Великі мовні моделі (LLM) із широкими знаннями можуть генерувати текст, схожий на людину, майже на будь-яку тему. Однак їх навчання на масивних наборах даних також обмежує їхню корисність для спеціалізованих завдань. Без постійного навчання ці моделі не помічають нових даних і тенденцій, які виникають після початкового навчання. Крім того, витрати на навчання нових LLM можуть виявитися непомірно високими для багатьох підприємств. Однак можна зробити перехресне посилання на модель відповіді з оригінальним спеціалізованим вмістом, таким чином уникаючи необхідності навчати нову модель LLM за допомогою Retrieval-Augmented Generation (RAG).
RAG розширює можливості LLM, надаючи їм можливість отримувати та використовувати зовнішні знання. Замість того, щоб покладатися виключно на свої попередньо навчені знання, RAG дозволяє моделям отримувати дані з документів, баз даних тощо. Потім модель вміло інтегрує цю зовнішню інформацію у створений текст. Отримавши контекстно-релевантні дані, модель може надати обґрунтовані, актуальні відповіді, адаптовані до вашого випадку використання. Розширення знань також зменшує ймовірність галюцинацій і неточного або безглуздого тексту. Завдяки RAG базові моделі стають адаптованими експертами, які розвиваються разом із зростанням вашої бази знань.
Сьогодні ми раді оприлюднити три генеративні демонстраційні версії штучного інтелекту, ліцензовані за Ліцензія MIT-0:
- Amazon Kendra з основоположним LLM – Використовує можливості глибокого пошуку Амазонка Кендра у поєднанні з обширними знаннями LLM. Ця інтеграція надає точні відповіді з урахуванням контексту на складні запити, опираючись на різноманітні джерела.
- Модель вбудовування з базовим LLM – Поєднує потужність вбудовування — техніку фіксації семантичного значення слів і фраз — із величезною базою знань LLM. Ця синергія забезпечує більш точне моделювання тем, рекомендації вмісту та можливості семантичного пошуку.
- Генератор реклами Foundation Models Pharma – Спеціалізована програма, створена для фармацевтичної промисловості. Використовуючи генеративні можливості базових моделей, цей інструмент створює переконливу та сумісну фармацевтичну рекламу, забезпечуючи відповідність вмісту галузевим стандартам і нормам.
Ці демонстраційні версії можна легко розгорнути у вашому обліковому записі AWS, пропонуючи фундаментальну інформацію та вказівки щодо використання служб AWS для створення найсучаснішого бота для генерації запитань і відповідей на основі штучного інтелекту та створення контенту.
У цьому дописі ми досліджуємо, як RAG у поєднанні з Amazon Kendra або спеціальними вбудовуваннями може подолати ці проблеми та надати точні відповіді на запити природною мовою.
Огляд рішення
Прийнявши це рішення, ви можете отримати такі переваги:
- Покращений доступ до інформації – RAG дозволяє моделям отримувати інформацію з великих зовнішніх джерел, що може бути особливо корисним, коли знання попередньо навченої моделі застаріли або неповні.
- масштабованість – Замість навчання моделі на всіх доступних даних RAG дозволяє моделям отримувати відповідну інформацію на льоту. Це означає, що коли нові дані стають доступними, їх можна додавати до бази даних пошуку без необхідності перенавчати всю модель.
- Ефективність пам'яті – LLM вимагають значної пам’яті для зберігання параметрів. За допомогою RAG модель може бути меншою, оскільки їй не потрібно запам’ятовувати всі деталі; він може отримати їх у разі потреби.
- Динамічне оновлення знань – На відміну від звичайних моделей із встановленою кінцевою точкою знань, зовнішня база даних RAG може регулярно оновлюватися, надаючи моделі доступ до актуальної інформації. Функцію пошуку можна налаштувати для різних завдань. Наприклад, медичне діагностичне завдання може отримувати дані з медичних журналів, гарантуючи, що модель збирає експертну та доречну інформацію.
- Пом'якшення упередженості – Можливість використовувати добре підібрану базу даних дає потенціал для мінімізації упереджень, забезпечуючи збалансовані та неупереджені зовнішні джерела.
Перш ніж заглибитися в інтеграцію Amazon Kendra з основними магістрами права, дуже важливо оснастити себе необхідними інструментами та системними вимогами. Правильне налаштування є першим кроком до безпроблемного розгортання демонстрацій.
