلفی را برای استفاده از این فناوریها برای برتری نسبت به رقبای خود پیدا میکنند. برنامههای کاربردی هوشمند، با مدلهای پایه پیشرفته (FM) که بر روی مجموعه دادههای عظیم آموزش داده شدهاند، اکنون میتوانند زبان طبیعی را درک کنند، معنا و مقصود را تفسیر کنند، و پاسخهای مرتبط و شبیه به انسان را تولید کنند. این امر به نوآوری در سراسر صنایع دامن میزند، با هوش مصنوعی مولد که پتانسیل بسیار زیادی برای بهبود فرآیندهای کسبوکار بیشماری از جمله موارد زیر نشان میدهد:
- تسریع تحقیق و توسعه از طریق تولید فرضیه و طراحی آزمایش خودکار
- با شناسایی روندها و الگوهای ظریف در داده ها، بینش های پنهان را کشف کنید
- فرآیندهای مستندسازی زمانبر را خودکار کنید
- با شخصی سازی تجربه بهتری برای مشتری فراهم کنید
- داده ها را از منابع مختلف دانش خلاصه کنید
- با ارائه توصیه های کد نرم افزاری، بهره وری کارکنان را افزایش دهید
بستر آمازون یک سرویس کاملاً مدیریت شده است که ساخت و مقیاسسازی برنامههای هوش مصنوعی مولد را آسان میکند. Amazon Bedrock انتخابی از مدلهای پایه با کارایی بالا از شرکتهای پیشرو هوش مصنوعی، از جمله AI21 Labs، Anthropic، Cohere، Meta، Stability AI، و Amazon را از طریق یک API ارائه میکند. این به شما امکان می دهد FM ها را با داده های خود به صورت خصوصی با استفاده از تکنیک هایی مانند تنظیم دقیق، مهندسی سریع و بازیابی نسل افزوده (RAG) سفارشی کنید و عواملی بسازید که وظایف را با استفاده از سیستم های سازمانی و منابع داده شما اجرا می کنند و در عین حال با الزامات امنیتی و حریم خصوصی مطابقت دارند. .
در این پست، نحوه استفاده از قابلیت های جامع Amazon Bedrock برای انجام وظایف پیچیده تجاری و بهبود تجربه مشتری با ارائه شخصی سازی با استفاده از داده های ذخیره شده در پایگاه داده ای مانند آمازون Redshift. ما از تکنیکهای مهندسی سریع برای توسعه و بهینهسازی اعلانها با دادههایی که در پایگاه داده Redshift ذخیره میشوند برای استفاده مؤثر از مدلهای پایه استفاده میکنیم. ما به عنوان بخشی از این مثال، یک برنامهریز سفر مولد شخصیسازی شده با هوش مصنوعی ایجاد میکنیم و نشان میدهیم که چگونه میتوانیم یک برنامه سفر را برای یک کاربر بر اساس رزرو و اطلاعات نمایه کاربر ذخیره شده در Amazon Redshift شخصیسازی کنیم.
مهندسی سریع
مهندسی سریع فرآیندی است که در آن میتوانید ورودیهای کاربر را ایجاد و طراحی کنید که میتواند راهحلهای هوش مصنوعی مولد را برای تولید خروجیهای دلخواه راهنمایی کند. شما می توانید مناسب ترین عبارات، قالب ها، کلمات و نمادهایی را انتخاب کنید که مدل های پایه و به نوبه خود برنامه های کاربردی هوش مصنوعی مولد را برای تعامل بیشتر با کاربران راهنمایی می کند. میتوانید از خلاقیت و روشهای آزمون و خطا برای ایجاد مجموعه در اعلانهای ورودی استفاده کنید، بنابراین برنامه همانطور که انتظار میرود کار میکند. مهندسی سریع برنامه های کاربردی هوش مصنوعی را کارآمدتر و موثرتر می کند. می توانید ورودی کاربر با پایان باز را قبل از ارسال آن به FM ها در داخل یک اعلان کپسوله کنید. به عنوان مثال، یک کاربر ممکن است یک بیانیه مشکل ناقص مانند "از کجا یک پیراهن بخریم" وارد کند. در داخل، کد برنامه از یک فرمان مهندسی شده استفاده می کند که می گوید: «شما دستیار فروش یک شرکت پوشاک هستید. کاربری، مستقر در آلاباما، ایالات متحده، از شما میپرسد که از کجا یک پیراهن بخرید. با سه مکان فروشگاهی که در حال حاضر یک پیراهن موجود است، پاسخ دهید." سپس مدل پایه اطلاعات مرتبط و دقیق تری تولید می کند.
