นี่คือโพสต์รับเชิญโดย Dr. Naoki Okada หัวหน้านักวิทยาศาสตร์ข้อมูลแห่ง BrainPad Inc.
ก่อตั้งขึ้นในปี 2004, เบรนแพด อิงค์ เป็นพันธมิตรผู้บุกเบิกในด้านการใช้ข้อมูล ช่วยให้บริษัทต่างๆ สร้างธุรกิจและปรับปรุงการจัดการผ่านการใช้ข้อมูล จนถึงปัจจุบัน BrainPad ได้ช่วยเหลือบริษัทต่างๆ กว่า 1,300 แห่ง โดยเฉพาะผู้นำในอุตสาหกรรม BrainPad มีข้อได้เปรียบในการให้บริการแบบครบวงจรตั้งแต่การกำหนดกลยุทธ์การใช้ข้อมูลไปจนถึงการพิสูจน์แนวคิดและการนำไปใช้ สไตล์ที่เป็นเอกลักษณ์ของ BrainPad คือการทำงานร่วมกับลูกค้าเพื่อแก้ปัญหาที่เกิดขึ้นจริง เช่น ข้อมูลที่ไม่ถูกรวบรวมเนื่องจากโครงสร้างองค์กรแบบแยกส่วน หรือข้อมูลที่มีอยู่แต่ไม่ได้จัดระเบียบ
โพสต์นี้กล่าวถึงวิธีการจัดโครงสร้างการแบ่งปันความรู้ภายในโดยใช้ อเมซอน เคนดรา และ AWS แลมบ์ดา และวิธีที่ Amazon Kendra แก้ไขอุปสรรคเกี่ยวกับการแบ่งปันความรู้ที่หลายบริษัทเผชิญ เราสรุปความพยายามของ BrainPad ในสี่ประเด็นสำคัญ:
- ปัญหาการแบ่งปันความรู้ที่หลายบริษัทเผชิญคืออะไร
- ทำไมเราถึงเลือก Amazon Kendra
- เราใช้ระบบการแบ่งปันความรู้อย่างไร?
- แม้ว่าเครื่องมือจะมีประโยชน์ แต่ก็ไม่มีความหมายหากไม่ได้ใช้ เราเอาชนะอุปสรรคในการรับเลี้ยงบุตรบุญธรรมได้อย่างไร?
ปัญหาการแบ่งปันความรู้ที่หลายบริษัทประสบ
หลายบริษัทบรรลุผลสำเร็จด้วยการแบ่งงานออกเป็นด้านต่างๆ แต่ละกิจกรรมเหล่านี้สร้างแนวคิดใหม่ทุกวัน ความรู้นี้สะสมเป็นรายบุคคล หากสามารถแบ่งปันความรู้นี้ระหว่างคนและองค์กรได้ ก็จะสามารถสร้างพลังร่วมในการทำงานที่เกี่ยวข้อง ประสิทธิภาพและคุณภาพของงานจะเพิ่มขึ้นอย่างมาก นี่คือพลังแห่งการแบ่งปันความรู้
อย่างไรก็ตาม มีอุปสรรคมากมายในการแบ่งปันความรู้:
- มีเพียงไม่กี่คนที่มีส่วนร่วมเชิงรุก และกระบวนการนี้ไม่สามารถคงอยู่ได้นานเนื่องจากตารางงานที่ยุ่ง
- ความรู้กระจัดกระจายไปตามสื่อต่างๆ เช่น วิกิภายในและ PDF ทำให้ยากต่อการค้นหาข้อมูลที่คุณต้องการ
- ไม่มีใครป้อนความรู้เข้าสู่ระบบรวมความรู้ ระบบจะไม่ถูกใช้อย่างแพร่หลายเนื่องจากความสามารถในการค้นหาต่ำ
บริษัทของเราประสบกับสถานการณ์ที่คล้ายคลึงกัน ปัญหาพื้นฐานของการแบ่งปันความรู้คือ แม้ว่าพนักงานส่วนใหญ่มีความต้องการอย่างมากที่จะได้รับความรู้ แต่พวกเขาก็มีแรงจูงใจเพียงเล็กน้อยที่จะแบ่งปันความรู้ของตนเองโดยมีค่าใช้จ่าย การเปลี่ยนแปลงพฤติกรรมของพนักงานเพื่อจุดประสงค์ในการแบ่งปันความรู้เพียงอย่างเดียวนั้นไม่ใช่เรื่องง่าย
