องค์กรต่างๆ สามารถเข้าถึงข้อมูลจำนวนมหาศาล ซึ่งส่วนใหญ่ค้นพบได้ยากเนื่องจากข้อมูลไม่มีโครงสร้าง แนวทางทั่วไปในการวิเคราะห์ ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง ใช้การจับคู่คำหลักหรือคำพ้องความหมาย พวกเขาไม่ได้รวบรวมบริบททั้งหมดของเอกสาร ทำให้มีประสิทธิภาพน้อยลงในการจัดการกับข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง
ในทางตรงกันข้าม การฝังข้อความจะใช้ เรียนรู้เครื่อง ความสามารถ (ML) เพื่อจับความหมายของข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง การฝังถูกสร้างขึ้นโดยโมเดลภาษาที่เป็นตัวแทนซึ่งแปลข้อความเป็นเวกเตอร์ตัวเลขและเข้ารหัสข้อมูลตามบริบทในเอกสาร สิ่งนี้ทำให้แอปพลิเคชันต่างๆ เช่น การค้นหาความหมาย การดึงข้อมูล Augmented Generation (RAG) การสร้างแบบจำลองหัวข้อ และการจัดหมวดหมู่ข้อความ
ตัวอย่างเช่น ในอุตสาหกรรมบริการทางการเงิน แอปพลิเคชันรวมถึงการดึงข้อมูลเชิงลึกจากรายงานรายได้ การค้นหาข้อมูลจากงบการเงิน และการวิเคราะห์ความเชื่อมั่นเกี่ยวกับหุ้นและตลาดที่พบในข่าวทางการเงิน การฝังข้อความช่วยให้ผู้เชี่ยวชาญในอุตสาหกรรมดึงข้อมูลเชิงลึกจากเอกสาร ลดข้อผิดพลาด และเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานได้
ในโพสต์นี้ เรานำเสนอแอปพลิเคชันที่สามารถค้นหาและสืบค้นข่าวทางการเงินในภาษาต่างๆ โดยใช้ Cohere's ฝัง และ จัดอันดับใหม่ รุ่นที่มี อเมซอน เบดร็อค.
โมเดลการฝังหลายภาษาของ Cohere
Cohere เป็นแพลตฟอร์ม AI ระดับองค์กรชั้นนำที่สร้างโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) ระดับโลกและโซลูชันที่ขับเคลื่อนด้วย LLM ซึ่งช่วยให้คอมพิวเตอร์สามารถค้นหา จับความหมาย และสนทนาในรูปแบบข้อความได้ พวกเขาให้ความสะดวกในการใช้งานและความปลอดภัยและการควบคุมความเป็นส่วนตัวที่แข็งแกร่ง
โมเดลการฝังหลายภาษาของ Cohere สร้างการแสดงเวกเตอร์ของเอกสารมากกว่า 100 ภาษา และพร้อมใช้งานบน Amazon Bedrock ซึ่งช่วยให้ลูกค้า AWS เข้าถึงได้ในรูปแบบ API ซึ่งขจัดความจำเป็นในการจัดการโครงสร้างพื้นฐานพื้นฐาน และช่วยให้มั่นใจได้ว่าข้อมูลที่ละเอียดอ่อนยังคงได้รับการจัดการและป้องกันอย่างปลอดภัย
โมเดลหลายภาษาจะจัดกลุ่มข้อความที่มีความหมายคล้ายกันโดยกำหนดตำแหน่งที่อยู่ใกล้กันในพื้นที่เวกเตอร์เชิงความหมาย ด้วยโมเดลการฝังหลายภาษา นักพัฒนาสามารถประมวลผลข้อความในหลายภาษาโดยไม่จำเป็นต้องสลับระหว่างโมเดลต่างๆ ดังแสดงในรูปต่อไปนี้ ทำให้การประมวลผลมีประสิทธิภาพมากขึ้นและปรับปรุงประสิทธิภาพสำหรับแอปพลิเคชันหลายภาษา
ต่อไปนี้คือจุดเด่นบางประการของโมเดลการฝังของ Cohere:
- เน้นคุณภาพเอกสาร – โมเดลการฝังทั่วไปได้รับการฝึกฝนเพื่อวัดความคล้ายคลึงกันระหว่างเอกสาร แต่โมเดลของ Cohere ก็วัดคุณภาพของเอกสารด้วย
- การดึงข้อมูลที่ดีขึ้นสำหรับแอปพลิเคชัน RAG – แอปพลิเคชัน RAG ต้องการระบบการดึงข้อมูลที่ดี ซึ่งโมเดลการฝังของ Cohere ทำได้ดีเยี่ยม
- การบีบอัดข้อมูลที่คุ้มค่า – Cohere ใช้วิธีการฝึกอบรมแบบพิเศษที่คำนึงถึงการบีบอัด ซึ่งส่งผลให้ประหยัดต้นทุนได้อย่างมากสำหรับฐานข้อมูลเวกเตอร์ของคุณ
