Trong quản lý tài sản, các nhà quản lý danh mục đầu tư cần giám sát chặt chẽ các công ty trong lĩnh vực đầu tư của họ để xác định rủi ro và cơ hội cũng như hướng dẫn các quyết định đầu tư. Việc theo dõi các sự kiện trực tiếp như báo cáo thu nhập hoặc hạ cấp tín dụng rất đơn giản—bạn có thể thiết lập cảnh báo để thông báo cho người quản lý về tin tức có chứa tên công ty. Tuy nhiên, việc phát hiện các tác động cấp hai và cấp ba phát sinh từ các sự kiện tại nhà cung cấp, khách hàng, đối tác hoặc các đơn vị khác trong hệ sinh thái của công ty là một thách thức.
Ví dụ, sự gián đoạn chuỗi cung ứng tại một nhà cung cấp chính có thể sẽ tác động tiêu cực đến các nhà sản xuất ở hạ nguồn. Hoặc việc mất đi một khách hàng hàng đầu vào tay một khách hàng lớn sẽ gây ra rủi ro về nhu cầu cho nhà cung cấp. Rất thường xuyên, những sự kiện như vậy không đưa ra tiêu đề trực tiếp về công ty bị ảnh hưởng nhưng vẫn rất quan trọng cần chú ý. Trong bài đăng này, chúng tôi trình bày một giải pháp tự động kết hợp biểu đồ tri thức và trí tuệ nhân tạo sáng tạo (AI) để giải quyết những rủi ro như vậy bằng cách tham khảo chéo các bản đồ mối quan hệ với tin tức thời gian thực.
Nhìn rộng ra, điều này đòi hỏi hai bước: Thứ nhất, xây dựng mối quan hệ phức tạp giữa các công ty (khách hàng, nhà cung cấp, giám đốc) thành một biểu đồ tri thức. Thứ hai, sử dụng cơ sở dữ liệu biểu đồ này cùng với AI tổng hợp để phát hiện các tác động bậc hai và bậc ba từ các sự kiện tin tức. Ví dụ: giải pháp này có thể nêu bật rằng sự chậm trễ tại một nhà cung cấp phụ tùng có thể làm gián đoạn hoạt động sản xuất của các nhà sản xuất ô tô hạ nguồn trong danh mục đầu tư mặc dù không có sự chậm trễ nào được đề cập trực tiếp.
Với AWS, bạn có thể triển khai giải pháp này trong kiến trúc serverless, có thể mở rộng và hoàn toàn hướng đến sự kiện. Bài đăng này trình bày bằng chứng về khái niệm được xây dựng trên hai dịch vụ AWS chính rất phù hợp để biểu diễn kiến thức bằng đồ thị và xử lý ngôn ngữ tự nhiên: Sao Hải vương Amazon và nền tảng Amazon. Neptune là dịch vụ cơ sở dữ liệu đồ thị được quản lý đầy đủ, nhanh chóng, đáng tin cậy, giúp việc xây dựng và chạy các ứng dụng hoạt động với các bộ dữ liệu có tính kết nối cao trở nên đơn giản. Amazon Bedrock là một dịch vụ được quản lý toàn phần cung cấp nhiều lựa chọn mô hình nền tảng (FM) hiệu suất cao từ các công ty AI hàng đầu như AI21 Labs, Anthropic, Cohere, Meta, Stability AI và Amazon thông qua một API duy nhất, cùng với một loạt các khả năng xây dựng các ứng dụng AI tổng quát với tính bảo mật, quyền riêng tư và AI có trách nhiệm.
Nhìn chung, nguyên mẫu này thể hiện tính nghệ thuật của những điều có thể thực hiện được bằng biểu đồ tri thức và AI tổng quát—dẫn xuất các tín hiệu bằng cách kết nối các dấu chấm khác nhau. Điểm đáng chú ý dành cho các chuyên gia đầu tư là khả năng theo kịp các diễn biến gần với tín hiệu hơn trong khi tránh được nhiễu.