Передумови
Ви повинні мати такі передумови:
Хоча можна налаштувати та розгорнути інфраструктуру, описану в цьому підручнику, з вашого локального комп’ютера, AWS Cloud9 пропонує зручну альтернативу. Попередньо оснащений такими інструментами, як AWS CLI, AWS CDK і Docker, AWS Cloud9 може функціонувати як ваша робоча станція для розгортання. Скористатися цією послугою просто налаштувати середовище чЕРЕЗ Консоль AWS Cloud9.
Закінчивши передумови, давайте зануримося в функції та можливості Amazon Kendra з основними магістрами права.
Amazon Kendra з основоположним LLM
Amazon Kendra — це розширений корпоративний пошуковий сервіс, вдосконалений машинним навчанням (ML), який надає готові можливості семантичного пошуку. Використовуючи обробку природної мови (NLP), Amazon Kendra розуміє як вміст документів, так і основні наміри запитів користувачів, позиціонуючи його як інструмент пошуку вмісту для рішень на основі RAG. Використовуючи високоточний пошуковий вміст від Kendra як корисне навантаження RAG, ви можете отримати кращі відповіді LLM. Використання Amazon Kendra в цьому рішенні також дозволяє персоналізувати пошук шляхом фільтрації відповідей відповідно до дозволів кінцевого користувача на доступ до вмісту.
На наступній діаграмі показано архітектуру генеративної програми ШІ з використанням підходу RAG.
Документи обробляються та індексуються Amazon Kendra через Служба простого зберігання Amazon (Amazon S3) роз'єм. Запити клієнтів і контекстні дані від Amazon Kendra спрямовуються до Amazon Bedrock модель фундаменту. Демонстрація дозволяє вибирати між моделями Titan від Amazon, Jurassic від AI21 і Claude від Anthropic, які підтримуються Amazon Bedrock. Історія розмови зберігається в Amazon DynamoDB, пропонуючи додатковий контекст для LLM для створення відповідей.
Ми надали цю демонстрацію в GitHub репо. Перегляньте інструкції з розгортання у файлі readme, щоб розгорнути його у своєму обліковому записі AWS.
Наступні кроки описують процес, коли користувач взаємодіє з генеративною програмою AI:
- Користувач входить у веб-програму, авторизовану за допомогою Амазонка Когніто.
- Користувач завантажує один або кілька документів в Amazon S3.
- Користувач запускає завдання синхронізації Amazon Kendra, щоб ввести документи S3 в індекс Amazon Kendra.
- Запитання користувача направляється через захищений API WebSocket, розміщений на API -шлюз Amazon за підтримки а AWS Lambda функції.
- Функція лямбда, уповноважена на LangChain фреймворк — універсальний інструмент, розроблений для створення додатків на основі мовних моделей штучного інтелекту — підключається до кінцевої точки Amazon Bedrock, щоб перефразувати запитання користувача на основі історії чатів. Після перефразування питання пересилається в Amazon Kendra за допомогою Retrieve API. У відповідь індекс Amazon Kendra відображає результати пошуку, надаючи витяги з відповідних документів, отриманих із даних, отриманих підприємством.
- Запитання користувача разом із даними, отриманими з індексу, надсилаються як контекст у підказці LLM. Відповідь від LLM зберігається як історія чату в DynamoDB.
- Нарешті, відповідь від LLM повертається користувачеві.
Процес індексування документів
Порядок обробки та індексації документів:
- Користувачі подають документи через інтерфейс користувача (UI).
- Документи переміщуються у відро S3 за допомогою AWS Amplify API.
- Amazon Kendra індексує нові документи в сегменті S3 через конектор Amazon Kendra S3.
Переваги
У наведеному нижче списку висвітлюються переваги цього рішення:
- Пошук на рівні підприємства – Amazon Kendra розроблено для корпоративного пошуку, що робить його придатним для організацій із величезними обсягами структурованих і неструктурованих даних.
- Семантичне розуміння – Можливості ML Amazon Kendra гарантують, що пошук базується на глибокому семантичному розумінні, а не лише на збігах ключових слів.
- масштабованість – Amazon Kendra може працювати з великомасштабними джерелами даних і надавати швидкі та відповідні результати пошуку.
- Гнучкість – Основна модель може генерувати відповіді на основі широкого діапазону контекстів, гарантуючи, що система залишається універсальною.
