Structured Query Language (SQL) เป็นภาษาที่ซับซ้อนที่ต้องมีความเข้าใจในฐานข้อมูลและข้อมูลเมตา วันนี้, AI กำเนิด สามารถเปิดใช้งานบุคคลที่ไม่มีความรู้ SQL งาน AI เชิงสร้างสรรค์นี้เรียกว่าข้อความเป็น SQL ซึ่งสร้างการสืบค้น SQL จากการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) และแปลงข้อความให้เป็น SQL ที่ถูกต้องตามความหมาย โซลูชันในโพสต์นี้มีจุดมุ่งหมายเพื่อนำการดำเนินการวิเคราะห์องค์กรไปสู่อีกระดับด้วยการลดเส้นทางไปยังข้อมูลของคุณให้สั้นลงโดยใช้ภาษาธรรมชาติ
ด้วยการเกิดขึ้นของโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) การสร้าง SQL ที่ใช้ NLP ได้ผ่านการเปลี่ยนแปลงครั้งสำคัญ แสดงให้เห็นถึงประสิทธิภาพที่โดดเด่น ขณะนี้ LLM สามารถสร้างคำสั่ง SQL ที่แม่นยำจากคำอธิบายภาษาธรรมชาติได้ อย่างไรก็ตาม ความท้าทายยังคงมีอยู่ ประการแรก ภาษามนุษย์มีความคลุมเครือและขึ้นอยู่กับบริบท ในขณะที่ SQL นั้นมีความแม่นยำ เชิงคณิตศาสตร์ และมีโครงสร้าง ช่องว่างนี้อาจส่งผลให้เกิดการแปลงความต้องการของผู้ใช้ลงใน SQL ที่สร้างขึ้นอย่างไม่ถูกต้อง ประการที่สอง คุณอาจต้องสร้างคุณลักษณะการแปลงข้อความเป็น SQL สำหรับทุกฐานข้อมูล เนื่องจากข้อมูลมักไม่ได้จัดเก็บไว้ในเป้าหมายเดียว คุณอาจต้องสร้างความสามารถใหม่ให้กับทุกฐานข้อมูลเพื่อเปิดใช้งานผู้ใช้ด้วยการสร้าง SQL ที่ใช้ NLP ประการที่สาม แม้จะมีการนำโซลูชันการวิเคราะห์แบบรวมศูนย์มาใช้มากขึ้น เช่น Data Lake และคลังสินค้า แต่ความซับซ้อนก็เพิ่มขึ้นด้วยชื่อตารางที่แตกต่างกันและข้อมูลเมตาอื่น ๆ ที่จำเป็นในการสร้าง SQL สำหรับแหล่งที่มาที่ต้องการ ดังนั้นการรวบรวมข้อมูลเมตาที่ครอบคลุมและมีคุณภาพสูงจึงยังคงเป็นความท้าทาย หากต้องการเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับการแปลงข้อความเป็น SQL และรูปแบบการออกแบบ โปรดดู การสร้างมูลค่าจากข้อมูลองค์กร: แนวปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับ Text2SQL และ AI เชิงสร้างสรรค์.
โซลูชันของเรามีจุดมุ่งหมายเพื่อจัดการกับความท้าทายเหล่านั้นโดยใช้ อเมซอน เบดร็อค และ บริการการวิเคราะห์ AWS. เราใช้ มานุษยวิทยาคลอดด์ v2.1 บน Amazon Bedrock ในฐานะ LLM ของเรา เพื่อจัดการกับความท้าทาย อันดับแรกโซลูชันของเราจะรวมข้อมูลเมตาของแหล่งข้อมูลภายใน แคตตาล็อกข้อมูลกาว AWS Data เพื่อเพิ่มความแม่นยำของการสืบค้น SQL ที่สร้างขึ้น ขั้นตอนการทำงานยังรวมถึงการประเมินขั้นสุดท้ายและลูปการแก้ไข ในกรณีที่ปัญหา SQL ใดๆ ถูกระบุโดย อเมซอน อาเธน่าซึ่งใช้ดาวน์สตรีมเป็นกลไก SQL เอเธน่ายังช่วยให้เราใช้งานได้มากมาย จุดสิ้นสุดและตัวเชื่อมต่อที่รองรับ เพื่อครอบคลุมแหล่งข้อมูลชุดใหญ่