Xây dựng biểu đồ kiến thức
Bước đầu tiên trong giải pháp này là xây dựng biểu đồ tri thức và nguồn dữ liệu có giá trị nhưng thường bị bỏ qua cho biểu đồ tri thức là báo cáo hàng năm của công ty. Vì các ấn phẩm chính thức của công ty được xem xét kỹ lưỡng trước khi phát hành nên thông tin trong đó có thể chính xác và đáng tin cậy. Tuy nhiên, báo cáo hàng năm được viết ở định dạng phi cấu trúc dành cho con người đọc hơn là để máy sử dụng. Để khai thác tiềm năng của chúng, bạn cần một cách để trích xuất và cấu trúc một cách có hệ thống kho dữ kiện và mối quan hệ mà chúng chứa đựng.
Với các dịch vụ AI tổng quát như Amazon Bedrock, giờ đây bạn có khả năng tự động hóa quy trình này. Bạn có thể lấy báo cáo hàng năm và kích hoạt quy trình xử lý để nhập báo cáo, chia báo cáo thành các phần nhỏ hơn và áp dụng khả năng hiểu ngôn ngữ tự nhiên để rút ra các thực thể và mối quan hệ nổi bật.
Ví dụ: một câu nêu rõ rằng “[Công ty A] đã mở rộng đội xe giao hàng điện ở Châu Âu với đơn đặt hàng 1,800 xe tải điện từ [Công ty B]” sẽ cho phép Amazon Bedrock xác định những điều sau:
- [Công ty A] với tư cách là khách hàng
- [Công ty B] là nhà cung cấp
- Mối quan hệ nhà cung cấp giữa [Công ty A] và [Công ty B]
- Chi tiết mối quan hệ của “nhà cung cấp xe tải giao hàng điện”
Việc trích xuất dữ liệu có cấu trúc như vậy từ các tài liệu phi cấu trúc đòi hỏi phải cung cấp lời nhắc được chế tạo cẩn thận cho các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) để chúng có thể phân tích văn bản nhằm rút ra các thực thể như công ty và con người, cũng như các mối quan hệ như khách hàng, nhà cung cấp, v.v. Lời nhắc chứa hướng dẫn rõ ràng về những điều cần chú ý và cấu trúc để trả về dữ liệu. Bằng cách lặp lại quy trình này trong toàn bộ báo cáo hàng năm, bạn có thể trích xuất các thực thể và mối quan hệ có liên quan để xây dựng biểu đồ tri thức phong phú.
Tuy nhiên, trước khi đưa thông tin được trích xuất vào biểu đồ tri thức, trước tiên bạn cần phân biệt các thực thể. Ví dụ: có thể đã có một thực thể '[Công ty A]' khác trong biểu đồ tri thức nhưng nó có thể đại diện cho một tổ chức khác có cùng tên. Amazon Bedrock có thể suy luận và so sánh các thuộc tính như lĩnh vực trọng tâm kinh doanh, ngành, các ngành tạo doanh thu cũng như mối quan hệ với các thực thể khác để xác định xem hai thực thể này có thực sự khác biệt hay không. Điều này ngăn cản việc sáp nhập không chính xác các công ty không liên quan vào một thực thể duy nhất.
Sau khi quá trình phân định hoàn tất, bạn có thể thêm các thực thể và mối quan hệ mới vào biểu đồ tri thức Neptune của mình một cách đáng tin cậy, làm phong phú thêm biểu đồ đó bằng các dữ kiện được trích xuất từ báo cáo hàng năm. Theo thời gian, việc nhập dữ liệu đáng tin cậy và tích hợp các nguồn dữ liệu đáng tin cậy hơn sẽ giúp xây dựng một biểu đồ kiến thức toàn diện có thể hỗ trợ tiết lộ thông tin chi tiết thông qua các truy vấn và phân tích biểu đồ.
Quá trình tự động hóa này được kích hoạt bởi AI tổng hợp giúp việc xử lý hàng nghìn báo cáo hàng năm trở nên khả thi và mở ra một tài sản vô giá cho việc quản lý biểu đồ tri thức mà nếu không sẽ không được khai thác do nỗ lực thủ công quá cao.
Ảnh chụp màn hình sau đây hiển thị ví dụ về khám phá trực quan có thể thực hiện được trong cơ sở dữ liệu đồ thị Sao Hải Vương bằng cách sử dụng Trình khám phá đồ thị công cụ.
