โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) กำลังปฏิวัติสาขาต่างๆ เช่น เสิร์ชเอ็นจิ้น การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) การดูแลสุขภาพ หุ่นยนต์ และการสร้างโค้ด แอปพลิเคชันนี้ยังขยายไปสู่การค้าปลีก โดยพวกเขาสามารถปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้าผ่านแชทบอทแบบไดนามิกและผู้ช่วย AI และเข้าสู่การตลาดดิจิทัล ซึ่งพวกเขาสามารถจัดระเบียบความคิดเห็นของลูกค้าและแนะนำผลิตภัณฑ์ตามคำอธิบายและพฤติกรรมการซื้อ
การปรับแต่งแอปพลิเคชัน LLM ให้เป็นส่วนบุคคลสามารถทำได้โดยการรวมข้อมูลผู้ใช้ที่ทันสมัย ซึ่งโดยทั่วไปเกี่ยวข้องกับการรวมส่วนประกอบต่างๆ เข้าด้วยกัน ส่วนประกอบหนึ่งดังกล่าวคือที่เก็บฟีเจอร์ ซึ่งเป็นเครื่องมือที่จัดเก็บ แบ่งปัน และจัดการฟีเจอร์สำหรับโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง (ML) คุณลักษณะคืออินพุตที่ใช้ระหว่างการฝึกและการอนุมานโมเดล ML ตัวอย่างเช่น ในแอปพลิเคชันที่แนะนำภาพยนตร์ คุณลักษณะต่างๆ อาจรวมถึงการให้คะแนนก่อนหน้า หมวดหมู่การตั้งค่า และข้อมูลประชากร Amazon SageMaker ฟีเจอร์สโตร์ คือพื้นที่เก็บข้อมูลที่มีการจัดการเต็มรูปแบบซึ่งออกแบบมาเพื่อจัดเก็บ แบ่งปัน และจัดการฟีเจอร์โมเดล ML โดยเฉพาะ องค์ประกอบที่สำคัญอีกประการหนึ่งคือเครื่องมือการเรียบเรียงที่เหมาะสมสำหรับงานวิศวกรรมที่รวดเร็วและการจัดการงานย่อยประเภทต่างๆ นักพัฒนา Generative AI สามารถใช้เฟรมเวิร์กเช่น หลังเชนซึ่งมีโมดูลสำหรับการบูรณาการกับ LLM และเครื่องมือจัดระเบียบสำหรับการจัดการงานและวิศวกรรมที่รวดเร็ว
จากแนวคิดในการดึงข้อมูลล่าสุดแบบไดนามิกเพื่อสร้างเนื้อหาส่วนบุคคล การใช้ LLM ได้รับความสนใจอย่างมากในการวิจัยล่าสุดสำหรับระบบผู้แนะนำ หลักการพื้นฐานของแนวทางเหล่านี้เกี่ยวข้องกับการสร้างพรอมต์ที่สรุปงานการแนะนำ โปรไฟล์ผู้ใช้ คุณลักษณะของรายการ และการโต้ตอบระหว่างผู้ใช้กับรายการ จากนั้นข้อความแจ้งเฉพาะงานเหล่านี้จะถูกป้อนเข้าสู่ LLM ซึ่งมีหน้าที่คาดการณ์ความเป็นไปได้ของการโต้ตอบระหว่างผู้ใช้กับรายการใดรายการหนึ่ง ตามที่ระบุในกระดาษ คำแนะนำส่วนบุคคลผ่านการแจ้งโมเดลภาษาขนาดใหญ่ส่วนประกอบการกระตุ้นเตือนที่ขับเคลื่อนด้วยคำแนะนำและการมีส่วนร่วมมีบทบาทสำคัญในการช่วยให้ LLM สามารถมุ่งเน้นไปที่บริบทที่เกี่ยวข้องและสอดคล้องกับความต้องการของผู้ใช้
ในโพสต์นี้ เราอธิบายแนวคิดที่เรียบง่ายแต่ทรงพลังในการรวมโปรไฟล์ผู้ใช้และคุณลักษณะของรายการเพื่อสร้างคำแนะนำเนื้อหาส่วนบุคคลโดยใช้ LLM ดังที่แสดงให้เห็นตลอดการโพสต์ โมเดลเหล่านี้มีศักยภาพมหาศาลในการสร้างข้อความอินพุตคุณภาพสูงและคำนึงถึงบริบท ซึ่งนำไปสู่คำแนะนำที่ได้รับการปรับปรุง เพื่อแสดงให้เห็นสิ่งนี้ เราจะแนะนำคุณตลอดกระบวนการรวมที่เก็บคุณลักษณะ (ซึ่งเป็นตัวแทนของโปรไฟล์ผู้ใช้) เข้ากับ LLM เพื่อสร้างคำแนะนำส่วนบุคคลเหล่านี้
ภาพรวมโซลูชัน
ลองจินตนาการถึงสถานการณ์ที่บริษัทบันเทิงด้านภาพยนตร์โปรโมตภาพยนตร์ให้กับผู้ใช้หลายรายผ่านแคมเปญอีเมล โปรโมชั่นประกอบด้วยภาพยนตร์ชื่อดัง 25 เรื่อง และเราต้องการเลือกภาพยนตร์แนะนำสามอันดับแรกสำหรับผู้ใช้แต่ละรายตามความสนใจและพฤติกรรมการให้คะแนนก่อนหน้า
ตัวอย่างเช่น เมื่อผู้ใช้มีความสนใจในภาพยนตร์ประเภทต่างๆ เช่น แอ็คชั่น โรแมนติก และไซไฟ เราอาจมีระบบ AI เพื่อระบุภาพยนตร์ที่แนะนำสามอันดับแรกสำหรับผู้ใช้รายนั้น นอกจากนี้ ระบบอาจสร้างข้อความส่วนตัวสำหรับผู้ใช้แต่ละรายด้วยเสียงที่ปรับแต่งตามความต้องการของพวกเขา เราจะรวมตัวอย่างข้อความส่วนบุคคลไว้ภายหลังในโพสต์นี้
แอปพลิเคชัน AI นี้จะรวมองค์ประกอบหลายอย่างที่ทำงานร่วมกัน ดังแสดงในแผนภาพต่อไปนี้:
- กลไกการทำโปรไฟล์ผู้ใช้จะพิจารณาพฤติกรรมก่อนหน้านี้ของผู้ใช้และส่งออกโปรไฟล์ผู้ใช้ที่สะท้อนถึงความสนใจของพวกเขา
- ที่เก็บคุณลักษณะจะรักษาข้อมูลโปรไฟล์ผู้ใช้
- ที่เก็บข้อมูลเมตาของสื่อทำให้รายการภาพยนตร์โปรโมตเป็นปัจจุบัน
- โมเดลภาษาจะนำรายชื่อภาพยนตร์ปัจจุบันและข้อมูลโปรไฟล์ผู้ใช้ และส่งออกภาพยนตร์ที่แนะนำสามอันดับแรกสำหรับผู้ใช้แต่ละคน โดยเขียนด้วยโทนสีที่ต้องการ
- ตัวแทนประสานประสานส่วนประกอบต่างๆ