นอกจากนี้ พนักงานแต่ละคนหรือแต่ละแผนกยังมีวิธีการสะสมความรู้ในแบบของตัวเอง และการพยายามบังคับการรวมกันจะไม่นำไปสู่แรงจูงใจหรือประสิทธิภาพในการแบ่งปันความรู้ นี่เป็นเรื่องน่าปวดหัวสำหรับผู้บริหารที่ต้องการรวบรวมความรู้ในขณะที่ผู้ที่อยู่ในสาขาต้องการมีความรู้ในลักษณะกระจายอำนาจ
ที่บริษัทของเรา Amazon Kendra เป็นบริการคลาวด์ที่ช่วยแก้ปัญหาเหล่านี้ได้
ทำไมเราเลือก Amazon Kendra
Amazon Kendra เป็นบริการคลาวด์ที่ช่วยให้เราสามารถค้นหาข้อมูลภายในจากอินเทอร์เฟซทั่วไป กล่าวอีกนัยหนึ่งคือเครื่องมือค้นหาที่เชี่ยวชาญเกี่ยวกับข้อมูลภายใน ในส่วนนี้ เราจะพูดถึงเหตุผลหลักสามประการว่าทำไมเราถึงเลือก Amazon Kendra
รวบรวมความรู้ง่ายๆ
ดังที่กล่าวไว้ในหัวข้อที่แล้ว ความรู้แม้ว่าจะมีอยู่จริง แต่ก็มีแนวโน้มที่จะกระจัดกระจายไปตามสื่อต่างๆ ในกรณีของเรา มันถูกกระจายไปทั่ววิกิภายในของเราและไฟล์เอกสารต่างๆ Amazon Kendra ให้ประสิทธิภาพ การเชื่อมต่อ สำหรับสถานการณ์นี้ เราสามารถนำเข้าเอกสารจากสื่อต่างๆ รวมถึงกรุ๊ปแวร์ วิกิ ไฟล์ Microsoft PowerPoint ไฟล์ PDF และอื่นๆ ได้อย่างง่ายดายโดยไม่ยุ่งยาก
ซึ่งหมายความว่าพนักงานไม่จำเป็นต้องเปลี่ยนวิธีการจัดเก็บความรู้เพื่อแบ่งปัน แม้ว่าการรวบรวมความรู้สามารถทำได้ชั่วคราว แต่การรักษานั้นมีค่าใช้จ่ายสูงมาก ความสามารถในการทำให้สิ่งนี้เป็นอัตโนมัติเป็นปัจจัยที่เราพึงปรารถนามาก
ความสามารถในการค้นหาที่ยอดเยี่ยม
มีกรุ๊ปแวร์และวิกิจำนวนมากที่เก่งในการป้อนข้อมูล อย่างไรก็ตาม พวกเขามักจะมีจุดอ่อนในการแสดงข้อมูล (ความสามารถในการค้นหา) โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับการค้นหาภาษาญี่ปุ่น ตัวอย่างเช่น ในภาษาอังกฤษ การจับคู่ระดับคำให้ความสามารถในการค้นหาในระดับที่สมเหตุสมผล อย่างไรก็ตาม ในภาษาญี่ปุ่น การสกัดคำจะยากกว่า และมีบางกรณีที่การจับคู่ทำได้โดยการแยกคำด้วยจำนวนอักขระที่เหมาะสม หากการค้นหา “Tokyo-to (東京都)” คั่นด้วยอักขระสองตัวคือ “Tokyo (東京)” และ “Kyoto (京都)” การค้นหาความรู้ที่คุณต้องการจะเป็นเรื่องยาก
Amazon Kendra เสนอข้อเสนอที่ยอดเยี่ยม ความสามารถในการค้นหาผ่านการเรียนรู้ของเครื่อง. นอกเหนือจากการค้นหาด้วยคำหลักแบบดั้งเดิม เช่น "แนวโน้มของเทคโนโลยี" แล้ว การค้นหาด้วยภาษาธรรมชาติ เช่น "ฉันต้องการข้อมูลเกี่ยวกับความคิดริเริ่มด้านเทคโนโลยีใหม่" สามารถเพิ่มประสบการณ์ของผู้ใช้ได้อย่างมาก ความสามารถในการค้นหาข้อมูลที่รวบรวมได้อย่างเหมาะสมคือเหตุผลที่สองที่เราเลือก Amazon Kendra