رشته مهندسی سریع به طور مداوم در حال پیشرفت است و برای تنظیم اعلان ها و به دست آوردن خروجی مورد نظر از FM ها نیاز به بیان خلاق و مهارت های زبان طبیعی دارد. یک درخواست می تواند حاوی هر یک از عناصر زیر باشد:
- دستور العمل - کار یا دستورالعمل خاصی که می خواهید مدل انجام دهد
- زمینه - اطلاعات خارجی یا زمینه اضافی که می تواند مدل را به سمت پاسخ های بهتر هدایت کند
- داده های ورودی - ورودی یا سؤالی که میخواهید برای آن پاسخی پیدا کنید
- نشانگر خروجی – نوع یا فرمت خروجی
میتوانید از مهندسی سریع برای موارد استفاده سازمانی مختلف در بخشهای مختلف صنعت استفاده کنید، مانند موارد زیر:
- بانکداری و امور مالی - مهندسی سریع به مدلهای زبانی برای ایجاد پیشبینی، انجام تجزیه و تحلیل احساسات، ارزیابی ریسکها، تدوین استراتژیهای سرمایهگذاری، تولید گزارشهای مالی و اطمینان از انطباق با مقررات قدرت میدهد. برای مثال، میتوانید از مدلهای زبان بزرگ (LLM) برای پیشبینی مالی با ارائه دادهها و شاخصهای بازار به عنوان اعلان استفاده کنید.
- بهداشت و درمان و علوم زندگی – مهندسی سریع میتواند به متخصصان پزشکی کمک کند تا سیستمهای هوش مصنوعی را برای کمک به فرآیندهای تصمیمگیری، مانند تشخیص، انتخاب درمان یا ارزیابی خطر، بهینه کنند. همچنین میتوانید درخواستها را مهندسی کنید تا وظایف اداری، مانند برنامهریزی بیمار، نگهداری سوابق یا صورتحساب را تسهیل کنید و در نتیجه کارایی را افزایش دهید.
- خرده فروشی – مهندسی سریع می تواند به خرده فروشان کمک کند تا ربات های چت را برای رسیدگی به درخواست های رایج مشتریان مانند سؤالات مربوط به وضعیت سفارش، بازگشت، پرداخت ها و موارد دیگر، با استفاده از تعاملات زبان طبیعی، پیاده سازی کنند. این می تواند رضایت مشتری را افزایش دهد و همچنین به تیم های خدمات مشتری انسانی اجازه می دهد تا تخصص خود را به مسائل پیچیده و حساس مشتری اختصاص دهند.
در مثال زیر، ما یک مورد استفاده از صنعت مسافرت و مهماننوازی را برای پیادهسازی یک برنامهریز سفر شخصی برای مشتریانی که برنامههای سفر آینده دارند، پیادهسازی میکنیم. ما نشان میدهیم که چگونه میتوانیم یک چت ربات هوش مصنوعی تولید کنیم که با غنیسازی اعلانهای دادههای نمایه کاربر که در پایگاه داده Redshift ذخیره میشود، با کاربران تعامل داشته باشد. سپس این درخواست غنیشده را به یک LLM، بهویژه Anthropic's Claude در Amazon Bedrock میفرستیم تا یک برنامه سفر سفارشیسازی شده را دریافت کنیم.
آمازون Redshift یک ویژگی به نام را معرفی کرده است Amazon Redshift ML ایجاد، آموزش و به کارگیری مدل های یادگیری ماشین (ML) با استفاده از دستورات SQL آشنا در انبارهای داده Redshift برای تحلیلگران داده و توسعه دهندگان پایگاه داده ساده است. با این حال، این پست از LLM های میزبانی شده در Amazon Bedrock برای نشان دادن تکنیک های مهندسی سریع و مزایای آن استفاده می کند.
