เกมออนไลน์และชุมชนโซเชียลนำเสนอฟังก์ชันการแชทด้วยเสียงและข้อความเพื่อให้ผู้ใช้สามารถสื่อสารได้ แม้ว่าการแชทด้วยเสียงและข้อความมักจะสนับสนุนการล้อเลียนที่เป็นมิตร แต่ก็สามารถนำไปสู่ปัญหาต่างๆ ได้ เช่น คำพูดแสดงความเกลียดชัง การกลั่นแกล้งบนอินเทอร์เน็ต การล่วงละเมิด และการหลอกลวง ปัจจุบัน หลายบริษัทพึ่งพาผู้ตรวจสอบที่เป็นมนุษย์แต่เพียงผู้เดียวในการตรวจสอบเนื้อหาที่เป็นพิษ อย่างไรก็ตาม การตรวจสอบการละเมิดในการแชทนั้นใช้เวลานาน เกิดข้อผิดพลาดได้ง่าย และท้าทายในการปรับขนาด
ในโพสต์นี้ เราขอแนะนำโซลูชันที่เปิดใช้งานการกลั่นกรองแชทด้วยเสียงและข้อความโดยใช้บริการต่างๆ ของ AWS รวมถึง ถอดความจากอเมซอน, เข้าใจ Amazon, อเมซอน เบดร็อคและ บริการ Amazon OpenSearch.
แพลตฟอร์มโซเชียลแสวงหาโซลูชันการดูแลที่พร้อมใช้งานซึ่งเริ่มต้นได้ง่าย แต่ยังต้องมีการปรับแต่งเพื่อจัดการนโยบายที่หลากหลายด้วย เวลาแฝงและต้นทุนยังเป็นปัจจัยสำคัญที่ต้องนำมาพิจารณาด้วย ด้วยการจัดระเบียบการจำแนกประเภทความเป็นพิษด้วยแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ (LLM) โดยใช้ generative AI เรานำเสนอโซลูชันที่สร้างสมดุลระหว่างความเรียบง่าย เวลาแฝง ต้นทุน และความยืดหยุ่น เพื่อตอบสนองความต้องการที่หลากหลาย
รหัสตัวอย่างสำหรับโพสต์นี้มีอยู่ใน พื้นที่เก็บข้อมูล GitHub.
เวิร์กโฟลว์การดูแลแชทด้วยเสียง
ขั้นตอนการดูแลแชทด้วยเสียงอาจเริ่มต้นได้โดยผู้ใช้รายงานผู้ใช้รายอื่นบนแพลตฟอร์มเกมว่ามีการละเมิดนโยบาย เช่น คำหยาบคาย คำพูดแสดงความเกลียดชัง หรือการล่วงละเมิด นี่แสดงถึงแนวทางแบบพาสซีฟในการกลั่นกรองเสียง ระบบบันทึกการสนทนาด้วยเสียงทั้งหมดโดยไม่ต้องวิเคราะห์ทันที เมื่อได้รับรายงาน เวิร์กโฟลว์จะดึงไฟล์เสียงที่เกี่ยวข้องและเริ่มกระบวนการวิเคราะห์ จากนั้นผู้ดำเนินรายการที่เป็นมนุษย์จะตรวจสอบการสนทนาที่รายงาน โดยตรวจสอบเนื้อหาเพื่อพิจารณาว่าละเมิดนโยบายแพลตฟอร์มหรือไม่
หรืออีกทางหนึ่ง เวิร์กโฟลว์สามารถถูกทริกเกอร์ในเชิงรุกได้ ตัวอย่างเช่น ในห้องสนทนาเสียงทางสังคม ระบบสามารถบันทึกการสนทนาทั้งหมดและใช้การวิเคราะห์ได้
ทั้งแนวทางเชิงรับและเชิงรุกสามารถทริกเกอร์ไปป์ไลน์ต่อไปนี้สำหรับการวิเคราะห์เสียง
เวิร์กโฟลว์การกลั่นกรองเสียงเกี่ยวข้องกับขั้นตอนต่อไปนี้:
- ขั้นตอนการทำงานเริ่มต้นด้วยการรับไฟล์เสียงและจัดเก็บไว้ใน บริการจัดเก็บข้อมูลอย่างง่ายของ Amazon บัคเก็ต (Amazon S3) สำหรับ Amazon Transcribe เพื่อเข้าถึง