หลังจากที่เราดำเนินการตามขั้นตอนต่างๆ เพื่อสร้างโซลูชัน เราจะนำเสนอผลลัพธ์ของสถานการณ์การทดสอบบางอย่างที่มีระดับความซับซ้อนของ SQL ที่แตกต่างกัน สุดท้ายนี้ เราจะพูดถึงวิธีการรวมแหล่งข้อมูลต่างๆ เข้ากับคำสั่ง SQL ของคุณอย่างตรงไปตรงมาได้อย่างไร
ภาพรวมโซลูชัน
มีองค์ประกอบที่สำคัญสามประการในสถาปัตยกรรมของเรา: การดึงข้อมูล Augmented Generation (RAG) พร้อมข้อมูลเมตาของฐานข้อมูล ลูปการแก้ไขตัวเองแบบหลายขั้นตอน และ Athena เป็นเครื่องมือ SQL ของเรา
เราใช้วิธี RAG เพื่อดึงคำอธิบายตารางและคำอธิบายสคีมา (คอลัมน์) จากเมตาสโตร์ AWS Glue เพื่อให้แน่ใจว่าคำขอเกี่ยวข้องกับตารางและชุดข้อมูลที่ถูกต้อง ในโซลูชันของเรา เราได้สร้างแต่ละขั้นตอนในการรันเฟรมเวิร์ก RAG ด้วย AWS Glue Data Catalog เพื่อวัตถุประสงค์ในการสาธิต อย่างไรก็ตาม คุณยังสามารถใช้ ฐานความรู้ ใน Amazon Bedrock เพื่อสร้างโซลูชัน RAG อย่างรวดเร็ว
ส่วนประกอบแบบหลายขั้นตอนช่วยให้ LLM สามารถแก้ไขการสืบค้น SQL ที่สร้างขึ้นเพื่อความถูกต้อง ที่นี่ SQL ที่สร้างขึ้นจะถูกส่งไปเพื่อหาข้อผิดพลาดทางไวยากรณ์ เราใช้ข้อความแสดงข้อผิดพลาดของ Athena เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพพร้อมท์สำหรับ LLM เพื่อการแก้ไขที่แม่นยำและมีประสิทธิภาพมากขึ้นใน SQL ที่สร้างขึ้น
คุณสามารถพิจารณาข้อความแสดงข้อผิดพลาดที่มาจาก Athena เป็นครั้งคราวเช่นคำติชม ผลกระทบด้านต้นทุนของขั้นตอนการแก้ไขข้อผิดพลาดนั้นไม่สำคัญเลยเมื่อเทียบกับมูลค่าที่ส่งมอบ คุณยังสามารถรวมขั้นตอนการแก้ไขเหล่านี้เป็นตัวอย่างการเรียนรู้แบบเสริมแรงภายใต้การดูแลเพื่อปรับแต่ง LLM ของคุณ อย่างไรก็ตาม เราไม่ได้กล่าวถึงขั้นตอนนี้ในโพสต์ของเราเพื่อความเรียบง่าย
โปรดทราบว่ามีความเสี่ยงโดยธรรมชาติที่จะเกิดความไม่ถูกต้อง ซึ่งโดยธรรมชาติแล้วจะมาพร้อมกับโซลูชัน AI เชิงสร้างสรรค์ แม้ว่าข้อความแสดงข้อผิดพลาด Athena จะมีประสิทธิภาพสูงในการลดความเสี่ยงนี้ คุณสามารถเพิ่มการควบคุมและมุมมองเพิ่มเติม เช่น ความคิดเห็นของมนุษย์หรือคำถามตัวอย่างสำหรับการปรับแต่งอย่างละเอียด เพื่อลดความเสี่ยงดังกล่าวให้เหลือน้อยที่สุด
Athena ไม่เพียงแต่ช่วยให้เราแก้ไขการสืบค้น SQL เท่านั้น แต่ยังช่วยลดความซับซ้อนของปัญหาโดยรวมสำหรับเราอีกด้วย เนื่องจากทำหน้าที่เป็นศูนย์กลาง โดยที่ซี่เป็นแหล่งข้อมูลหลายแหล่ง การจัดการการเข้าถึง ไวยากรณ์ SQL และอื่นๆ ล้วนได้รับการจัดการผ่าน Athena
ไดอะแกรมต่อไปนี้แสดงสถาปัตยกรรมโซลูชัน
ผังกระบวนการประกอบด้วยขั้นตอนต่อไปนี้:
- สร้างแค็ตตาล็อกข้อมูล AWS Glue โดยใช้โปรแกรมรวบรวมข้อมูล AWS Glue (หรือวิธีอื่น)
- การใช้ โมเดล Titan-Text-Embeddings บน Amazon Bedrockแปลงข้อมูลเมตาเป็นการฝังและจัดเก็บไว้ใน Amazon OpenSearch แบบไร้เซิร์ฟเวอร์ ร้านเวกเตอร์ซึ่งทำหน้าที่เป็นฐานความรู้ของเราในกรอบงาน RAG ของเรา