กรณีการใช้งานสำหรับการฝังข้อความ
การฝังข้อความจะเปลี่ยนข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างให้อยู่ในรูปแบบที่มีโครงสร้าง สิ่งนี้ทำให้คุณสามารถเปรียบเทียบ แยกแยะ และรับข้อมูลเชิงลึกจากเอกสารเหล่านี้ทั้งหมดได้อย่างเป็นกลาง ต่อไปนี้เป็นตัวอย่างกรณีการใช้งานที่โมเดลการฝังของ Cohere เปิดใช้งาน:
- การค้นหาความหมาย – เปิดใช้งานแอปพลิเคชันการค้นหาที่มีประสิทธิภาพเมื่อใช้งานร่วมกับฐานข้อมูลเวกเตอร์ โดยมีความเกี่ยวข้องที่ดีเยี่ยมตามความหมายของวลีค้นหา
- เครื่องมือค้นหาสำหรับระบบที่ใหญ่กว่า – ค้นหาและดึงข้อมูลที่เกี่ยวข้องมากที่สุดจากแหล่งข้อมูลองค์กรที่เชื่อมต่อสำหรับระบบ RAG
- การจัดประเภทข้อความ – รองรับการรับรู้เจตนา การวิเคราะห์ความรู้สึก และการวิเคราะห์เอกสารขั้นสูง
- การสร้างแบบจำลองหัวข้อ – เปลี่ยนคอลเลกชันเอกสารเป็นกลุ่มที่แตกต่างกันเพื่อเปิดเผยหัวข้อและธีมที่เกิดขึ้นใหม่
ปรับปรุงระบบการค้นหาด้วย Rerank
ในองค์กรที่มีระบบค้นหาคำสำคัญแบบเดิมๆ อยู่แล้ว คุณจะแนะนำความสามารถในการค้นหาความหมายสมัยใหม่ได้อย่างไร สำหรับระบบดังกล่าวซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของสถาปัตยกรรมข้อมูลของบริษัทมาเป็นเวลานาน ในหลายกรณี การย้ายไปสู่แนวทางแบบฝังโดยสมบูรณ์นั้นเป็นไปไม่ได้
จุดสิ้นสุด Rerank ของ Cohere ได้รับการออกแบบมาเพื่อเชื่อมช่องว่างนี้ โดยทำหน้าที่เป็นขั้นตอนที่สองของกระบวนการค้นหาเพื่อจัดอันดับเอกสารที่เกี่ยวข้องตามคำค้นหาของผู้ใช้ องค์กรสามารถรักษาระบบคำสำคัญ (หรือแม้แต่ความหมาย) ที่มีอยู่สำหรับการดึงข้อมูลในขั้นตอนแรก และเพิ่มคุณภาพของผลลัพธ์การค้นหาด้วยจุดสิ้นสุดการจัดอันดับใหม่ในการจัดอันดับใหม่ขั้นตอนที่สอง
การจัดอันดับใหม่มอบตัวเลือกที่รวดเร็วและตรงไปตรงมาสำหรับการปรับปรุงผลการค้นหาโดยการนำเทคโนโลยีการค้นหาเชิงความหมายมาไว้ในสแต็กของผู้ใช้ด้วยโค้ดเพียงบรรทัดเดียว จุดสิ้นสุดยังมาพร้อมกับการสนับสนุนหลายภาษา รูปภาพต่อไปนี้แสดงเวิร์กโฟลว์การดึงข้อมูลและการจัดอันดับใหม่
ภาพรวมโซลูชัน
นักวิเคราะห์ทางการเงินจำเป็นต้องแยกแยะเนื้อหาจำนวนมาก เช่น สิ่งพิมพ์ทางการเงินและสื่อข่าว เพื่อที่จะรับทราบข้อมูลอยู่เสมอ ให้เป็นไปตาม สมาคมผู้เชี่ยวชาญด้านการเงิน (AFP)นักวิเคราะห์ทางการเงินใช้เวลา 75% ในการรวบรวมข้อมูลหรือบริหารจัดการกระบวนการแทนการวิเคราะห์มูลค่าเพิ่ม การค้นหาคำตอบสำหรับคำถามจากแหล่งข้อมูลและเอกสารต่างๆ ถือเป็นงานที่ต้องใช้เวลามากและน่าเบื่อ โมเดลการฝัง Cohere ช่วยให้นักวิเคราะห์ค้นหาชื่อบทความจำนวนมากในหลายภาษาได้อย่างรวดเร็ว เพื่อค้นหาและจัดอันดับบทความที่เกี่ยวข้องกับคำค้นหาเฉพาะมากที่สุด ซึ่งช่วยประหยัดเวลาและความพยายามได้มหาศาล
ในตัวอย่างกรณีการใช้งานต่อไปนี้ เราจะแสดงให้เห็นว่าโมเดล Embed ของ Cohere ค้นหาและสืบค้นข่าวการเงินในภาษาต่างๆ ในไปป์ไลน์เดียวได้อย่างไร จากนั้นเราจะสาธิตวิธีที่การเพิ่มการจัดอันดับใหม่ในการดึงข้อมูลการฝังของคุณ (หรือการเพิ่มลงในการค้นหาคำศัพท์แบบเดิม) สามารถปรับปรุงผลลัพธ์ให้ดียิ่งขึ้นได้อย่างไร
โน้ตบุ๊กที่รองรับมีวางจำหน่ายแล้ว GitHub.