ต้นทุนการเป็นเจ้าของต่ำ
เครื่องมือไอทีที่เชี่ยวชาญในการรวบรวมและดึงข้อมูลความรู้เรียกว่าระบบการค้นหาขององค์กร ปัญหาหนึ่งของการนำระบบเหล่านี้ไปใช้คือค่าใช้จ่าย สำหรับองค์กรที่มีพนักงานหลายร้อยคน ค่าใช้จ่ายในการดำเนินงานอาจเกิน 10 ล้านเยนต่อปี นี่ไม่ใช่วิธีราคาถูกในการเริ่มต้นการแบ่งปันความรู้
Amazon Kendra มีให้บริการที่ ต้นทุนที่ต่ำกว่ามาก มากกว่าระบบค้นหาขององค์กรส่วนใหญ่ ดังที่ได้กล่าวไว้ก่อนหน้านี้ การริเริ่มการแบ่งปันความรู้นั้นไม่ง่ายเลยที่จะนำไปใช้ เราต้องการเริ่มต้นจากสิ่งเล็กๆ และต้นทุนการเป็นเจ้าของที่ต่ำของ Amazon Kendra เป็นปัจจัยสำคัญในการตัดสินใจของเรา
นอกจากนี้ ความง่ายในการใช้งานและความยืดหยุ่นของ Amazon Kendra ยังเป็นข้อได้เปรียบที่ยอดเยี่ยมสำหรับเราอีกด้วย ส่วนถัดไปจะสรุปตัวอย่างการใช้งานของเรา
วิธีที่เรานำระบบการแบ่งปันความรู้มาใช้
การดำเนินการไม่ใช่กระบวนการพัฒนาที่เกินจริง สามารถทำได้โดยไม่ต้องใช้โค้ดโดยทำตามขั้นตอนการประมวลผลของ Amazon Kendra ต่อไปนี้เป็นประเด็นสำคัญ XNUMX ประการในกระบวนการนำไปใช้งาน:
- แหล่งข้อมูล (สะสมความรู้) – แต่ละแผนกและพนักงานของบริษัทของเรามักจัดเซสชันการศึกษาภายใน และผ่านกิจกรรมเหล่านี้ ความรู้ถูกสะสมไว้ในสื่อหลายประเภท เช่น Wiki และพื้นที่เก็บข้อมูลประเภทต่างๆ ในเวลานั้นมันเป็นเรื่องง่ายที่จะทบทวนข้อมูลจากการศึกษาในภายหลัง อย่างไรก็ตาม เพื่อดึงความรู้เกี่ยวกับพื้นที่หรือเทคโนโลยีเฉพาะนั้น จำเป็นต้องทบทวนสื่อแต่ละสื่อโดยละเอียด ซึ่งไม่สะดวกนัก
- ตัวเชื่อมต่อ (การรวบรวมความรู้) – ด้วยฟังก์ชันตัวเชื่อมต่อใน Amazon Kendra เราจึงสามารถเชื่อมโยงความรู้ที่กระจายอยู่ทั่วทั้งบริษัทเข้ากับ Amazon Kendra และบรรลุความสามารถในการค้นหาแบบภาคตัดขวาง นอกจากนี้ ตัวเชื่อมต่อยังถูกโหลดผ่านบัญชีที่มีการจำกัด ซึ่งช่วยให้สามารถใช้งานได้โดยคำนึงถึงความปลอดภัย
- เครื่องมือค้นหา (ค้นหาข้อมูล) – เนื่องจาก Amazon Kendra มี หน้าค้นหาสำหรับการทดสอบการใช้งานเราสามารถทดสอบความสามารถในการใช้งานของเครื่องมือค้นหาได้อย่างรวดเร็วทันทีหลังจากโหลดเอกสารเพื่อดูว่าสามารถค้นหาความรู้ประเภทใดได้บ้าง สิ่งนี้มีประโยชน์อย่างมากในการทำให้ภาพลักษณ์ของการเปิดตัวแข็งแกร่งขึ้น