ในขั้นตอนนี้ กระบวนการพร้อมรับการสืบค้นในภาษาธรรมชาติแล้ว ขั้นตอนที่ 7–9 แสดงถึงวงการแก้ไข ถ้ามี
- ผู้ใช้ป้อนคำค้นหาในภาษาธรรมชาติ คุณสามารถใช้เว็บแอปพลิเคชันใดก็ได้เพื่อจัดเตรียม UI การแชท ดังนั้นเราจึงไม่ได้กล่าวถึงรายละเอียด UI ในโพสต์ของเรา
- โซลูชันนี้ใช้กรอบงาน RAG ผ่านทาง การค้นหาความเหมือนซึ่งจะเพิ่มบริบทเพิ่มเติมจากข้อมูลเมตาจากฐานข้อมูลเวกเตอร์ ตารางนี้ใช้เพื่อค้นหาตาราง ฐานข้อมูล และแอตทริบิวต์ที่ถูกต้อง
- แบบสอบถามจะถูกรวมเข้ากับบริบทและส่งไปที่ มานุษยวิทยาคลอดด์ v2.1 บนอเมซอน Bedrock
- โมเดลได้รับแบบสอบถาม SQL ที่สร้างขึ้นและเชื่อมต่อกับ Athena เพื่อตรวจสอบความถูกต้องของไวยากรณ์
- หาก Athena แจ้งข้อความแสดงข้อผิดพลาดที่ระบุว่าไวยากรณ์ไม่ถูกต้อง โมเดลจะใช้ข้อความแสดงข้อผิดพลาดจากการตอบกลับของ Athena
- ข้อความใหม่เพิ่มการตอบสนองของ Athena
- โมเดลจะสร้าง SQL ที่ถูกต้องและดำเนินการตามกระบวนการต่อไป การวนซ้ำนี้สามารถทำได้หลายครั้ง
- สุดท้าย เรารัน SQL โดยใช้ Athena และสร้างเอาต์พุต ที่นี่ผลลัพธ์จะถูกนำเสนอต่อผู้ใช้ เพื่อความเรียบง่ายทางสถาปัตยกรรม เราไม่ได้แสดงขั้นตอนนี้
เบื้องต้น
สำหรับโพสต์นี้ คุณควรปฏิบัติตามข้อกำหนดเบื้องต้นดังต่อไปนี้:
- มี บัญชี AWS.
- การติดตั้ง อินเทอร์เฟซบรรทัดคำสั่ง AWS AWS (AWS CLI)
- ตั้งค่า SDK สำหรับ Python (Boto3).
- สร้างแค็ตตาล็อกข้อมูล AWS Glue โดยใช้โปรแกรมรวบรวมข้อมูล AWS Glue (หรือวิธีอื่น)
- การใช้ โมเดล Titan-Text-Embeddings บน Amazon Bedrockแปลงข้อมูลเมตาเป็นการฝังและจัดเก็บไว้ใน OpenSearch Serverless ร้านเวกเตอร์.
ดำเนินการแก้ปัญหา
คุณสามารถใช้สิ่งต่อไปนี้ สมุดบันทึก Jupyterซึ่งรวมถึงข้อมูลโค้ดทั้งหมดที่มีให้ในส่วนนี้ เพื่อสร้างโซลูชัน เราแนะนำให้ใช้ สตูดิโอ Amazon SageMaker เพื่อเปิดสมุดบันทึกนี้ด้วยอินสแตนซ์ ml.t3.medium พร้อมเคอร์เนล Python 3 (Data Science) สำหรับคำแนะนำ โปรดดูที่ ฝึกฝนโมเดลแมชชีนเลิร์นนิง. ทำตามขั้นตอนต่อไปนี้เพื่อตั้งค่าโซลูชัน:
- สร้างฐานความรู้ใน OpenSearch Service สำหรับกรอบงาน RAG:
- สร้างพรอมต์ (
final_question
) โดยการรวมการป้อนข้อมูลของผู้ใช้ในภาษาธรรมชาติ (user_query
) ข้อมูลเมตาที่เกี่ยวข้องจากร้านค้าเวกเตอร์ (vector_search_match
) และคำแนะนำของเรา (details
): - เรียกใช้ Amazon Bedrock สำหรับ LLM (Claude v2) และแจ้งให้สร้างการสืบค้น SQL ในรหัสต่อไปนี้ พยายามหลายครั้งเพื่อแสดงขั้นตอนการแก้ไขด้วยตนเอง:x
- หากได้รับปัญหาใดๆ กับการสืบค้น SQL ที่สร้างขึ้น (
{sqlgenerated}
) จากการตอบสนองของเอเธน่า ({syntaxcheckmsg}
) พร้อมท์ใหม่ (prompt
) ถูกสร้างขึ้นตามการตอบสนอง และโมเดลพยายามอีกครั้งเพื่อสร้าง SQL ใหม่: - หลังจากสร้าง SQL แล้ว ไคลเอนต์ Athena จะถูกเรียกใช้เพื่อรันและสร้างเอาต์พุต:
ทดสอบวิธีแก้ปัญหา
ในส่วนนี้ เราเรียกใช้โซลูชันของเรากับสถานการณ์ตัวอย่างที่แตกต่างกันเพื่อทดสอบระดับความซับซ้อนที่แตกต่างกันของการสืบค้น SQL
ในการทดสอบการแปลงข้อความเป็น SQL เราใช้สองรายการ ชุดข้อมูลจาก IMDB ข้อมูล IMDb ชุดย่อยมีไว้เพื่อการใช้งานส่วนบุคคลและไม่ใช่เชิงพาณิชย์ คุณสามารถดาวน์โหลดชุดข้อมูลและเก็บไว้ในนั้นได้ บริการจัดเก็บข้อมูลอย่างง่ายของ Amazon (อเมซอน S3). คุณสามารถใช้ข้อมูลโค้ด Spark SQL ต่อไปนี้เพื่อสร้างตารางใน AWS Glue สำหรับตัวอย่างนี้ เราใช้ title_ratings
และ title
:
จัดเก็บข้อมูลใน Amazon S3 และข้อมูลเมตาใน AWS Glue
ในสถานการณ์นี้ ชุดข้อมูลของเราจะถูกจัดเก็บไว้ในบัคเก็ต S3 Athena มีตัวเชื่อมต่อ S3 ที่ช่วยให้คุณสามารถใช้ Amazon S3 เป็นแหล่งข้อมูลที่สามารถสืบค้นได้.
สำหรับคำถามแรกของเรา เราป้อนข้อมูลว่า “ฉันยังใหม่กับสิ่งนี้ คุณช่วยฉันดูตารางและคอลัมน์ทั้งหมดใน imdb schema ได้ไหม”
ต่อไปนี้เป็นแบบสอบถามที่สร้างขึ้น:
ภาพหน้าจอและโค้ดต่อไปนี้แสดงผลลัพธ์ของเรา
สำหรับคำถามที่สองของเรา เราขอให้ "แสดงชื่อและรายละเอียดทั้งหมดในภูมิภาคสหรัฐอเมริกาซึ่งมีเรตติ้งมากกว่า 9.5"
ต่อไปนี้เป็นแบบสอบถามที่เราสร้างขึ้น:
คำตอบมีดังนี้
สำหรับคำถามที่สามของเรา เราป้อน “การตอบสนองที่ยอดเยี่ยม! ตอนนี้แสดงชื่อประเภทต้นฉบับทั้งหมดที่มีเรตติ้งมากกว่า 7.5 และไม่ได้อยู่ในภูมิภาคสหรัฐอเมริกา”
แบบสอบถามต่อไปนี้ถูกสร้างขึ้น:
เราได้รับผลลัพธ์ดังต่อไปนี้
สร้าง SQL ที่แก้ไขด้วยตนเอง
สถานการณ์นี้จำลองแบบสอบถาม SQL ที่มีปัญหาด้านไวยากรณ์ ในที่นี้ SQL ที่สร้างขึ้นจะได้รับการแก้ไขด้วยตนเองตามการตอบสนองจาก Athena ในการตอบสนองต่อไปนี้ Athena ได้ให้ COLUMN_NOT_FOUND
ผิดพลาดและกล่าวถึงว่า table_description
ไม่สามารถแก้ไขได้:
การใช้โซลูชันกับแหล่งข้อมูลอื่น
หากต้องการใช้โซลูชันกับแหล่งข้อมูลอื่น Athena จะจัดการงานให้คุณ ในการทำเช่นนี้ Athena ใช้ ตัวเชื่อมต่อแหล่งข้อมูล ที่สามารถใช้ได้กับ แบบสอบถามส่วนกลาง. คุณสามารถพิจารณาตัวเชื่อมต่อเป็นส่วนขยายของกลไกการสืบค้น Athena มีตัวเชื่อมต่อแหล่งข้อมูล Athena ที่สร้างไว้ล่วงหน้าสำหรับแหล่งข้อมูลเช่น บันทึก Amazon CloudWatch, อเมซอน ไดนาโมดีบี, Amazon DocumentDB (พร้อมความเข้ากันได้กับ MongoDB)และ บริการฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ของ Amazon (Amazon RDS) และแหล่งข้อมูลเชิงสัมพันธ์ที่สอดคล้องกับ JDBC เช่น MySQL และ PostgreSQL ภายใต้สิทธิ์การใช้งาน Apache 2.0 หลังจากที่คุณตั้งค่าการเชื่อมต่อกับแหล่งข้อมูลใดๆ คุณสามารถใช้ฐานโค้ดก่อนหน้าเพื่อขยายโซลูชันได้ สำหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดูที่ ค้นหาแหล่งข้อมูลใดๆ ด้วยการสืบค้นแบบรวมศูนย์ใหม่ของ Amazon Athena.
