Dla nowoczesnych firm, które przetwarzają ogromne ilości dokumentów, takich jak umowy, faktury, życiorysy i raporty, wydajne przetwarzanie i odzyskiwanie odpowiednich danych ma kluczowe znaczenie dla utrzymania przewagi konkurencyjnej. Tradycyjne metody przechowywania i wyszukiwania dokumentów mogą być jednak czasochłonne i często wymagają dużego wysiłku w celu znalezienia konkretnego dokumentu, zwłaszcza jeśli uwzględniają pismo odręczne. Co by było, gdyby istniał sposób na inteligentne przetwarzanie dokumentów i umożliwienie ich przeszukiwania z dużą dokładnością?
Jest to możliwe dzięki Ekstrakt z amazonki, usługa inteligentnego przetwarzania dokumentów AWS w połączeniu z możliwością szybkiego wyszukiwania Otwórz wyszukiwanie. W tym poście zabierzemy Cię w podróż, podczas której możesz szybko zbudować i wdrożyć rozwiązanie do indeksowania wyszukiwania dokumentów, które pomoże Twojej organizacji lepiej wykorzystywać i wydobywać wnioski z dokumentów.
Niezależnie od tego, czy pracujesz w dziale kadr i szukasz konkretnych klauzul w umowach pracowniczych, czy też jesteś analitykiem finansowym przeglądającym górę faktur w celu wyodrębnienia danych dotyczących płatności, to rozwiązanie zostało zaprojektowane tak, aby umożliwić Ci dostęp do potrzebnych informacji z niespotykaną szybkością i dokładnością.
Dzięki proponowanemu rozwiązaniu Twoje dokumenty są automatycznie przetwarzane, ich zawartość analizowana, a następnie indeksowana w wysoce responsywnym i skalowalnym indeksie OpenSearch.
Omówimy, w jaki sposób technologie takie jak Amazon Texttract, AWS Lambda, Usługa Amazon Simple Storage (Amazon S3) i Usługa Amazon OpenSearch można zintegrować z przepływem pracy, który płynnie przetwarza dokumenty. Następnie zagłębiamy się w indeksowanie tych danych w OpenSearch i demonstrujemy możliwości wyszukiwania, które stają się dostępne na wyciągnięcie ręki.
Niezależnie od tego, czy Twoja organizacja stawia pierwsze kroki w erze transformacji cyfrowej, czy też jest uznanym gigantem pragnącym usprawnić wyszukiwanie informacji, ten przewodnik będzie Twoim kompasem ułatwiającym poruszanie się po możliwościach, jakie oferują inteligentne przetwarzanie dokumentów AWS i OpenSearch.
Połączenia realizacja użyte w tym poście wykorzystuje Konstrukcje Amazon Text IDP CDK – Komponenty AWS Cloud Development Kit (CDK) do definiowania infrastruktury dla przepływów pracy inteligentnego przetwarzania dokumentów (IDP), które umożliwiają tworzenie dostosowywalnych przepływów pracy IDP dostosowanych do konkretnych przypadków użycia. Konstrukcje i próbki IDP CDK to zbiór komponentów umożliwiających definiowanie procesów IDP w AWS i publikowanie w nich GitHub. Główne stosowane koncepcje to AWS Zestaw programistyczny do chmury (CDK) konstrukcje, fakt Stosy CDK i Funkcje kroków AWS. Warsztat Wykorzystaj uczenie maszynowe do automatyzacji i przetwarzania dokumentów na dużą skalę to dobry punkt wyjścia, aby dowiedzieć się więcej na temat dostosowywania przepływów pracy i używania innych przykładowych przepływów pracy jako podstawy do własnych.
Omówienie rozwiązania
W tym rozwiązaniu skupiamy się na indeksowaniu dokumentów do indeksu OpenSearch w celu szybkiego wyszukiwania i wyszukiwania informacji i dokumentów. Dokumenty w formacie PDF, TIFF, JPEG lub PNG są umieszczane w usłudze Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) i następnie indeksowane w OpenSearch przy użyciu tego przepływu pracy funkcji Step Functions.
