شرکت ها به حجم عظیمی از داده ها دسترسی دارند که کشف بسیاری از آنها به دلیل ساختار ناپذیری داده ها دشوار است. رویکردهای مرسوم برای تجزیه و تحلیل داده های بدون ساختار از تطبیق کلمه کلیدی یا مترادف استفاده کنید. آنها متن کامل یک سند را در بر نمی گیرند، و در برخورد با داده های ساختار نیافته کارایی کمتری دارند.
در مقابل، جاسازی متن استفاده می شود فراگیری ماشین (ML) قابلیتهایی برای دریافت معنای دادههای بدون ساختار. تعبیهها توسط مدلهای زبان بازنمایی ایجاد میشوند که متن را به بردارهای عددی ترجمه میکنند و اطلاعات متنی را در یک سند رمزگذاری میکنند. این برنامه کاربردی مانند جستجوی معنایی را فعال می کند، بازیابی نسل افزوده (RAG)، مدلسازی موضوع و طبقهبندی متن.
به عنوان مثال، در صنعت خدمات مالی، برنامههای کاربردی شامل استخراج بینش از گزارشهای سود، جستجوی اطلاعات از صورتهای مالی، و تجزیه و تحلیل احساسات درباره سهام و بازارهای موجود در اخبار مالی است. تعبیههای متن به متخصصان صنعت این امکان را میدهد تا بینشهایی را از اسناد استخراج کنند، خطاها را به حداقل برسانند و عملکرد خود را افزایش دهند.
در این پست، ما اپلیکیشنی را به نمایش می گذاریم که می تواند با استفاده از Cohere’s اخبار مالی را به زبان های مختلف جستجو و جستجو کند. قراردادن و رتبه بندی مجدد مدل های با بستر آمازون.
مدل تعبیه چند زبانه Cohere
Cohere یک پلتفرم پیشرو در زمینه هوش مصنوعی سازمانی است که مدلهای زبان بزرگ (LLM) و راهحلهای مبتنی بر LLM را ایجاد میکند که به رایانهها امکان جستجو، برداشت معنا و مکالمه در متن را میدهد. آنها سهولت استفاده و کنترل های امنیتی و حریم خصوصی قوی را ارائه می دهند.
مدل تعبیه چند زبانه Cohere نمایش های برداری اسناد را برای بیش از 100 زبان تولید می کند و در Amazon Bedrock در دسترس است. این به مشتریان AWS اجازه می دهد تا به عنوان یک API به آن دسترسی داشته باشند، که نیاز به مدیریت زیرساخت های اساسی را از بین می برد و تضمین می کند که اطلاعات حساس به طور ایمن مدیریت و محافظت می شوند.
مدل چند زبانه، متنهایی را با معانی مشابه با اختصاص موقعیتهایی که به یکدیگر در یک فضای برداری معنایی نزدیک هستند، گروهبندی میکند. با یک مدل تعبیه چند زبانه، توسعه دهندگان می توانند متن را به چندین زبان بدون نیاز به جابجایی بین مدل های مختلف پردازش کنند، همانطور که در شکل زیر نشان داده شده است. این کار پردازش را کارآمدتر می کند و عملکرد برنامه های چند زبانه را بهبود می بخشد.
در زیر برخی از نکات برجسته مدل تعبیهسازی Cohere's آمده است:
- روی کیفیت سند تمرکز کنید - مدلهای جاسازی معمولی برای اندازهگیری شباهت بین اسناد آموزش داده میشوند، اما مدل کوهر کیفیت سند را نیز اندازهگیری میکند.
- بازیابی بهتر برای برنامه های RAG - برنامه های RAG به یک سیستم بازیابی خوب نیاز دارند که مدل تعبیه شده Cohere در آن برتری دارد.
- فشرده سازی داده های مقرون به صرفه - Cohere از یک روش آموزشی ویژه و آگاه به فشرده سازی استفاده می کند که منجر به صرفه جویی قابل توجهی در هزینه برای پایگاه داده برداری شما می شود.