แผนภาพต่อไปนี้แสดงขั้นตอนการทำงานของแอปพลิเคชัน
เปิดใช้งานการเข้าถึงโมเดลผ่าน Amazon Bedrock
ผู้ใช้ Amazon Bedrock จำเป็นต้องขอสิทธิ์เข้าถึงโมเดลเพื่อให้สามารถใช้งานได้ หากต้องการขอสิทธิ์เข้าถึงรุ่นเพิ่มเติม ให้เลือก การเข้าถึงโมเดล บานหน้าต่างนำทางบน Amazon Bedrock ปลอบใจ. สำหรับข้อมูลเพิ่มเติมโปรดดู การเข้าถึงโมเดล. สำหรับการฝึกปฏิบัตินี้ คุณต้องขอสิทธิ์เข้าถึงโมเดล Cohere Embed Multilingual
ติดตั้งแพ็คเกจและนำเข้าโมดูล
ขั้นแรก เราติดตั้งแพ็คเกจที่จำเป็นและนำเข้าโมดูลที่เราจะใช้ในตัวอย่างนี้:
นำเข้าเอกสาร
เราใช้ชุดข้อมูล (MultiFIN) ที่มีรายการหัวข้อข่าวในโลกแห่งความเป็นจริงครอบคลุม 15 ภาษา (อังกฤษ ตุรกี เดนมาร์ก สเปน โปแลนด์ กรีก ฟินแลนด์ ฮิบรู ญี่ปุ่น ฮังการี นอร์เวย์ รัสเซีย อิตาลี ไอซ์แลนด์ และสวีเดน ). นี่คือชุดข้อมูลโอเพ่นซอร์สที่รวบรวมไว้สำหรับการประมวลผลภาษาธรรมชาติทางการเงิน (NLP) และพร้อมใช้งานบน พื้นที่เก็บข้อมูล GitHub.
ในกรณีของเรา เราได้สร้างไฟล์ CSV ที่มีข้อมูลของ MultiFIN รวมถึงคอลัมน์ที่มีคำแปล เราไม่ใช้คอลัมน์นี้เพื่อป้อนโมเดล เราใช้ข้อมูลนี้เพื่อช่วยเราปฏิบัติตามเมื่อเราพิมพ์ผลลัพธ์สำหรับผู้ที่ไม่พูดภาษาเดนมาร์กหรือสเปน เราชี้ไปที่ CSV นั้นเพื่อสร้าง dataframe ของเรา:
เลือกรายการเอกสารที่จะสอบถาม
MultiFIN มีบันทึกมากกว่า 6,000 รายการใน 15 ภาษา สำหรับกรณีการใช้งานตัวอย่างของเรา เรามุ่งเน้นไปที่สามภาษา: อังกฤษ สเปน และเดนมาร์ก นอกจากนี้เรายังจัดเรียงส่วนหัวตามความยาวและเลือกส่วนหัวที่ยาวที่สุด
เนื่องจากเราเลือกบทความที่ยาวที่สุด เราจึงมั่นใจว่าความยาวไม่ได้เกิดจากการเรียงลำดับซ้ำกัน รหัสต่อไปนี้แสดงตัวอย่างที่เป็นกรณีนี้ เราจะทำความสะอาดสิ่งนั้น
df['text'].iloc[2215]
รายการเอกสารของเรามีการกระจายอย่างดีในสามภาษา:
ต่อไปนี้เป็นส่วนหัวของบทความที่ยาวที่สุดในชุดข้อมูลของเรา:
ฝังและจัดทำดัชนีเอกสาร
ตอนนี้ เราต้องการฝังเอกสารของเราและจัดเก็บการฝัง การฝังเป็นเวกเตอร์ขนาดใหญ่มากที่ห่อหุ้มความหมายเชิงความหมายของเอกสารของเรา โดยเฉพาะอย่างยิ่ง เราใช้โมเดล embed-multilingual-v3.0 ของ Cohere ซึ่งสร้างการฝังที่มีขนาด 1,024 มิติ