- Можливості інтеграції – Amazon Kendra можна інтегрувати з різними сервісами та джерелами даних AWS, що робить його адаптованим для потреб різних організацій.
Модель вбудовування з базовим LLM
An вбудовування це числовий вектор, який представляє суть різноманітних типів даних, включаючи текст, зображення, аудіо та документи. Це представлення не тільки фіксує внутрішній зміст даних, але й адаптує його для широкого спектру практичних застосувань. Моделі вбудовування, гілка ML, перетворюють складні дані, такі як слова чи фрази, у безперервні векторні простори. Ці вектори за своєю суттю вловлюють семантичні зв’язки між даними, уможливлюючи глибші та більш глибокі порівняння.
RAG ідеально поєднує в собі сильні сторони базових моделей, як-от трансформатори, з точністю вбудовування, щоб просіювати величезні бази даних для пошуку відповідної інформації. Отримавши запит, система використовує вбудовування, щоб ідентифікувати та витягти відповідні розділи з великої маси даних. Потім базова модель формулює контекстно точну відповідь на основі цієї витягненої інформації. Ця ідеальна синергія між пошуком даних і генеруванням відповідей дозволяє системі надавати вичерпні відповіді, спираючись на величезні знання, що зберігаються в обширних базах даних.
В архітектурному плані, на основі вибору інтерфейсу користувача, користувачі спрямовуються до Amazon Bedrock або Amazon SageMaker JumpStart моделі фундаменту. Документи проходять обробку, а векторні вбудовування створюються моделлю вбудовування. Потім ці вбудовування індексуються за допомогою ФАЙС для ефективного семантичного пошуку. Історії розмов зберігаються в DynamoDB, збагачуючи контекст для LLM для створення відповідей.
На наступній діаграмі показано архітектуру рішення та робочий процес.
Ми надали цю демонстрацію в GitHub репо. Перегляньте інструкції з розгортання у файлі readme, щоб розгорнути його у своєму обліковому записі AWS.
Модель вбудовування
Обов’язки моделі вбудовування такі:
- Ця модель відповідає за перетворення тексту (наприклад, документів або уривків) у щільні векторні представлення, широко відомі як вбудовування.
- Ці вкладення вловлюють семантичне значення тексту, дозволяючи ефективне та семантично значуще порівняння між різними фрагментами тексту.
- Модель вбудовування може бути навчена на тому ж великому корпусі, що й базова модель, або може бути спеціалізована для конкретних доменів.
Робочий процес запитань і відповідей
Наступні кроки описують робочий процес відповідей на запитання над документами:
- Користувач входить у веб-програму, автентифіковану Amazon Cognito.
- Користувач завантажує один або кілька документів на Amazon S3.
- Після передачі документа сповіщення про подію S3 запускає функцію Lambda, яка потім викликає кінцеву точку моделі вбудовування SageMaker для створення вбудовування для нового документа. Модель вкладень перетворює питання на щільне векторне представлення (вбудовування). Отриманий векторний файл надійно зберігається в сегменті S3.
- FAISS retriever порівнює це вбудоване питання з вбудованими всіма документами або уривками в базі даних, щоб знайти найбільш релевантні уривки.
- Уривки разом із запитанням користувача надаються як контекст базової моделі. Функція Lambda використовує бібліотеку LangChain і з’єднується з кінцевою точкою Amazon Bedrock або SageMaker JumpStart за допомогою контекстного запиту.
- Відповідь від LLM зберігається в DynamoDB разом із запитом користувача, міткою часу, унікальним ідентифікатором та іншими довільними ідентифікаторами для елемента, наприклад категорії питання. Зберігання питання та відповіді як окремих елементів дозволяє функції Lambda легко відтворювати історію розмов користувача на основі часу, коли було задано запитання.
- Нарешті, відповідь надсилається назад користувачеві через HTTP-запит через відповідь інтеграції API Gateway WebSocket API.
Переваги
У наведеному нижче списку описано переваги цього рішення:
- Семантичне розуміння – Модель вбудовування гарантує, що ретривер вибирає уривки на основі глибокого семантичного розуміння, а не лише збігів ключових слів.
- масштабованість – Вбудовування дозволяє проводити ефективне порівняння подібності, що робить можливим швидкий пошук у величезних базах даних документів.