بررسی اجمالی راه حل
همه ما در اینترنت برای کارهایی که باید در یک مکان خاص در طول یا قبل از رفتن به تعطیلات انجام دهیم، جستجو کرده ایم. در این راهحل، نشان میدهیم که چگونه میتوانیم یک برنامه سفر سفارشی و شخصی ایجاد کنیم که کاربران بتوانند به آن مراجعه کنند، که براساس سرگرمیها، علایق، غذاهای مورد علاقه و موارد دیگر ایجاد میشود. این راهحل از دادههای رزرو آنها برای جستجوی شهرهایی که میروند، همراه با تاریخ سفر استفاده میکند و فهرست دقیق و شخصیسازی شدهای از کارهایی که باید انجام شود ارائه میکند. این راه حل می تواند توسط صنعت مسافرت و مهمان نوازی برای تعبیه یک برنامه ریز سفر شخصی در پورتال رزرو سفر خود استفاده شود.
این محلول شامل دو جزء اصلی است. ابتدا، اطلاعات کاربر مانند نام، مکان، سرگرمیها، علایق و غذای مورد علاقه او را به همراه جزئیات رزرو سفر آینده وی استخراج میکنیم. با این اطلاعات، یک درخواست کاربر را به هم می چسبانیم و آن را به Anthropic's Claude در Amazon Bedrock ارسال می کنیم تا یک برنامه سفر شخصی به دست آوریم. نمودار زیر یک نمای کلی در سطح بالا از گردش کار و اجزای درگیر در این معماری ارائه می دهد.
ابتدا کاربر وارد برنامه چت بات می شود که در پشت یک Application Load Balancer میزبانی می شود و با استفاده از آن احراز هویت می شود. Cognito آمازون. شناسه کاربری را با استفاده از رابط چت بات از کاربر دریافت می کنیم که به ماژول مهندسی سریع ارسال می شود. اطلاعات کاربر مانند نام، موقعیت مکانی، سرگرمیها، علایق و غذای مورد علاقه از پایگاه داده Redshift به همراه جزئیات رزرو سفر آینده او مانند شهر سفر، تاریخ ورود و خروج استخراج میشود.
پیش نیازها
قبل از استقرار این راه حل، مطمئن شوید که پیش نیازهای زیر را تنظیم کرده اید:
این راه حل را اجرا کنید
از مراحل زیر برای استقرار این راه حل در محیط خود استفاده کنید. کد استفاده شده در این راه حل در موجود است GitHub repo.
اولین قدم این است که مطمئن شوید حساب و منطقه AWS که راه حل در آن مستقر شده است به مدل های پایه Amazon Bedrock دسترسی دارند.
- در کنسول بستر آمازون، انتخاب کنید دسترسی مدل در صفحه ناوبری
- را انتخاب کنید دسترسی مدل را مدیریت کنید.
- مدل Anthropic Claude را انتخاب کنید، سپس انتخاب کنید ذخیره تغییرات.
تغییر وضعیت دسترسی ممکن است چند دقیقه طول بکشد دسترسی به داده.
در مرحله بعد از موارد زیر استفاده می کنیم AWS CloudFormation قالبی برای استقرار آمازون Redshift بدون سرور خوشه همراه با تمام اجزای مرتبط، از جمله ابر محاسبه الاستیک آمازون (Amazon EC2) نمونه ای برای میزبانی برنامه وب.
- را انتخاب کنید Stack را راه اندازی کنید برای راه اندازی پشته CloudFormation:
- یک نام پشته و جفت کلید SSH ارائه دهید، سپس پشته را ایجاد کنید.
- روی پشته خروجی در برگه، مقادیر مربوط به نام گروه کاری پایگاه داده Redshift، ARN مخفی، URL و نقش سرویس Amazon Redshift ARN را ذخیره کنید.
اکنون برای اتصال به نمونه EC2 با استفاده از SSH آماده هستید.
- یک کلاینت SSH را باز کنید.
- فایل کلید خصوصی خود را که هنگام راه اندازی پشته CloudFormation وارد شده است، پیدا کنید.
- مجوزهای فایل کلید خصوصی را به 400 تغییر دهید (
chmod 400 id_rsa
). - با استفاده از آدرس IP عمومی یا DNS آن به نمونه متصل شوید. مثلا:
- فایل پیکربندی را به روز کنید
personalized-travel-itinerary-planner/core/data_feed_config.ini
با منطقه، نام گروه کاری و ARN مخفی که قبلاً ذخیره کرده اید. - برای ایجاد اشیاء پایگاه داده که حاوی اطلاعات کاربر و داده های رزرو سفر هستند، دستور زیر را اجرا کنید:
این دستور طرح سفر را همراه با جداول نامگذاری شده ایجاد می کند user_profile
و hotel_booking
.