ทำความสะอาด
หากต้องการล้างทรัพยากร คุณสามารถเริ่มต้นได้ ทำความสะอาดบัคเก็ต S3 ของคุณ ที่ซึ่งมีข้อมูลอยู่ เว้นแต่แอปพลิเคชันของคุณจะเรียกใช้ Amazon Bedrock จะไม่มีค่าใช้จ่ายใดๆ เพื่อประโยชน์ในแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดในการจัดการโครงสร้างพื้นฐาน เราขอแนะนำให้ลบทรัพยากรที่สร้างขึ้นในการสาธิตนี้
สรุป
ในโพสต์นี้ เราได้นำเสนอโซลูชันที่ช่วยให้คุณสามารถใช้ NLP เพื่อสร้างการสืบค้น SQL ที่ซับซ้อนด้วยทรัพยากรที่หลากหลายที่เปิดใช้งานโดย Athena นอกจากนี้เรายังเพิ่มความแม่นยำของการสืบค้น SQL ที่สร้างขึ้นผ่านลูปการประเมินแบบหลายขั้นตอนโดยอิงตามข้อความแสดงข้อผิดพลาดจากกระบวนการดาวน์สตรีม นอกจากนี้ เรายังใช้ข้อมูลเมตาใน AWS Glue Data Catalog เพื่อพิจารณาชื่อตารางที่ถามในการสืบค้นผ่านเฟรมเวิร์ก RAG จากนั้นเราทดสอบโซลูชันในสถานการณ์จริงต่างๆ ที่มีระดับความซับซ้อนในการสืบค้นที่แตกต่างกัน สุดท้าย เราได้พูดคุยถึงวิธีการใช้โซลูชันนี้กับแหล่งข้อมูลต่างๆ ที่ Athena รองรับ
Amazon Bedrock เป็นศูนย์กลางของโซลูชันนี้ Amazon Bedrock สามารถช่วยคุณสร้างแอปพลิเคชัน AI เชิงสร้างสรรค์ได้มากมาย หากต้องการเริ่มต้นใช้งาน Amazon Bedrock เราขอแนะนำให้ทำตามการเริ่มต้นอย่างรวดเร็วดังต่อไปนี้ repo GitHub และทำความคุ้นเคยกับการสร้างแอปพลิเคชัน AI เชิงสร้างสรรค์ คุณยังสามารถลอง ฐานความรู้ ใน Amazon Bedrock เพื่อสร้างโซลูชัน RAG ดังกล่าวอย่างรวดเร็ว
เกี่ยวกับผู้เขียน
ซันจิบแพนด้า เป็นวิศวกรข้อมูลและ ML ที่ Amazon Sanjeeb มีพื้นฐานด้าน AI/ML, วิทยาศาสตร์ข้อมูล และ Big Data โดยออกแบบและพัฒนาข้อมูลที่เป็นนวัตกรรมและโซลูชัน ML ที่ช่วยแก้ปัญหาความท้าทายทางเทคนิคที่ซับซ้อน และบรรลุเป้าหมายเชิงกลยุทธ์สำหรับผู้ขาย 3P ทั่วโลกที่จัดการธุรกิจของตนบน Amazon นอกเหนือจากงานของเขาในฐานะวิศวกรข้อมูลและ ML ที่ Amazon แล้ว Sanjeeb Panda ยังเป็นนักชิมและผู้ที่ชื่นชอบดนตรีอีกด้วย
บูรัค กอซลูกู เป็น Principal AI/ML Specialist Solutions Architect ซึ่งตั้งอยู่ในเมืองบอสตัน รัฐแมสซาชูเซตส์ เขาช่วยให้ลูกค้าเชิงกลยุทธ์ปรับใช้เทคโนโลยี AWS และโซลูชัน Generative AI โดยเฉพาะเพื่อให้บรรลุวัตถุประสงค์ทางธุรกิจ Burak สำเร็จการศึกษาระดับปริญญาเอกสาขาวิศวกรรมการบินและอวกาศจาก METU ปริญญาโทสาขาวิศวกรรมระบบ และปริญญาเอกสาขาพลศาสตร์ระบบจาก MIT ในเมืองเคมบริดจ์ รัฐแมสซาชูเซตส์ บูรัคยังคงเป็นบริษัทในเครือด้านการวิจัยในเอ็มไอที Burak มีความหลงใหลในโยคะและการทำสมาธิ