Xử lý các bài báo
Bước tiếp theo của giải pháp là tự động làm phong phú nguồn cấp tin tức của người quản lý danh mục đầu tư và làm nổi bật các bài viết liên quan đến sở thích và khoản đầu tư của họ. Đối với nguồn cấp tin tức, người quản lý danh mục đầu tư có thể đăng ký với bất kỳ nhà cung cấp tin tức bên thứ ba nào thông qua Trao đổi dữ liệu AWS hoặc API tin tức khác mà họ lựa chọn.
Khi một bài báo được đưa vào hệ thống, một đường dẫn nhập sẽ được gọi để xử lý nội dung. Sử dụng các kỹ thuật tương tự như xử lý báo cáo hàng năm, Amazon Bedrock được dùng để trích xuất các thực thể, thuộc tính và mối quan hệ từ bài viết tin tức, sau đó dùng để phân biệt biểu đồ tri thức nhằm xác định thực thể tương ứng trong biểu đồ tri thức.
Biểu đồ tri thức chứa các kết nối giữa công ty và mọi người, đồng thời bằng cách liên kết các thực thể bài viết với các nút hiện có, bạn có thể xác định xem có bất kỳ chủ đề nào nằm trong phạm vi hai bước tính từ các công ty mà người quản lý danh mục đầu tư đã đầu tư hoặc quan tâm hay không. Việc tìm thấy mối liên hệ như vậy cho thấy Bài viết có thể liên quan đến người quản lý danh mục đầu tư và vì dữ liệu cơ bản được trình bày dưới dạng biểu đồ tri thức nên nó có thể được trực quan hóa để giúp người quản lý danh mục đầu tư hiểu lý do và bối cảnh này có liên quan như thế nào. Ngoài việc xác định các kết nối với danh mục đầu tư, bạn cũng có thể sử dụng Amazon Bedrock để thực hiện phân tích cảm tính về các thực thể được tham chiếu.
Đầu ra cuối cùng là các bài viết hiển thị trên nguồn cấp tin tức phong phú có khả năng tác động đến các lĩnh vực mà người quản lý danh mục đầu tư quan tâm và đầu tư.
Tổng quan về giải pháp
Kiến trúc tổng thể của giải pháp trông giống như sơ đồ sau.
Quy trình làm việc bao gồm các bước sau:
- Người dùng tải các báo cáo chính thức (ở định dạng PDF) lên một Dịch vụ lưu trữ đơn giản của Amazon (Amazon S3). Các báo cáo phải là báo cáo được công bố chính thức để giảm thiểu việc đưa dữ liệu không chính xác vào biểu đồ tri thức của bạn (ngược lại với tin tức và báo lá cải).
- Thông báo sự kiện S3 gọi một AWS Lambda chức năng gửi nhóm S3 và tên tệp tới một Dịch vụ xếp hàng đơn giản trên Amazon (Amazon SQS) hàng đợi. Hàng đợi Nhập trước xuất trước (FIFO) đảm bảo rằng quá trình nhập báo cáo được thực hiện tuần tự để giảm khả năng đưa dữ liệu trùng lặp vào biểu đồ tri thức của bạn.
- An Sự kiện Amazon sự kiện dựa trên thời gian diễn ra mỗi phút để bắt đầu chạy một Chức năng bước AWS máy trạng thái không đồng bộ.
- Máy trạng thái Step Functions chạy qua một loạt tác vụ để xử lý tài liệu đã tải lên bằng cách trích xuất thông tin chính và chèn nó vào biểu đồ tri thức của bạn:
- Nhận tin nhắn xếp hàng từ Amazon SQS.
- Tải xuống tệp báo cáo PDF từ Amazon S3, chia thành nhiều đoạn văn bản nhỏ hơn (khoảng 1,000 từ) để xử lý và lưu trữ các đoạn văn bản đó trong Máy phát điện Amazon.
- Sử dụng Claude v3 Sonnet của Anthropic trên Amazon Bedrock để xử lý một số đoạn văn bản đầu tiên nhằm xác định thực thể chính mà báo cáo đề cập đến, cùng với các thuộc tính có liên quan (chẳng hạn như ngành).
- Truy xuất các đoạn văn bản từ DynamoDB và với mỗi đoạn văn bản, hãy gọi hàm Lambda để trích xuất các thực thể (chẳng hạn như công ty hoặc cá nhân) và mối quan hệ của nó (khách hàng, nhà cung cấp, đối tác, đối thủ cạnh tranh hoặc giám đốc) với thực thể chính bằng cách sử dụng Amazon Bedrock .