โดยสรุป ตัวแทนอัจฉริยะสามารถสร้างพร้อมต์โดยใช้ข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับผู้ใช้และรายการ และส่งมอบการตอบกลับด้วยภาษาธรรมชาติที่ปรับแต่งเองให้กับผู้ใช้ ซึ่งจะแสดงถึงระบบการแนะนำตามเนื้อหาทั่วไป ซึ่งจะแนะนำรายการต่างๆ ให้กับผู้ใช้ตามโปรไฟล์ของพวกเขา โปรไฟล์ของผู้ใช้จะถูกจัดเก็บและดูแลรักษาในร้านค้าฟีเจอร์ และขึ้นอยู่กับความชอบและรสนิยมของพวกเขา โดยทั่วไปจะได้รับมาจากพฤติกรรมก่อนหน้านี้ เช่น การให้คะแนน
แผนภาพต่อไปนี้แสดงวิธีการทำงาน
แอปพลิเคชันทำตามขั้นตอนเหล่านี้เพื่อตอบสนองต่อคำแนะนำของผู้ใช้:
- กลไกสร้างโปรไฟล์ผู้ใช้ที่รับการจัดอันดับภาพยนตร์ในอดีตของผู้ใช้เป็นอินพุต แสดงผลความสนใจของผู้ใช้ และจัดเก็บคุณสมบัติใน SageMaker Feature Store กระบวนการนี้สามารถอัพเดตได้ในลักษณะการจัดกำหนดการ
- ตัวแทนรับ ID ผู้ใช้เป็นอินพุต ค้นหาความสนใจของผู้ใช้ และกรอกเทมเพลตพร้อมต์ตามความสนใจของผู้ใช้
- ตัวแทนรับรายการส่งเสริมการขาย (ชื่อภาพยนตร์ คำอธิบาย ประเภท) จากที่เก็บข้อมูลเมตาของสื่อ
- เทมเพลตพร้อมท์ความสนใจและรายการรายการส่งเสริมการขายจะถูกป้อนเข้าสู่ LLM สำหรับข้อความแคมเปญอีเมล
- ตัวแทนส่งแคมเปญอีเมลส่วนบุคคลไปยังผู้ใช้ปลายทาง
กลไกการสร้างโปรไฟล์ผู้ใช้จะสร้างโปรไฟล์สำหรับผู้ใช้แต่ละราย โดยคำนึงถึงความชอบและความสนใจของพวกเขา โปรไฟล์นี้สามารถแสดงเป็นเวกเตอร์พร้อมองค์ประกอบที่แมปกับคุณสมบัติต่างๆ เช่น ประเภทภาพยนตร์ โดยค่าจะระบุระดับความสนใจของผู้ใช้ โปรไฟล์ผู้ใช้ในร้านค้าฟีเจอร์อนุญาตให้ระบบแนะนำคำแนะนำส่วนบุคคลที่ตรงกับความสนใจของพวกเขา การทำโปรไฟล์ผู้ใช้เป็นโดเมนที่ได้รับการศึกษาอย่างดีภายในระบบการแนะนำ เพื่อให้ง่ายขึ้น คุณสามารถสร้างอัลกอริธึมการถดถอยโดยใช้การให้คะแนนก่อนหน้าของผู้ใช้ในหมวดหมู่ต่างๆ เพื่ออนุมานการตั้งค่าโดยรวมของพวกเขา ซึ่งสามารถทำได้ด้วยอัลกอริธึมเช่น XGBoost.
คำแนะนำเกี่ยวกับรหัส
ในส่วนนี้ เราจะให้ตัวอย่างโค้ด คำแนะนำแบบสมบูรณ์เกี่ยวกับโค้ดมีอยู่ใน repo GitHub.
หลังจากได้รับคุณลักษณะความสนใจของผู้ใช้จากเอ็นจิ้นการทำโปรไฟล์ผู้ใช้แล้ว เราสามารถจัดเก็บผลลัพธ์ไว้ในที่เก็บคุณลักษณะได้ SageMaker Feature Store รองรับการนำเข้าคุณสมบัติเป็นชุดและพื้นที่จัดเก็บออนไลน์สำหรับการอนุมานแบบเรียลไทม์ สำหรับการนำเข้า สามารถอัปเดตข้อมูลในโหมดออฟไลน์ได้ ในขณะที่การอนุมานจะต้องเกิดขึ้นในหน่วยมิลลิวินาที SageMaker Feature Store ช่วยให้มั่นใจว่าชุดข้อมูลออฟไลน์และออนไลน์ยังคงซิงค์กัน
สำหรับการนำเข้าข้อมูล เราใช้รหัสต่อไปนี้:
สำหรับการจัดเก็บออนไลน์แบบเรียลไทม์ เราสามารถใช้โค้ดต่อไปนี้เพื่อแยกโปรไฟล์ผู้ใช้ตาม ID ผู้ใช้:
จากนั้นเราจะจัดอันดับหมวดหมู่ภาพยนตร์ที่สนใจสามอันดับแรกเพื่อป้อนเครื่องมือแนะนำขั้นปลาย:
รหัสผู้ใช้: 42
หมวดหมู่ยอดนิยม 3 อันดับแรก: ['แอนิเมชั่น', 'ระทึกขวัญ', 'การผจญภัย']
แอปพลิเคชันของเราใช้องค์ประกอบหลักสองส่วน คอมโพเนนต์แรกดึงข้อมูลจากที่เก็บคุณลักษณะ และคอมโพเนนต์ที่สองรับรายการการโปรโมตภาพยนตร์จากที่เก็บข้อมูลเมตา การประสานงานระหว่างองค์ประกอบเหล่านี้ได้รับการจัดการโดย โซ่จาก LangChainซึ่งแสดงถึงลำดับของการเรียกไปยังส่วนประกอบ
เป็นที่น่าสังเกตว่าในสถานการณ์ที่ซับซ้อน แอปพลิเคชันอาจต้องการลำดับการเรียก LLM หรือเครื่องมืออื่นๆ มากกว่าลำดับคงที่ ตัวแทนพร้อมชุดเครื่องมือ ใช้ LLM เพื่อกำหนดลำดับการดำเนินการที่จะดำเนินการ ในขณะที่ Chains เข้ารหัสลำดับการกระทำแบบฮาร์ดโค้ด เจ้าหน้าที่จะใช้พลังการให้เหตุผลของแบบจำลองภาษาเพื่อกำหนดลำดับและลักษณะของการกระทำ
การเชื่อมต่อระหว่างแหล่งข้อมูลต่างๆ รวมถึง SageMaker Feature Store แสดงให้เห็นในโค้ดต่อไปนี้ ข้อมูลที่ดึงมาทั้งหมดจะถูกรวมเข้าด้วยกันเพื่อสร้างพรอมต์ที่ครอบคลุม ซึ่งทำหน้าที่เป็นอินพุตสำหรับ LLM เราจะเจาะลึกถึงลักษณะเฉพาะของการออกแบบที่รวดเร็วในหัวข้อถัดไป ต่อไปนี้เป็นข้อกำหนดเทมเพลตพร้อมท์ที่เชื่อมต่อกับแหล่งข้อมูลหลายแหล่ง:
นอกจากนี้เรายังใช้ อเมซอน SageMaker เพื่อโฮสต์โมเดล LLM ของเราและเปิดเผยเป็น จุดสิ้นสุดของ LangChain SageMaker. ในการปรับใช้ LLM เราใช้ Amazon SageMaker JumpStart (สำหรับรายละเอียดเพิ่มเติม โปรดดูที่ โมเดลรองพื้น Llama 2 จาก Meta พร้อมใช้งานแล้วใน Amazon SageMaker JumpStart). หลังจากที่โมเดลถูกปรับใช้แล้ว เราสามารถสร้างโมดูล LLM ได้:
ในบริบทของแอปพลิเคชันของเรา เอเจนต์จะรันลำดับขั้นตอนที่เรียกว่า LLMChain โดยจะรวมเทมเพลต โมเดล และรั้วไว้เพื่อจัดรูปแบบอินพุตของผู้ใช้ ส่งต่อไปยังโมเดล รับการตอบกลับ จากนั้นตรวจสอบความถูกต้อง (และแก้ไขหากจำเป็น) เอาท์พุตของโมเดล
ในส่วนถัดไป เราจะอธิบายเกี่ยวกับวิศวกรรมที่รวดเร็วสำหรับ LLM เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่คาดหวัง
การแนะนำ LLM พร้อมท์และผลลัพธ์
ปฏิบัติตามแนวคิดระดับสูงเรื่องการกระตุ้นการมีส่วนร่วมตามที่อธิบายไว้ในการศึกษาวิจัย คำแนะนำส่วนบุคคลผ่านการแจ้งโมเดลภาษาขนาดใหญ่หลักการพื้นฐานของกลยุทธ์การกระตุ้นเตือนของเราคือการผสานรวมการตั้งค่าของผู้ใช้ในการสร้างการแจ้งเตือน พร้อมท์เหล่านี้ได้รับการออกแบบมาเพื่อเป็นแนวทาง LLM ไปสู่การระบุคุณลักษณะที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นภายในคำอธิบายเนื้อหาที่สอดคล้องกับการตั้งค่าของผู้ใช้ เพื่ออธิบายเพิ่มเติม ข้อความแจ้งของเราประกอบด้วยองค์ประกอบหลายประการ:
- ความเกี่ยวข้องตามบริบท – ส่วนเริ่มต้นของเทมเพลตพร้อมท์ของเรารวมข้อมูลเมตาของสื่อ เช่น ชื่อรายการ (ชื่อภาพยนตร์) คำอธิบาย (เรื่องย่อภาพยนตร์) และคุณลักษณะ (ประเภทภาพยนตร์) ด้วยการรวมข้อมูลนี้ ข้อความแจ้งจะทำให้ LLM มีบริบทที่กว้างขึ้นและมีความเข้าใจเนื้อหาที่ครอบคลุมมากขึ้น ข้อมูลเชิงบริบทนี้ช่วยให้ LLM เข้าใจรายการได้ดีขึ้นผ่านคำอธิบายและคุณลักษณะ ซึ่งจะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพอรรถประโยชน์ในสถานการณ์การแนะนำเนื้อหา
- การจัดตำแหน่งการตั้งค่าของผู้ใช้ – เมื่อคำนึงถึงโปรไฟล์ผู้ใช้ที่บ่งบอกถึงการตั้งค่าของผู้ใช้ คำแนะนำที่เป็นไปได้จะอยู่ในตำแหน่งที่ดีกว่าในการระบุลักษณะเนื้อหาและคุณสมบัติที่โดนใจผู้ใช้เป้าหมาย การจัดตำแหน่งนี้ช่วยเพิ่มอรรถประโยชน์ให้กับคำอธิบายรายการ เนื่องจากจะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการแนะนำรายการที่เกี่ยวข้องและสอดคล้องกับความต้องการของผู้ใช้
- ปรับปรุงคุณภาพคำแนะนำ – พรอมต์คำแนะนำการมีส่วนร่วมใช้การตั้งค่าของผู้ใช้เพื่อระบุรายการส่งเสริมการขายที่เกี่ยวข้อง นอกจากนี้เรายังสามารถใช้การตั้งค่าของผู้ใช้เพื่อปรับโทนเสียงของ LLM สำหรับเอาต์พุตสุดท้าย ซึ่งอาจส่งผลให้ได้รับประสบการณ์ที่ถูกต้อง ให้ข้อมูล และเป็นส่วนตัว ซึ่งจะช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพโดยรวมของระบบการแนะนำเนื้อหา
รหัสต่อไปนี้แสดงเทมเพลตพร้อมท์ตัวอย่าง:
prompt_template = """
Our company, "Classic Cinema" frequently promotes movies that we aim to recommend to our customers. This month, we have several popular movies on promotion.
As an AI agent, you are tasked to assist "Classic Cinema" in crafting an email campaign to recommend relevant movies to users. The recommendations should adhere to several guidelines, including contextual relevance, ensuring the recommendations are strictly from our promotional movie list. Additionally, the recommendations should align with user preferences, suggesting items that are relevant and in harmony with the user's preferred categories. You are to provide precisely three top recommended movies. Finally, please draft the email to reflect the tone of the user's preferred categories. The email should not exceed 100 words.
The recommended movies should be sourced from this contextual relevance movie list:
{promotion_movie_list}.
The user has expressed interest in {user_preference}.
Please ensure the recommendations are relevant, and the tone of the email reflects the tastes of those interested in the {user_preference} movie category.
Ensure the letter appeals to those interested in the {user_preference} movie category, and keep the email campaign within a 100-word limit. """
ต่อไปนี้เป็นตัวอย่างผลลัพธ์ที่ผู้ใช้ชื่นชอบประเภทไซไฟ ผจญภัย และสงคราม:
เรื่อง: สำรวจขอบเขตของภาพยนตร์คลาสสิกด้วยภาพยนตร์ไซไฟ การผจญภัย และสงครามของเรา!