- برای راه اندازی وب سرویس دستور زیر را اجرا کنید:
در مراحل بعدی یک حساب کاربری برای ورود به اپلیکیشن ایجاد می کنید.
- در کنسول آمازون Cognito، را انتخاب کنید استخرهای کاربران در صفحه ناوبری
- مجموعه کاربری را که به عنوان بخشی از پشته CloudFormation ایجاد شده است (travelplanner-user-pool) انتخاب کنید.
- را انتخاب کنید ایجاد کاربر.
- نام کاربری، ایمیل و رمز عبور را وارد کنید، سپس انتخاب کنید ایجاد کاربر.
اکنون می توانید URL بازگشت به تماس را در آمازون Cognito به روز کنید.
- بر
travelplanner-user-pool
صفحه جزئیات استخر کاربر، به صفحه بروید ادغام برنامه تب. - در لیست مشتری برنامه بخش، مشتری را که ایجاد کردید انتخاب کنید (
travelplanner-client
). - در رابط کاربری میزبانی شده بخش، را انتخاب کنید ویرایش.
- برای URL، آدرس اینترنتی را که از خروجی پشته CloudFormation کپی کرده اید وارد کنید (حتما از حروف کوچک استفاده کنید).
- را انتخاب کنید ذخیره تغییرات.
محلول را تست کنید
اکنون میتوانیم ربات را با سؤال کردن از آن آزمایش کنیم.
- در یک پنجره مرورگر جدید، آدرس اینترنتی را که از خروجی پشته CloudFormation کپی کرده اید وارد کنید و با استفاده از نام کاربری و رمز عبوری که ایجاد کرده اید وارد شوید. در صورت درخواست رمز عبور را تغییر دهید.
- شناسه کاربری که می خواهید از اطلاعات آن استفاده کنید را وارد کنید (برای این پست از شناسه کاربری 1028169 استفاده می کنیم).
- هر سوالی دارید از ربات بپرسید.
در زیر چند نمونه سوال آورده شده است:
- آیا می توانید یک برنامه سفر دقیق برای سفر جولای من برنامه ریزی کنید؟
- آیا باید برای سفر آینده خود ژاکت همراه داشته باشم؟
- آیا می توانید مکان هایی را برای سفر در ماه مارس معرفی کنید؟
با استفاده از شناسه کاربری که ارائه کردهاید، ماژول مهندسی سریع جزئیات کاربر را استخراج میکند و یک درخواست را به همراه سؤالی که کاربر میپرسد، همانطور که در تصویر زیر نشان داده شده است، طراحی میکند.
متن هایلایت شده در اسکرین شات قبلی، اطلاعات مختص کاربر است که از پایگاه داده Redshift استخراج شده و با برخی دستورالعمل های اضافی به هم متصل شده است. عناصر یک اعلان خوب مانند دستورالعمل، زمینه، داده های ورودی و نشانگر خروجی نیز فراخوانی می شوند.
پس از ارسال این دستور به LLM، خروجی زیر را دریافت می کنیم. در این مثال، LLM یک برنامه سفر سفارشی برای تاریخهای خاص رزرو آتی کاربر ایجاد کرد. همچنین سرگرمیها، علایق و غذای مورد علاقه کاربر را هنگام برنامهریزی این سفر در نظر گرفت.
پاک کردن
برای جلوگیری از تحمیل هزینه های مداوم، زیرساخت خود را تمیز کنید.
- در کنسول AWS CloudFormation، را انتخاب کنید پشته در صفحه ناوبری
- پشته ای را که ایجاد کردید انتخاب کنید و انتخاب کنید حذف.
نتیجه
در این پست، نشان دادیم که چگونه میتوانیم درخواستها را با استفاده از دادههایی که در Amazon Redshift ذخیره میشوند و میتوانند به Amazon Bedrock منتقل شوند، مهندسی کنیم تا پاسخی بهینه به دست آوریم. این راه حل یک رویکرد ساده برای ساختن یک برنامه کاربردی هوش مصنوعی با استفاده از داده های اختصاصی موجود در پایگاه داده خود ارائه می دهد. با مهندسی کردن اعلانهای متناسب بر اساس دادههای Amazon Redshift و ایجاد پاسخهای Amazon Bedrock، میتوانید با استفاده از مجموعه دادههای خود از هوش مصنوعی مولد به روشی سفارشیسازی شده استفاده کنید. این اجازه می دهد تا خروجی های خاص، مرتبط و بهینه تر از آنچه که با اعلان های تعمیم یافته تر امکان پذیر است، ارائه شود. این پست نشان میدهد که چگونه میتوانید سرویسهای AWS را برای ایجاد یک راهحل هوش مصنوعی مولد که پتانسیل کامل این فناوریها را با دادههای شما آزاد میکند، ادغام کنید.