- Гнучкість – Основна модель може генерувати відповіді на основі широкого діапазону контекстів, гарантуючи, що система залишається універсальною.
- Адаптивність домену – Модель вбудовування можна навчити або налаштувати для конкретних доменів, що дозволяє адаптувати систему для різних програм.
Генератор реклами Foundation Models Pharma
У сучасній швидкоплинній фармацевтичній промисловості ефективна та локалізована реклама є надзвичайно важливою, ніж будь-коли. Саме тут вступає в дію інноваційне рішення, яке використовує потужність генеративного штучного інтелекту для створення локалізованої реклами фармацевтичної продукції з вихідних зображень і PDF-файлів. Окрім простого прискорення процесу створення реклами, цей підхід оптимізує процес медичної юридичної перевірки (MLR). MLR — це ретельний механізм перевірки, у якому медичні, юридичні та регуляторні команди ретельно оцінюють рекламні матеріали, щоб гарантувати їх точність, наукову підтримку та відповідність нормативним вимогам. Традиційні методи створення вмісту можуть бути громіздкими, часто вимагаючи ручних налаштувань і ретельних перевірок, щоб забезпечити узгодженість із регіональною відповідністю та релевантністю. Однак із появою генеративного штучного інтелекту тепер ми можемо автоматизувати створення реклами, яка дійсно резонуватиме з місцевою аудиторією, дотримуючись суворих стандартів і вказівок.
Наступна діаграма ілюструє архітектуру рішення.
В архітектурному плані, на основі вибраної моделі та рекламних уподобань, користувачі безперешкодно направляються до моделей фундаменту Amazon Bedrock. Цей спрощений підхід гарантує, що нові оголошення створюватимуться точно відповідно до бажаної конфігурації. Як частина процесу, документи ефективно обробляються Текст Amazon, а отриманий текст надійно зберігається в DynamoDB. Відмінною особливістю є модульна конструкція для генерації зображень і тексту, яка дає вам можливість незалежно відновлювати будь-які компоненти за потреби.
Ми надали цю демонстрацію в GitHub репо. Перегляньте інструкції з розгортання у файлі readme, щоб розгорнути його у своєму обліковому записі AWS.
Робочий процес створення контенту
Наступні кроки описують процес створення вмісту:
- Користувач вибирає свій документ, вихідне зображення, місце розміщення реклами, мову та стиль зображення.
- Безпечний доступ до веб-програми забезпечується через автентифікацію Amazon Cognito.
- Інтерфейс веб-програми розміщено через Amplify.
- API WebSocket, яким керує API Gateway, полегшує запити користувачів. Ці запити автентифікуються через Управління ідентифікацією та доступом AWS (Я).
- Інтеграція з Amazon Bedrock включає наступні кроки:
- Функція Lambda використовує бібліотеку LangChain для підключення до кінцевої точки Amazon Bedrock за допомогою контекстного запиту.
- Основна модель перетворення тексту в текст створює відповідну контексту рекламу на основі заданого контексту та налаштувань.
- Основна модель перетворення тексту в зображення створює індивідуальне зображення на основі вихідного зображення, вибраного стилю та розташування.
- Користувач отримує відповідь через запит HTTPS через інтегрований API Gateway WebSocket API.
Процес обробки документів і зображень
Нижче наведено порядок обробки документів і зображень:
- Користувач завантажує ресурси через вказаний інтерфейс користувача.
- API Amplify передає документи до сегмента S3.
- Після перенесення ресурсу в Amazon S3 виконується одна з таких дій:
- Якщо це документ, функція Lambda використовує Amazon Texttract для обробки та вилучення тексту для створення реклами.
- Якщо це зображення, функція Lambda перетворює його у формат base64, який підходить для моделі Stable Diffusion для створення нового зображення з джерела.
- Видобутий текст або рядок зображення base64 безпечно зберігається в DynamoDB.
Переваги
У наведеному нижче списку описано переваги цього рішення:
- Ефективність – Використання генеративного штучного інтелекту значно прискорює процес створення реклами, усуваючи потребу в ручних налаштуваннях.
- Дотримання комплаєнсу – Рішення гарантує, що згенеровані оголошення відповідають конкретним вказівкам і нормам, таким як керівні принципи FDA щодо маркетингу.
- Економічне – Автоматизуючи створення спеціальної реклами, компанії можуть значно скоротити витрати, пов’язані з виробництвом і переглядом реклами.