- Amazon ถอดเสียง
StartTranscriptionJob
API ถูกเรียกใช้ด้วย การตรวจจับความเป็นพิษ เปิดใช้งาน Amazon Transcribe แปลงเสียงเป็นข้อความ โดยให้ข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับการวิเคราะห์ความเป็นพิษ สำหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับการวิเคราะห์ความเป็นพิษ โปรดดูที่ ตั้งค่าสถานะภาษาที่เป็นอันตรายในการสนทนาด้วย Amazon Transcribe Toxicity Detection. - หากการวิเคราะห์ความเป็นพิษส่งคืนคะแนนความเป็นพิษเกินเกณฑ์ที่กำหนด (เช่น 50%) เราสามารถใช้ ฐานความรู้สำหรับ Amazon Bedrock เพื่อประเมินข้อความเทียบกับนโยบายที่กำหนดเองโดยใช้ LLM
- ผู้ดำเนินรายการที่เป็นมนุษย์จะได้รับรายงานการกลั่นกรองเสียงโดยละเอียดโดยเน้นส่วนการสนทนาที่ถือว่าเป็นพิษและละเมิดนโยบาย ช่วยให้พวกเขาสามารถตัดสินใจได้อย่างมีข้อมูล
ภาพหน้าจอต่อไปนี้แสดงแอปพลิเคชันตัวอย่างที่แสดงการวิเคราะห์ความเป็นพิษสำหรับเซ็กเมนต์เสียง ซึ่งรวมถึงการถอดเสียงต้นฉบับ ผลลัพธ์จากการวิเคราะห์ความเป็นพิษของ Amazon Transcribe และการวิเคราะห์ที่ดำเนินการโดยใช้ฐานความรู้ของ Amazon Bedrock ผ่านโมเดล Amazon Bedrock Anthropic Claude V2
การวิเคราะห์ LLM ให้ผลลัพธ์การละเมิด (ใช่หรือไม่ใช่) และอธิบายเหตุผลเบื้องหลังการตัดสินใจของแบบจำลองเกี่ยวกับการละเมิดนโยบาย นอกจากนี้ ฐานความรู้ยังรวมถึงเอกสารนโยบายอ้างอิงที่ใช้โดยการประเมิน เพื่อให้บริบทเพิ่มเติมแก่ผู้ดูแล
การตรวจจับความเป็นพิษของ Amazon Transcribe
Amazon Transcribe เป็นบริการรู้จำเสียงพูดอัตโนมัติ (ASR) ที่ช่วยให้นักพัฒนาสามารถเพิ่มความสามารถในการแปลงคำพูดเป็นข้อความให้กับแอปพลิเคชันของตนได้อย่างง่ายดาย เวิร์กโฟลว์การกลั่นกรองเสียงใช้ Amazon Transcribe Toxicity Detection ซึ่งเป็นความสามารถที่ขับเคลื่อนด้วยแมชชีนเลิร์นนิง (ML) ที่ใช้เสียงและข้อความเพื่อระบุและจัดประเภทเนื้อหาที่เป็นพิษจากเสียงในเจ็ดหมวดหมู่ ซึ่งรวมถึงการล่วงละเมิดทางเพศ คำพูดแสดงความเกลียดชัง การคุกคาม การละเมิด คำหยาบคาย การดูหมิ่น และภาษาที่โจ่งแจ้ง นอกเหนือจากการวิเคราะห์ข้อความแล้ว การตรวจจับความเป็นพิษยังใช้สัญญาณคำพูด เช่น โทนเสียงและระดับเสียง เพื่อระบุเจตนาที่เป็นพิษในคำพูด
เวิร์กโฟลว์การกลั่นกรองเสียงจะเปิดใช้งานการประเมินนโยบายของ LLM เมื่อการวิเคราะห์ความเป็นพิษเกินเกณฑ์ที่ตั้งไว้เท่านั้น วิธีการนี้ช่วยลดเวลาแฝงและปรับต้นทุนให้เหมาะสมโดยเลือกใช้ LLM โดยกรองส่วนสำคัญของการรับส่งข้อมูลออก