เรียน [ชื่อ]
คุณพร้อมที่จะเริ่มต้นการเดินทางผ่านกาลเวลาและอวกาศ สัมผัสประสบการณ์แอ็คชั่นที่ทำให้หัวใจเต้นรัว และชมความกล้าหาญของเหล่าฮีโร่ในสนามรบแล้วหรือยัง? ไม่ต้องมองอีกต่อไป! Classic Cinema ภูมิใจเสนอภาพยนตร์ที่คัดสรรมาอย่างดีของเรา ซึ่งปรับให้เหมาะกับความสนใจของคุณโดยเฉพาะในแนวไซไฟ การผจญภัย และสงครามก่อนอื่น เรามีภาพยนตร์ชื่อดังเรื่อง “Star Wars: Episode V – The Empire Strikes Back” (1980) ภาคคลาสสิกในเทพนิยาย Star Wars นี้ติดตามการเดินทางของลุค สกายวอล์คเกอร์ในการเป็นปรมาจารย์เจได ในขณะที่เพื่อนๆ ของเขาเผชิญหน้ากับจักรวรรดิอันชั่วร้าย ด้วยเอฟเฟกต์พิเศษสุดแหวกแนวและตัวละครที่น่าจดจำ ภาพยนตร์เรื่องนี้จึงเป็นสิ่งที่แฟนหนังประเภทนี้ต้องดู
ต่อไป เราขอแนะนำ “Interstellar” (2014) ภาพยนตร์ที่กระตุ้นความคิดและภาพที่น่าทึ่งซึ่งเจาะลึกความลึกลับของเวลาและสถานที่ ในฐานะนักสำรวจกลุ่มหนึ่งที่ออกเดินทางในภารกิจกอบกู้มนุษยชาติ พวกเขาได้พบกับภูมิประเทศที่น่าทึ่งและค้นพบความลับของจักรวาล
สุดท้ายนี้ เรามี “Saving Private Ryan” (1998) ดราม่าสงครามสุดเข้มข้นที่ติดตามกลุ่มทหารในภารกิจอันตรายเพื่อค้นหาและช่วยเหลือพลร่มที่พี่น้องของเขาเสียชีวิตระหว่างปฏิบัติหน้าที่ ภาพยนตร์ที่ได้รับเสียงวิจารณ์ชื่นชมนี้เป็นการยกย่องวีรบุรุษแห่งสงครามโลกครั้งที่สองอย่างทรงพลัง
อย่าพลาดชมผลงานชิ้นเอกทางภาพยนตร์เหล่านี้! ดูตอนนี้และสัมผัสกับความตื่นเต้นของการผจญภัย ความมหัศจรรย์ของไซไฟ และความกล้าหาญของวีรบุรุษสงคราม
ขอให้มีความสุขกับการรับชม และขอพลังจงสถิตย์อยู่กับคุณ!Best regards,
ทีมงานภาพยนตร์คลาสสิค
ต่อไปนี้เป็นผลลัพธ์อีกตัวอย่างหนึ่งที่ผู้ใช้ชื่นชอบสารคดี ละครเพลง และละคร:
เรื่อง: คำแนะนำของภาพยนตร์คลาสสิกสำหรับผู้ชื่นชอบสารคดี ดนตรี และละคร
เรียน [ชื่อ]
เราหวังว่าอีเมลนี้จะส่งถึงคุณโดยดี และขอให้คุณเพลิดเพลินกับภาพยนตร์ที่หลากหลายบนแพลตฟอร์มของเรา ที่ Classic Cinema เรามีความภาคภูมิใจในการนำเสนอรสนิยมที่หลากหลายของลูกค้าของเรา และเราได้เลือกภาพยนตร์ที่ยอดเยี่ยมสามเรื่องที่เราเชื่อว่าจะโดนใจความสนใจของคุณในด้านสารคดี ละครเพลง และละคร
ก่อนอื่น เรามี “The Shawshank Redemption” (1994) ดราม่าที่ทรงพลังและยกระดับจิตใจที่ติดตามการเดินทางของนักโทษสองคนเมื่อพวกเขาพบความหวังและการไถ่บาปในระบบเรือนจำที่ทุจริตและไม่ยอมให้อภัย ด้วยเนื้อเรื่องที่น่าดึงดูด การแสดงที่โดดเด่น และธีมเหนือกาลเวลา ภาพยนตร์เรื่องนี้จึงเป็นสิ่งที่ต้องดูสำหรับทุกคนที่ชื่นชอบละครที่สร้างสรรค์มาอย่างดี
ต่อไป เราขอแนะนำ “The Lord of the Rings: The Fellowship of the Ring” (2001) การผจญภัยครั้งยิ่งใหญ่ที่ผสมผสานภาพที่น่าทึ่ง ตัวละครที่น่าจดจำ และโลกที่มีรายละเอียดมากมาย ภาพยนตร์เรื่องนี้เป็นมาสเตอร์คลาสด้านการเล่าเรื่อง พร้อมด้วยความรู้สึกลึกซึ้งของประวัติศาสตร์และวัฒนธรรมที่จะพาคุณไปสู่มิดเดิลเอิร์ธและปล่อยให้คุณต้องการมากขึ้น
สุดท้ายนี้ เราขอแนะนำ “The Pianist” (2002) สารคดีที่ลึกซึ้งและสะเทือนใจซึ่งบอกเล่าเรื่องราวที่แท้จริงของ Władysław Szpilman นักเปียโนชาวโปแลนด์ชาวยิวที่ต่อสู้ดิ้นรนเพื่อเอาชีวิตรอดจากการถูกทำลายสลัมวอร์ซอในช่วงสงครามโลกครั้งที่สอง ภาพยนตร์เรื่องนี้เป็นเครื่องเตือนใจอันทรงพลังถึงความสามารถของจิตวิญญาณมนุษย์ในการฟื้นตัวและความหวัง แม้จะต้องเผชิญกับโศกนาฏกรรมที่ไม่อาจจินตนาการได้ก็ตาม
เราหวังว่าคำแนะนำเหล่านี้จะตรงกับความสนใจของคุณและมอบประสบการณ์การรับชมภาพยนตร์ที่สนุกสนานและเต็มอิ่มให้กับคุณ อย่าพลาดชมภาพยนตร์คลาสสิกเหนือกาลเวลา ดูเลยตอนนี้และค้นพบความมหัศจรรย์ของภาพยนตร์คลาสสิก!