از موارد برای جاسازی متن استفاده کنید
تعبیههای متن دادههای بدون ساختار را به یک فرم ساختاریافته تبدیل میکند. این به شما امکان می دهد تا به طور عینی مقایسه کنید، تجزیه و تحلیل کنید، و بینش هایی را از همه این اسناد بدست آورید. موارد زیر نمونههایی از موارد استفاده هستند که مدل تعبیهسازی Cohere فعال میکند:
- جستجوی معنایی - برنامه های جستجوی قدرتمند را در صورت همراه شدن با پایگاه داده برداری، با ارتباط عالی بر اساس معنای عبارت جستجو، فعال می کند
- موتور جستجو برای یک سیستم بزرگتر - مرتبط ترین اطلاعات را از منابع داده سازمانی متصل برای سیستم های RAG پیدا و بازیابی می کند
- طبقه بندی متن - از تشخیص قصد، تجزیه و تحلیل احساسات و تجزیه و تحلیل اسناد پیشرفته پشتیبانی می کند
- مدل سازی موضوع - مجموعه ای از اسناد را به خوشه های مجزا تبدیل می کند تا موضوعات و مضامین در حال ظهور را کشف کند
سیستم های جستجوی پیشرفته با رتبه بندی مجدد
در شرکت هایی که سیستم های جستجوی کلمات کلیدی مرسوم در حال حاضر وجود دارند، چگونه قابلیت های جستجوی معنایی مدرن را معرفی می کنید؟ برای چنین سیستمهایی که برای مدت طولانی بخشی از معماری اطلاعات یک شرکت بودهاند، مهاجرت کامل به رویکرد مبتنی بر تعبیهها، در بسیاری از موارد، امکانپذیر نیست.
نقطه پایانی Cohere's Rerank برای پر کردن این شکاف طراحی شده است. این به عنوان دومین مرحله از یک جریان جستجو عمل می کند تا رتبه بندی اسناد مربوطه را به ازای درخواست کاربر ارائه دهد. شرکتها میتوانند یک سیستم کلمه کلیدی (یا حتی معنایی) موجود را برای بازیابی مرحله اول حفظ کنند و کیفیت نتایج جستجو را با نقطه پایانی Rerank در رتبهبندی مجدد مرحله دوم افزایش دهند.
Rerank یک گزینه سریع و ساده برای بهبود نتایج جستجو با معرفی فناوری جستجوی معنایی در پشته کاربر با یک خط کد ارائه میکند. نقطه پایانی نیز با پشتیبانی چند زبانه همراه است. شکل زیر گردش کار بازیابی و رتبه بندی مجدد را نشان می دهد.
بررسی اجمالی راه حل
تحلیلگران مالی برای اینکه مطلع بمانند باید مطالب زیادی مانند نشریات مالی و رسانه های خبری را هضم کنند. بر اساس انجمن حرفه ای های مالی (AFP)، تحلیلگران مالی 75 درصد از زمان خود را صرف جمع آوری داده ها یا مدیریت فرآیند به جای تجزیه و تحلیل ارزش افزوده می کنند. یافتن پاسخ یک سوال در منابع و اسناد مختلف کاری زمان بر و خسته کننده است. مدل جاسازی Cohere به تحلیلگران کمک می کند تا به سرعت در عناوین مقالات متعدد به زبان های مختلف جستجو کنند تا مقالاتی را که بیشترین ارتباط را با یک جستار خاص دارند، بیابند و رتبه بندی کنند و در زمان و تلاش بسیار صرفه جویی کنند.
در مثال مورد استفاده زیر، ما نشان میدهیم که مدل Cohere’s Embed چگونه اخبار مالی را به زبانهای مختلف در یک خط لوله منحصر به فرد جستجو و جستجو میکند. سپس نشان میدهیم که چگونه افزودن رتبه مجدد به بازیابی جاسازیها (یا افزودن آن به جستجوی واژگانی قدیمی) میتواند نتایج را بیشتر بهبود بخشد.
نوت بوک پشتیبانی در دسترس است GitHub.
نمودار زیر روند کار برنامه را نشان می دهد.