با آخرین پیشرفت های موجود در سایت به روز باشید هوش مصنوعی مولد و شروع به ساخت بر روی AWS کنید. اگر در مورد نحوه شروع به دنبال کمک هستید، این را بررسی کنید مرکز نوآوری هوش مصنوعی.
درباره نویسنده
راویکیران رائو یک معمار داده در AWS است و مشتاق حل چالش های پیچیده داده برای مشتریان مختلف است. خارج از کار، او یک علاقه مند به تئاتر و یک تنیس باز آماتور است.
جیگنا گاندی یک معمار Sr. Solutions در خدمات وب آمازون است که در منطقه بزرگ نیویورک مستقر است. او بیش از 15 سال تجربه قوی در رهبری چندین راه حل نرم افزاری پیچیده، بسیار قوی و بسیار مقیاس پذیر برای برنامه های کاربردی سازمانی در مقیاس بزرگ دارد.
جیسون پدررضا یک معمار ارشد راه حل های تخصصی Redshift در AWS با تجربه انبارداری داده در مدیریت پتابایت داده است. قبل از AWS، او راه حل های انبار داده را در Amazon.com و Amazon Devices ساخت. او در Amazon Redshift تخصص دارد و به مشتریان کمک می کند تا راه حل های تحلیلی مقیاس پذیر بسازند.
روپلی ماهاجان یک معمار ارشد راه حل با AWS مستقر در نیویورک است. او در خدمت به عنوان یک مشاور قابل اعتماد برای مشتریان خود پیشرفت می کند و به آنها کمک می کند تا سفر خود را در فضای ابری هدایت کنند. روز او صرف حل مشکلات پیچیده تجاری با طراحی راه حل های موثر با استفاده از خدمات AWS می شود. در ساعات تعطیل، او عاشق گذراندن وقت با خانواده و سفر است.
- محتوای مبتنی بر SEO و توزیع روابط عمومی. امروز تقویت شوید.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. به خودت قدرت بده دسترسی به اینجا.
- PlatoAiStream. هوش وب 3 دانش تقویت شده دسترسی به اینجا.
- PlatoESG. کربن ، CleanTech، انرژی، محیط، خورشیدی، مدیریت پسماند دسترسی به اینجا.
- PlatoHealth. هوش بیوتکنولوژی و آزمایشات بالینی. دسترسی به اینجا.
- منبع: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/build-generative-ai-chatbots-using-prompt-engineering-with-amazon-redshift-and-amazon-bedrock/
- : دارد
- :است
- :جایی که
- $UP
- 100
- 13
- 14
- سال 15
- ٪۱۰۰
- 178
- 400
- 7
- a
- درباره ما
- دسترسی
- حساب
- دقیق
- در میان
- اضافی
- نشانی
- اداری
- پیشرفته
- پیشرفت
- مزیت - فایده - سود - منفعت
- ظهور
- مشاور
- عاملان
- AI
- AI chatbot
- سیستم های هوش مصنوعی
- کمک
- آلاباما
- معرفی
- اجازه دادن
- اجازه می دهد تا
- در امتداد
- همچنین
- اماتور
- آمازون
- Cognito آمازون
- آمازون EC2
- آمازون Redshift
- آمازون خدمات وب
- Amazon.com
- an
- تحلیل
- تحلیلگران
- تحلیلی
- و
- اعلام کرد
- آنتروپیک
- هر
- API
- نرم افزار
- کاربرد
- برنامه های کاربردی
- درخواست
- روش
- مناسب
- معماری
- هستند
- محدوده
- AS
- خواهان
- ارزیابی کنید
- ارزیابی
- کمک
- دستیار
- At
- افزوده شده
- تأیید اعتبار
- خودکار
- در دسترس
- اجتناب از
- AWS
- AWS CloudFormation
- متعادل کننده
- پایه
- مستقر
- BE
- قبل از
- شروع