Best regards,
ทีมงานภาพยนตร์คลาสสิก
เราได้ทำการทดสอบกับทั้ง Llama 2 7B-Chat (ดูตัวอย่างโค้ดต่อไปนี้) และ Llama 70B เพื่อการเปรียบเทียบ ทั้งสองรุ่นทำงานได้ดีและให้ข้อสรุปที่สอดคล้องกัน ด้วยการใช้เทมเพลตพร้อมต์ที่เต็มไปด้วยข้อมูลล่าสุด เราพบว่าการทดสอบ LLM แบบกำหนดได้ง่ายกว่า ช่วยให้เราเลือกสมดุลที่เหมาะสมระหว่างประสิทธิภาพและต้นทุนได้ นอกจากนี้เรายังมีข้อสังเกตร่วมกันหลายประการที่น่าสังเกต
ประการแรก เราจะเห็นว่าคำแนะนำที่ให้นั้นสอดคล้องกับความต้องการของผู้ใช้อย่างแท้จริง การแนะนำภาพยนตร์นั้นได้รับคำแนะนำจากส่วนประกอบต่างๆ ภายในแอปพลิเคชันของเรา โดยเฉพาะอย่างยิ่งโปรไฟล์ผู้ใช้ที่จัดเก็บไว้ในร้านค้าฟีเจอร์
นอกจากนี้ น้ำเสียงของอีเมลยังสอดคล้องกับการตั้งค่าของผู้ใช้อีกด้วย ด้วยความสามารถในการเข้าใจภาษาขั้นสูงของ LLM เราสามารถปรับแต่งคำอธิบายภาพยนตร์และเนื้อหาอีเมล ปรับแต่งให้เหมาะกับผู้ใช้แต่ละคนได้
นอกจากนี้ รูปแบบเอาต์พุตสุดท้ายสามารถออกแบบให้เป็นพร้อมท์ได้ ตัวอย่างเช่น ในกรณีของเรา บริการอีเมลจะต้องกรอกคำทักทาย “เรียน [ชื่อ]” สิ่งสำคัญที่ควรทราบคือแม้ว่าเราจะหลีกเลี่ยงการเปิดเผยข้อมูลส่วนบุคคล (PII) ภายในแอปพลิเคชัน AI ทั่วไปของเรา แต่ก็มีความเป็นไปได้ที่จะรื้อฟื้นข้อมูลนี้ใหม่ในระหว่างการประมวลผลภายหลัง โดยถือว่าได้รับสิทธิ์ในระดับที่เหมาะสม
ทำความสะอาด
เพื่อหลีกเลี่ยงค่าใช้จ่ายที่ไม่จำเป็น ให้ลบทรัพยากรที่คุณสร้างขึ้นโดยเป็นส่วนหนึ่งของโซลูชันนี้ รวมถึงที่เก็บคุณลักษณะและตำแหน่งข้อมูลการอนุมาน LLM ที่ปรับใช้กับ SageMaker JumpStart
สรุป
พลังของ LLM ในการสร้างคำแนะนำเฉพาะบุคคลนั้นยิ่งใหญ่และเปลี่ยนแปลงได้ โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อใช้ร่วมกับเครื่องมือที่เหมาะสม ด้วยการผสานรวม SageMaker Feature Store และ LangChain เพื่อวิศวกรรมที่รวดเร็ว นักพัฒนาจึงสามารถสร้างและจัดการโปรไฟล์ผู้ใช้ที่ปรับแต่งได้สูง ผลลัพธ์ที่ได้คืออินพุตที่คำนึงถึงบริบทและมีคุณภาพสูง ซึ่งจะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการแนะนำได้อย่างมาก ในสถานการณ์ตัวอย่างของเรา เราได้เห็นว่าสิ่งนี้สามารถนำไปใช้เพื่อปรับแต่งการแนะนำภาพยนตร์ให้เหมาะกับความต้องการของผู้ใช้แต่ละรายได้อย่างไร ส่งผลให้ได้รับประสบการณ์ที่เป็นส่วนตัวสูง
ในขณะที่ภูมิทัศน์ของ LLM ยังคงพัฒนาต่อไป เราคาดว่าจะได้เห็นแอปพลิเคชันที่เป็นนวัตกรรมมากขึ้นซึ่งใช้โมเดลเหล่านี้เพื่อมอบประสบการณ์ที่น่าดึงดูดและเป็นส่วนตัวมากยิ่งขึ้น ความเป็นไปได้นั้นไม่มีที่สิ้นสุด และเรารู้สึกตื่นเต้นที่ได้เห็นสิ่งที่คุณจะสร้างด้วยเครื่องมือเหล่านี้ ด้วยทรัพยากรต่างๆ เช่น SageMaker JumpStart และ อเมซอน เบดร็อค ขณะนี้พร้อมใช้งานแล้วเพื่อเร่งการพัฒนาแอปพลิเคชัน AI เชิงสร้างสรรค์ เราขอแนะนำอย่างยิ่งให้สำรวจการสร้างโซลูชันการแนะนำโดยใช้ LLM บน AWS
เกี่ยวกับผู้เขียน
เหยียนเว่ย ชุยปริญญาเอก เป็นสถาปนิกโซลูชันผู้เชี่ยวชาญด้าน Machine Learning อาวุโสที่ AWS เขาเริ่มการวิจัยแมชชีนเลิร์นนิงที่ IRISA (สถาบันวิจัยวิทยาการคอมพิวเตอร์และระบบสุ่ม) และมีประสบการณ์หลายปีในการสร้างแอปพลิเคชันอุตสาหกรรมที่ขับเคลื่อนด้วย AI ในด้านคอมพิวเตอร์วิทัศน์ การประมวลผลภาษาธรรมชาติ และการทำนายพฤติกรรมผู้ใช้ออนไลน์ ที่ AWS เขาแบ่งปันความเชี่ยวชาญด้านโดเมนของเขาและช่วยให้ลูกค้าปลดล็อกศักยภาพทางธุรกิจและขับเคลื่อนผลลัพธ์ที่ดำเนินการได้ด้วยการเรียนรู้ของเครื่องในวงกว้าง นอกเหนือจากการทำงาน เขาสนุกกับการอ่านหนังสือและการเดินทาง
กอร์ดอน วัง เป็น TAM ผู้เชี่ยวชาญด้าน AI/ML อาวุโสที่ AWS เขาสนับสนุนลูกค้าเชิงกลยุทธ์ด้วยแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดของ AI/ML ในหลายอุตสาหกรรม เขามีความหลงใหลเกี่ยวกับคอมพิวเตอร์วิทัศน์, NLP, AI เชิงสร้างสรรค์ และ MLOps ในเวลาว่าง เขาชอบวิ่งและเดินป่า
มิเชล หงปริญญาเอก ทำงานเป็น Prototyping Solutions Architect ที่ Amazon Web Services ซึ่งเธอช่วยลูกค้าสร้างแอปพลิเคชันที่เป็นนวัตกรรมใหม่โดยใช้ส่วนประกอบ AWS ที่หลากหลาย เธอแสดงให้เห็นถึงความเชี่ยวชาญของเธอในด้านการเรียนรู้ของเครื่อง โดยเฉพาะอย่างยิ่งในการประมวลผลภาษาธรรมชาติ เพื่อพัฒนาโซลูชันที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลที่ปรับกระบวนการทางธุรกิจให้เหมาะสมและปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้า
บินวังปริญญาเอก เป็นสถาปนิกโซลูชันผู้เชี่ยวชาญด้านการวิเคราะห์อาวุโสที่ AWS โดยมีประสบการณ์มากกว่า 12 ปีในอุตสาหกรรม ML โดยมุ่งเน้นที่การโฆษณาเป็นพิเศษ เขามีความเชี่ยวชาญด้านการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) ระบบผู้แนะนำ อัลกอริธึม ML ที่หลากหลาย และการดำเนินการ ML เขามีความหลงใหลอย่างยิ่งในการใช้ ML/DL และเทคนิคข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อแก้ไขปัญหาในโลกแห่งความเป็นจริง นอกเหนือจากชีวิตการทำงานแล้ว เขาชอบดนตรี อ่านหนังสือ และท่องเที่ยว
- เนื้อหาที่ขับเคลื่อนด้วย SEO และการเผยแพร่ประชาสัมพันธ์ รับการขยายวันนี้
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai เพิ่มพลังให้กับตัวเอง เข้าถึงได้ที่นี่.