- Hợp nhất tất cả các thông tin được trích xuất.
- Lọc các thực thể nhiễu và không liên quan (ví dụ: các thuật ngữ chung chung như “người tiêu dùng”) bằng Amazon Bedrock.
- Sử dụng Amazon Bedrock để thực hiện phân định bằng cách suy luận bằng cách sử dụng thông tin được trích xuất dựa trên danh sách các thực thể tương tự từ biểu đồ tri thức. Nếu thực thể không tồn tại, hãy chèn nó vào. Nếu không, hãy sử dụng thực thể đã tồn tại trong biểu đồ tri thức. Chèn tất cả các mối quan hệ được trích xuất.
- Dọn dẹp bằng cách xóa thông báo hàng đợi SQS và tệp S3.
- Người dùng truy cập ứng dụng web dựa trên React để xem các bài viết tin tức được bổ sung thông tin về thực thể, cảm tính và đường dẫn kết nối.
- Khi sử dụng ứng dụng web, người dùng chỉ định số bước nhảy (mặc định là N=2) trên đường dẫn kết nối cần theo dõi.
- Sử dụng ứng dụng web, người dùng chỉ định danh sách các thực thể cần theo dõi.
- Để tạo tin tức hư cấu, người dùng chọn Tạo tin tức mẫu để tạo ra 10 bài báo tài chính mẫu có nội dung ngẫu nhiên để đưa vào quá trình nhập tin tức. Nội dung được tạo bằng Amazon Bedrock và hoàn toàn là hư cấu.
- Để tải tin tức thực tế người dùng chọn Tải xuống tin tức mới nhất để tải xuống những tin tức hàng đầu diễn ra hôm nay (được cung cấp bởi NewsAPI.org).
- Tệp tin tức (định dạng TXT) được tải lên vùng lưu trữ S3. Bước 8 và 9 tự động tải tin tức lên bộ chứa S3 nhưng bạn cũng có thể xây dựng các tiện ích tích hợp cho nhà cung cấp tin tức ưa thích của mình như AWS Data Exchange hoặc bất kỳ nhà cung cấp tin tức bên thứ ba nào để thả các bài viết tin tức dưới dạng tệp vào bộ chứa S3. Nội dung tệp dữ liệu tin tức phải được định dạng là
<date>{dd mmm yyyy}</date><title>{title}</title><text>{news content}</text>
. - Thông báo sự kiện S3 gửi bộ chứa S3 hoặc tên tệp tới Amazon SQS (tiêu chuẩn), gọi ra nhiều hàm Lambda để xử lý song song dữ liệu tin tức:
- Sử dụng Amazon Bedrock để trích xuất các thực thể được đề cập trong tin tức cùng với mọi thông tin, mối quan hệ và cảm xúc liên quan của thực thể được đề cập.
- Kiểm tra biểu đồ tri thức và sử dụng Amazon Bedrock để thực hiện phân định bằng lý luận bằng cách sử dụng thông tin có sẵn từ tin tức và từ bên trong biểu đồ tri thức để xác định thực thể tương ứng.
- Sau khi định vị được thực thể, hãy tìm kiếm và trả về mọi đường dẫn kết nối kết nối với các thực thể được đánh dấu bằng
INTERESTED=YES
trong biểu đồ tri thức cách đó khoảng N=2 bước nhảy.
- Ứng dụng web tự động làm mới sau mỗi 1 giây để lấy ra bộ tin tức đã xử lý mới nhất để hiển thị trên ứng dụng web.
Triển khai nguyên mẫu
Bạn có thể triển khai giải pháp nguyên mẫu và bắt đầu tự mình thử nghiệm. Nguyên mẫu có sẵn từ GitHub và bao gồm các chi tiết sau:
- Điều kiện tiên quyết triển khai
- Các bước triển khai
- Các bước dọn dẹp
Tổng kết
Bài đăng này trình bày một giải pháp bằng chứng về khái niệm để giúp các nhà quản lý danh mục đầu tư phát hiện rủi ro cấp hai và cấp ba từ các sự kiện tin tức mà không cần tham chiếu trực tiếp đến các công ty mà họ theo dõi. Bằng cách kết hợp biểu đồ tri thức về các mối quan hệ phức tạp của công ty với phân tích tin tức theo thời gian thực bằng cách sử dụng AI tổng hợp, các tác động tiếp theo có thể được làm nổi bật, chẳng hạn như sự chậm trễ trong sản xuất do trục trặc của nhà cung cấp.