- پشت سر
- بودن
- مزایای
- بهتر
- صدور صورت حساب
- رزرو
- ربات
- مرورگر
- ساختن
- بنا
- ساخته
- کسب و کار
- by
- نام
- CAN
- قابلیت های
- حمل
- مورد
- موارد
- معین
- چالش ها
- تغییر دادن
- بار
- chatbot
- chatbots
- بررسی
- انتخاب
- را انتخاب کنید
- شهرستانها
- شهر:
- تمیز
- مشتری
- تن پوش
- ابر
- خوشه
- رمز
- مجموعه
- COM
- می آید
- مشترک
- شرکت
- شرکت
- رقبای
- پیچیده
- انطباق
- اجزاء
- جامع
- محاسبه
- رفتار
- پیکر بندی
- اتصال
- کنسول
- به طور مداوم
- شامل
- شامل
- زمینه
- ایجاد
- ایجاد شده
- ایجاد
- خالق
- خلاقیت
- در حال حاضر
- سفارشی
- مشتری
- تجربه مشتری
- رضایت مشتری
- خدمات مشتری
- مشتریان
- سفارشی
- سفارشی
- داده ها
- پایگاه داده
- مجموعه داده ها
- تاریخ
- تاریخ
- روز
- تصمیم گیری
- وقف کن
- نشان دادن
- نشان
- نشان دادن
- گسترش
- مستقر
- طرح
- طراحی
- مطلوب
- دقیق
- جزئیات
- توسعه
- توسعه دهندگان
- پروژه
- دستگاه ها
- تشخیص
- نمودار
- مختلف
- بحث و تبادل نظر
- دی ان اس
- do
- مستندات
- در طی
- پیش از آن
- لبه
- موثر
- بهره وری
- موثر
- موثر
- عناصر
- پست الکترونیک
- جاسازی کردن
- کارمند
- توانمندسازی
- را قادر می سازد
- مهندس
- مهندسی
- مهندسی
- بالا بردن
- غنی شده
- غنی سازی
- اطمینان حاصل شود
- وارد
- وارد
- سرمایه گذاری
- علاقهمند
- محیط
- در حال تحول
- مثال
- انتظار می رود
- تجربه
- تجربه
- تخصص
- بیان
- خارجی
- عصاره
- تسهیل کردن
- آشنا
- خانواده
- محبوب
- ویژگی
- کمی از
- رشته
- پرونده
- مالی
- پیدا کردن
- پیدا کردن
- نام خانوادگی
- پیروی
- غذا
- مواد غذایی
- برای
- پیش بینی
- پیش بینی
- قالب
- پایه
- از جانب
- سوختن
- کامل
- کاملا
- افزایش
- سوالات عمومی
- تعمیم یافته
- تولید می کنند
- تولید
- تولید می کند
- نسل
- مولد
- هوش مصنوعی مولد
- دریافت کنید
- Go
- رفتن
- خوب
- بیشتر
- راهنمایی
- اداره
- آیا
- داشتن
- he
- کمک
- کمک
- کمک می کند
- او
- پنهان
- در سطح بالا
- با عملکرد بالا
- برجسته
- خیلی
- مهمان نوازی
- میزبان
- میزبانی
- چگونه
- چگونه
- اما
- HTTP
- HTTPS
- بزرگ
- انسان
- i
- ID
- شناسایی
- if
- عظیم
- انجام
- بهبود
- in
- از جمله
- افزایش
- افزایش
- شاخص
- شاخص ها
- لوازم
- صنعت
- اطلاعات
- شالوده
- ابداع
- ورودی
- ورودی
- داخل
- بینش
- نمونه
- دستورالعمل
- ادغام
- ادغام
- هوشمند
- قصد
- تعامل
- فعل و انفعالات
- در ارتباط بودن
- منافع
- رابط
- داخلی
- اینترنت
- به
- پیچیده
- سرمایه گذاری
- گرفتار
- IP
- IP آدرس
- مسائل
- IT
- ITS
- سفر
- JPG
- جولای
- نگهداری
- کلید
- دانش
- آزمایشگاه
- زبان
- بزرگ
- در مقیاس بزرگ
- آخرین
- راه اندازی
- راه اندازی
- برجسته
- یادگیری
- زندگی
- علوم زندگی
- پسندیدن
- فهرست
- LLM
- بار
- محل
- مکان
- ورود به سیستم
- نگاه کنيد
- دوست دارد
- دستگاه
- فراگیری ماشین
- عمده
- ساخت
- باعث می شود
- اداره می شود
- مارس
- بازار
- انبوه
- ممکن است..