- เพลโตไอสตรีม. Web3 อัจฉริยะ ขยายความรู้ เข้าถึงได้ที่นี่.
- เพลโตESG. คาร์บอน, คลีนเทค, พลังงาน, สิ่งแวดล้อม แสงอาทิตย์, การจัดการของเสีย. เข้าถึงได้ที่นี่.
- เพลโตสุขภาพ เทคโนโลยีชีวภาพและข่าวกรองการทดลองทางคลินิก เข้าถึงได้ที่นี่.
- ที่มา: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/personalize-your-generative-ai-applications-with-amazon-sagemaker-feature-store/
- :มี
- :เป็น
- :ไม่
- :ที่ไหน
- $ ขึ้น
- 100
- 12
- 14
- 15%
- 19
- 1994
- 1998
- 2001
- 2014
- 25
- 30
- 7
- 9
- a
- เกี่ยวกับเรา
- เร่งความเร็ว
- ที่ได้รับรางวัล
- ลงชื่อเข้าใช้
- ถูกต้อง
- ประสบความสำเร็จ
- ซื้อกิจการ
- ข้าม
- การกระทำ
- การปฏิบัติ
- นอกจากนี้
- นอกจากนี้
- เป็นไปตาม
- สูง
- การผจญภัย
- การโฆษณา
- หลังจาก
- กับ
- ตัวแทน
- ตัวแทน
- AI
- ขับเคลื่อนด้วย AI
- AI / ML
- เอดส์
- จุดมุ่งหมาย
- ขั้นตอนวิธี
- อัลกอริทึม
- จัดแนว
- การวางแนว
- ทั้งหมด
- อนุญาต
- ด้วย
- แม้ว่า
- อเมซอน
- อเมซอน SageMaker
- Amazon Web Services
- an
- วิเคราะห์
- และ
- อื่น
- คาดหวัง
- ใด
- ทุกคน
- อุทธรณ์
- การใช้งาน
- การใช้งาน
- ประยุกต์
- การประยุกต์ใช้
- วิธีการ
- เป็น
- รอบ
- AS
- ช่วยเหลือ
- ผู้ช่วย
- At
- ความสนใจ
- แอตทริบิวต์
- ใช้ได้
- หลีกเลี่ยง
- AWS
- ยอดคงเหลือ
- ตาม
- สนามรบ
- BE
- เพราะ
- สมควร
- รับ
- พฤติกรรม
- พฤติกรรม
- เชื่อ
- ที่ดีที่สุด
- ปฏิบัติที่ดีที่สุด
- ดีกว่า
- ระหว่าง
- ใหญ่
- ข้อมูลขนาดใหญ่
- โม้
- ทั้งสอง
- ไม่มีที่สิ้นสุด
- น่าทึ่ง
- ที่กว้างขึ้น
- พี่น้อง
- สร้าง
- การก่อสร้าง
- สร้าง
- ธุรกิจ
- by
- ที่เรียกว่า
- โทร
- รณรงค์
- CAN
- ความสามารถในการ
- ความจุ
- จับ
- รอบคอบ
- ดำเนินการ
- กรณี
- หมวดหมู่
- หมวดหมู่
- ห่วงโซ่
- ลักษณะ
- อักขระ
- chatbots
- Choose
- โรงภาพยนตร์
- ในโรงภาพยนตร์
- ชั้น
- คลาสสิก
- คลาสสิก
- รหัส
- รวม
- การรวมกัน
- อย่างธรรมดา
- บริษัท
- การเปรียบเทียบ
- เสร็จสิ้น
- ซับซ้อน
- ส่วนประกอบ
- ส่วนประกอบ
- ครอบคลุม
- ประกอบด้วย
- คอมพิวเตอร์
- วิทยาการคอมพิวเตอร์
- วิสัยทัศน์คอมพิวเตอร์
- แนวคิด
- การเชื่อมต่อ
- คงเส้นคงวา
- สร้าง
- การก่อสร้าง
- มี
- เนื้อหา
- สิ่งแวดล้อม
- ตามบริบท
- อย่างต่อเนื่อง
- การประสาน
- สอดคล้อง
- ราคา
- ค่าใช้จ่าย
- ได้
- ควบคู่
- สร้าง
- ที่สร้างขึ้น
- การสร้าง
- ข้าม
- สำคัญมาก
- วัฒนธรรม
- curated
- ปัจจุบัน
- ลูกค้า
- ลูกค้า
- ปรับแต่ง
- การปรับแต่ง
- Dangerous
- ข้อมูล
- ที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล
- ชุดข้อมูล
- วันที่
- ลึก
- คำนิยาม
- ส่งมอบ
- ประชากร
- แสดงให้เห็นถึง
- ปรับใช้
- นำไปใช้
- ที่ได้มา
- อธิบาย
- ลักษณะ
- ออกแบบ
- ได้รับการออกแบบ
- รายละเอียด
- รายละเอียด