Połączenia Decydujący OpenSearchWorkflow przegląda dokument i sprawdza, czy jest to jeden z obsługiwanych typów MIME (PDF, TIFF, PNG lub JPEG). Składa się z jednego AWS Lambda funkcja.
Połączenia Rozdzielacz dokumentów generuje maksymalnie 2500-stronicowy fragment z dokumentów. Oznacza to, że chociaż Amazon Textract obsługuje dokumenty o długości do 3000 stron, możesz przekazywać dokumenty o znacznie większej liczbie stron, a proces nadal działa poprawnie i umieszcza strony w OpenSearch i tworzy prawidłowe numery stron. The Rozdzielacz dokumentów jest zaimplementowany jako funkcja AWS Lambda.
Połączenia Stan mapy przetwarza każdą porcję równolegle.
Połączenia WyciągAsync zadanie wywołuje Amazon Texttract przy użyciu metody asynchronicznej Application Programming Interface (API) po Najlepsze praktyki z usługą Amazon Simple Notification Service (Amazon SNS) powiadomienia i Konfiguracja wyjściowa do przechowywania danych wyjściowych Amazon Textract JSON w wiadrze klienta Amazon S3. Składa się z dwóch funkcji Amazon Lambda: jednej umożliwiającej przesłanie dokumentu do przetworzenia i drugiej uruchamiającej się w wyniku powiadomienia Amazon SNS.
Ponieważ TekstAsync może wygenerować wiele plików wyjściowych podzielonych na strony, np TexttractAsyncToJSON2 proces łączy je w jeden plik JSON.
Kontekst Step Functions został wzbogacony o informacje, które powinny być również przeszukiwalne w indeksie OpenSearch w pliku UstawMetaDane krok. Przykładowa implementacja dodaje ORIGIN_FILE_NAME
, START_PAGE_NUMBER
, ORIGIN_FILE_URI
. Możesz dodać dowolne informacje, aby wzbogacić wyszukiwanie, takie jak informacje z innych systemów zaplecza, określone identyfikatory lub informacje klasyfikacyjne.
Połączenia Wygeneruj pakiet OpenSearch pobiera wygenerowany wynik JSON z Amazon Texttract, łączy go z informacjami z kontekstu ustawionego przez SetMetaData i przygotowuje plik zoptymalizowany pod kątem masowego importu do OpenSearch.
W OpenSearchPushInvoke, ten plik importu wsadowego jest wysyłany do indeksu OpenSearch i dostępny do wyszukiwania. Ta funkcja AWS Lambda jest połączona z aws-lambda-opensearch skonstruować z Rozwiązania AWS bibliotekę przy użyciu instancji m6g.large.search, OpenSearch w wersji 2.7 i skonfigurowałem usługę Amazon Elastic Block Service (AmazonEBS) rozmiar woluminu do ogólnego przeznaczenia 2 (GP2) z 200 GB. Możesz zmienić konfigurację OpenSearch zgodnie ze swoimi wymaganiami.
Finał ZadanieOpenSearchMapowanie krok usuwa kontekst, który w przeciwnym razie mógłby przekroczyć Limit funkcji kroku of Maksymalny rozmiar wejściowy lub wyjściowy dla zadania, stanu lub wykonania.
Wymagania wstępne
Aby wdrożyć przykłady, potrzebujesz konta AWS, Zestaw programistyczny AWS Cloud (AWS CDK), wymagana jest aktualna wersja Pythona i Docker. Potrzebujesz uprawnień, aby wdrożyć szablony AWS CloudFormation, naciśnij przycisk Rejestr elastycznego pojemnika Amazon (Amazon ECR), utwórz Zarządzanie tożsamością i dostępem w Amazon (AWS IAM), funkcje Amazon Lambda, segmenty Amazon S3, funkcje Amazon Step Functions, klaster Amazon OpenSearch i Amazon Cognito pula użytkowników. Upewnij się, że Twoje Środowisko AWS CLI jest skonfigurowane z odpowiednimi uprawnieniami.