ใช้วิศวกรรมพร้อมท์ LLM เพื่อรองรับนโยบายที่กำหนดเอง
โมเดลการตรวจจับความเป็นพิษที่ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้าจาก Amazon Transcribe และ Amazon Comprehend มีการจัดอนุกรมวิธานความเป็นพิษแบบกว้างๆ ซึ่งแพลตฟอร์มโซเชียลมักใช้ในการกลั่นกรองเนื้อหาที่ผู้ใช้สร้างขึ้นในรูปแบบเสียงและข้อความ แม้ว่าโมเดลที่ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้าเหล่านี้จะตรวจพบปัญหาที่มีเวลาแฝงต่ำได้อย่างมีประสิทธิภาพ แต่คุณอาจต้องการโซลูชันเพื่อตรวจจับการละเมิดนโยบายของบริษัทหรือโดเมนธุรกิจของคุณโดยเฉพาะ ซึ่งโมเดลที่ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้าเพียงอย่างเดียวไม่สามารถทำได้
นอกจากนี้ การตรวจจับการละเมิดในการสนทนาตามบริบท เช่น การระบุตัวตน การดูแลทางเพศเด็ก การสนทนา ต้องใช้โซลูชันที่ปรับแต่งได้ซึ่งเกี่ยวข้องกับการพิจารณาข้อความแชทและบริบทภายนอก เช่น อายุ เพศ และประวัติการสนทนาของผู้ใช้ นี่คือจุดที่ LLM สามารถเสนอความยืดหยุ่นที่จำเป็นในการขยายข้อกำหนดเหล่านี้
Amazon Bedrock เป็นบริการที่มีการจัดการเต็มรูปแบบซึ่งนำเสนอตัวเลือกโมเดลพื้นฐาน (FM) ที่มีประสิทธิภาพสูงจากบริษัท AI ชั้นนำ โซลูชันเหล่านี้ใช้ Anthropic Claude v2 จาก Amazon Bedrock เพื่อกลั่นกรองการถอดเสียงและข้อความแชทโดยใช้เทมเพลตพร้อมท์ที่ยืดหยุ่น ตามที่ระบุไว้ในโค้ดต่อไปนี้:
เทมเพลตประกอบด้วยตัวยึดตำแหน่งสำหรับคำอธิบายนโยบาย ข้อความแชท และกฎเพิ่มเติมที่ต้องมีการดูแล โมเดล Anthropic Claude V2 ให้คำตอบในรูปแบบที่แนะนำ (ใช่หรือไม่ใช่) พร้อมด้วยการวิเคราะห์ที่อธิบายว่าทำไมจึงคิดว่าข้อความดังกล่าวละเมิดนโยบาย แนวทางนี้ช่วยให้คุณสามารถกำหนดหมวดหมู่การกลั่นกรองที่ยืดหยุ่น และกำหนดนโยบายของคุณเป็นภาษามนุษย์ได้
วิธีการฝึกอบรมแบบจำลองการจำแนกประเภทภายในองค์กรแบบดั้งเดิมเกี่ยวข้องกับกระบวนการที่ยุ่งยาก เช่น การใส่คำอธิบายประกอบข้อมูล การฝึกอบรม การทดสอบ และการนำแบบจำลองไปใช้ ซึ่งต้องใช้ความเชี่ยวชาญของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและวิศวกร ML ในทางตรงกันข้าม LLM ให้ความยืดหยุ่นในระดับสูง ผู้ใช้ทางธุรกิจสามารถแก้ไขข้อความแจ้งในภาษามนุษย์ ซึ่งนำไปสู่การเพิ่มประสิทธิภาพและลดรอบการวนซ้ำในการฝึกโมเดล ML
ฐานความรู้ของ Amazon Bedrock