دسترسی مدل را از طریق Amazon Bedrock فعال کنید
کاربران بستر آمازون باید درخواست دسترسی به مدل ها را داشته باشند تا آنها را برای استفاده در دسترس قرار دهند. برای درخواست دسترسی به مدل های اضافی، را انتخاب کنید دسترسی مدل صفحه ناوبری در بستر آمازون کنسول. برای اطلاعات بیشتر ببین دسترسی مدل. برای این راهنما، باید درخواست دسترسی به مدل چندزبانه Cohere Embed داشته باشید.
بسته ها را نصب کنید و ماژول ها را وارد کنید
ابتدا بسته های لازم را نصب می کنیم و ماژول هایی را که در این مثال استفاده می کنیم وارد می کنیم:
اسناد وارداتی
ما از یک مجموعه داده (MultiFIN) استفاده میکنیم که حاوی فهرستی از سرفصلهای مقاله در دنیای واقعی به ۱۵ زبان (انگلیسی، ترکی، دانمارکی، اسپانیایی، لهستانی، یونانی، فنلاندی، عبری، ژاپنی، مجارستانی، نروژی، روسی، ایتالیایی، ایسلندی، و سوئدی است. ). این یک مجموعه داده منبع باز است که برای پردازش زبان طبیعی مالی (NLP) تنظیم شده است و در a در دسترس است مخزن GitHub.
در مورد ما، ما یک فایل CSV با داده های MultiFIN و همچنین یک ستون با ترجمه ایجاد کرده ایم. ما از این ستون برای تغذیه مدل استفاده نمی کنیم. ما از آن استفاده می کنیم تا به ما کمک کند هنگام چاپ نتایج برای کسانی که دانمارکی یا اسپانیایی صحبت نمی کنند دنبال کنیم. برای ایجاد دیتافریم به آن CSV اشاره می کنیم:
فهرستی از اسناد را برای پرس و جو انتخاب کنید
MultiFIN دارای بیش از 6,000 رکورد به 15 زبان مختلف است. برای مثال مورد استفاده، ما روی سه زبان تمرکز می کنیم: انگلیسی، اسپانیایی و دانمارکی. همچنین سرصفحه ها را بر اساس طول مرتب می کنیم و طولانی ترین ها را انتخاب می کنیم.
از آنجایی که ما طولانیترین مقالهها را انتخاب میکنیم، مطمئن میشویم که طول آن به دلیل تکرار توالی نیست. کد زیر نمونه ای را نشان می دهد که در آن مورد است. ما آن را پاک خواهیم کرد.
df['text'].iloc[2215]
لیست اسناد ما به خوبی در سه زبان توزیع شده است:
زیر طولانی ترین سرصفحه مقاله در مجموعه داده ما است:
اسناد را جاسازی و فهرست کنید
اکنون، میخواهیم اسناد خود را جاسازی کنیم و جاسازیها را ذخیره کنیم. جاسازی ها بردارهای بسیار بزرگی هستند که معنای معنایی سند ما را در بر می گیرند. به طور خاص، ما از مدل Cohere’s embed-multilingual-v3.0 استفاده می کنیم که جاسازی هایی با 1,024 بعد ایجاد می کند.
هنگامی که یک پرس و جو ارسال می شود، ما نیز پرس و جو را جاسازی می کنیم و از کتابخانه hnswlib برای یافتن نزدیک ترین همسایگان استفاده می کنیم.
برای ایجاد یک کلاینت Cohere، جاسازی اسناد و ایجاد نمایه جستجو فقط چند خط کد لازم است. ما همچنین زبان و ترجمه سند را پیگیری می کنیم تا نمایش نتایج را غنی کنیم.
یک سیستم بازیابی بسازید
در مرحله بعد، تابعی می سازیم که یک پرس و جو را به عنوان ورودی می گیرد، آن را جاسازی می کند و چهار سرصفحه را که بیشتر به آن مرتبط هستند پیدا می کند:
سیستم بازیابی را پرس و جو کنید
بیایید بررسی کنیم که سیستم ما با چند جستار مختلف چه می کند. با انگلیسی شروع می کنیم:
نتایج به شرح زیر است:
به موارد زیر توجه کنید:
- ما سؤالات مرتبط، اما کمی متفاوت میپرسیم، و مدل به اندازهای ظریف است که مرتبطترین نتایج را در بالا ارائه کند.