Możesz także rozkręcić a Chmura AWS9 instancja z preinstalowanymi platformami AWS CDK, Python i Docker w celu zainicjowania wdrożenia.
Opis przejścia
Rozlokowanie
- Po skonfigurowaniu wymagań wstępnych musisz najpierw sklonować repozytorium:
- Następnie przejdź do folderu repozytorium i zainstaluj zależności:
- Wdróż stos OpenSearchWorkflow:
Wdrożenie zajmuje około 25 minut przy domyślnych ustawieniach konfiguracji z przykładów GitHub i tworzy przepływ pracy Step Functions, który jest wywoływany, gdy dokument jest umieszczany w wiadrze/prefiksie Amazon S3, a następnie jest przetwarzany do momentu zindeksowania zawartości dokumentu w klastrze OpenSearch.
Poniżej znajduje się przykładowy wynik zawierający przydatne linki i wygenerowane informacjecdk deploy OpenSearchWorkflow
polecenie:
Informacje te są również dostępne w konsoli AWS CloudFormation.
Kiedy nowy dokument zostanie umieszczony pod OpenSearchWorkflow.DocumentUploadLocation, dla tego dokumentu zostanie uruchomiony nowy przepływ pracy Funkcje kroku.
Aby sprawdzić status tego dokumentu, OpenSearchWorkflow.StepFunctionFlowLink udostępnia link do listy wykonań StepFunction w konsoli AWS Management Console, wyświetlając status przetwarzania dokumentu dla każdego dokumentu przesłanego do Amazon S3. Poradnik Przeglądanie i debugowanie wykonań w konsoli Step Functions zawiera przegląd komponentów i widoków w konsoli AWS.
Testowanie
- Pierwszy test z użyciem przykładowego pliku.
- Po wybraniu linku do przepływu pracy StepFunction lub otwarciu konsoli zarządzania AWS i przejściu do strony usługi Step Functions, możesz przyjrzeć się różnym wywołaniom przepływu pracy.
- Zapoznaj się z aktualnie przebiegającą przykładową realizacją dokumentu, gdzie możesz prześledzić realizację poszczególnych zadań przepływu pracy.
Szukaj
Po zakończeniu procesu możemy sprawdzić, czy dokument jest zaindeksowany w indeksie OpenSearch.
- Aby to zrobić, najpierw tworzymy użytkownika Amazon Cognito. Amazon Cognito służy do uwierzytelniania użytkowników w oparciu o indeks OpenSearch. Wybierz łącze w wynikach polecenia cdk Deploy (lub spójrz na plik Tworzenie chmury AWS dane wyjściowe w konsoli zarządzania AWS) o nazwie OpenSearchWorkflow.CognitoUserPoolLink.
- Następnie wybierz opcję Stwórz użytkownika przycisk, który przekieruje Cię na stronę, na której możesz wprowadzić nazwę użytkownika i hasło dostępu do panelu OpenSearch.
- Po wybraniu Stwórz użytkownika, możesz przejść do panelu OpenSearch Dashboard, klikając przycisk OpenSearchWorkflow.OpenSearchDashboard z danych wyjściowych wdrożenia CDK. Zaloguj się przy użyciu wcześniej utworzonej nazwy użytkownika i hasła. Przy pierwszym logowaniu należy zmienić hasło.
- Po zalogowaniu się do panelu OpenSearch wybierz opcję Zarządzanie stosem sekcja, a następnie Wzór indeksus, aby utworzyć indeks wyszukiwania.
- Domyślna nazwa indeksu to indeks artykułów oraz nazwę wzorca indeksu indeks artykułów* będzie pasować.
- po kliknięciu Następny krok, Wybierz znak czasu jak Pole czasu i Utwórz wzorzec indeksu.
- Teraz z menu wybierz odkryj.
W większości przypadków musisz zmienić przedział czasu w zależności od ostatniego spożycia. Wartość domyślna to 15 minut i często w ciągu ostatnich 15 minut nie było żadnej aktywności. W tym przykładzie wizualizacja przetwarzania została zmieniona na 15 dni.