- กำหนด
- พัฒนา
- นักพัฒนา
- พัฒนาการ
- Dict
- บอกให้เขียน
- ต่าง
- ดิจิตอล
- digital marketing
- ค้นพบ
- การดำน้ำ
- หลาย
- สารคดี
- โดเมน
- ทำ
- Dont
- ร่าง
- ละคร
- ขับรถ
- ในระหว่าง
- พลวัต
- แบบไดนามิก
- แต่ละ
- ง่ายดาย
- มีประสิทธิภาพ
- ผลกระทบ
- อย่างมีประสิทธิภาพ
- ทำอย่างละเอียด
- องค์ประกอบ
- อีเมล
- อีเมล
- เริ่มดำเนินการ
- จักรวรรดิ
- พนักงาน
- การเปิดใช้งาน
- ปลาย
- ปลายทาง
- น่าสนใจ
- เครื่องยนต์
- ชั้นเยี่ยม
- เครื่องยนต์
- เสริม
- ที่เพิ่มขึ้น
- ช่วย
- การเสริมสร้าง
- พอใจ
- เพิ่มคุณค่า
- ทำให้มั่นใจ
- เพื่อให้แน่ใจ
- การสร้างความมั่นใจ
- ความบันเทิง
- มหากาพย์
- ตอน
- พร้อม
- จำเป็น
- แม้
- คาย
- ตัวอย่าง
- ตัวอย่าง
- เกินกว่า
- เป็นพิเศษ
- ตื่นเต้น
- ที่คาดหวัง
- ประสบการณ์
- ประสบการณ์
- ความชำนาญ
- สำรวจ
- Explorers
- สำรวจ
- แสดง
- ขยายออก
- กว้างขวาง
- สารสกัด
- ใบหน้า
- แฟน
- ลักษณะ
- กลุ่มคุณลักษณะ
- คุณสมบัติ
- เฟด
- ข้อเสนอแนะ
- สาขา
- ที่เต็มไป
- ฟิล์ม
- สุดท้าย
- ในที่สุด
- หา
- พบ
- ชื่อจริง
- การแก้ไข
- โฟกัส
- ดังต่อไปนี้
- ดังต่อไปนี้
- สำหรับ
- บังคับ
- รูป
- พบ
- รากฐาน
- กรอบ
- มัก
- เพื่อน
- ราคาเริ่มต้นที่
- ชายแดน
- เต็ม
- อย่างเต็มที่
- พื้นฐาน
- ต่อไป
- รวบรวม
- สร้าง
- การสร้าง
- รุ่น
- กำเนิด
- กำเนิด AI
- ชนิด
- ได้รับ
- กำหนด
- รับ
- แหวกแนว
- บัญชีกลุ่ม
- ให้คำแนะนำ
- แนะนำ
- แนวทาง
- เกิดขึ้น
- ความสามัคคี
- มี
- he
- การดูแลสุขภาพ
- การช่วยเหลือ
- จะช่วยให้
- เธอ
- วีรบุรุษ
- ระดับสูง
- ที่มีคุณภาพสูง
- อย่างสูง
- ของเขา
- ทางประวัติศาสตร์
- ประวัติ
- ถือ
- ความหวัง
- เจ้าภาพ
- สรุป ความน่าเชื่อถือของ Olymp Trade?
- HTTPS
- เป็นมนุษย์
- มนุษยชาติ
- สัญลักษณ์
- ID
- ความคิด
- แยกแยะ
- ระบุ
- if
- ii
- แสดง
- แสดงให้เห็นถึง
- ภาพ
- เวิ้งว้าง
- นำเข้า
- สำคัญ
- ปรับปรุง
- การปรับปรุง
- in
- ประกอบด้วย
- รวมทั้ง
- ผสมผสาน
- เป็นรายบุคคล
- อุตสาหกรรม
- อุตสาหกรรม
- อุตสาหกรรม
- ข้อมูล
- ให้ข้อมูล
- แรกเริ่ม
- นวัตกรรม
- อินพุต
- ปัจจัยการผลิต
- ค่างวด
- ตัวอย่าง
- สถาบัน
- รวบรวม
- รวม
- การบูรณาการ
- ฉลาด
- ปฏิสัมพันธ์
- ปฏิสัมพันธ์
- อยากเรียนรู้
- สนใจ
- ผลประโยชน์
- อินเตอร์เฟซ
- เข้าไป
- IT
- รายการ
- ITS
- การเดินทาง
- jpg
- เก็บ
- ภูมิประเทศ
- ภาษา
- ใหญ่
- ต่อมา
- นำไปสู่
- การเรียนรู้
- ทิ้ง
- จดหมาย
- ชั้น
- ชีวิต
- กดไลก์
- ความเป็นไปได้
- LIMIT
- Line
- รายการ
- ดูรายละเอียด
- LLM
- ดู
- ลอร์ดออฟเดอะริ
- รัก
- เครื่อง
- เรียนรู้เครื่อง
- ทำ
- มายากล
- รักษา
- จัดการ
- การจัดการ
- การจัดการ
- จัดการ
- การจัดการ
- ลักษณะ
- หลาย
- การทำแผนที่
- การตลาด
- เจ้านาย
- Masterclass
- การจับคู่
- อาจ..