- مدل ما جستجوی مبتنی بر کلمه کلیدی را انجام نمی دهد، بلکه جستجوی معنایی را انجام می دهد. حتی اگر از اصطلاحی مانند «علم داده» به جای «AI» استفاده کنیم، مدل ما میتواند آنچه را که خواسته میشود بفهمد و مرتبطترین نتیجه را در بالا نشان دهد.
در مورد یک پرس و جو به دانمارکی چطور؟ بیایید به پرس و جو زیر نگاه کنیم:
در مثال قبلی، مخفف انگلیسی "PP&E" مخفف "ملاک، کارخانه و تجهیزات" است و مدل ما توانست آن را به درخواست ما متصل کند.
در این مورد، همه نتایج بازگشتی به زبان دانمارکی هستند، اما مدل اگر معنای معنایی آن نزدیکتر باشد، میتواند سند را به زبانی غیر از پرس و جو برگرداند. ما انعطاف پذیری کامل داریم و با چند خط کد می توانیم مشخص کنیم که آیا مدل فقط باید به اسناد به زبان پرس و جو نگاه کند یا اینکه باید به همه اسناد نگاه کند.
با Cohere Rerank نتایج را بهبود بخشید
جاسازی ها بسیار قدرتمند هستند. با این حال، اکنون میخواهیم ببینیم که چگونه میتوان نتایج خود را حتی بیشتر با نقطه پایانی Rerank Cohere's اصلاح کرد، که برای امتیاز دادن به ارتباط اسناد در برابر یک جستجو آموزش داده شده است.
یکی دیگر از مزایای Rerank این است که می تواند در بالای موتور جستجوی کلمه کلیدی قدیمی کار کند. شما نیازی به تغییر به یک پایگاه داده برداری یا ایجاد تغییرات شدید در زیرساخت خود ندارید و فقط چند خط کد نیاز دارد. رتبه مجدد در دسترس است آمازون SageMaker.
بیایید یک پرس و جو جدید را امتحان کنیم. ما این بار از SageMaker استفاده می کنیم:
در این مورد، یک جستجوی معنایی توانست پاسخ ما را بازیابی کند و در نتایج نمایش دهد، اما در بالا نیست. با این حال، هنگامی که با لیست اسناد بازیابی شده، درخواست را دوباره به نقطه پایانی Rerank خود ارسال می کنیم، Rerank می تواند مرتبط ترین سند را در بالا نشان دهد.
ابتدا مشتری و نقطه پایانی Rerank را ایجاد می کنیم:
وقتی اسناد را به Rerank میدهیم، مدل میتواند مرتبطترین مورد را به دقت انتخاب کند:
نتیجه
این پست مروری بر استفاده از مدل تعبیه چند زبانه Cohere در Amazon Bedrock در حوزه خدمات مالی ارائه می دهد. به طور خاص، نمونهای از یک برنامه جستجوی مقالات مالی چند زبانه را نشان دادیم. دیدیم که چگونه مدل تعبیهسازی، کشف کارآمد و دقیق اطلاعات را امکانپذیر میسازد و در نتیجه بهرهوری و کیفیت خروجی یک تحلیلگر را افزایش میدهد.
مدل تعبیه چند زبانه Cohere از بیش از 100 زبان پشتیبانی می کند. این پیچیدگی ساخت برنامه هایی را که نیاز به کار با مجموعه ای از اسناد به زبان های مختلف دارند، حذف می کند. این مدل Cohere Embed برای ارائه نتایج در برنامه های کاربردی در دنیای واقعی آموزش دیده است. دادههای پر سر و صدا را به عنوان ورودی مدیریت میکند، با سیستمهای پیچیده RAG سازگار میشود و از روش آموزشی آگاه از فشردهسازی، کارایی هزینه را ارائه میدهد.
ساختن را با مدل تعبیه چند زبانه Cohere در Amazon Bedrock از امروز شروع کنید.