- 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-a-robust-text-to-sql-solution-generating-complex-queries-self-correcting-and-querying-diverse-data-sources/
- :มี
- :เป็น
- :ไม่
- :ที่ไหน
- $ ขึ้น
- 1
- 10
- 100
- 11
- 12
- 13
- 14
- 16
- 20
- 2024
- 22
- 23
- 29
- 30
- 32
- 39
- 50
- 500
- 521
- 7
- 8
- 9
- a
- เกี่ยวกับเรา
- ข้างบน
- เข้า
- ความถูกต้อง
- ถูกต้อง
- บรรลุ
- เพิ่ม
- นอกจากนี้
- ที่อยู่
- เพิ่ม
- นำมาใช้
- การนำมาใช้
- การบินและอวกาศ
- เข้าร่วม
- หลังจาก
- อีกครั้ง
- AI
- AI / ML
- จุดมุ่งหมาย
- จัดแนว
- ทั้งหมด
- ช่วยให้
- ด้วย
- ทางเลือก
- เสมอ
- am
- อเมซอน
- อเมซอน RDS
- Amazon Web Services
- an
- การวิเคราะห์
- และ
- คำตอบ
- มานุษยวิทยา
- ใด
- อาปาเช่
- เหมาะสม
- การใช้งาน
- การใช้งาน
- มีผลบังคับใช้
- ใช้
- ในเชิงสถาปัตยกรรม
- สถาปัตยกรรม
- เป็น
- AS
- ถาม
- At
- แอตแลนตา
- ความพยายาม
- ความพยายามในการ
- แอตทริบิวต์
- เติม
- มีอำนาจ
- ใช้ได้
- AWS
- AWS กาว
- พื้นหลัง
- ฐาน
- ตาม
- BE
- เพราะ
- ด้านล่าง
- ที่ดีที่สุด
- ปฏิบัติที่ดีที่สุด
- ใหญ่
- ข้อมูลขนาดใหญ่
- ปิดกั้น
- บอสตัน
- นำมาซึ่ง
- สร้าง
- การก่อสร้าง
- สร้าง
- ธุรกิจ
- ธุรกิจ
- แต่
- by
- ที่เรียกว่า
- เคมบริดจ์
- CAN
- ไม่ได้
- ความสามารถ
- สามารถ
- ซึ่ง
- กรณี
- แค็ตตาล็อก
- ศูนย์
- ส่วนกลาง
- ท้าทาย
- ความท้าทาย
- พูดคุย
- ตรวจสอบแล้ว
- การตรวจสอบ
- ปลาเดยส์
- CLI
- ไคลเอนต์
- รหัส
- ฐานรหัส
- การเก็บรวบรวม
- คอลัมน์
- คอลัมน์
- การรวมกัน
- มา
- มา
- เมื่อเทียบกับ
- เปรียบเทียบ
- ความเข้ากันได้
- สมบูรณ์
- ซับซ้อน
- ความซับซ้อน
- ส่วนประกอบ
- ส่วนประกอบ
- ครอบคลุม
- การเชื่อมต่อ
- เชื่อมต่อ
- พิจารณา
- สิ่งแวดล้อม
- อย่างต่อเนื่อง
- การควบคุม
- การแปลง
- แปลง
- แก้ไข
- การแก้ไข
- การแก้ไข
- ราคา
- นับ
- หน้าปก
- สร้าง
- ที่สร้างขึ้น
- สร้าง
- วิกฤติ
- ลูกค้า
- ข้อมูล
- วิทยาศาสตร์ข้อมูล
- ฐานข้อมูล
- ฐานข้อมูล
- ชุดข้อมูล
- วันที่
- วันเวลา
- ส่ง
- แสดงให้เห็นถึง
- ออกแบบ
- รูปแบบการออกแบบ
- ที่ต้องการ
- แม้จะมี
- รายละเอียด
- พัฒนา
- แผนภาพ
- DID
- ต่าง
- สนทนา
- กล่าวถึง
- หลาย
- do
- เอกสาร
- เอกสาร
- ดาวน์โหลด
- ในระหว่าง
- พลศาสตร์
- มีประสิทธิภาพ
- อื่น
- ภาวะฉุกเฉิน
- ทำให้สามารถ
- เปิดการใช้งาน
- เครื่องยนต์
- วิศวกร