Mặc dù chỉ là nguyên mẫu nhưng giải pháp này cho thấy sự hứa hẹn của đồ thị tri thức và mô hình ngôn ngữ để kết nối các dấu chấm và lấy tín hiệu từ nhiễu. Những công nghệ này có thể hỗ trợ các chuyên gia đầu tư bằng cách phát hiện rủi ro nhanh hơn thông qua lập bản đồ và lý luận mối quan hệ. Nhìn chung, đây là một ứng dụng đầy hứa hẹn của cơ sở dữ liệu đồ thị và AI đảm bảo việc khám phá để tăng cường phân tích đầu tư và ra quyết định.
Nếu ví dụ về AI tổng hợp này trong các dịch vụ tài chính được doanh nghiệp của bạn quan tâm hoặc bạn có ý tưởng tương tự, hãy liên hệ với người quản lý tài khoản AWS của bạn và chúng tôi sẽ rất vui được cùng bạn khám phá thêm.
Lưu ý
Xan Hoàng là Kiến trúc sư giải pháp cấp cao của AWS và có trụ sở tại Singapore. Anh làm việc với các tổ chức tài chính lớn để thiết kế và xây dựng các giải pháp an toàn, có thể mở rộng và có tính khả dụng cao trên đám mây. Ngoài công việc, Xan dành phần lớn thời gian rảnh rỗi cho gia đình và được cô con gái 3 tuổi quản lý. Bạn có thể tìm thấy Xan trên LinkedIn.
- Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Trao quyền cho chính mình. Truy cập Tại đây.
- PlatoAiStream. Thông minh Web3. Kiến thức khuếch đại. Truy cập Tại đây.
- Trung tâmESG. Than đá, công nghệ sạch, Năng lượng, Môi trường Hệ mặt trời, Quản lý chất thải. Truy cập Tại đây.
- PlatoSức khỏe. Tình báo thử nghiệm lâm sàng và công nghệ sinh học. Truy cập Tại đây.
- nguồn: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/uncover-hidden-connections-in-unstructured-financial-data-with-amazon-bedrock-and-amazon-neptune/
- : có
- :là
- :không phải
- $ LÊN
- 000
- 1
- 10
- 100
- 7
- 8
- 800
- 9
- a
- có khả năng
- Tài khoản
- chính xác
- ngang qua
- thực tế
- thực sự
- thêm vào
- Ngoài ra
- chống lại
- AI
- Dịch vụ AI
- Hỗ trợ
- Cảnh báo
- Tất cả
- cho phép
- dọc theo
- Đã
- Ngoài ra
- đàn bà gan dạ
- Sao Hải vương Amazon
- Amazon Web Services
- an
- phân tích
- phân tích
- phân tích
- và
- hàng năm
- Một
- nhân loại
- bất kì
- api
- Các Ứng Dụng
- các ứng dụng
- Đăng Nhập
- khoảng
- kiến trúc
- LÀ
- KHU VỰC
- khu vực
- phát sinh
- xung quanh
- Nghệ thuật
- bài viết
- bài viết
- nhân tạo
- trí tuệ nhân tạo
- AS
- tài sản
- quản lý tài sản
- At
- sự chú ý
- thuộc tính
- tăng
- tự động
- tự động hóa
- Tự động
- tự động
- Tự động hóa
- có sẵn
- tránh
- xa
- AWS
- Trao đổi dữ liệu AWS
- dựa
- BE
- bởi vì
- được
- trước
- giữa
- Nghỉ giải lao
- rộng
- xây dựng
- Xây dựng
- xây dựng
- kinh doanh
- nhưng
- by
- CAN
- khả năng
- khả năng
- cẩn thận
- chuỗi
- thách thức
- sự lựa chọn
- chọn
- trong sáng