แม้ว่าวิศวกรรมพร้อมท์จะมีประสิทธิภาพในการกำหนดนโยบายเอง แต่การแทรกนโยบายและกฎที่มีความยาวโดยตรงลงในพร้อมท์ของ LLM สำหรับแต่ละข้อความอาจทำให้เกิดเวลาแฝงและเพิ่มต้นทุนได้ เพื่อแก้ไขปัญหานี้ เราใช้ฐานความรู้ของ Amazon Bedrock เป็นระบบการเรียกข้อมูล Augmented Generation (RAG) ที่มีการจัดการ สิ่งนี้ช่วยให้คุณสามารถจัดการเอกสารนโยบายได้อย่างยืดหยุ่น ช่วยให้เวิร์กโฟลว์ดึงข้อมูลเฉพาะส่วนนโยบายที่เกี่ยวข้องสำหรับข้อความอินพุตแต่ละรายการ ซึ่งจะช่วยลดจำนวนโทเค็นที่ส่งไปยัง LLM เพื่อทำการวิเคราะห์
คุณสามารถใช้ คอนโซลการจัดการ AWS เพื่ออัปโหลดเอกสารนโยบายไปยังบัคเก็ต S3 จากนั้นจัดทำดัชนีเอกสารไปยังฐานข้อมูลเวกเตอร์เพื่อการดึงข้อมูลที่มีประสิทธิภาพ ต่อไปนี้เป็นเวิร์กโฟลว์เชิงแนวคิดที่จัดการโดยฐานความรู้ของ Amazon Bedrock ซึ่งจะดึงเอกสารจาก Amazon S3 แบ่งข้อความออกเป็นส่วนๆ และเรียกใช้ โมเดลการฝังข้อความ Amazon Bedrock Titan เพื่อแปลงชิ้นข้อความให้เป็นเวกเตอร์ ซึ่งจากนั้นจะถูกจัดเก็บไว้ในฐานข้อมูลเวกเตอร์
ในโซลูชันนี้ เราใช้ บริการ Amazon OpenSearch เป็นที่เก็บเวกเตอร์ OpenSearch เป็นชุดซอฟต์แวร์โอเพ่นซอร์สที่ปรับขนาดได้ ยืดหยุ่น และขยายได้สำหรับแอปพลิเคชันการค้นหา การวิเคราะห์ การตรวจสอบความปลอดภัย และความสามารถในการสังเกต ซึ่งได้รับใบอนุญาตภายใต้ใบอนุญาต Apache 2.0 OpenSearch Service เป็นบริการที่มีการจัดการเต็มรูปแบบซึ่งทำให้ปรับใช้ ปรับขนาด และดำเนินการ OpenSearch ใน AWS Cloud ได้อย่างง่ายดาย
หลังจากที่เอกสารได้รับการจัดทำดัชนีใน OpenSearch Service แล้ว เวิร์กโฟลว์การควบคุมเสียงและข้อความจะส่งข้อความแชท ซึ่งทำให้เกิดโฟลว์การสืบค้นต่อไปนี้สำหรับการประเมินนโยบายที่กำหนดเอง
กระบวนการนี้คล้ายกับเวิร์กโฟลว์การเริ่มต้น ขั้นแรก ข้อความจะถูกแปลงเป็นการฝังข้อความโดยใช้ Amazon Bedrock Titan Text Embedding API การฝังเหล่านี้จะถูกนำมาใช้เพื่อดำเนินการ ค้นหาเวกเตอร์ เทียบกับฐานข้อมูล OpenSearch Service ซึ่งมีการฝังเอกสารอยู่แล้ว ฐานข้อมูลส่งคืนส่วนนโยบายที่มีคะแนนการจับคู่สูงสุดซึ่งเกี่ยวข้องกับข้อความที่ป้อน จากนั้นเราจะเขียนข้อความแจ้งที่มีทั้งข้อความแชทอินพุตและส่วนของนโยบาย ซึ่งจะถูกส่งไปยัง Anthropic Claude V2 เพื่อทำการประเมิน โมเดล LLM ส่งคืนผลลัพธ์การวิเคราะห์ตามคำแนะนำที่พร้อมท์
สำหรับคำแนะนำโดยละเอียดเกี่ยวกับวิธีสร้างอินสแตนซ์ใหม่ด้วยเอกสารนโยบายของคุณในฐานความรู้ Amazon Bedrock โปรดดูที่ ขณะนี้ฐานความรู้มอบประสบการณ์ RAG ที่มีการจัดการเต็มรูปแบบใน Amazon Bedrock.