- ชั้นเยี่ยม
- ประเทือง
- ทำให้มั่นใจ
- เข้าสู่
- Enterprise
- รุก
- คนที่กระตือรือร้น
- ความผิดพลาด
- ข้อผิดพลาด
- การประเมินผล
- แม้
- ทุกๆ
- ตัวอย่าง
- ตัวอย่าง
- เป็นพิเศษ
- การดำเนินงาน
- มีอยู่
- ที่มีอยู่
- อธิบาย
- ขยายออก
- นามสกุล
- พิเศษ
- ล้มเหลว
- เท็จ
- คุณสมบัติ
- ข้อเสนอแนะ
- สุดท้าย
- ในที่สุด
- หา
- ชื่อจริง
- ไหล
- ปฏิบัติตาม
- ดังต่อไปนี้
- ดังต่อไปนี้
- สำหรับ
- กรอบ
- ราคาเริ่มต้นที่
- ต่อไป
- ช่องว่าง
- ให้
- สร้าง
- สร้าง
- สร้าง
- การสร้าง
- รุ่น
- กำเนิด
- กำเนิด AI
- ได้รับ
- ได้รับ
- เหตุการณ์ที่
- เป้าหมาย
- ได้
- จัดการ
- มี
- มี
- he
- ช่วย
- จะช่วยให้
- โปรดคลิกที่นี่เพื่ออ่านรายละเอียดเพิ่มเติม
- ที่มีคุณภาพสูง
- อย่างสูง
- ของเขา
- สรุป ความน่าเชื่อถือของ Olymp Trade?
- ทำอย่างไร
- อย่างไรก็ตาม
- HTML
- ที่ http
- HTTPS
- Hub
- เป็นมนุษย์
- i
- ระบุ
- if
- แสดง
- แสดงให้เห็นถึง
- ผลกระทบ
- สำคัญ
- in
- ไม่เที่ยง
- ประกอบด้วย
- รวมถึง
- รวมเข้าด้วยกัน
- รวม
- ไม่ถูกต้อง
- เพิ่ม
- เพิ่มขึ้น
- ดัชนี
- เป็นรายบุคคล
- ข้อมูล
- ข้อมูล
- โครงสร้างพื้นฐาน
- โดยธรรมชาติ
- อย่างโดยเนื้อแท้
- แรกเริ่ม
- ภายใน
- นวัตกรรม
- อินพุต
- ตัวอย่าง
- คำแนะนำการใช้
- เข้าไป
- เรียก
- จะเรียก
- ปัญหา
- ปัญหา
- IT
- การย้ำ
- การสัมภาษณ์
- ร่วม
- jpg
- ความรู้
- ชล
- ภาษา
- ใหญ่
- ที่มีขนาดใหญ่
- เรียนรู้
- การเรียนรู้
- ชั้น
- ระดับ
- License
- กดไลก์
- LIMIT
- Line
- LLM
- ที่ตั้งอยู่
- ความรัก
- เครื่อง
- เรียนรู้เครื่อง
- ทำ
- ทำให้
- การจัดการ
- การจัดการ
- หลาย
- คณิตศาสตร์
- อาจ..
- me
- การทำสมาธิ
- กลาง
- กล่าวถึง
- กล่าวถึง
- ข่าวสาร
- ข้อความ
- เมตาดาต้า
- วิธี
- อาจ
- ลด
- เอ็มไอที
- บรรเทา
- ML
- แบบ
- โมเดล
- MongoDB
- ข้อมูลเพิ่มเติม
- MS
- หลาย
- ฝูง
- ดนตรี
- MySQL
- ชื่อ
- ชื่อ
- โดยธรรมชาติ
- ประมวลผลภาษาธรรมชาติ
- จำเป็นต้อง
- ความต้องการ
- ใหม่
- ถัดไป
- NLP
- ที่ไม่ใช่เชิงพาณิชย์
- สมุดบันทึก
- ตอนนี้
- จำนวน
- วัตถุประสงค์
- of
- มักจะ
- on
- เพียง
- เปิด
- การดำเนินการ
- or
- ใบสั่ง
- เป็นต้นฉบับ
- อื่นๆ
- ของเรา
- เอาท์พุต
- ด้านนอก
- ทั้งหมด
- ผ่าน
- หลงใหล
- เส้นทาง
- รูปแบบ
- คน
- การปฏิบัติ
- ดำเนินการ
- ส่วนบุคคล
- phd
- เพลโต
- เพลโตดาต้าอินเทลลิเจนซ์
- เพลโตดาต้า
- กรุณา
- โพสต์
- postgresql
- การปฏิบัติ
- มาก่อน
- จำเป็นต้อง