- Спрощений процес MLR – Рішення спрощує процес MLR, зменшуючи точки тертя та забезпечуючи більш плавний огляд.
- Локалізований резонанс – Generative AI створює рекламу, яка резонує з місцевою аудиторією, забезпечуючи релевантність і вплив у різних регіонах.
- Стандартизація – Рішення підтримує необхідні стандарти та рекомендації, забезпечуючи узгодженість усіх створених оголошень.
- масштабованість – Підхід, керований штучним інтелектом, може працювати з величезними базами даних вихідних зображень і PDF-файлів, що робить його можливим для створення широкомасштабної реклами.
- Зменшене ручне втручання – Автоматизація зменшує потребу в людському втручанні, мінімізуючи помилки та забезпечуючи послідовність.
Ви можете розгорнути інфраструктуру в цьому посібнику зі свого локального комп’ютера або використовувати AWS Cloud9 як робочу станцію для розгортання. AWS Cloud9 поставляється з попередньо завантаженими AWS CLI, AWS CDK і Docker. Якщо ви виберете AWS Cloud9, створити середовище від Консоль AWS Cloud9.
Прибирати
Щоб уникнути непотрібних витрат, очистіть всю інфраструктуру, створену за допомогою консолі AWS CloudFormation або запустивши таку команду на робочій станції:
Крім того, не забудьте зупинити будь-які кінцеві точки SageMaker, які ви ініціювали через консоль SageMaker. Пам’ятайте, видалення індексу Amazon Kendra не видаляє оригінальні документи з вашого сховища.
Висновок
Генеративний штучний інтелект, уособленням якого є магістри магістра права, віщує зміну парадигми в тому, як ми отримуємо доступ до інформації та генеруємо її. Хоча ці моделі потужні, вони часто обмежені своїми навчальними даними. RAG вирішує цю проблему, гарантуючи, що величезні знання в цих моделях послідовно поєднуються з актуальною актуальною інформацією.
Наші демонстраційні ролики на основі RAG є яскравим підтвердженням цього. Вони демонструють бездоганну синергію між Amazon Kendra, векторними вбудованими програмами та LLM, створюючи систему, у якій інформація є не лише великою, але й точною та своєчасною. Занурюючись у ці демонстрації, ви на власні очі дослідите трансформаційний потенціал об’єднання попередньо навчених знань із динамічними можливостями RAG, що призведе до отримання надійних результатів і адаптованих до корпоративного вмісту.
Незважаючи на те, що генеративний штучний інтелект на базі LLM відкриває новий спосіб отримання інформації, ця інформація має бути надійною та обмежуватися корпоративним вмістом із використанням підходу RAG. Ці демонстраційні ролики на основі RAG дають змогу отримувати точні та актуальні відомості. Якість цієї інформації залежить від семантичної релевантності, яка забезпечується за допомогою Amazon Kendra та векторних вставок.
Якщо ви готові далі досліджувати та використовувати потужність генеративного ШІ, ось ваші наступні кроки:
- Скористайтеся нашими демонстраціями – Практичний досвід безцінний. Дослідіть функціональні можливості, зрозумійте інтеграцію та ознайомтеся з інтерфейсом.
- Поглибити знання – Використовуйте наявні ресурси. AWS пропонує детальну документацію, навчальні посібники та підтримку спільноти, щоб допомогти у вашій подорожі ШІ.
- Ініціювати пілотний проект – Розгляньте можливість почати з невеликого впровадження генеративного ШІ на вашому підприємстві. Це дасть змогу зрозуміти практичність і адаптивність системи у вашому конкретному контексті.
Щоб отримати додаткові відомості про генеративні додатки ШІ на AWS, див.
Пам’ятайте, що сфера ШІ постійно розвивається. Будьте в курсі новин, залишайтеся цікавими та завжди будьте готові адаптуватися та впроваджувати інновації.
Про авторів
Джин Тан Руан є розробником прототипування в команді AWS Industries Prototyping and Customer Engineering (PACE), яка спеціалізується на НЛП та генеративному ШІ. Маючи досвід розробки програмного забезпечення та дев’ять сертифікацій AWS, Джин має багатий досвід, щоб допомогти клієнтам AWS матеріалізувати свої бачення AI/ML та генеративного AI за допомогою платформи AWS. Він має ступінь магістра з комп’ютерних наук та розробки програмного забезпечення в Університеті Сіракуз. Поза роботою Джин любить грати у відеоігри та занурюватися у захоплюючий світ фільмів жахів.