ขั้นตอนการดูแลข้อความแชท
เวิร์กโฟลว์การควบคุมแชทด้วยข้อความมีรูปแบบคล้ายกับการควบคุมเสียง แต่ใช้การวิเคราะห์ความเป็นพิษของ Amazon Comprehend ซึ่งได้รับการปรับแต่งมาเพื่อการกลั่นกรองข้อความโดยเฉพาะ แอปตัวอย่างรองรับอินเทอร์เฟซสำหรับการอัปโหลดไฟล์ข้อความจำนวนมากในรูปแบบ CSV หรือ TXT และมีอินเทอร์เฟซข้อความเดียวสำหรับการทดสอบอย่างรวดเร็ว แผนภาพต่อไปนี้แสดงขั้นตอนการทำงาน
เวิร์กโฟลว์การดูแลข้อความเกี่ยวข้องกับขั้นตอนต่อไปนี้:
- ผู้ใช้อัปโหลดไฟล์ข้อความไปยังบัคเก็ต S3
- การวิเคราะห์ความเป็นพิษของ Amazon Comprehend จะนำไปใช้กับข้อความตัวอักษร
- หากการวิเคราะห์ความเป็นพิษส่งคืนคะแนนความเป็นพิษที่เกินเกณฑ์ที่กำหนด (เช่น 50%) เราจะใช้ฐานความรู้ของ Amazon Bedrock เพื่อประเมินข้อความเทียบกับนโยบายที่ปรับแต่งโดยใช้ Anthropic Claude V2 LLM
- รายงานการประเมินนโยบายจะถูกส่งไปยังผู้ดูแลที่เป็นมนุษย์
Amazon เข้าใจการวิเคราะห์ความเป็นพิษ
ในเวิร์กโฟลว์การควบคุมข้อความ เราใช้การวิเคราะห์ความเป็นพิษของ Amazon Comprehend เพื่อประเมินระดับความเป็นพิษของข้อความ Amazon Comprehend เป็นบริการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) ที่ใช้ ML เพื่อเปิดเผยข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าและการเชื่อมโยงในข้อความ API การตรวจจับความเป็นพิษของ Amazon Comprehend จะกำหนดคะแนนความเป็นพิษโดยรวมให้กับเนื้อหาข้อความ โดยมีค่าตั้งแต่ 0–1 ซึ่งบ่งชี้ถึงความเป็นไปได้ที่เนื้อหาจะเป็นพิษ นอกจากนี้ยังจัดหมวดหมู่ข้อความเป็นหมวดหมู่ต่อไปนี้และให้คะแนนความเชื่อมั่นสำหรับแต่ละรายการ: hate_speech
,กราฟิก, harrassement_or_abuse
, ทางเพศ, violence_or_threat
การดูหมิ่น และคำหยาบคาย
ในเวิร์กโฟลว์การควบคุมข้อความนี้ การวิเคราะห์ความเป็นพิษของ Amazon Comprehend มีบทบาทสำคัญในการระบุว่าข้อความขาเข้ามีเนื้อหาที่เป็นพิษหรือไม่ เช่นเดียวกับเวิร์กโฟลว์การกลั่นกรองเสียง โดยมีเงื่อนไขในการเปิดใช้งานการประเมินนโยบาย LLM ดาวน์สตรีมเฉพาะเมื่อการวิเคราะห์ความเป็นพิษส่งคืนคะแนนที่เกินเกณฑ์ที่กำหนดไว้ล่วงหน้าเท่านั้น การเพิ่มประสิทธิภาพนี้ช่วยลดเวลาแฝงและต้นทุนโดยรวมที่เกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์ LLM
สรุป
ในโพสต์นี้ เราได้แนะนำโซลูชันสำหรับการดูแลแชทด้วยเสียงและข้อความโดยใช้บริการของ AWS รวมถึง Amazon Transcribe, Amazon Comprehend, Amazon Bedrock และ OpenSearch Service โซลูชันเหล่านี้ใช้แบบจำลองที่ได้รับการฝึกอบรมมาล่วงหน้าสำหรับการวิเคราะห์ความเป็นพิษ และทำงานร่วมกับ AI LLM ที่สร้างขึ้นเพื่อให้เกิดความสมดุลที่เหมาะสมที่สุดในด้านความแม่นยำ เวลาแฝง และต้นทุน นอกจากนี้ยังช่วยให้คุณกำหนดนโยบายของคุณเองได้อย่างยืดหยุ่น
คุณสามารถสัมผัสประสบการณ์แอปตัวอย่างได้โดยทำตามคำแนะนำใน repo GitHub.