درباره نویسنده
جیمز یی یک معمار ارشد راه حل های شریک هوش مصنوعی در تیم فناوری همکاران COE Tech در خدمات وب آمازون است. او مشتاق کار با مشتریان و شرکای سازمانی برای طراحی، استقرار و مقیاسبندی برنامههای AI/ML برای کسب ارزش تجاری است. در خارج از محل کار، او از بازی فوتبال، مسافرت و گذراندن وقت با خانواده لذت می برد.
گونزالو بتهگون یک معمار راه حل در Cohere، ارائه دهنده فناوری پیشرفته پردازش زبان طبیعی است. او به سازمان ها کمک می کند تا نیازهای تجاری خود را از طریق استقرار مدل های زبان بزرگ برطرف کنند.
میور عامر یک مدافع توسعه دهنده در Cohere، ارائه دهنده فناوری پیشرفته پردازش زبان طبیعی (NLP) است. او به توسعه دهندگان کمک می کند تا برنامه های کاربردی پیشرفته را با مدل های زبان بزرگ (LLM) Cohere’s بسازند.
- 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-financial-search-applications-using-the-amazon-bedrock-cohere-multilingual-embedding-model/
- : دارد
- :است
- :نه
- :جایی که
- $UP
- 000
- 1
- 10
- 100
- 11
- 13
- ٪۱۰۰
- 16
- 2030
- 22
- 29
- 33
- 7
- 8
- 80
- 9
- a
- قادر
- درباره ما
- دسترسی
- مطابق
- حساب
- دقیق
- به درستی
- رسیدن
- در میان
- اعمال
- تطبیق می دهد
- اضافه کردن
- اضافی
- نشانی
- پیشرفته
- مزیت - فایده - سود - منفعت
- مدافع
- AFP
- از نو
- در برابر
- AI
- پلتفرم هوش مصنوعی
- AI / ML
- معرفی
- اجازه دادن
- اجازه می دهد تا
- در امتداد
- قبلا
- همچنین
- آمازون
- آمازون خدمات وب
- مقدار
- مقدار
- an
- تحلیل
- روانکاو
- تحلیلگران
- تجزیه و تحلیل
- و
- پاسخ
- API
- کاربرد
- برنامه های کاربردی
- روش
- رویکردها
- معماری
- هستند
- مقاله
- مقالات
- AS
- خواهان
- At
- افزوده شده
- در دسترس
- AWS
- مستقر
- زیرا
- بوده
- بودن
- بهتر
- میان
- بلاک ها
- بالا بردن
- تقویت
- Brexit
- بریج
- ساختن
- بنا
- می سازد
- کسب و کار
- رهبران مشاغل
- کسب و کار
- اما
- by
- CAN
- قابلیت های
- گرفتن
- مورد
- موارد
- سقف
- CFO
- به چالش
- چالش ها
- تغییر دادن
- تبادل
- را انتخاب کنید
- طبقه بندی
- تمیز
- مشتری
- نزدیک
- نزدیک
- نزدیک
- CO
- رمز
- مجموعه
- ستون
- می آید
- شرکت
- شرکت
- مقايسه كردن
- کامل
- پیچیده
- پیچیدگی
- کامپیوتر
- علاقمند
- اتصال
- متصل
- محتوا
- زمینه
- متنی
- کنتراست
- گروه شاهد
- معمولی
- شرکت
- هزینه
- صرفه جویی در هزینه
- میتوانست
- زن و شوهر
- همراه
- پوشش
- Covid-19
- ایجاد
- ایجاد شده
- ایجاد
- اعتبار
- بحران
- ضوابط
- سرپرستی
- جاری
- مشتریان
- لبه برش
- امنیت سایبری
- دانمارکی
- دانسکه
- داده ها
- علم اطلاعات
- پایگاه داده
- de
- ضرب الاجل
- معامله
- اختصاصی
- از
- ارائه
- ارائه نتایج
- ارائه
- نشان دادن
- نشان