เมื่อผ่านการสืบค้น เรายังฝังการสืบค้นและใช้ไลบรารี hnswlib เพื่อค้นหาเพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุด
ใช้โค้ดเพียงไม่กี่บรรทัดในการสร้างไคลเอนต์ Cohere ฝังเอกสาร และสร้างดัชนีการค้นหา นอกจากนี้เรายังติดตามภาษาและการแปลภาษาของเอกสารเพื่อปรับปรุงการแสดงผลผลลัพธ์
สร้างระบบการเรียกคืน
ต่อไป เราสร้างฟังก์ชันที่ใช้แบบสอบถามเป็นอินพุต ฝังไว้ และค้นหาส่วนหัวทั้งสี่ที่เกี่ยวข้องอย่างใกล้ชิดมากขึ้น:
สอบถามระบบการดึงข้อมูล
เรามาสำรวจว่าระบบของเราทำอะไรกับคำถามสองสามข้อที่แตกต่างกันกัน เราเริ่มต้นด้วยภาษาอังกฤษ:
ผลลัพธ์มีดังนี้:
สังเกตสิ่งต่อไปนี้:
- เรากำลังถามคำถามที่เกี่ยวข้องแต่แตกต่างกันเล็กน้อย และแบบจำลองนั้นเหมาะสมอย่างยิ่งพอที่จะนำเสนอผลลัพธ์ที่เกี่ยวข้องมากที่สุดที่ด้านบน
- โมเดลของเราไม่ได้ทำการค้นหาตามคำหลัก แต่เป็นการค้นหาเชิงความหมาย แม้ว่าเราจะใช้คำเช่น "วิทยาศาสตร์ข้อมูล" แทน "AI" โมเดลของเราก็สามารถเข้าใจสิ่งที่ถูกถามและส่งกลับผลลัพธ์ที่เกี่ยวข้องมากที่สุดที่ด้านบน
แล้วคำถามในภาษาเดนมาร์กล่ะ? ลองดูที่แบบสอบถามต่อไปนี้:
ในตัวอย่างก่อนหน้านี้ ตัวย่อภาษาอังกฤษ “PP&E” ย่อมาจาก “ทรัพย์สิน โรงงาน และอุปกรณ์” และแบบจำลองของเราก็สามารถเชื่อมต่อกับคำถามของเราได้
ในกรณีนี้ ผลลัพธ์ที่ส่งคืนทั้งหมดเป็นภาษาเดนมาร์ก แต่แบบจำลองสามารถส่งคืนเอกสารในภาษาอื่นที่ไม่ใช่แบบสอบถามได้ หากความหมายทางความหมายใกล้เคียงกัน เรามีความยืดหยุ่นอย่างสมบูรณ์ และด้วยโค้ดไม่กี่บรรทัด เราสามารถระบุได้ว่าโมเดลควรดูเอกสารในภาษาของการสืบค้นเท่านั้น หรือควรดูเอกสารทั้งหมดหรือไม่
ปรับปรุงผลลัพธ์ด้วย Cohere Rerank
การฝังมีประสิทธิภาพมาก อย่างไรก็ตาม ตอนนี้เราจะมาดูวิธีปรับแต่งผลลัพธ์ของเราให้ดียิ่งขึ้นด้วยจุดสิ้นสุด Rerank ของ Cohere ซึ่งได้รับการฝึกฝนให้ให้คะแนนความเกี่ยวข้องของเอกสารเทียบกับแบบสอบถาม
ข้อดีอีกประการของการจัดอันดับใหม่ก็คือสามารถทำงานบนเครื่องมือค้นหาคำหลักแบบเดิมได้ คุณไม่จำเป็นต้องเปลี่ยนเป็นฐานข้อมูลเวกเตอร์หรือทำการเปลี่ยนแปลงโครงสร้างพื้นฐานของคุณอย่างรุนแรง และใช้เวลาโค้ดเพียงไม่กี่บรรทัดเท่านั้น มีการจัดอันดับใหม่ใน อเมซอน SageMaker.