Аравінд Кодандарамая є старшим розробником повного стеку прототипів у команді AWS Industries Prototyping and Customer Engineering (PACE). Він зосереджується на тому, щоб допомогти клієнтам AWS перетворити інноваційні ідеї на рішення з вимірними та чудовими результатами. Його захоплює низка тем, зокрема хмарна безпека, DevOps і AI/ML, і зазвичай його можна зустріти в роботі з цими технологіями.
Арджун Шакдер є розробником у команді AWS Industries Prototyping (PACE), який захоплюється інтеграцією технологій у тканину життя. Маючи ступінь магістра в Університеті Пердью, поточна роль Арджуна зосереджена на розробці та створенні передових прототипів, які охоплюють низку областей, наразі помітно показуючи сфери AI/ML та IoT. Коли ви не занурюєтеся в код і цифрові ландшафти, ви побачите, що Арджун насолоджується світом кави, досліджує складну механіку годинника або насолоджується майстерністю автомобілів.
- Розповсюдження контенту та PR на основі SEO. Отримайте посилення сьогодні.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Додайте собі сили. Доступ тут.
- PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Розширення знань. Доступ тут.
- ПлатонЕСГ. вуглець, CleanTech, Енергія, Навколишнє середовище, Сонячна, Поводження з відходами. Доступ тут.
- PlatoHealth. Розвідка про біотехнології та клінічні випробування. Доступ тут.
- джерело: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/harnessing-the-power-of-enterprise-data-with-generative-ai-insights-from-amazon-kendra-langchain-and-large-language-models/
- :є
- : ні
- :де
- $UP
- 100
- 150
- 7
- a
- здатність
- МЕНЮ
- прискорюється
- доступ
- За
- рахунки
- точність
- точний
- через
- дії
- Ad
- пристосовувати
- адаптує
- доданий
- адреси
- дотримуватися
- коректування
- Прийняття
- оголошення
- просунутий
- Перевага
- Переваги
- прихід
- реклама
- після
- AI
- AI / ML
- Aid
- вирівнювання
- ВСІ
- дозволяти
- Дозволити
- дозволяє
- майже
- по
- Також
- альтернатива
- завжди
- Amazon
- Амазонка Когніто
- Амазонка Кендра
- Текст Amazon
- Amazon Web Services
- суми
- посилюватися
- an
- та
- відповідь
- Відповіді
- будь-який
- API
- додаток
- додаток
- застосування
- підхід
- відповідний
- архітектурний
- архітектура
- ЕСТЬ
- навколо
- масив
- артистизм
- AS
- активи
- Активи
- допомогу
- асоційований
- слухання
- аудіо
- автентифіковано
- Authentication
- автоматизувати
- автоматизація
- Автоматизація
- доступний
- уникнути
- уникає
- AWS
- AWS Cloud9
- AWS CloudFormation
- назад
- підтриманий
- фон
- підтримка
- база
- заснований
- BE
- оскільки
- ставати
- стає
- Переваги
- Краще
- між
- За
- упередження
- змішування
- тіло
- Бот
- обидва
- Філія
- Приносить
- широкий
- будівельник
- Створюємо
- але
- by
- Виклики
- CAN
- Може отримати
- можливості
- захоплення
- захвати
- випадок
- Категорія
- сертифікати
- виклик
- проблеми
- Вибирати
- вибраний
- очистити
- хмара
- Хмара безпеки
- Cloud9
- код
- кави
- комбінований
- комбінати
- приходить
- зазвичай
- співтовариство
- Компанії
- порівняння
- комплекс
- дотримання
- поступливий
- компонент
- розуміє
- комп'ютер
- Інформатика
- конфігурація
- З'єднуватися
- Зв'язки
- з'єднує
- Вважати
- послідовно
- Консоль
- постійно
- зміст
- Генерація контенту
- контент-створення
- контекст
- контексти
- контекстуальний
- триває
- безперервний
- Зручний
- звичайний
- Розмова
- перетворення
- Core
- Коштувати
- витрати
- виробити
- створювати
- створений
- створює
- створення
- створення
- вирішальне значення
- громіздкий
- цікавий
- Поточний