- Teraz możesz zacząć szukać. Powieść została zindeksowana, możesz wyszukiwać dowolne hasła, np mów mi Izmael i zobacz wyniki.
W tym przypadku termin mów mi Izmael pojawia się na stronie 6 dokumentu pod podanym jednolitym identyfikatorem zasobów (URI), który wskazuje lokalizację pliku w Amazon S3. Dzięki temu można szybciej identyfikować dokumenty i znajdować informacje w dużym zbiorze dokumentów PDF, TIFF lub obrazów w porównaniu z ręcznym ich pomijaniem.
Działa na dużą skalę
Aby oszacować skalę i czas trwania procesu indeksowania, przetestowano wdrożenie na 93,997 1,583,197 dokumentach i łącznej sumie 16.84 3755 5.5 stron (średnio 1 stron na dokument i największy plik mający XNUMX stron), które wszystkie zostały zaindeksowane w OpenSearch. Przetwarzanie wszystkich plików i indeksowanie ich w OpenSearch zajęło XNUMX godziny w regionie US East (N. Virginia – us-east-XNUMX) przy użyciu ustawień domyślnych Limity usług Amazon Texttract. Poniższy wykres przedstawia wstępny test o godzinie 18:00, następnie główne spożycie o 21:00 i wszystko wykonane o 2:30.
Do przetwarzania, tcdk.SFExecutionsStartThrottle został ustawiony na executions_concurrency_threshold
=550, co oznacza, że równoczesne przepływy pracy związane z przetwarzaniem dokumentów są ograniczone do 550, a nadmiarowe żądania są umieszczane w kolejce do Amazon SQS Kolejka typu „pierwsze wejście, pierwsze wyjście” (FIFO), która jest następnie opróżniana po zakończeniu bieżących przepływów pracy. Próg 550 jest oparty na przydziale usługi Texttract wynoszącym 600 w regionie us-east-1. Dlatego głębokość kolejki i wiek najstarszej wiadomości to wskaźniki, które warto monitorować.
W tym teście wszystkie dokumenty zostały przesłane jednocześnie do Amazon S3, dlatego też Przybliżona liczba widocznych wiadomości gwałtownie rośnie, a następnie powoli spada, ponieważ nie są przyjmowane żadne nowe dokumenty. The Przybliżony wiek najstarszej wiadomości wzrasta do momentu przetworzenia wszystkich wiadomości. Amazon SQS Okres przechowywania wiadomości jest ustawiony na 14 dni. W przypadku bardzo długotrwałego przetwarzania zaległości, które może przekraczać 14 dni, należy rozpocząć od przetwarzania mniejszego podzbioru reprezentatywnych dokumentów i monitorować czas realizacji, aby oszacować, ile dokumentów można przekazać przed przekroczeniem 14 dni. Wskaźniki Amazon SQS CloudWatch wyglądają podobnie w przypadku użycia polegającego na przetwarzaniu dużej liczby zaległych dokumentów, które są pobierane od razu, a następnie w pełni przetwarzane. Jeśli Twoim przypadkiem użycia jest stały przepływ dokumentów, obie metryki, tj Przybliżona liczba widocznych wiadomości oraz Przybliżony wiek najstarszej wiadomości będzie bardziej liniowy. Możesz także użyć parametru progu, aby połączyć stałe obciążenie z przetwarzaniem zaległości i przydzielić moc obliczeniową zgodnie z potrzebami przetwarzania.
Kolejną metryką do monitorowania jest kondycja klastra OpenSearch, którą należy skonfigurować zgodnie z Najlepsze praktyki operacyjne dotyczące usługi Amazon OpenSearch. Domyślne wdrożenie wykorzystuje instancje m6g.large.search.
Oto migawka kluczowych wskaźników wydajności (KPI) dla klastra OpenSearch. Żadnych błędów, stała szybkość indeksowania i opóźnienia.
Wykonania przepływu pracy funkcji kroku pokazują stan przetwarzania każdego pojedynczego dokumentu. Jeśli widzisz egzekucje w Failed stan, a następnie wybierz szczegóły. Dobrym wskaźnikiem do monitorowania jest AWS Automatyczny pulpit nawigacyjny CloudWatch dla funkcji krokowych, które ujawniają niektóre z Krok Funkcje Metryki CloudWatch.