- UI ค้นหา (หน้าค้นหาสำหรับผู้ใช้) – Amazon Kendra มีคุณสมบัติที่เรียกว่า ตัวสร้างประสบการณ์ ที่แสดงหน้าจอการค้นหาต่อผู้ใช้ ฟีเจอร์นี้สามารถนำไปใช้ได้โดยไม่ต้องใช้โค้ด ซึ่งมีประโยชน์มากในการรับคำติชมระหว่างการทดสอบการปรับใช้ นอกจาก Experience Builder แล้ว Amazon Kendra ยังรองรับการใช้งาน Python และ React.js API อีกด้วย เราจึงสามารถมอบหน้าการค้นหาที่กำหนดเองให้กับพนักงานเพื่อปรับปรุงประสบการณ์ของพวกเขาได้ในที่สุด
- Analytics (ตรวจสอบแนวโน้มการใช้งาน) – ระบบค้นหาขององค์กรจะมีประโยชน์ก็ต่อเมื่อมีผู้คนจำนวนมากใช้งาน Amazon Kendra มี ความสามารถในการตรวจสอบ จำนวนการค้นหาที่กำลังดำเนินการและสำหรับคำใด เราใช้คุณสมบัตินี้เพื่อติดตามแนวโน้มการใช้งาน
เรายังมีคำถาม & คำตอบที่เกี่ยวข้องกับการใช้งานของเรา:
- มีความท้าทายอะไรบ้างในการรวบรวมความรู้ภายใน เราต้องเริ่มต้นด้วยการรวบรวมความรู้ที่แต่ละแผนกและพนักงานมี แต่ไม่จำเป็นต้องอยู่ในที่ที่สามารถเชื่อมต่อโดยตรงกับ Amazon Kendra
- เราได้ประโยชน์จาก Amazon Kendra อย่างไร เราเคยพยายามแบ่งปันความรู้หลายครั้งในอดีต แต่มักล้มเหลว เหตุผลมาจากการรวมข้อมูล ความสามารถในการค้นหา ค่าใช้จ่ายในการดำเนินการ และค่าใช้จ่ายในการดำเนินการ Amazon Kendra มีคุณสมบัติที่ช่วยแก้ปัญหาเหล่านี้ และเราเปิดตัวได้สำเร็จภายในเวลาประมาณ 3 เดือนหลังจากเริ่มคิด ตอนนี้เราสามารถใช้ Amazon Kendra เพื่อค้นหาโซลูชันสำหรับงานที่ก่อนหน้านี้ต้องใช้ความรู้ของบุคคลหรือแผนกเป็นความรู้รวมของทั้งองค์กร
- คุณประเมินความสามารถในการค้นหาของระบบได้อย่างไร และคุณทำอะไรเพื่อปรับปรุงระบบ อันดับแรก เรามีพนักงานจำนวนมากโต้ตอบกับระบบและรับคำติชม ปัญหาหนึ่งที่เกิดขึ้นในช่วงแรกของการดำเนินการคือการกระจัดกระจายของข้อมูลที่มีค่าเป็นความรู้น้อย เนื่องจากแหล่งข้อมูลบางส่วนมีข้อมูลจากบล็อกโพสต์ภายใน เป็นต้น เรากำลังทำงานอย่างต่อเนื่องเพื่อปรับปรุงประสบการณ์ของผู้ใช้โดยการเลือกแหล่งข้อมูลที่เหมาะสม
ดังที่ได้กล่าวไว้ก่อนหน้านี้ การใช้ Amazon Kendra ทำให้เราสามารถเอาชนะอุปสรรคด้านการใช้งานจำนวนมากด้วยต้นทุนที่ต่ำที่สุด อย่างไรก็ตาม ความท้าทายที่ใหญ่ที่สุดของเครื่องมือประเภทนี้คืออุปสรรคในการนำไปใช้ซึ่งเกิดขึ้นหลังจากการนำไปใช้งาน ส่วนถัดไปจะแสดงตัวอย่างว่าเราเอาชนะอุปสรรค์นี้ได้อย่างไร
วิธีที่เราเอาชนะอุปสรรคในการรับเลี้ยงบุตรบุญธรรม