เกี่ยวกับผู้เขียน
ลาน่า จาง เป็นสถาปนิกโซลูชันอาวุโสที่ทีมบริการ AI ของ AWS WWSO ซึ่งเชี่ยวชาญด้าน AI และ ML สำหรับการกลั่นกรองเนื้อหา คอมพิวเตอร์วิทัศน์ การประมวลผลภาษาธรรมชาติ และเจเนอเรทีฟ AI ด้วยความเชี่ยวชาญของเธอ เธออุทิศตนเพื่อส่งเสริมโซลูชัน AWS AI/ML และช่วยเหลือลูกค้าในการเปลี่ยนแปลงโซลูชันธุรกิจในอุตสาหกรรมต่างๆ ที่หลากหลาย รวมถึงโซเชียลมีเดีย เกม อีคอมเมิร์ซ สื่อ การโฆษณาและการตลาด
- 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/moderate-audio-and-text-chats-using-aws-ai-services-and-llms/
- :มี
- :เป็น
- :ไม่
- :ที่ไหน
- 100
- 118
- 14
- 7
- a
- เกี่ยวกับเรา
- การล่วงละเมิด
- เข้า
- อำนวยความสะดวก
- ลงชื่อเข้าใช้
- ความถูกต้อง
- บรรลุ
- ข้าม
- กระตุ้น
- เพิ่ม
- นอกจากนี้
- เพิ่มเติม
- ข้อมูลเพิ่มเติม
- ที่อยู่
- การโฆษณา
- กับ
- อายุ
- AI
- บริการ AI
- AI / ML
- ทั้งหมด
- การอนุญาต
- ช่วยให้
- คนเดียว
- ตาม
- แล้ว
- ด้วย
- แม้ว่า
- อเมซอน
- เข้าใจ Amazon
- ถอดความจากอเมซอน
- Amazon Web Services
- an
- การวิเคราะห์
- การวิเคราะห์
- วิเคราะห์
- และ
- มานุษยวิทยา
- อาปาเช่
- API
- app
- การใช้งาน
- การใช้งาน
- ประยุกต์
- ใช้
- การประยุกต์ใช้
- เข้าใกล้
- วิธีการ
- เป็น
- AS
- ประเมินผล
- ช่วยเหลือ
- ผู้ช่วย
- การให้ความช่วยเหลือ
- ที่เกี่ยวข้อง
- At
- เสียง
- เติม
- ผู้เขียน
- อัตโนมัติ
- ใช้ได้
- AWS
- ยอดคงเหลือ
- ยอดคงเหลือ
- ฐาน
- ตาม
- BE
- รับ
- เริ่มต้น
- หลัง
- กำลัง
- ทั้งสอง
- หมดสภาพ
- กว้าง
- ธุรกิจ
- แต่
- by
- CAN
- ความสามารถ
- หมวดหมู่
- บาง
- ท้าทาย
- พูดคุย
- แมว
- ทางเลือก
- การจัดหมวดหมู่
- แยกประเภท
- เมฆ
- รหัส
- อย่างธรรมดา
- สื่อสาร
- ชุมชน
- บริษัท
- บริษัท
- เข้าใจ
- คอมพิวเตอร์
- วิสัยทัศน์คอมพิวเตอร์
- เกี่ยวกับความคิดเห็น
- สภาพ
- ดำเนินการ
- ความมั่นใจ
- การเชื่อมต่อ
- พิจารณา
- ถือว่า
- พิจารณา
- มี
- เนื้อหา
- สิ่งแวดล้อม
- ตามบริบท
- ตรงกันข้าม
- การสนทนา
- การสนทนา
- แปลง
- แปลง
- ราคา
- ค่าใช้จ่าย
- ได้
- สร้าง
- วิกฤติ
- สำคัญมาก
- ยุ่งยาก
- ลูกค้า
- ปรับแต่งได้
- การปรับแต่ง
- การปรับแต่ง
- รอบ
- ข้อมูล
- ฐานข้อมูล
- ตัดสินใจ
- การตัดสินใจ
- ทุ่มเท
- กำหนด
- องศา
- มอบ
- ปรับใช้
- การใช้งาน
- ลักษณะ
- รายละเอียด
- ตรวจจับ
- การตรวจพบ
- กำหนด
- นักพัฒนา
- แผนภาพ
- โดยตรง