- معنی
- پزشکی
- متا
- روش
- دقیقه
- ML
- مدل
- مدل
- ماژول ها
- بیش
- کارآمدتر
- اکثر
- my
- نام
- تحت عنوان
- طبیعی
- هدایت
- جهت یابی
- نیازهای
- جدید
- نیویورک
- شهر نیویورک
- بعد
- اکنون
- اشیاء
- گرفتن
- of
- پیشنهادات
- on
- مداوم
- بهینه سازی
- بهینه
- or
- سفارش
- سازمان های
- خارج
- تولید
- خروجی
- خارج از
- روی
- مروری
- خود
- با ما
- قطعه
- بخش
- عبور
- گذشت
- عبور
- احساساتی
- کلمه عبور
- بیمار
- الگوهای
- مبلغ پرداختی
- انجام
- مجوز
- شخصی
- شخصی کردن
- شخصی
- عبارات
- محل
- اماکن
- برنامه
- برنامه ریزی
- برنامه
- افلاطون
- هوش داده افلاطون
- PlatoData
- بازیکن
- استخر
- پورتال
- ممکن
- پست
- پتانسیل
- صفحه اصلی
- ماقبل
- دقیق
- پیش نیازها
- قبلا
- خلوت
- خصوصی
- کلید خصوصی
- مشکل
- مشکلات
- روند
- فرآیندهای
- بهره وری
- حرفه ای
- مشخصات
- پرسیدن
- اختصاصی
- ارائه
- فراهم می کند
- ارائه
- عمومی
- خرید
- نمایش ها
- سوال
- سوالات
- پارچه
- اماده
- توصیه
- رکورد
- مرجع
- منطقه
- تنظیم کننده
- پیروی از مقررات
- مربوط
- مربوط
- گزارش ها
- درخواست
- مورد نیاز
- تحقیق
- تحقیق و توسعه
- پاسخ
- پاسخ
- پاسخ
- خرده فروشان
- بازیابی
- بازده
- خطر
- ارزیابی ریسک
- خطرات
- تنومند
- نقش
- دویدن
- حراجی
- رضایت
- ذخیره
- نگهداری می شود
- می گوید:
- مقیاس پذیر
- مقیاس
- زمان بندی
- علوم
- راز
- بخش
- تیم امنیت لاتاری
- به دنبال
- بخش ها
- انتخاب
- ارسال
- ارشد
- حساس
- فرستاده
- احساس
- سرویس
- خدمات
- خدمت
- تنظیم
- چند
- او
- نشان داده شده
- نشان می دهد
- ساده شده
- تنها
- مهارت ها
- So
- نرم افزار
- راه حل
- مزایا
- حل کردن
- برخی از
- منابع
- متخصص
- تخصص دارد
- خاص
- به طور خاص
- خرج کردن
- صرف
- SSH
- ثبات
- پشته
- شروع
- بیانیه
- ایالات
- وضعیت
- هدایت کردن
- گام
- مراحل
- موجودی
- opbevare
- ذخیره شده
- ساده
- استراتژی ها
- قوی
- چنین
- مطمئن
- سیستم های
- طراحی شده
- گرفتن
- کار
- وظایف
- تیم ها
- تکنیک
- فن آوری
- قالب
- تنیس
- آزمون
- متن
- نسبت به
- که
- La
- تئاتر
- شان
- آنها
- سپس
- در نتیجه
- اینها
- آنها
- اشیاء
- این
- سه
- شکوفا می شود
- از طریق
- زمان
- زمان بر
- به
- با هم
- در زمان
- قطار
- آموزش دیده
- سفر
- رفتار
- روند
- سفر
- مورد اعتماد
- اهنگ
- دور زدن
- دو
- نوع
- فهمیدن
- متحد
- ایالات متحده
- باز کردن
- نزدیک
- بروزرسانی
- URL
- استفاده کنید
- مورد استفاده
- استفاده
- کاربر
- کاربران
- استفاده
- با استفاده از
- مرخصی
- ارزشها
- مختلف
- از طريق
- می خواهم
- بود
- مسیر..
- راه
- we
- وب
- خدمات وب
- برنامه وب
- که
- در حین
- WHO
- که
- اراده
- پنجره
- با
- در داخل
- کلمات
- مهاجرت کاری
- گردش کار
- کارگروه
- با این نسخهها کار
- خواهد بود
- سال
- نیویورک
- شما
- شما
- زفیرنت