เรามาลองใช้คำค้นหาใหม่กัน ครั้งนี้เราใช้ SageMaker:
ในกรณีนี้ การค้นหาเชิงความหมายสามารถดึงคำตอบของเราและแสดงในผลลัพธ์ได้ แต่จะไม่อยู่ที่ด้านบนสุด อย่างไรก็ตาม เมื่อเราส่งข้อความค้นหาอีกครั้งไปยังตำแหน่งข้อมูลการจัดอันดับใหม่ของเราพร้อมกับรายการเอกสารที่ดึงข้อมูลมา การจัดอันดับใหม่จะสามารถแสดงเอกสารที่เกี่ยวข้องมากที่สุดที่ด้านบนสุดได้
ขั้นแรก เราสร้างไคลเอนต์และตำแหน่งข้อมูลการจัดอันดับใหม่:
เมื่อเราส่งเอกสารให้ Rerank โมเดลจะสามารถเลือกเอกสารที่เกี่ยวข้องมากที่สุดได้อย่างถูกต้อง:
สรุป
โพสต์นี้นำเสนอคำแนะนำการใช้โมเดลการฝังหลายภาษาของ Cohere ใน Amazon Bedrock ในโดเมนบริการทางการเงิน โดยเฉพาะอย่างยิ่ง เราได้สาธิตตัวอย่างแอปพลิเคชันค้นหาบทความทางการเงินหลายภาษา เราได้เห็นแล้วว่าโมเดลการฝังช่วยให้ค้นพบข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพและแม่นยำ ซึ่งจะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการผลิตและคุณภาพผลผลิตของนักวิเคราะห์
โมเดลการฝังหลายภาษาของ Cohere รองรับมากกว่า 100 ภาษา ช่วยขจัดความซับซ้อนในการสร้างแอปพลิเคชันที่ต้องทำงานกับคลังเอกสารในภาษาต่างๆ ที่ โมเดลการฝัง Cohere ได้รับการฝึกอบรมเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ในการใช้งานจริง โดยจะจัดการข้อมูลที่มีเสียงดังเป็นอินพุต ปรับให้เข้ากับระบบ RAG ที่ซับซ้อน และให้ความคุ้มทุนจากวิธีการฝึกอบรมที่คำนึงถึงการบีบอัด
เริ่มสร้างด้วยโมเดลการฝังหลายภาษาของ Cohere ใน Amazon Bedrock วันนี้
เกี่ยวกับผู้เขียน
เจมส์ ยี่ เป็นสถาปนิกโซลูชันคู่ค้า AI/ML อาวุโสในทีมเทคโนโลยี COE Tech ของคู่ค้าด้านเทคโนโลยีที่ Amazon Web Services เขามีความหลงใหลในการทำงานร่วมกับลูกค้าองค์กรและคู่ค้าเพื่อออกแบบ ปรับใช้ และปรับขนาดแอปพลิเคชัน AI/ML เพื่อให้ได้มูลค่าทางธุรกิจ นอกเหนือจากงาน เขาชอบเล่นฟุตบอล ท่องเที่ยว และใช้เวลากับครอบครัว
กอนซาโล่ เบเทกอน เป็นสถาปนิกด้านโซลูชันที่ Cohere ซึ่งเป็นผู้ให้บริการเทคโนโลยีการประมวลผลภาษาธรรมชาติที่ล้ำสมัย เขาช่วยให้องค์กรต่างๆ ตอบสนองความต้องการทางธุรกิจของตนผ่านการปรับใช้โมเดลภาษาขนาดใหญ่
เมียร์ อาเมอร์ เป็น Developer Advocate ที่ Cohere ซึ่งเป็นผู้ให้บริการเทคโนโลยีการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) ที่ล้ำสมัย เขาช่วยนักพัฒนาสร้างแอปพลิเคชันที่ล้ำสมัยด้วย Large Language Models (LLM) ของ Cohere
- 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/build-financial-search-applications-using-the-amazon-bedrock-cohere-multilingual-embedding-model/
- :มี
- :เป็น
- :ไม่
- :ที่ไหน
- $ ขึ้น
- 000
- 1
- 10
- 100
- 11
- 13
- 15%
- 16
- 2030
- 22
- 29
- 33
- 7
- 8
- 80
- 9
- a
- สามารถ
- เกี่ยวกับเรา
- เข้า
- ตาม
- ลงชื่อเข้าใช้
- ถูกต้อง
- แม่นยำ
- บรรลุ
- ข้าม
- การกระทำ
- ปรับ
- เพิ่ม
- เพิ่มเติม
- ที่อยู่
- สูง
- ความได้เปรียบ
- ผู้สนับสนุน
- เอเอฟพี
- อีกครั้ง
- กับ
- AI
- แพลตฟอร์ม AI