คุณเคยเห็นเครื่องมือที่คุณใช้ความพยายาม เวลา และเงินจำนวนมากในการนำไปใช้กลายเป็นล้าสมัยโดยไม่มีการใช้งานอย่างแพร่หลายหรือไม่? ไม่ว่าฟังก์ชั่นจะแก้ปัญหาได้ดีเพียงใด ก็จะไม่เกิดผลหากผู้คนไม่ได้ใช้มัน
หนึ่งในความคิดริเริ่มที่เราดำเนินการกับการเปิดตัว Amazon Kendra คือการจัดหาแชทบอท กล่าวอีกนัยหนึ่ง เมื่อคุณถามคำถามในเครื่องมือแชท คุณจะได้รับคำตอบพร้อมความรู้ที่เหมาะสม เนื่องจากพนักงานที่ทำงานสื่อสารทางไกลของเราทุกคนใช้เครื่องมือแชทในชีวิตประจำวัน การใช้แชทบอทจึงเข้ากันได้มากกว่าการให้พวกเขาเปิดหน้าจอค้นหาใหม่ในเบราว์เซอร์
ในการนำแชทบอทนี้ไปใช้ เราใช้ Lambda ซึ่งเป็นบริการที่ช่วยให้เราสามารถเรียกใช้โปรแกรมที่ขับเคลื่อนด้วยเหตุการณ์แบบไร้เซิร์ฟเวอร์ โดยเฉพาะอย่างยิ่ง เวิร์กโฟลว์ต่อไปนี้ถูกนำมาใช้:
- ผู้ใช้โพสต์คำถามไปยังแชทบอทโดยกล่าวถึง
- แชทบอทส่งเหตุการณ์ไปยังแลมบ์ดา
- ฟังก์ชัน Lambda ตรวจจับเหตุการณ์และค้นหาคำถามใน Amazon Kendra
- ฟังก์ชัน Lambda จะโพสต์ผลการค้นหาไปยังเครื่องมือแชท
- ผู้ใช้ดูผลการค้นหา
กระบวนการนี้ใช้เวลาเพียงไม่กี่วินาทีและมอบประสบการณ์ผู้ใช้คุณภาพสูงสำหรับการค้นพบความรู้ พนักงานส่วนใหญ่ได้สัมผัสกับกลไกการแบ่งปันความรู้ผ่านแชทบอท และไม่ต้องสงสัยเลยว่าแชทบอทมีส่วนทำให้กลไกแพร่กระจาย และเนื่องจากมีบางพื้นที่ที่แชทบอทไม่สามารถครอบคลุมได้เพียงอย่างเดียว เราจึงขอให้พวกเขาใช้หน้าจอการค้นหาที่กำหนดเองร่วมกับแชทบอทเพื่อมอบประสบการณ์การใช้งานที่ดียิ่งขึ้น
สรุป
ในโพสต์นี้ เรานำเสนอกรณีศึกษาของ Amazon Kendra สำหรับการแบ่งปันความรู้และตัวอย่างการใช้งานแชทบอทโดยใช้ Lambda เพื่อเผยแพร่กลไก เราตั้งตารอที่จะได้เห็น Amazon Kendra ก้าวไปอีกขั้นในขณะที่โมเดลภาษาขนาดใหญ่มีวิวัฒนาการอย่างต่อเนื่อง
หากคุณสนใจที่จะลองใช้ Amazon Kendra ลองดู ปรับปรุงการค้นหาองค์กรด้วย Amazon Kendra. BrainPad ยังสามารถช่วยคุณในการแบ่งปันความรู้ภายในและการใช้ประโยชน์จากเอกสารโดยใช้ generative AI กรุณาติดต่อเราสำหรับข้อมูลเพิ่มเติม
เกี่ยวกับผู้เขียน
ดร.นาโอกิ โอคาดะ เป็น Lead Data Scientist ที่ BrainPad Inc. ด้วยประสบการณ์ข้ามสายงานในด้านธุรกิจ การวิเคราะห์ และวิศวกรรม เขาสนับสนุนลูกค้าหลากหลายประเภทตั้งแต่การสร้างองค์กร DX ไปจนถึงการใช้ประโยชน์จากข้อมูลในพื้นที่ที่ยังไม่ได้สำรวจ
- เนื้อหาที่ขับเคลื่อนด้วย SEO และการเผยแพร่ประชาสัมพันธ์ รับการขยายวันนี้
- การเงิน EVM ส่วนต่อประสานแบบครบวงจรสำหรับการเงินแบบกระจายอำนาจ เข้าถึงได้ที่นี่.