- ข้อกำหนดเบื้องต้น
- นำเสนอ
- นำเสนอ
- หลัก
- ปัญหา
- กระบวนการ
- กระบวนการ
- การประมวลผล
- แจ้ง
- ให้
- ให้
- ให้
- วัตถุประสงค์
- หลาม
- คำสั่ง
- การสอบถาม
- คำถาม
- รวดเร็ว
- อย่างรวดเร็ว
- คำพูด
- เศษผ้า
- อันดับ
- การให้คะแนน
- อ่าน
- พร้อม
- เหมือนจริง
- รับ
- ที่ได้รับ
- แนะนำ
- อ้างอิง
- ภูมิภาค
- ที่เกี่ยวข้อง
- ตรงประเด็น
- ยังคง
- ซากศพ
- แสดง
- ขอ
- จำเป็นต้องใช้
- ความต้องการ
- ต้อง
- การวิจัย
- อาศัยอยู่
- แก้ไข
- ได้รับการแก้ไข
- แหล่งข้อมูล
- เคารพ
- คำตอบ
- ผล
- ผลสอบ
- การแก้ไข
- กลับ
- ขวา
- เพิ่มขึ้น
- ความเสี่ยง
- ความเสี่ยง
- แข็งแรง
- แถว
- วิ่ง
- sagemaker
- ประโยชน์
- เดียวกัน
- เห็น
- สถานการณ์
- สถานการณ์
- วิทยาศาสตร์
- ค้นหา
- ที่สอง
- Section
- เห็น
- เลือก
- ตนเอง
- ผู้ขาย
- ส่ง
- serverless
- ให้บริการอาหาร
- บริการ
- บริการ
- ชุด
- น่า
- โชว์
- การแสดง
- แสดง
- ด้าน
- สำคัญ
- ง่าย
- ความง่าย
- ช่วยลดความยุ่งยาก
- เดียว
- เศษเล็กเศษน้อย
- ทางออก
- โซลูชัน
- แก้
- บาง
- แหล่ง
- แหล่งที่มา
- จุดประกาย
- ผู้เชี่ยวชาญ
- เฉพาะ
- ระยะ
- เริ่มต้น
- ข้อความที่เริ่ม
- สถานะ
- คำแถลง
- Status
- ขั้นตอน
- ขั้นตอน
- ยังคง
- การเก็บรักษา
- จัดเก็บ
- เก็บไว้
- ซื่อตรง
- ยุทธศาสตร์
- เชือก
- โครงสร้าง
- อย่างเช่น
- ที่สนับสนุน
- แน่ใจ
- วากยสัมพันธ์
- ซิส
- ระบบ
- ระบบ
- ตาราง
- เอา
- เป้า
- งาน
- วิชาการ
- เทคโนโลยี
- ทดสอบ
- การทดสอบ
- ข้อความ
- กว่า
- ที่
- พื้นที่
- ฮับ
- ของพวกเขา
- พวกเขา
- แล้วก็
- ที่นั่น
- ดังนั้น
- ล้อยางขัดเหล่านี้ติดตั้งบนแกน XNUMX (มม.) ผลิตภัณฑ์นี้ถูกผลิตในหลายรูปทรง และหลากหลายเบอร์ความแน่นหนาของปริมาณอนุภาคขัดของมัน จะทำให้ท่านได้รับประสิทธิภาพสูงในการขัดและการใช้งานที่ยาวนาน
- ที่สาม
- นี้
- เหล่านั้น
- สาม
- ตลอด
- ครั้ง
- ชื่อหนังสือ
- ชื่อ
- ไปยัง
- ในวันนี้
- การแปลง
- ลอง
- สอง
- ชนิด
- ชนิด
- ui
- ภายใต้
- ได้รับ
- ความเข้าใจ
- เว้นแต่
- บันทึก
- ให้กับคุณ
- us
- ใช้
- มือสอง
- ผู้ใช้งาน
- ผู้ใช้
- ใช้
- การใช้
- ตรวจสอบความถูกต้อง
- ความคุ้มค่า
- ความหลากหลาย
- ต่างๆ
- แตกต่างกัน
- ผ่านทาง
- ยอดวิว
- ปลุก
- เดิน
- ทาง..
- we
- เว็บ
- โปรแกรมประยุกต์บนเว็บ
- บริการเว็บ
- แต่ทว่า
- ที่
- ในขณะที่
- ใคร
- จะ
- กับ
- ภายใน
- ไม่มี
- งาน
- เวิร์กโฟลว์
- เขียน
- การเขียน
- X
- โยคะ
- คุณ
- ของคุณ
- ด้วยตัวคุณเอง
- ลมทะเล