- AI / ML
- ทั้งหมด
- อนุญาต
- ช่วยให้
- ตาม
- แล้ว
- ด้วย
- อเมซอน
- Amazon Web Services
- จำนวน
- จำนวน
- an
- การวิเคราะห์
- นักวิเคราะห์
- นักวิเคราะห์
- วิเคราะห์
- และ
- คำตอบ
- API
- การใช้งาน
- การใช้งาน
- เข้าใกล้
- วิธีการ
- สถาปัตยกรรม
- เป็น
- บทความ
- บทความ
- AS
- ขอให้
- At
- เติม
- ใช้ได้
- AWS
- ตาม
- เพราะ
- รับ
- กำลัง
- ดีกว่า
- ระหว่าง
- Blocks
- เพิ่ม
- การส่งเสริม
- Brexit
- สะพาน
- สร้าง
- การก่อสร้าง
- สร้าง
- ธุรกิจ
- ผู้นำทางธุรกิจ
- ธุรกิจ
- แต่
- by
- CAN
- ความสามารถในการ
- จับ
- กรณี
- กรณี
- เพดาน
- CFO
- ท้าทาย
- ความท้าทาย
- เปลี่ยนแปลง
- การเปลี่ยนแปลง
- Choose
- การจัดหมวดหมู่
- ปลาเดยส์
- ไคลเอนต์
- ปิดหน้านี้
- อย่างใกล้ชิด
- ใกล้ชิด
- CO
- รหัส
- ชุด
- คอลัมน์
- มา
- บริษัท
- บริษัท
- เปรียบเทียบ
- สมบูรณ์
- ซับซ้อน
- ความซับซ้อน
- คอมพิวเตอร์
- เกี่ยวข้อง
- เชื่อมต่อ
- งานที่เชื่อมต่อ
- เนื้อหา
- สิ่งแวดล้อม
- ตามบริบท
- ตรงกันข้าม
- การควบคุม
- ตามธรรมเนียม
- ไทม์ไลน์การ
- ราคา
- ประหยัดค่าใช้จ่าย
- ได้
- คู่
- ควบคู่
- ครอบคลุม
- Covid-19
- สร้าง
- ที่สร้างขึ้น
- สร้าง
- เครดิต
- วิกฤติ
- เกณฑ์
- curated
- ปัจจุบัน
- ลูกค้า
- ตัดขอบ
- cybersecurity
- เดนมาร์ก
- Danske
- ข้อมูล
- วิทยาศาสตร์ข้อมูล
- ฐานข้อมูล
- de
- เส้นตาย
- การซื้อขาย
- ทุ่มเท
- เดล
- ส่งมอบ
- ส่งผล
- มอบ
- สาธิต
- แสดงให้เห็นถึง
- ปรับใช้
- การใช้งาน
- เงินฝาก
- ได้มา
- ออกแบบ
- ได้รับการออกแบบ
- ผู้พัฒนา
- นักพัฒนา
- พัฒนาการ
- ต่าง
- ยาก
- ย่อยอาหาร
- มิติ
- ค้นพบ
- การค้นพบ
- แสดง
- แตกต่าง
- กระจาย
- การกระจาย
- do
- เอกสาร
- เอกสาร
- ทำ
- โดเมน
- Dont
- ลง
- ขับรถ
- สอง
- e
- แต่ละ
- ก่อน
- รายได้
- ความสะดวก
- สะดวกในการใช้
- เศรษฐกิจ
- มีประสิทธิภาพ
- ที่มีประสิทธิภาพ
- ความพยายาม
- el
- ขจัด
- อื่น
- ฝัง
- การฝัง
- กากกะรุน
- ปล่อยก๊าซเรือนกระจก
- ลูกจ้าง
- ทำให้สามารถ
- ช่วยให้
- ปลาย
- ปลายทาง
- มีส่วนร่วม
- เครื่องยนต์
- ภาษาอังกฤษ
- มหาศาล
- พอ
- ประเทือง
- ทำให้มั่นใจ
- เพื่อให้แน่ใจ
- Enterprise
- ผู้ประกอบการ
- สิ่งแวดล้อม
- อุปกรณ์
- ข้อผิดพลาด
- ESG
- สร้าง
- แม้
- ตัวอย่าง
- ยอดเยี่ยม
- ที่มีอยู่
- มีประสบการณ์
- สำรวจ
- สารสกัด
- ฟอลส์
- ครอบครัว
- FAST
- เป็นไปได้
- สองสาม
- รูป
- เนื้อไม่มีมัน
- ทางการเงิน
- ข่าวการเงิน
- บริการทางการเงิน
- หา
- หา
- พบ
- ฟินแลนด์
- ห้า
- ความยืดหยุ่น
- ไหล
- โฟกัส
- ปฏิบัติตาม
- ดังต่อไปนี้
- ดังต่อไปนี้
- สำหรับ
- ฟอร์ม
- พบ
- สี่
- เส้นตาย
- ราคาเริ่มต้นที่
- เต็ม
- ฟังก์ชัน
- ต่อไป
- ช่องว่าง
- GAS
- การรวบรวม
- จีดีพี
- สร้าง
- สร้าง
- เหตุการณ์ที่
- เศรษฐกิจโลก
- Go
- เป้าหมาย
- ไป
- ดี
- กรีก
- กลุ่ม
- ให้คำแนะนำ
- จัดการ
- มี
- he
- ส่วนหัว
- พาดหัวข่าว
- ภาษาฮิบรู
- ช่วย
- จะช่วยให้
- ไฮไลท์
- ของเขา
- ตี
- สรุป ความน่าเชื่อถือของ Olymp Trade?