- ภาพบรรยากาศ
- ที่น่าจดจำ
- ข้อความ
- Meta
- เมตาดาต้า
- อาจ
- มิลลิวินาที
- พลาด
- ภารกิจ
- ML
- ม.ป.ป
- โหมด
- แบบ
- โมเดล
- โมดูล
- โมดูล
- เดือน
- ข้อมูลเพิ่มเติม
- มากที่สุด
- หนัง
- Movies
- การย้าย
- หลาย
- ดนตรี
- ดนตรี
- ชื่อ
- โดยธรรมชาติ
- ประมวลผลภาษาธรรมชาติ
- ธรรมชาติ
- จำเป็น
- จำเป็นต้อง
- ความต้องการ
- ถัดไป
- NLP
- ไม่
- ยวด
- สมุดบันทึก
- สังเกต
- ตอนนี้
- การได้รับ
- of
- ปิด
- เสนอ
- ออฟไลน์
- on
- ONE
- ออนไลน์
- การดำเนินการ
- เพิ่มประสิทธิภาพ
- or
- ประสาน
- ใบสั่ง
- อื่นๆ
- ของเรา
- ออก
- ผลลัพธ์
- เอาท์พุต
- เอาท์พุท
- ด้านนอก
- โดดเด่น
- เกิน
- ทั้งหมด
- กระดาษ
- พารามิเตอร์
- ส่วนหนึ่ง
- ในสิ่งที่สนใจ
- โดยเฉพาะ
- ส่ง
- หลงใหล
- การปฏิบัติ
- การแสดง
- ดำเนินการ
- สิทธิ์
- ส่วนบุคคล
- ปรับแต่ง
- ส่วนบุคคล
- ส่วนตัว
- phd
- เวที
- เพลโต
- เพลโตดาต้าอินเทลลิเจนซ์
- เพลโตดาต้า
- เล่น
- กรุณา
- ขัด
- ยอดนิยม
- ตำแหน่ง
- ความเป็นไปได้
- ความเป็นไปได้
- โพสต์
- ที่มีศักยภาพ
- ศักยภาพ
- อำนาจ
- ที่มีประสิทธิภาพ
- การปฏิบัติ
- อย่างแม่นยำ
- ทำนาย
- คำทำนาย
- การตั้งค่า
- ที่ต้องการ
- นำเสนอ
- ก่อน
- ความภาคภูมิใจ
- ประถม
- หลัก
- คุก
- นักโทษ
- ส่วนตัว
- ปัญหาที่เกิดขึ้น
- กระบวนการ
- กระบวนการ
- การประมวลผล
- ก่อ
- ผลิตภัณฑ์
- มืออาชีพ
- โปรไฟล์
- ดูรายละเอียด
- โปรไฟล์
- ลึกซึ้ง
- ส่งเสริม
- โปรโมชั่น
- โปรโมชั่น
- โปรโมชั่น
- การสร้างต้นแบบ
- อย่างภาคภูมิใจ
- ให้
- ให้
- ให้
- ซื้อ
- การแสวงหา
- สุ่ม
- อันดับ
- อันดับ
- การให้คะแนน
- การอ่าน
- พร้อม
- โลกแห่งความจริง
- เรียลไทม์
- เมื่อเร็ว ๆ นี้
- แนะนำ
- แนะนำ
- แนะนำ
- แนะนำ
- แนะนำ
- แนะนำ
- ระเบียน
- การไถ่ถอน
- อ้างอิง
- สะท้อน
- สะท้อนให้เห็นถึง
- สะท้อนให้เห็นถึง
- ความนับถือ
- ความสัมพันธ์กัน
- ตรงประเด็น
- ยังคง
- การแจ้งเตือน
- กรุ
- แสดง
- เป็นตัวแทนของ
- เป็นตัวแทนของ
- ช่วยเหลือ
- การวิจัย
- ความยืดหยุ่น
- ดังก้อง
- แหล่งข้อมูล
- คำตอบ
- การตอบสนอง
- ผล
- ส่งผลให้
- ผลสอบ
- ค้าปลีก
- กลับ
- ปฏิวัติ
- หมุน
- ขวา
- หุ่นยนต์
- บทบาท
- โรแมนติก
- วิ่ง
- ทำงาน
- s
- นิยายเกี่ยวกับวีรชน
- sagemaker
- ลด
- เห็น
- ขนาด
- สถานการณ์
- สถานการณ์
- การกำหนด
- Sci-Fi
- วิทยาศาสตร์
- ค้นหา
- เครื่องมือค้นหา
- ค้นหา
- ที่สอง
- ความลับ
- Section
- เห็น
- เห็น
- เลือก
- การเลือก
- ตนเอง
- ส่ง
- ระดับอาวุโส
- ความรู้สึก
- ลำดับ
- บริการ
- บริการ
- การให้บริการ
- หลาย
- ที่ใช้ร่วมกัน
- หุ้น
- ใช้งานร่วมกัน
- เธอ
- น่า
- แสดงให้เห็นว่า
- สำคัญ
- อย่างมีความหมาย
- หมายถึง
- ง่าย
- ลดความซับซ้อน
- ทางออก
- โซลูชัน
- แก้
- บาง
- ที่มา
- แหล่งที่มา
- ช่องว่าง
- พิเศษ
- ผู้เชี่ยวชาญ
- เฉพาะ
- เฉพาะ
- ดาว
- Star Wars
- ข้อความที่เริ่ม
- ระบุ
- ขั้นตอน
- การเก็บรักษา
- จัดเก็บ
- เก็บไว้
- ร้านค้า
- การเก็บรักษา
- เรื่องราว
- การเล่านิยาย
- ยุทธศาสตร์
- กลยุทธ์
- การนัดหยุดงาน
- เสถียร
- ศึกษา
- ทำให้งงงวย
- ภายหลัง
- อย่างเช่น
- แนะนำ
- เหมาะสม
- ชุด
- สรุป
- รองรับ
- รอด
- สรุป
- ระบบ
- ระบบ
- ปรับปรุง
- การตัดเสื้อ
- เอา
- นำ
- ใช้เวลา
- การ
- เป้า
- งาน
- รสนิยม
- เทคนิค
- บอก
- เทมเพลต
- ทดสอบ
- การทดสอบ
- ข้อความ
- กว่า
- ขอบคุณ
- ที่
- พื้นที่
- ของพวกเขา
- พวกเขา
- ธีม
- แล้วก็
- ที่นั่น
- ดังนั้น
- ล้อยางขัดเหล่านี้ติดตั้งบนแกน XNUMX (มม.) ผลิตภัณฑ์นี้ถูกผลิตในหลายรูปทรง และหลากหลายเบอร์ความแน่นหนาของปริมาณอนุภาคขัดของมัน จะทำให้ท่านได้รับประสิทธิภาพสูงในการขัดและการใช้งานที่ยาวนาน
- พวกเขา
- นี้
- เหล่านั้น
- กระตุ้นความคิด
- สาม
- ตลอด
- ตลอด
- เวลา
- ไม่มีเวลา
- ชื่อหนังสือ
- ไปยัง
- ร่วมกัน
- TONE
- เครื่องมือ
- เครื่องมือ
- ด้านบน
- ไปทาง
- การฝึกอบรม
- กระแส
- การขนส่ง
- การเดินทาง
- สังเวย
- จริง
- สอง
- ชนิด
- ตามแบบฉบับ
- เป็นปกติ
- เปิดเผย
- พื้นฐาน
- ความเข้าใจ
- เป็นไปไม่ได้
- จักรวาล
- ปลดล็อก
- ไม่จำเป็น
- ทันเหตุการณ์
- ให้กับคุณ
- us
- ใช้
- มือสอง
- ผู้ใช้งาน
- ผู้ใช้
- ใช้
- การใช้
- ประโยชน์
- ตรวจสอบความถูกต้อง
- ความคุ้มค่า
- ความหลากหลาย
- ต่างๆ
- ผ่านทาง
- การดู
- วิสัยทัศน์
- สายตา
- ภาพ
- เดิน
- คำแนะนำ
- ต้องการ
- บกพร่อง
- สงคราม
- วอร์ซอ
- นาฬิกา
- we
- เว็บ
- บริการเว็บ
- ดี
- โด่งดัง
- อะไร
- เมื่อ
- แต่ทว่า
- ที่
- ในขณะที่
- WHO
- ใคร
- จะ
- กับ
- ภายใน
- พยาน
- แปลกใจ
- คำ
- งาน
- การทำงาน
- โรงงาน
- โลก
- คุ้มค่า
- จะ
- เขียน
- ปี
- ยัง
- ยอมให้
- คุณ
- ของคุณ
- ลมทะเล