- khách hàng
- chặt chẽ
- gần gũi hơn
- đám mây
- kết hợp
- cam kết
- Các công ty
- công ty
- Của công ty
- so sánh
- đối thủ
- hoàn thành
- toàn diện
- khái niệm
- Kết nối
- kết nối
- Kết nối
- liên quan
- Kết nối
- bao gồm
- xây dựng
- tiêu thụ
- chứa
- chứa
- nội dung
- bối cảnh
- Doanh nghiệp
- Tương ứng
- có thể
- chế tạo
- tín dụng
- tham khảo chéo
- sự giám tuyển
- khách hàng
- khách hàng
- dữ liệu
- Trao đổi dữ liệu
- Cơ sở dữ liệu
- cơ sở dữ liệu
- bộ dữ liệu
- con gái
- Ra quyết định
- quyết định
- Mặc định
- sự chậm trễ
- vui mừng
- giao hàng
- Nhu cầu
- chứng minh
- chứng minh
- chứng minh
- triển khai
- lấy được
- Thiết kế
- chi tiết
- phát hiện
- Xác định
- phát triển
- sơ đồ
- khác nhau
- trực tiếp
- trực tiếp
- Giám đốc
- Giám đốc
- khác biệt
- Giao diện
- Làm gián đoạn
- Gián đoạn
- khác biệt
- tài liệu
- tài liệu
- làm
- xuống
- tải về
- Rơi
- hai
- mỗi
- Thu nhập
- hệ sinh thái
- nỗ lực
- Điện
- kích hoạt
- Làm giàu
- làm giàu
- Nhập cảnh
- Toàn bộ
- thực thể
- thực thể
- Châu Âu
- Sự kiện
- sự kiện
- Mỗi
- ví dụ
- Sàn giao dịch
- tồn tại
- hiện tại
- tồn tại
- mở rộng
- thử nghiệm
- thăm dò
- khám phá
- trích xuất
- sự kiện
- FAIL
- gia đình
- NHANH
- nhanh hơn
- khả thi
- Với
- Fed
- vài
- hư cấu
- Tập tin
- Các tập tin
- cuối cùng
- tài chính
- dữ liệu tài chính
- Học viện Tài chính
- bản tin tài chính
- dịch vụ tài chính
- Tìm kiếm
- tìm kiếm
- Tên
- VÒI
- Tập trung
- tiếp theo
- Trong
- định dạng
- Nền tảng
- Miễn phí
- từ
- đầy đủ
- chức năng
- chức năng
- xa hơn
- tạo ra
- tạo ra
- thế hệ
- Trí tuệ nhân tạo
- nhận được
- Go
- đồ thị
- đồ thị
- hướng dẫn
- Xảy ra
- Có
- he
- Tiêu đề
- giúp đỡ
- Thành viên ẩn danh
- Cao
- hiệu suất cao
- Đánh dấu
- Nhấn mạnh
- làm nổi bật
- cao
- của mình
- Độ đáng tin của
- Tuy nhiên
- HTTPS
- Nhân loại
- ý tưởng
- xác định
- xác định
- if
- Va chạm
- tác động
- Tác động
- quan trọng
- in
- không chính xác
- bao gồm
- đưa vào
- chỉ
- các ngành công nghiệp
- ngành công nghiệp
- thông tin
- những hiểu biết
- ví dụ
- tổ chức
- hướng dẫn
- hội nhập
- tích hợp
- Sự thông minh
- quan tâm
- quan tâm
- lợi ích
- trong
- phức tạp
- giới thiệu
- vô giá
- vốn đầu tư
- đầu tư
- phân tích đầu tư
- Đầu Tư
- viện dẫn
- viện dẫn
- IT
- ITS
- jpg
- Key
- kiến thức
- Sơ đồ tri thức
- Phòng thí nghiệm
- Ngôn ngữ
- lớn
- mới nhất
- hàng đầu
- Lượt thích
- khả năng
- Có khả năng
- liên kết
- Danh sách
- nằm
- Xem
- NHÌN
- sự mất
- máy
- Chủ yếu
- chính
- làm cho
- LÀM CHO
- quản lý
- quản lý
- giám đốc
- Quản lý
- nhãn hiệu
- Các nhà sản xuất
- Maps
- đánh dấu
- Có thể..