Na tym wykresie pulpitu nawigacyjnego AWS CloudWatch widać pomyślne wykonania funkcji kroków w czasie.
A ten pokazuje nieudane egzekucje. Warto je zbadać w przeglądzie funkcji krokowych konsoli AWS.
Poniższy zrzut ekranu pokazuje przykład nieudanego wykonania z powodu rozmiaru pliku początkowego wynoszącego 0, co ma sens, ponieważ plik nie zawiera treści i nie można go przetworzyć. Ważne jest, aby filtrować nieudane procesy i wizualizować awarie, aby móc wrócić do dokumentu źródłowego i zweryfikować pierwotną przyczynę.
Inne błędy mogą obejmować dokumenty, które nie są typu MIME: aplikacja/pdf, obraz/png, obraz/jpeg lub obraz/tiff, ponieważ inne typy dokumentów nie są obsługiwane przez Amazon Textract.
Koszty:
Całkowity koszt wykorzystania 1,583,278 XNUMX XNUMX stron został rozłożony na usługi AWS użyte do wdrożenia. Poniższa lista służy jako liczby przybliżone, ponieważ rzeczywisty koszt i czas przetwarzania różnią się w zależności od rozmiaru dokumentów, liczby stron w dokumencie, gęstości informacji w dokumentach i regionu AWS. Amazon DynamoDB zużywał 0.55 USD, Amazon S3 3.33 USD, OpenSearch Service 14.71 USD, Step Functions 17.92 USD, AWS Lambda 28.95 USD i Amazon Textract 1,849.97 USD. Należy również pamiętać, że wdrożony klaster usługi Amazon OpenSearch Service jest rozliczany według godziny i będzie skumulowany, gdy będzie działał przez dłuższy czas.
Modyfikacje
Najprawdopodobniej chcesz zmodyfikować implementację i dostosować ją do swojego przypadku użycia i dokumentów. Warsztat Wykorzystaj uczenie maszynowe do automatyzacji i przetwarzania dokumentów na dużą skalę przedstawia dobry przegląd tego, jak manipulować rzeczywistymi przepływami pracy, zmieniać przepływ i dodawać nowe komponenty. Aby dodać niestandardowe pola do indeksu OpenSearch, spójrz na UstawMetaDane zadanie w przepływie pracy za pomocą set-manifest-meta-data-opensearch Funkcja AWS Lambda dodająca do kontekstu metadane, które zostaną dodane jako pole do indeksu OpenSearch. Wszelkie metadane staną się częścią indeksu.
Sprzątanie
Usuń przykładowe zasoby, jeśli już ich nie potrzebujesz, aby uniknąć ponoszenia przyszłych kosztów, używając następującego polecenia:
w tym samym środowisku co cdk deploy
Komenda. Uważaj, ponieważ powoduje to usunięcie wszystkiego, w tym klastra OpenSearch i wszystkich dokumentów oraz segmentu Amazon S3. Jeśli chcesz zachować te informacje, wykonaj kopię zapasową wiadra Amazon S3 i utwórz migawkę indeksu z klastra OpenSearch. Jeśli przetwarzałeś wiele plików, być może będziesz musiał najpierw opróżnić segment Amazon S3 za pomocą konsoli zarządzania AWS (tj. po utworzeniu kopii zapasowej lub zsynchronizowaniu ich z innym zasobnikiem, jeśli chcesz zachować informacje), ponieważ funkcja czyszczenia może przekroczyć limit czasu, a następnie zniszczyć stos AWS CloudFormation.