- แสดง
- หลาย
- เอกสาร
- เอกสาร
- ทำ
- โดเมน
- ลง
- E-commerce
- แต่ละ
- อย่างมีประสิทธิภาพ
- ที่มีประสิทธิภาพ
- อย่างมีประสิทธิภาพ
- ทั้ง
- การฝัง
- ให้อำนาจ
- ทำให้สามารถ
- เปิดการใช้งาน
- ช่วยให้
- ชั้นเยี่ยม
- วิศวกร
- ที่เพิ่มขึ้น
- ประเมินค่า
- การประเมินผล
- ตัวอย่าง
- มากกว่า
- เกินกว่า
- ประสบการณ์
- ชำนาญ
- ความชำนาญ
- อธิบาย
- อธิบาย
- ขยายออก
- ปัจจัย
- เนื้อไม่มีมัน
- ไฟล์
- กรอง
- หา
- ชื่อจริง
- ความยืดหยุ่น
- มีความยืดหยุ่น
- อย่างยืดหยุ่น
- ไหล
- ดังต่อไปนี้
- ดังต่อไปนี้
- สำหรับ
- รูป
- รากฐาน
- เป็นมิตร
- ราคาเริ่มต้นที่
- อย่างเต็มที่
- ฟังก์ชั่น
- นอกจากนี้
- การเล่นเกม
- แพลตฟอร์มเกม
- เพศ
- รุ่น
- กำเนิด
- กำเนิด AI
- กราฟฟิค
- เป็นอันตราย
- เกลียด
- จะช่วยให้
- เธอ
- จุดสูง
- ที่มีประสิทธิภาพสูง
- ที่สูงที่สุด
- ไฮไลต์
- ประวัติ
- สรุป ความน่าเชื่อถือของ Olymp Trade?
- ทำอย่างไร
- อย่างไรก็ตาม
- HTML
- ที่ http
- HTTPS
- เป็นมนุษย์
- แยกแยะ
- ระบุ
- if
- แสดงให้เห็นถึง
- ทันที
- in
- รวมถึง
- รวมทั้ง
- ขาเข้า
- เพิ่ม
- ดัชนี
- การจัดทำดัชนี
- บ่งชี้ว่า
- การแสดง
- อุตสาหกรรม
- ข้อมูล
- แจ้ง
- เริ่มต้น
- ที่ริเริ่ม
- ประทับจิต
- การเริ่มต้น
- อินพุต
- ข้อมูลเชิงลึก
- ตัวอย่าง
- คำแนะนำการใช้
- ดูถูก
- ความตั้งใจ
- อินเตอร์เฟซ
- เข้าไป
- แนะนำ
- แนะนำ
- งานค้นคว้า
- เรียก
- จะเรียก
- ที่เกี่ยวข้องกับการ
- ปัญหา
- IT
- การย้ำ
- ITS
- การสัมภาษณ์
- jpg
- เก็บ
- ความรู้
- ภาษา
- ใหญ่
- ความแอบแฝง
- นำ
- ชั้นนำ
- การเรียนรู้
- ชั้น
- License
- ได้รับใบอนุญาต
- ความเป็นไปได้
- LLM
- ต่ำ
- เครื่อง
- เรียนรู้เครื่อง
- ทำ
- ทำให้
- จัดการ
- การจัดการ
- การจัดการ
- การจัดการ
- หลาย
- การตลาด
- การจับคู่
- อาจ..
- วิธี
- ภาพบรรยากาศ
- ข่าวสาร
- ข้อความ
- วิธี
- ย่อขนาด
- ML
- แบบ
- โมเดล
- ปานกลาง
- ดูแล
- การกลั่นกรอง
- แก้ไข
- การตรวจสอบ
- ข้อมูลเพิ่มเติม
- ต้อง
- โดยธรรมชาติ
- ประมวลผลภาษาธรรมชาติ
- จำเป็นต้อง
- จำเป็น
- ใหม่
- NLP
- ตอนนี้
- จำนวน
- of
- เสนอ
- เสนอ
- มักจะ
- on
- เพียง
- เปิด
- โอเพนซอร์ส
- ทำงาน
- ดีที่สุด
- การเพิ่มประสิทธิภาพ
- เพิ่มประสิทธิภาพ
- or
- บงการ
- กำลังเตรียมการ
- เป็นต้นฉบับ
- อื่นๆ
- ออก
- ที่ระบุไว้
- ด้านนอก
- ทั้งหมด
- ของตนเอง
- อยู่เฉยๆ
- แบบแผน
- ดำเนินการ
- ท่อ
- ขว้าง