- ทำอย่างไร
- อย่างไรก็ตาม
- HTML
- HTTPS
- ฮังการี
- i
- if
- แสดงให้เห็นถึง
- การดำเนินการ
- นำเข้า
- ปรับปรุง
- ช่วยเพิ่ม
- การปรับปรุง
- in
- ประกอบด้วย
- เพิ่ม
- ดัชนี
- อุตสาหกรรม
- ข้อมูล
- ข้อมูล
- แจ้ง
- โครงสร้างพื้นฐาน
- อินพุต
- ปัจจัยการผลิต
- ข้อมูลเชิงลึก
- ติดตั้ง
- แทน
- รวบรวม
- บูรณาการ
- ความตั้งใจ
- เข้าไป
- แนะนำ
- แนะนำ
- IP
- IT
- อิตาลี
- ITS
- มกราคม
- ภาษาญี่ปุ่น
- งาน
- jpg
- เพียงแค่
- เก็บ
- ภูมิประเทศ
- ภาษา
- ภาษา
- ภาษา
- ใหญ่
- ที่มีขนาดใหญ่
- ใหญ่ที่สุด
- LAS
- ชื่อสกุล
- ล่าสุด
- ผู้นำ
- ชั้นนำ
- การเช่า
- มรดก
- นิติบัญญัติ
- เสนอกฎหมาย
- ความยาว
- น้อยลง
- ห้องสมุด
- กดไลก์
- Line
- เส้น
- รายการ
- จดทะเบียน
- เงินให้กู้ยืม
- นาน
- เวลานาน
- ดู
- ลอส
- Lot
- หลัก
- ทำ
- ทำให้
- การทำ
- มนุษย์
- จัดการ
- การจัดการ
- การจัดการ
- หลาย
- แผนที่
- มีนาคม
- ตลาด
- มูลค่าตลาด
- ตลาด
- มาก
- การจับคู่
- ความหมาย
- ความหมาย
- วัด
- มาตรการ
- ภาพบรรยากาศ
- พบ
- ที่ประชุม
- Mers
- วิธี
- การโยกย้าย
- ML
- โหมด
- แบบ
- การสร้างแบบจำลอง
- โมเดล
- ทันสมัย
- โมดูล
- ข้อมูลเพิ่มเติม
- มีประสิทธิภาพมากขึ้น
- มากที่สุด
- มาก
- หลาย
- ชื่อ
- โดยธรรมชาติ
- ประมวลผลภาษาธรรมชาติ
- การเดินเรือ
- จำเป็น
- จำเป็นต้อง
- ความต้องการ
- เพื่อนบ้าน
- ใหม่
- ข่าว
- ถัดไป
- NLP
- ไม่
- นอร์เวย์
- สมุดบันทึก
- ตอนนี้
- มากมาย
- NY
- NYE
- NYT
- อย่างไม่มีอคติ
- of
- on
- ONE
- คน
- เพียง
- การโจมตี
- เปิด
- โอเพนซอร์ส
- ตัวเลือกเสริม (Option)
- or
- ใบสั่ง
- องค์กร
- เป็นต้นฉบับ
- OS
- อื่นๆ
- ของเรา
- เอาท์พุต
- ด้านนอก
- เกิน
- แพ็คเกจ
- แพคเกจ
- หมีแพนด้า
- บานหน้าต่าง
- ส่วนหนึ่ง
- ในสิ่งที่สนใจ
- หุ้นส่วน
- พาร์ทเนอร์
- ส่ง
- ผ่าน
- หลงใหล
- การชำระเงิน
- บัญชีเงินเดือน
- ต่อ
- ดำเนินการ
- การปฏิบัติ
- เลือก
- การเลือก
- ท่อ
- แผนการ
- เวที
- เพลโต
- เพลโตดาต้าอินเทลลิเจนซ์
- เพลโตดาต้า
- เล่น
- พอดคาสต์
- จุด
- ขัด
- ตำแหน่ง
- โพสต์
- ที่มีศักยภาพ
- ที่มีประสิทธิภาพ
- มาก่อน
- นำเสนอ
- นำเสนอ
- หลัก
- พิมพ์
- ความเป็นส่วนตัว
- กระบวนการ
- การประมวลผล
- ผลผลิต
- มืออาชีพ
- ความคืบหน้า
- คุณสมบัติ
- ข้อเสนอ
- การป้องกัน
- ให้
- ผู้จัดหา
- ให้
- สิ่งพิมพ์
- วัตถุประสงค์
- PWC
- คุณภาพ
- คำสั่ง
- คำถาม
- คำถาม
- อย่างรวดเร็ว
- R
- ยก
- อันดับ
- อันดับ
- RE
- พร้อม
- โลกแห่งความจริง
- การรับรู้
- บันทึก
- ลด
- การอ้างอิง
- ปรับแต่ง
- การปฏิรูป
- ภูมิภาค
- ที่เกี่ยวข้อง
- ความสัมพันธ์กัน
- ตรงประเด็น
- ยังคง
- ซากศพ
- ลบ
- เปิดใหม่
- ซ้ำแล้วซ้ำอีก
- แทนที่
- การรายงาน
- รายงาน
- ขอ
- ต้องการ
- ผล
- ส่งผลให้
- ผลสอบ
- รักษา
- กลับ
- การคืน
- รัสเซีย
- s
- sagemaker
- ประหยัด
- เงินออม
- เห็น
- ขนาด
- วิทยาศาสตร์
- คะแนน
- ค้นหา
- เครื่องมือค้นหา
- ค้นหา
- ค้นหา
- สำนักงานคณะกรรมการ ก.ล.ต.