Wnioski
W tym poście pokazaliśmy, jak wdrożyć rozwiązanie z pełnym stosem, aby pozyskać dużą liczbę dokumentów do indeksu OpenSearch, które są gotowe do użycia w przypadkach użycia wyszukiwania. Omówiono poszczególne elementy wdrożenia, rozważania dotyczące skalowania, kosztów i możliwości modyfikacji. Cały kod jest dostępny jako OpenSource na GitHub jako Próbki IDP CDK i jak Konstrukcje IDP CDK budować od podstaw własne rozwiązania. W kolejnym kroku możesz zacząć modyfikować przepływ pracy, dodawać informacje do dokumentów w indeksie wyszukiwania i eksplorować Warsztaty IDP. Prosimy o komentarz poniżej na temat swoich doświadczeń i pomysłów na rozszerzenie obecnego rozwiązania.
O autorze
Marcin Schade jest Senior ML Product SA z zespołem Amazon Texttract. Posiada ponad 20-letnie doświadczenie z technologiami internetowymi, rozwiązaniami inżynieryjnymi i architektonicznymi. Dołączył do AWS w 2014 roku, najpierw prowadząc największych klientów AWS w zakresie najbardziej wydajnego i skalowalnego korzystania z usług AWS, a później skoncentrował się na AI/ML, koncentrując się na wizji komputerowej. Obecnie ma obsesję na punkcie wydobywania informacji z dokumentów.
- Dystrybucja treści i PR oparta na SEO. Uzyskaj wzmocnienie już dziś.
- PlatoData.Network Pionowe generatywne AI. Wzmocnij się. Dostęp tutaj.
- PlatoAiStream. Inteligencja Web3. Wiedza wzmocniona. Dostęp tutaj.
- PlatonESG. Motoryzacja / pojazdy elektryczne, Węgiel Czysta technologia, Energia, Środowisko, Słoneczny, Gospodarowanie odpadami. Dostęp tutaj.
- Platon Zdrowie. Inteligencja w zakresie biotechnologii i badań klinicznych. Dostęp tutaj.
- ChartPrime. Podnieś poziom swojej gry handlowej dzięki ChartPrime. Dostęp tutaj.
- Przesunięcia bloków. Modernizacja własności offsetu środowiskowego. Dostęp tutaj.
- Źródło: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/implement-smart-document-search-index-with-amazon-textract-and-amazon-opensearch/
- :ma
- :Jest
- :nie
- :Gdzie
- $3
- $W GÓRĘ
- 1
- 10
- 100
- 11
- 12
- 13
- 14
- 15%
- 16
- 17
- 20
- 20 roku
- 200
- 2014
- 216
- 220
- 25
- 30
- 3000
- 32
- 33
- 7
- 700
- 8
- 820
- 84
- 9
- a
- O nas
- dostęp
- dostępny
- Dostęp
- Stosownie
- Konto
- Gromadź BTC
- precyzja
- w poprzek
- działalność
- rzeczywisty
- Dodaj
- w dodatku
- dodanie
- Dodaje
- Po
- przed
- wiek
- AI / ML
- Wszystkie kategorie
- przeznaczyć
- dopuszczać
- również
- Amazonka
- Amazon Cognito
- Usługa Amazon OpenSearch
- Ekstrakt z amazonki
- Amazon Web Services
- an
- analityk
- i
- każdy
- api
- pojawia się
- przybliżony
- SĄ
- na około
- AS
- At
- Uwierzytelnianie
- zautomatyzować
- automatycznie
- automatycznie
- dostępny
- średni
- uniknąć
- AWS
- Tworzenie chmury AWS
- AWS Lambda
- Konsola zarządzania AWS
- z powrotem
- Backend
- backup
- baza
- na podstawie
- BE
- bo
- stają się
- zanim
- jest
- poniżej
- BEST
- Najlepsze praktyki
- Ulepsz Swój
- Strzec się
- Blokować
- obie
- budować
- przycisk
- by
- Połączenia
- CAN
- możliwości
- Pojemność