- เวที
- แพลตฟอร์ม
- เพลโต
- เพลโตดาต้าอินเทลลิเจนซ์
- เพลโตดาต้า
- เล่น
- กรุณา
- นโยบาย
- นโยบาย
- ประชากร
- ส่วน
- โพสต์
- ที่กำหนดไว้ล่วงหน้า
- เชิงรุก
- ปัญหาที่เกิดขึ้น
- กระบวนการ
- กระบวนการ
- การประมวลผล
- ความหยาบคาย
- การส่งเสริม
- แจ้ง
- ให้
- ให้
- การให้
- การสอบถาม
- รวดเร็ว
- เศษผ้า
- ตั้งแต่
- เหตุผล
- ที่ได้รับ
- ที่ได้รับ
- การได้รับ
- การรับรู้
- ระเบียน
- บันทึก
- ลด
- ลดลง
- ลด
- อ้างอิง
- อ้างอิง
- เกี่ยวกับ
- ที่เกี่ยวข้อง
- ตรงประเด็น
- วางใจ
- รายงาน
- รายงาน
- การรายงาน
- แสดงให้เห็นถึง
- ต้องการ
- ความต้องการ
- ต้อง
- ตอบสนอง
- การตอบสนอง
- ผล
- ผลสอบ
- การแก้ไข
- รับคืน
- ทบทวน
- รีวิว
- บทบาท
- ห้อง
- กฎ
- กฎระเบียบ
- ปลอดภัย
- ความปลอดภัย
- ตัวอย่าง
- พึงพอใจ
- ที่ปรับขนาดได้
- ขนาด
- หลอกลวง
- นักวิทยาศาสตร์
- คะแนน
- ค้นหา
- Section
- ความปลอดภัย
- แสวงหา
- ส่วน
- กลุ่ม
- ส่ง
- ระดับอาวุโส
- ส่ง
- บริการ
- บริการ
- ชุด
- เจ็ด
- เพศที่สนใจ
- เธอ
- แสดงให้เห็นว่า
- สำคัญ
- คล้ายคลึงกัน
- ง่าย
- ความง่าย
- สังคม
- โซเชียลมีเดีย
- แพลตฟอร์มโซเชียล
- ซอฟต์แวร์
- เพียงผู้เดียว
- ทางออก
- โซลูชัน
- แหล่ง
- ความเชี่ยวชาญ
- โดยเฉพาะ
- การพูด
- การรู้จำเสียง
- คำพูดเป็นข้อความ
- แยก
- พูด
- ขั้นตอน
- การเก็บรักษา
- จัดเก็บ
- เก็บไว้
- การเก็บรักษา
- ซื่อตรง
- อย่างเช่น
- ชุด
- สนับสนุน
- รองรับ
- ระบบ
- TAG
- ปรับปรุง
- นำ
- อนุกรมวิธาน
- ทีม
- เทมเพลต
- การทดสอบ
- ข้อความ
- ที่
- พื้นที่
- ของพวกเขา
- พวกเขา
- แล้วก็
- ล้อยางขัดเหล่านี้ติดตั้งบนแกน XNUMX (มม.) ผลิตภัณฑ์นี้ถูกผลิตในหลายรูปทรง และหลากหลายเบอร์ความแน่นหนาของปริมาณอนุภาคขัดของมัน จะทำให้ท่านได้รับประสิทธิภาพสูงในการขัดและการใช้งานที่ยาวนาน
- พวกเขา
- คิดว่า
- นี้
- ภัยคุกคาม
- ธรณีประตู
- ตลอด
- ต้องใช้เวลามาก
- ยักษ์
- ไปยัง
- ในวันนี้
- ราชสกุล
- แบบดั้งเดิม
- การจราจร
- การฝึกอบรม
- การเปลี่ยนแปลง
- เรียก
- ทริกเกอร์
- วิกฤติ
- วางใจ
- เปิดเผย
- ภายใต้
- อัปโหลด
- ใช้
- มือสอง
- ผู้ใช้งาน
- ผู้ใช้
- ใช้
- การใช้
- มีคุณค่า
- ต่างๆ
- การตรวจสอบ
- การละเมิด
- การละเมิด
- วิสัยทัศน์
- เสียงพูด
- we
- เว็บ
- บริการเว็บ
- เมื่อ
- ว่า
- ที่
- ในขณะที่
- ทำไม
- วิกิพีเดีย
- จะ
- กับ
- ภายใน
- ไม่มี
- คำ
- เวิร์กโฟลว์
- คุณ
- ของคุณ
- ลมทะเล