- виготовлений на замовлення
- клієнт
- Клієнти
- передовий
- дані
- Database
- базами даних
- набори даних
- Дата
- глибокий
- глибше
- Ступінь
- чудовий
- демонстрація
- Демос
- залежний
- розгортання
- розгорнути
- розгортання
- розгортання
- описувати
- дизайн
- призначений
- бажаний
- знищити
- докладно
- деталі
- Розробник
- розробка
- діагностичний
- різний
- радіомовлення
- цифровий
- спрямований
- дисплеїв
- чіткий
- занурення
- Різне
- дайвінг
- Docker
- документ
- документація
- документація
- Ні
- домени
- малювати
- малювання
- керований
- динамічний
- легко
- ефективність
- ефективний
- продуктивно
- або
- усуваючи
- вбудовування
- з'являтися
- працює
- уповноважений
- повноваження
- включіть
- включений
- дозволяє
- дозволяє
- кінець
- Кінцева точка
- Машинобудування
- підвищена
- збагачення
- забезпечувати
- забезпечується
- гарантує
- забезпечення
- підприємство
- Весь
- обладнаний
- помилки
- особливо
- сутність
- оцінювати
- Event
- НІКОЛИ
- еволюціонувати
- еволюціонує
- приклад
- збуджений
- експансивний
- досвід
- експерт
- experts
- дослідити
- Дослідження
- обширний
- зовнішній
- витяг
- тканину
- полегшує
- ознайомити
- швидкий темп
- FB
- реально
- особливість
- риси
- Показуючи
- філе
- фільтрація
- знайти
- Перший
- Гнучкість
- фокусується
- після
- слідує
- для
- формат
- знайдений
- фонд
- тертя
- від
- перед
- передня частина
- Повний
- Повний стек
- функція
- функціональні можливості
- далі
- Крім того
- Отримувати
- набирає
- Games
- шлюз
- породжувати
- генерується
- покоління
- генеративний
- Генеративний ШІ
- generator
- отримати
- даний
- дає
- Надання
- схопити
- Зростає
- гарантувати
- керівництво
- керуватися
- керівні вказівки
- обробляти
- практичний
- збруя
- Запрягання
- Мати
- має
- he
- допомогу
- глашатаї
- тут
- основний момент
- сам
- історії
- історія
- проведення
- тримає
- жах
- відбувся
- Як
- Однак
- HTML
- HTTP
- HTTPS
- людина
- ідеї
- ідентифікатор
- ідентифікатори
- ідентифікувати
- Особистість
- if
- ілюструє
- зображення
- зображень
- занурений
- Impact
- реалізація
- in
- поглиблений
- неточні
- includes
- У тому числі
- включати
- самостійно
- індекс
- індексований
- покажчики
- промисловості
- промисловість
- галузеві стандарти
- під впливом
- інформація
- повідомив
- Інфраструктура
- за своєю суттю
- початковий
- розпочатий
- оновлювати
- інноваційний
- проникливий
- розуміння
- замість
- інструкції
- інтегрований
- Інтеграція
- інтеграція
- інтеграцій
- намір
- взаємодіє
- інтерфейс
- втручання
- в
- сутнісний
- безцінний
- КАТО
- IT
- пунктів
- ЙОГО
- робота
- подорож
- JPG
- просто
- знання
- відомий
- ландшафт
- мова
- великий
- масштабний
- макет
- вивчення
- легальний
- дозволяє
- бібліотека
- Ліцензований
- життя
- як
- ймовірність
- обмеженою
- рамки
- список
- LLM
- місцевий
- розташування
- машина
- навчання за допомогою машини
- підтримує
- Робить
- вдалося
- керівництво
- багато
- Маркетинг
- масивний
- магістра
- сірники
- Матеріали
- сенс
- значущим
- значення
- засоби
- механіка
- механізм
- медичний
- пам'ять
- просто
- зливається
- злиття
- методика
- прискіпливо
- мінімізація
- пом'якшення
- ML
- модель
- моделювання
- Моделі
- модульний
- більше
- найбільш
- кіно
- повинен
- Природний
- Обробка природних мов
- необхідно
- Необхідність
- необхідний
- нужденних
- потреби
- Нові
- наступний
- дев'ять
- nlp
- сповіщення
- зараз
- of
- пропонує
- Пропозиції
- часто
- on
- ONE
- тільки
- Відкриється
- or
- організаційної
- організації
- оригінал
- Інше