- walizka
- Etui
- Spowodować
- CD
- zmiana
- zmieniony
- wymiana pieniędzy
- ZOBACZ
- Wybierając
- klasyfikacja
- Chmura
- Grupa
- kod
- kolekcja
- kombajny
- komentarz
- Firmy
- w porównaniu
- Kompas
- konkurencyjny
- składniki
- komputer
- Wizja komputerowa
- Koncepcje
- równoległy
- systemu
- skonfigurowany
- połączony
- Rozważania
- składa się
- Konsola
- stały
- skonstruować
- Pojemnik
- zawartość
- kontekst
- kontynuować
- umowy
- skorygowania
- Koszty:
- Koszty:
- mógłby
- sprzężony
- pokrywa
- Stwórz
- stworzony
- tworzy
- krytyczny
- Aktualny
- Obecnie
- zwyczaj
- klient
- Klientów
- konfigurowalny
- dostosować
- tablica rozdzielcza
- Deski rozdzielcze
- dane
- Dni
- sprawa
- upadek
- Domyślnie
- określić
- definicja
- wykazać
- Zależności
- W zależności
- rozwijać
- wdrażane
- Wdrożenie
- głębokość
- zniszczyć
- detale
- oprogramowania
- Dialog
- różne
- cyfrowy
- cyfrowy Transformacja
- odkryj
- omówione
- wyświetlanie
- nurkować
- do
- Doker
- dokument
- dokumenty
- zrobić
- osuszony
- z powodu
- czas trwania
- e
- każdy
- Wschód
- krawędź
- wydajny
- skutecznie
- wysiłek
- Pracownik
- upoważniać
- umożliwiać
- Inżynieria
- ogromny
- wzbogacać
- Wzbogacony
- Wchodzę
- Środowisko
- Era
- Błędy
- szczególnie
- ustanowiony
- oszacowanie
- Parzyste
- wszystko
- przykład
- przekraczać
- nadzwyczajny
- nadmiar
- egzekucja
- Rozszerzać
- doświadczenie
- odkryj
- wyciąg
- Failed
- FAST
- szybciej
- pole
- Łąka
- Postać
- filet
- Akta
- filtrować
- finał
- budżetowy
- Znajdź
- w porządku
- koniuszki palców
- koniec
- i terminów, a
- pierwsze kroki
- pierwszy raz
- pływ
- Skupiać
- koncentruje
- obserwuj
- następnie
- następujący
- W razie zamówieenia projektu
- format
- od
- pełny
- Pełny stos
- w pełni
- funkcjonować
- Funkcje
- przyszłość
- Ogólne
- wygenerowane
- generuje
- miejsce
- gigant
- GitHub
- dany
- Go
- będzie
- dobry
- wykres
- poprowadzi
- uprząż
- Have
- mający
- he
- Zdrowie
- pomaga
- Wysoki
- wyższy
- wysoko
- godzina
- GODZINY
- W jaki sposób
- How To
- Jednak
- HTML
- HTTPS
- człowiek
- Human Resources
- i
- pomysły
- identyfikator
- zidentyfikować
- tożsamość
- ids
- if
- obraz
- wdrożenia
- realizacja
- realizowane
- importować
- ważny
- in
- zawierać
- Włącznie z
- Zwiększać
- Zwiększenia
- wskaźnik
- zindeksowane
- wskaźniki
- indywidualny
- Informacja
- Infrastruktura
- początkowy
- zainicjować
- wkład
- spostrzeżenia
- zainstalować
- przykład
- zintegrowany
- Inteligentny
- Inteligentne przetwarzanie dokumentów
- najnowszych
- dochodzenie
- przywołany
- IT
- Dołączył
- podróż
- jpg
- json
- Trzymać
- Klawisz
- duży
- największym
- Nazwisko
- Utajenie
- później
- UCZYĆ SIĘ
- nauka
- Biblioteka
- lubić
- Prawdopodobnie
- LINK
- linki
- Lista
- załadować
- lokalizacja
- zalogowany
- Zaloguj Się
- długo
- dłużej
- Popatrz
- poszukuje
- WYGLĄD
- maszyna
- uczenie maszynowe
- zrobiony
- Główny
- utrzymać
- Utrzymywanie
- robić
- WYKONUJE
- i konserwacjami
- ręcznie
- wiele
- Mecz
- maksymalny
- Może..