- ที่สอง
- อย่างปลอดภัย
- ความปลอดภัย
- เห็น
- เลือก
- ระดับอาวุโส
- มีความละเอียดอ่อน
- ความรู้สึก
- บริการ
- เซสชั่น
- ผู้ถือหุ้น
- น่า
- แสดง
- แสดงให้เห็นว่า
- คล้ายคลึงกัน
- เดียว
- สถานที่ทำวิจัย
- แตกต่างกันเล็กน้อย
- ช้า
- ฟุตบอล
- โซลูชัน
- บาง
- แหล่ง
- แหล่งที่มา
- ช่องว่าง
- สเปน
- พูด
- พิเศษ
- ใช้จ่าย
- การใช้จ่าย
- กอง
- ทักษะ
- ระยะ
- มาตรฐาน
- ยืน
- เริ่มต้น
- ที่เริ่มต้น
- งบ
- เข้าพัก
- สต็อก
- ตลาดหลักทรัพย์
- หุ้น
- จัดเก็บ
- ซื่อตรง
- กลยุทธ์
- แข็งแรง
- โครงสร้าง
- เป็นกอบเป็นกำ
- อย่างเช่น
- สนับสนุน
- ที่สนับสนุน
- ที่สนับสนุน
- รองรับ
- พื้นผิว
- การสำรวจ
- การพัฒนาอย่างยั่งยืน
- ที่ยั่งยืน
- โครงการพัฒนาเพื่อความยั่งยืน
- สวีเดน
- สวิตซ์
- คำพ้องความหมาย
- ระบบ
- ระบบ
- ใช้เวลา
- เป้าหมาย
- ภาษี
- ทีม
- เทคโนโลยี
- เทคโนโลยี
- ระยะ
- ข้อความ
- การจัดประเภทข้อความ
- กว่า
- ที่
- พื้นที่
- ของพวกเขา
- พวกเขา
- แล้วก็
- ที่นั่น
- ดังนั้น
- ล้อยางขัดเหล่านี้ติดตั้งบนแกน XNUMX (มม.) ผลิตภัณฑ์นี้ถูกผลิตในหลายรูปทรง และหลากหลายเบอร์ความแน่นหนาของปริมาณอนุภาคขัดของมัน จะทำให้ท่านได้รับประสิทธิภาพสูงในการขัดและการใช้งานที่ยาวนาน
- พวกเขา
- นี้
- เหล่านั้น
- สาม
- ตลอด
- เวลา
- ชื่อ
- ไปยัง
- ในวันนี้
- ด้านบน
- หัวข้อ
- หัวข้อ
- ลู่
- ผ่านการฝึกอบรม
- การฝึกอบรม
- แปลความ
- การแปลภาษา
- การเดินทาง
- ลอง
- ตุรกี
- กลับ
- ผลัดกัน
- ตามแบบฉบับ
- UN
- เปิดเผย
- พื้นฐาน
- เข้าใจ
- เป็นเอกลักษณ์
- URL
- us
- ใช้
- ใช้กรณี
- ผู้ใช้
- ใช้
- การใช้
- ความคุ้มค่า
- ความหลากหลาย
- มาก
- คำแนะนำ
- ต้องการ
- คือ
- คลื่น
- ทาง..
- we
- เว็บ
- บริการเว็บ
- ดี
- อะไร
- เมื่อ
- ว่า
- ที่
- WHO
- จะ
- กับ
- ไม่มี
- งาน
- เวิร์กโฟลว์
- การทำงาน
- โลก
- ระดับโลก
- ปี
- ยัง
- คุณ
- ของคุณ
- ลมทะเล