- наші
- з
- Результати
- план
- виходи
- поза
- над
- Подолати
- алюр
- парадигма
- параметри
- частина
- пристрасний
- ідеальний
- Дозволи
- Персоналізовані
- Pharma
- фармацевтична
- фрази
- частин
- пілот
- пілотний проект
- місце
- розміщення
- платформа
- plato
- Інформація про дані Платона
- PlatoData
- Play
- ігри
- точок
- позиціонування
- це можливо
- пошта
- потенціал
- влада
- Харчування
- потужний
- Практичний
- необхідність
- точно
- Точність
- переваги
- передумови
- нині
- процедура
- процес
- Оброблено
- обробка
- Вироблений
- випускає
- Production
- проект
- рекламний
- Прототипи
- макетування
- Доведіть
- забезпечувати
- за умови
- забезпечує
- забезпечення
- якість
- запити
- питання
- питань
- Швидко
- швидко
- діапазон
- готовий
- сфери
- отримує
- отримання
- Рекомендація
- зменшити
- знижує
- зниження
- послатися
- рафінований
- регіональний
- райони
- регулярний
- правила
- регуляторні
- Відповідність нормативам
- актуальність
- доречний
- покладаючись
- залишатися
- залишається
- запам'ятати
- видаляти
- перефразування
- подання
- представляє
- запросити
- запитів
- вимагати
- вимагається
- Вимога
- резонатор
- ресурси
- відповідь
- відповіді
- обов'язки
- відповідальний
- результуючий
- в результаті
- результати
- огляд
- Відгуки
- перегляди
- обертається
- право
- суворий
- Роль
- біг
- пробіжки
- мудрець
- то ж
- зберігаються
- наука
- науковий
- безшовні
- плавно
- Пошук
- розділам
- безпечний
- безпечно
- безпеку
- обраний
- вибір
- старший
- посланий
- обслуговування
- Послуги
- комплект
- налаштування
- установка
- зсув
- демонстрації
- Шоу
- Просіяти
- значний
- істотно
- простий
- просто
- менше
- більш гладкий
- Софтвер
- розробка програмного забезпечення
- розробка програмного забезпечення
- виключно
- рішення
- Рішення
- Source
- джерело
- Джерела
- Про
- пробіли
- span
- спеціалізований
- спеціалізується
- конкретний
- зазначений
- стабільний
- стек
- стандартів
- Починаючи
- впроваджений
- залишатися
- Крок
- заходи
- Стоп
- зберігання
- зберігати
- зберігати
- зберігання
- обтічний
- сильні сторони
- рядок
- строгий
- структурований
- стиль
- представляти
- такі
- підходящий
- підтримка
- Підтриманий
- взаємодія
- система
- з урахуванням
- Приймати
- приймає
- відчутний
- Завдання
- завдання
- команда
- команди
- техніка
- Технології
- Технологія
- заповіт
- текст
- ніж
- Що
- Команда
- Пейзаж
- Джерело
- світ
- їх
- Їх
- потім
- тим самим
- Ці
- вони
- це
- три
- захоплюючий
- через
- час
- своєчасно
- відмітка часу
- велетень
- до
- сьогоднішній
- інструмент
- інструменти
- тема
- теми
- до
- традиційний
- поїзд
- навчений
- Навчання
- переклад
- передані
- переклади
- Перетворення
- трансформаційний
- Трансформатори
- Тенденції
- по-справжньому
- заслуговуючий довіри
- ПЕРЕГЛЯД
- підручник
- навчальні посібники
- Типи
- ui
- пройти
- що лежить в основі
- розуміти
- розуміння
- створеного
- університет
- на відміну від
- непотрібний
- розкрити
- відповідний сучасним вимогам
- Оновити
- оновлений
- Updates
- відстоювання
- на
- використання
- використання випадку
- користувач
- Інтерфейс користувача
- користувачі
- використовує
- використання
- зазвичай
- використовує
- використовує
- різний
- величезний
- різнобічний
- через
- Відео
- відеоігри
- бачення
- шлях..
- we
- Багатство
- Web
- Веб-додаток
- веб-сервіси
- веб-сайт
- були
- коли
- який
- в той час як
- ВООЗ
- широкий
- Широкий діапазон
- волі
- з
- в
- без
- слова
- Work
- робочий
- робоча станція
- світ
- Ти
- вашу
- себе
- зефірнет