- me
- znaczy
- Menu
- wiadomość
- wiadomości
- metody
- metryczny
- Metryka
- może
- nic
- minut
- mieszać
- ML
- Nowoczesne technologie
- modyfikować
- monitor
- monitorowanie
- jeszcze
- większość
- Góra
- wielokrotność
- Nazwa
- O imieniu
- żeglujący
- Potrzebować
- wymagania
- Nowości
- Następny
- Nie
- powiadomienie
- Powiadomienia
- powieść
- numer
- z naszej
- of
- oferta
- często
- najstarszy
- on
- pewnego razu
- ONE
- koncepcja
- opensource
- Szanse
- zoptymalizowane
- Opcje
- or
- zamówienie
- organizacja
- pochodzenie
- Inne
- Inaczej
- na zewnątrz
- wydajność
- koniec
- przegląd
- własny
- strona
- stron
- Parallel
- parametr
- część
- przechodzić
- Hasło
- Wzór
- wzory
- płatność
- dla
- jest gwarancją najlepszej jakości, które mogą dostarczyć Ci Twoje monitory,
- okres
- uprawnienia
- plato
- Analiza danych Platona
- PlatoDane
- Proszę
- punkt
- zwrotnica
- basen
- możliwy
- Post
- praktyki
- Przygotowuje
- warunki wstępne
- prezenty
- poprzednio
- wygląda tak
- Obrobiony
- procesów
- przetwarzanie
- produkować
- Produkt
- Programowanie
- zaproponowane
- zapewnia
- opublikowany
- cel
- Naciskać
- położyć
- Stawia
- Python
- Szybki
- szybko
- Kurs
- gotowy
- region
- Raporty
- składnica
- przedstawiciel
- wywołań
- wymagany
- wymagania
- Zasób
- Zasoby
- czuły
- dalsze
- Efekt
- zachować
- role
- korzeń
- run
- bieganie
- SA
- taki sam
- skalowalny
- Skala
- skalowaniem
- zadraśnięcie
- płynnie
- Szukaj
- poszukiwania
- Sekcja
- widzieć
- poszukuje
- wybierając
- senior
- rozsądek
- wysłany
- służy
- usługa
- Usługi
- zestaw
- w panelu ustawień
- ustawienie
- powinien
- pokazać
- pokazał
- Targi
- podobny
- Prosty
- Rozmiar
- powolny
- mniejszy
- mądry
- Migawka
- So
- rozwiązanie
- Rozwiązania
- kilka
- Źródło
- specyficzny
- prędkość
- Spin
- dzielić
- stos
- początek
- rozpoczęty
- Startowy
- Stan
- Zjednoczone
- Rynek
- stały
- Ewolucja krok po kroku
- Cel
- Nadal
- przechowywanie
- sklep
- przechowywania
- Zatwierdź
- Następnie
- udany
- taki
- Utrzymany
- podpory
- pewnie
- systemy
- dostosowane
- Brać
- trwa
- biorąc
- Zadanie
- zadania
- zespół
- Technologies
- Szablony
- semestr
- REGULAMIN
- test
- przetestowany
- XNUMX
- że
- Połączenia
- Wykres
- Informacje
- Źródło
- Państwo
- ich
- Im
- następnie
- Tam.
- w związku z tym
- Te
- one
- to
- chociaż?
- próg
- Przez
- do
- czas
- czasochłonne
- do
- wziął
- Kwota produktów:
- tradycyjny
- Transformacja
- rozsierdzony
- Tutorial
- drugiej
- rodzaj
- typy
- dla
- bez precedensu
- aż do
- przesłanych
- us
- posługiwać się
- przypadek użycia
- używany
- Użytkownik
- Użytkownicy
- zastosowania
- za pomocą
- wykorzystuje
- UPRAWOMOCNIĆ
- wartość
- wersja
- początku.
- widoki
- virginia
- wizja
- wyobrażać sobie
- Tom
- kłęby
- chcieć
- była
- Droga..
- we
- sieć
- usługi internetowe
- DOBRZE
- były
- Co
- jeśli chodzi o komunikację i motywację
- który
- będzie
- w
- workflow
- przepływów pracy
- działa
- warsztat
- warsztaty
- wartość
- lat
- You
- Twój
- zefirnet