- گسترش
- گسترش
- سپرده
- استخراج
- طرح
- طراحی
- توسعه دهنده
- توسعه دهندگان
- پروژه
- مختلف
- مشکل
- هضم
- ابعاد
- كشف كردن
- کشف
- نمایش دادن
- متمایز
- توزیع شده
- توزیع
- do
- سند
- اسناد و مدارک
- میکند
- دامنه
- آیا
- پایین
- راندن
- دو
- e
- هر
- در اوایل
- درامد
- سهولت
- راحتی در استفاده
- اقتصاد
- موثر
- موثر
- تلاش
- el
- حذف می شود
- دیگر
- جاسازی کردن
- تعبیه کردن
- سنگ سنباده
- تولید گازهای گلخانه ای
- کارمند
- قادر ساختن
- را قادر می سازد
- پایان
- نقطه پایانی
- نامزدی
- موتور
- انگلیسی
- عظیم
- کافی
- غنی سازی
- اطمینان حاصل شود
- تضمین می کند
- سرمایه گذاری
- شرکت
- محیط
- تجهیزات
- خطاهای
- IS G
- ایجاد
- حتی
- مثال
- عالی
- موجود
- با تجربه
- اکتشاف
- عصاره
- آبشار
- خانواده
- FAST
- امکان پذیر است
- کمی از
- شکل
- پرونده
- مالی
- اخبار مالی
- خدمات مالی
- پیدا کردن
- پیدا کردن
- پیدا می کند
- فنلاندی
- پنج
- انعطاف پذیری
- جریان
- تمرکز
- به دنبال
- پیروی
- به دنبال آن است
- برای
- فرم
- یافت
- چهار
- ضرب الاجل، مهلت
- از جانب
- کامل
- تابع
- بیشتر
- شکاف
- GAS
- جمع آوری
- GDP
- تولید
- تولید می کند
- جهانی
- اقتصاد جهانی
- Go
- اهداف
- رفتن
- خوب
- یونانی
- گروه ها
- راهنمایی
- دستگیره
- آیا
- he
- هدر
- عناوین
- زبان عبری
- کمک
- کمک می کند
- های لایت
- خود را
- اصابت
- چگونه
- چگونه
- اما
- HTML
- HTTPS
- مجارستانی
- i
- if
- نشان می دهد
- اجرای
- واردات
- بهبود
- را بهبود می بخشد
- بهبود
- in
- شامل
- افزایش
- شاخص
- صنعت
- اطلاعات
- اطلاعات
- اطلاع
- شالوده
- ورودی
- ورودی
- بینش
- نصب
- در عوض
- ادغام
- ادغام
- قصد
- به
- معرفی
- معرفی
- IP
- IT
- ایتالیایی
- ITS
- ژانویه
- ژاپنی
- شغل ها
- JPG
- تنها
- نگاه داشتن
- چشم انداز
- زبان
- زبان
- زبان ها
- بزرگ
- بزرگتر
- بزرگترین
- LAS
- نام
- آخرین
- رهبران
- برجسته
- دروغ گویی
- میراث
- مقننه
- پیشنهاد قانونی
- طول
- کمتر
- کتابخانه
- پسندیدن
- لاین
- خطوط
- فهرست
- ذکر شده
- وام
- طولانی
- مدت زمان طولانی
- نگاه کنيد
- آنها
- خیلی
- اصلی
- ساخت
- باعث می شود
- ساخت
- مرد
- مدیریت
- اداره می شود
- مدیریت
- بسیاری
- نقشه
- مارس
- بازار
- ارزش بازار
- بازارها
- عظیم
- مطابق
- معنی
- معانی
- اندازه
- معیارهای
- رسانه ها
- دیدار
- نشست
- تولید گزارشات تاریخی
- روش
- مهاجرت
- ML
- حالت
- مدل
- مدل سازی
- مدل
- مدرن
- ماژول ها
- بیش
- کارآمدتر
- اکثر
- بسیار
- چندگانه
- نام
- طبیعی
- پردازش زبان طبیعی
- جهت یابی
- لازم
- نیاز
- نیازهای
- همسایه ها
- جدید
- اخبار
- بعد
- nlp
- نه
- نروژی
- دفتر یادداشت
- اکنون
- متعدد
- NY
- NYE
- NYT
- عینی
- of
- on
- ONE