- có nghĩa là
- đề cập
- sáp nhập
- tin nhắn
- Siêu dữ liệu
- giảm thiểu
- phút
- mô hình
- Màn Hình
- chi tiết
- hầu hết
- nhiều
- tên
- tên
- Tự nhiên
- Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
- Cần
- cần thiết
- tiêu cực
- Neptune
- Mới
- tin tức
- Tin tức và sự kiện
- tiếp theo
- các nút
- Tiếng ồn
- Không áp dụng
- thông báo
- tại
- con số
- of
- Cung cấp
- chính thức
- Chính thức
- thường
- on
- có thể
- Cơ hội
- phản đối
- or
- gọi món
- cơ quan
- Nền tảng khác
- nếu không thì
- ra
- đầu ra
- bên ngoài
- kết thúc
- tổng thể
- Song song
- đối tác
- Đối tác
- các bộ phận
- con đường
- đường dẫn
- Trả
- người
- Thực hiện
- thực hiện
- người
- đường ống dẫn
- plato
- Thông tin dữ liệu Plato
- PlatoDữ liệu
- danh mục đầu tư
- quản lý danh mục đầu tư
- người quản lý danh mục đầu tư
- đặt ra
- có thể
- Bài đăng
- tiềm năng
- -
- ưa thích
- ngăn chặn
- riêng tư
- quá trình
- Xử lý
- xử lý
- Sản lượng
- chuyên gia
- lời hứa
- hứa hẹn
- nhắc nhở
- bằng chứng
- bằng chứng về khái niệm
- nguyên mẫu
- nhà cung cấp dịch vụ
- cung cấp
- ấn phẩm
- công bố
- hoàn toàn
- truy vấn
- ngẫu nhiên
- hơn
- đạt
- Reading
- thời gian thực
- lý do
- giảm
- tham khảo
- tài liệu tham khảo
- liên quan
- mối quan hệ
- Mối quan hệ
- phát hành
- có liên quan
- đáng tin cậy
- báo cáo
- Báo cáo
- đại diện
- đại diện
- đại diện
- đòi hỏi
- chịu trách nhiệm
- trở lại
- để lộ
- Giàu
- Nguy cơ
- rủi ro
- chạy
- chạy
- tương tự
- mẫu
- khả năng mở rộng
- giám sát
- Tìm kiếm
- Thứ hai
- an toàn
- an ninh
- gửi
- cao cấp
- kết án
- tình cảm
- Loạt Sách
- Không có máy chủ
- dịch vụ
- DỊCH VỤ
- định
- nên
- Chương trình
- Tín hiệu
- tín hiệu
- tương tự
- Đơn giản
- Singapore
- duy nhất
- nhỏ hơn
- So
- giải pháp
- Giải pháp
- nguồn
- nguồn
- chi tiêu
- chia
- Tính ổn định
- Tiêu chuẩn
- Bắt đầu
- Tiểu bang
- nêu
- ở lại
- Bước
- Các bước
- Vẫn còn
- là gắn
- hàng
- đơn giản
- cấu trúc
- cấu trúc
- đăng ký
- như vậy
- phù hợp
- nhà cung cấp
- nhà cung cấp
- cung cấp
- chuỗi cung ứng
- hỗ trợ
- chắc chắn
- Bề mặt
- hệ thống
- có hệ thống
- Hãy
- nhiệm vụ
- kỹ thuật
- Công nghệ
- về
- văn bản
- hơn
- việc này
- Sản phẩm
- thông tin
- cung cấp their dịch
- sau đó
- Đó
- Kia là
- họ
- của bên thứ ba
- điều này
- Tuy nhiên?
- hàng ngàn
- Thông qua
- thời gian
- đến
- bây giờ
- bên nhau
- công cụ
- hàng đầu
- theo dõi
- Theo dõi
- kích hoạt
- hai
- khám phá
- trải qua
- cơ bản
- hiểu
- sự hiểu biết
- Vũ trụ
- mở khóa
- mở khóa
- không có cấu trúc
- chưa được khai thác
- tải lên
- sử dụng
- đã sử dụng
- người sử dang
- sử dụng
- Quý báu
- nhà cung cấp
- rất
- Xem
- trực quan
- Chứng quyền
- Đường..
- we
- Wealth
- web
- Ứng dụng web
- các dịch vụ web
- TỐT
- Điều gì
- cái nào
- trong khi
- tại sao
- sẽ
- với
- ở trong
- không có
- từ
- Công việc
- quy trình làm việc
- công trinh
- sẽ
- viết
- nhưng
- Bạn
- trên màn hình
- mình
- zephyrnet