- กลุ่มสื่อควอนตัม IR/PR ขยาย เข้าถึงได้ที่นี่.
- เพลโตไอสตรีม. ข้อมูลอัจฉริยะ Web3 ขยายความรู้ เข้าถึงได้ที่นี่.
- ที่มา: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/how-brainpad-fosters-internal-knowledge-sharing-with-amazon-kendra/
- :มี
- :เป็น
- :ไม่
- :ที่ไหน
- $ 10 ล้าน
- $ ขึ้น
- 1
- 10
- 100
- 7
- a
- ความสามารถ
- สามารถ
- เกี่ยวกับเรา
- ลงชื่อเข้าใช้
- สะสม
- บรรลุ
- ประสบความสำเร็จ
- ข้าม
- กิจกรรม
- นอกจากนี้
- การนำมาใช้
- ความได้เปรียบ
- ข้อได้เปรียบ
- หลังจาก
- การรวม
- การรวมตัว
- AI
- ทั้งหมด
- การอนุญาต
- ช่วยให้
- คนเดียว
- ด้วย
- แม้ว่า
- อเมซอน
- อเมซอน เคนดรา
- Amazon Web Services
- ในหมู่
- an
- การวิเคราะห์
- และ
- อื่น
- ใด
- API
- เหมาะสม
- อย่างเหมาะสม
- เป็น
- AREA
- พื้นที่
- รอบ
- AS
- At
- โดยอัตโนมัติ
- AWS
- อุปสรรค
- อุปสรรค
- รากฐาน
- BE
- เพราะ
- กลายเป็น
- การเริ่มต้น
- กำลัง
- ประโยชน์
- ดีกว่า
- ที่ใหญ่ที่สุด
- บล็อก
- บล็อกโพสต์
- เบราว์เซอร์
- สร้าง
- การก่อสร้าง
- ธุรกิจ
- ไม่ว่าง
- แต่
- by
- ที่เรียกว่า
- CAN
- กรณี
- กรณีศึกษา
- กรณี
- ท้าทาย
- ความท้าทาย
- เปลี่ยนแปลง
- เปลี่ยนแปลง
- อักขระ
- chatbot
- chatbots
- ถูก
- ตรวจสอบ
- Choose
- เลือก
- ลูกค้า
- เมฆ
- CO
- รหัส
- การเก็บรวบรวม
- โดยรวม
- มา
- ร่วมกัน
- บริษัท
- บริษัท
- เข้ากันได้
- แนวคิด
- ความคิด
- ร่วม
- งานที่เชื่อมต่อ
- รวบรวม
- การรวบรวม
- ติดต่อเรา
- ที่มีอยู่
- เรื่อย
- ต่อ
- ส่วน
- สะดวกสบาย
- ราคา
- แพง
- ค่าใช้จ่าย
- ได้
- ปกคลุม
- สร้าง
- ที่สร้างขึ้น
- การปรับแต่ง
- ประจำวัน
- ข้อมูล
- นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล
- วันที่
- วัน
- ซึ่งกระจายอำนาจ
- การตัดสินใจ
- แผนก
- หน่วยงาน
- การใช้งาน
- การปรับใช้ นอกจากนี้
- รายละเอียด
- พัฒนาการ
- DID
- ต่าง
- ยาก
- การจัดจำหน่าย
- โดยตรง
- การค้นพบ
- สนทนา
- do
- เอกสาร
- เอกสาร
- ทำ
- Dont
- สงสัย
- dr
- เป็นคุ้งเป็นแคว
- สอง
- ในระหว่าง
- DX
- แต่ละ
- ก่อน
- ความสะดวก
- อย่างง่ายดาย
- ง่าย
- มีประสิทธิภาพ
- อย่างมีประสิทธิภาพ
- ความพยายาม
- ความพยายาม
- ลูกจ้าง
- พนักงาน
- เครื่องยนต์
- ชั้นเยี่ยม
- ภาษาอังกฤษ
- เสริม
- Enterprise
- รุก
- ทั้งหมด
- โดยเฉพาะอย่างยิ่ง