- آنهایی که
- فقط
- تهاجم
- باز کن
- منبع باز
- گزینه
- or
- سفارش
- سازمان های
- اصلی
- OS
- دیگر
- ما
- تولید
- خارج از
- روی
- بسته
- بسته
- پانداها
- قطعه
- بخش
- ویژه
- شریک
- شرکای
- عبور
- گذشت
- احساساتی
- پرداخت
- حقوق و دستمزد
- برای
- انجام
- کارایی
- انتخاب کنید
- پس مانده
- خط لوله
- برنامه
- سکو
- افلاطون
- هوش داده افلاطون
- PlatoData
- بازی
- پادکست
- نقطه
- لهستانی
- موقعیت
- پست
- پتانسیل
- قوی
- ماقبل
- در حال حاضر
- ارائه شده
- اصلی
- چاپ
- خلوت
- روند
- در حال پردازش
- بهره وری
- حرفه ای
- پیشرفت
- ویژگی
- طرح پیشنهادی
- محفوظ
- ارائه
- ارائه دهنده
- فراهم می کند
- انتشارات
- هدف
- PWC
- کیفیت
- نمایش ها
- سوال
- سوالات
- به سرعت
- R
- بالا بردن
- رتبه بندی
- رتبه بندی
- RE
- اماده
- دنیای واقعی
- به رسمیت شناختن
- سوابق
- كاهش دادن
- مرجع
- خالص کردن
- اصلاحات
- منطقه
- مربوط
- ربط
- مربوط
- ماندن
- بقایای
- حذف می کند
- باز کردن
- مکرر
- جایگزین کردن
- گزارش
- گزارش ها
- درخواست
- نیاز
- نتیجه
- نتیجه
- نتایج
- نگه داشتن
- برگشت
- عودت
- روسی
- s
- حکیم ساز
- صرفه جویی کردن
- پس انداز
- دید
- مقیاس
- علم
- نمره
- جستجو
- موتور جستجو
- جستجو
- جستجو
- SEC
- دوم
- ایمن
- تیم امنیت لاتاری
- دیدن
- انتخاب شد
- ارشد
- حساس
- احساس
- خدمات
- جلسه
- سهامدار
- باید
- نمایشگاه
- نشان می دهد
- مشابه
- تنها
- سایت
- کمی متفاوت
- به آرامی
- فوتبال
- مزایا
- برخی از
- منبع
- منابع
- فضا
- اسپانیایی
- سخن گفتن
- ویژه
- خرج کردن
- هزینه
- پشته
- کارکنان
- صحنه
- استاندارد
- می ایستد
- شروع
- راه افتادن
- اظهارات
- ماندن
- موجودی
- بازار سهام
- سهام
- opbevare
- ساده
- استراتژی
- قوی
- ساخت یافته
- قابل توجه
- چنین
- پشتیبانی
- پشتیبانی
- حمایت از
- پشتیبانی از
- سطح
- بررسی
- پایداری
- قابل تحمل
- توسعه پایدار
- سوئد
- گزینه
- مترادف
- سیستم
- سیستم های
- طول می کشد
- اهداف
- مالیات
- تیم
- فن آوری
- پیشرفته
- مدت
- متن
- طبقه بندی متن
- نسبت به
- که
- La
- شان
- آنها
- سپس
- آنجا.
- در نتیجه
- اینها
- آنها
- این
- کسانی که
- سه
- از طریق
- زمان
- عناوین
- به
- امروز
- بالا
- موضوع
- تاپیک
- مسیر
- آموزش دیده
- آموزش
- ترجمه کردن
- ترجمه
- سفر
- امتحان
- ترکی
- دور زدن
- تبدیل
- نوعی
- UN
- برملا کردن
- اساسی
- فهمیدن
- منحصر به فرد
- URL
- us
- استفاده کنید
- مورد استفاده
- کاربران
- استفاده
- با استفاده از
- ارزش
- تنوع
- بسیار
- خرید
- می خواهم
- بود
- موج
- مسیر..
- we
- وب
- خدمات وب
- خوب
- چی
- چه زمانی
- چه
- که
- WHO
- اراده
- با
- بدون
- مهاجرت کاری
- گردش کار
- کارگر
- جهان
- سطح جهانی
- سال
- هنوز
- شما
- شما
- زفیرنت