- ประเมินค่า
- แม้
- เหตุการณ์
- ในที่สุด
- เคย
- ทุกๆ
- ทุกวัน
- คาย
- ตัวอย่าง
- เกินกว่า
- Excel
- ที่มีอยู่
- ประสบการณ์
- การแสวงหาผลประโยชน์
- ที่เปิดเผย
- สารสกัด
- ใบหน้า
- ต้องเผชิญกับ
- ปัจจัย
- ล้มเหลว
- ลักษณะ
- คุณสมบัติ
- ข้อเสนอแนะ
- สองสาม
- สนาม
- ไฟล์
- หา
- หา
- ชื่อจริง
- ความยืดหยุ่น
- ไหล
- ดังต่อไปนี้
- สำหรับ
- บังคับ
- การกำหนด
- ข้างหน้า
- พบ
- สี่
- มัก
- ราคาเริ่มต้นที่
- ฟังก์ชัน
- ฟังก์ชั่น
- พื้นฐาน
- การรวบรวม
- สร้าง
- กำเนิด
- กำเนิด AI
- ได้รับ
- ได้รับ
- ดี
- ยิ่งใหญ่
- อย่างมาก
- พื้น
- แขก
- โพสต์ของผู้เข้าพัก
- มี
- มี
- มี
- he
- จัดขึ้น
- ช่วย
- ช่วย
- เป็นประโยชน์
- การช่วยเหลือ
- โปรดคลิกที่นี่เพื่ออ่านรายละเอียดเพิ่มเติม
- ที่มีคุณภาพสูง
- ของเขา
- สรุป ความน่าเชื่อถือของ Olymp Trade?
- ทำอย่างไร
- อย่างไรก็ตาม
- HTML
- HTTPS
- ร้อย
- วิ่งกระโดดข้ามรั้ว
- ความคิด
- if
- ภาพ
- ทันที
- การดำเนินการ
- การดำเนินงาน
- การดำเนินการ
- การดำเนินการ
- นำเข้า
- ปรับปรุง
- in
- ในอื่น ๆ
- อิงค์
- รวมทั้ง
- เพิ่ม
- เป็นรายบุคคล
- บุคคล
- อุตสาหกรรม
- ข้อมูล
- Initiative
- ความคิดริเริ่ม
- อินพุต
- โต้ตอบ
- สนใจ
- อินเตอร์เฟซ
- ภายใน
- เข้าไป
- ร่วมมือ
- ปัญหา
- IT
- ITS
- ภาษาญี่ปุ่น
- คีย์
- พื้นที่สำคัญ
- ปัจจัยสำคัญ
- ชนิด
- ความรู้
- ภาษา
- ขนาดใหญ่
- ต่อมา
- เปิดตัว
- เปิดตัว
- นำ
- ผู้นำ
- กระโดด
- ชั้น
- การใช้ประโยชน์
- LINK
- น้อย
- โหลด
- นาน
- ดู
- ที่ต้องการหา
- Lot
- ต่ำ
- ลด
- เครื่อง
- เก็บรักษา
- ส่วนใหญ่
- การทำ
- การจัดการ
- หลาย
- การจับคู่
- เรื่อง
- วิธี
- กลไก
- ภาพบรรยากาศ
- กลาง
- กล่าวถึง
- วิธี
- ไมโครซอฟท์
- ล้าน
- ต่ำสุด
- โมเดล
- เงิน
- การตรวจสอบ
- เดือน
- ข้อมูลเพิ่มเติม
- มากที่สุด
- แรงจูงใจ
- มาก
- หลาย
- โดยธรรมชาติ
- จำเป็นต้อง
- จำเป็น
- จำเป็นต้อง
- ใหม่
- ถัดไป
- ไม่
- ตอนนี้
- จำนวน
- ล้าสมัย
- อุปสรรค
- ได้รับ
- of
- เสนอ
- เสนอ
- มักจะ
- on
- ONE
- เพียง
- เปิด
- การดำเนินงาน
- การดำเนินงาน
- or
- ใบสั่ง
- organizacja
- องค์กร
- องค์กร
- Organized
- อื่นๆ
- ของเรา
- บริษัทของเรา
- ออก
- เอาท์พุต
- เอาชนะ
- ของตนเอง
- การเป็นเจ้าของ
- หน้า
- หุ้นส่วน
- อดีต
- คน
- การปฏิบัติ
- ดำเนินการ
- การสำรวจ
- สถานที่
- เพลโต
- เพลโตดาต้าอินเทลลิเจนซ์
- เพลโตดาต้า
- กรุณา
- จุด
- น่าสงสาร
- โพสต์
- โพสต์
- อำนาจ
- ที่มีประสิทธิภาพ
- ที่ต้องการ
- นำเสนอ
- ก่อน
- ก่อนหน้านี้
- ส่วนใหญ่
- ปัญหา
- ปัญหาที่เกิดขึ้น
- กระบวนการ
- การประมวลผล
- โปรแกรม
- พิสูจน์
- พิสูจน์แนวคิด
- ให้
- ให้
- การให้
- วัตถุประสงค์
- หลาม
- Q & A
- คุณภาพ
- คำถาม
- อย่างรวดเร็ว
- พิสัย
- เกิดปฏิกิริยา
- เหตุผล
- เหมาะสม
- เหตุผล
- ที่เกี่ยวข้อง
- จำเป็นต้องใช้
- คำตอบ
- หวงห้าม
- ผลสอบ
- ทบทวน
- ขวา
- วิ่ง
- กระจัดกระจาย
- นักวิทยาศาสตร์
- จอภาพ
- ค้นหา
- เครื่องมือค้นหา
- ที่สอง
- วินาที
- Section
- เห็น
- เห็น
- เห็น
- การเลือก
- การพลัดพราก
- serverless
- บริการ
- บริการ
- ครั้ง ราคา
- หลาย
- Share
- ที่ใช้ร่วมกัน
- ใช้งานร่วมกัน
- คล้ายคลึงกัน
- สถานการณ์
- เล็ก
- So
- โซลูชัน
- แก้
- แก้ปัญหา
- การแก้
- บาง
- แหล่ง
- แหล่งที่มา
- มีความเชี่ยวชาญ
- ความเชี่ยวชาญ
- โดยเฉพาะ
- เฉพาะ
- การใช้จ่าย
- เริ่มต้น
- การเก็บรักษา
- จัดเก็บ
- กลยุทธ์
- แข็งแรง
- โครงสร้าง
- ศึกษา
- สไตล์
- ประสบความสำเร็จ
- อย่างเช่น
- สรุป
- รองรับ
- ระบบ
- ระบบ
- เอา
- ใช้เวลา
- งาน
- เทคโนโลยี
- เงื่อนไขการใช้บริการ
- ทดสอบ
- กว่า
- ที่
- พื้นที่
- ข้อมูล
- ของพวกเขา
- พวกเขา
- ที่นั่น
- ล้อยางขัดเหล่านี้ติดตั้งบนแกน XNUMX (มม.) ผลิตภัณฑ์นี้ถูกผลิตในหลายรูปทรง และหลากหลายเบอร์ความแน่นหนาของปริมาณอนุภาคขัดของมัน จะทำให้ท่านได้รับประสิทธิภาพสูงในการขัดและการใช้งานที่ยาวนาน
- พวกเขา
- นี้
- เหล่านั้น
- สาม
- ตลอด
- ตลอด
- เวลา
- ครั้ง
- ไปยัง
- ร่วมกัน
- เอา
- เครื่องมือ
- เครื่องมือ
- ลู่
- แบบดั้งเดิม
- แนวโน้ม
- พยายาม
- จริง
- สอง
- ชนิด
- ชนิด
- ui
- เป็นเอกลักษณ์
- us
- การใช้งาน
- การใช้
- ใช้
- มือสอง
- ผู้ใช้งาน
- ประสบการณ์ของผู้ใช้
- ผู้ใช้
- การใช้
- มีคุณค่า
- ความคุ้มค่า
- ความหลากหลาย
- ต่างๆ
- มาก
- ยอดวิว
- ต้องการ
- อยาก
- ต้องการ
- คือ
- ทาง..
- we
- เว็บ
- บริการเว็บ
- คือ
- อะไร
- เมื่อ
- ที่
- ในขณะที่
- WHO
- ทำไม
- กว้าง
- ช่วงกว้าง
- อย่างกว้างขวาง
- แพร่หลาย
- จะ
- กับ
- ภายใน
- ไม่มี
- คำ
- คำ
- งาน
- ทำงานด้วยกัน
- เวิร์กโฟลว์
- การทำงาน
- ปี
- เยน
- คุณ
- ลมทะเล