Việc triển khai kiến trúc dữ liệu hiện đại cung cấp một phương pháp có thể mở rộng để tích hợp dữ liệu từ các nguồn khác nhau. Bằng cách tổ chức dữ liệu theo lĩnh vực kinh doanh thay vì cơ sở hạ tầng, mỗi miền có thể chọn các công cụ phù hợp với nhu cầu của họ. Các tổ chức có thể tối đa hóa giá trị của kiến trúc dữ liệu hiện đại của họ bằng các giải pháp AI sáng tạo trong khi liên tục đổi mới.
Khả năng ngôn ngữ tự nhiên cho phép người dùng không có kỹ thuật truy vấn dữ liệu thông qua tiếng Anh đàm thoại thay vì SQL phức tạp. Tuy nhiên, việc nhận ra những lợi ích đầy đủ đòi hỏi phải vượt qua một số thách thức. Các mô hình ngôn ngữ và AI phải xác định các nguồn dữ liệu phù hợp, tạo các truy vấn SQL hiệu quả và tạo ra các phản hồi mạch lạc với các kết quả được nhúng trên quy mô lớn. Họ cũng cần một giao diện người dùng cho các câu hỏi ngôn ngữ tự nhiên.
Nhìn chung, việc triển khai kiến trúc dữ liệu hiện đại và các kỹ thuật AI tổng quát với AWS là một cách tiếp cận đầy hứa hẹn để thu thập và phổ biến những hiểu biết quan trọng từ dữ liệu mở rộng, đa dạng ở quy mô doanh nghiệp. Ưu đãi mới nhất dành cho AI tổng hợp từ AWS là nền tảng Amazon, đây là một dịch vụ được quản lý hoàn toàn và là cách dễ dàng nhất để xây dựng và mở rộng các ứng dụng AI tổng quát bằng các mô hình nền tảng. AWS cũng cung cấp các mô hình nền tảng thông qua Khởi động Amazon SageMaker as Amazon SageMaker thiết bị đầu cuối. Sự kết hợp của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), bao gồm khả năng tích hợp dễ dàng mà Amazon Bedrock cung cấp và cơ sở hạ tầng dữ liệu hướng miền, có thể mở rộng, định vị đây là một phương pháp thông minh để khai thác thông tin dồi dào có trong các kho dữ liệu và cơ sở dữ liệu phân tích khác nhau.
Trong bài đăng, chúng tôi giới thiệu một kịch bản trong đó một công ty đã triển khai kiến trúc dữ liệu hiện đại với dữ liệu nằm trên nhiều cơ sở dữ liệu và API, chẳng hạn như dữ liệu pháp lý trên Dịch vụ lưu trữ đơn giản của Amazon (Amazon S3), nguồn nhân lực trên Dịch vụ cơ sở dữ liệu quan hệ của Amazon (Amazon RDS), bán hàng và tiếp thị trên Amazon RedShift, dữ liệu thị trường tài chính trên giải pháp kho dữ liệu của bên thứ ba trên Snowflakevà dữ liệu sản phẩm dưới dạng API. Việc triển khai này nhằm mục đích nâng cao năng suất của các phân tích kinh doanh, chủ sở hữu sản phẩm và chuyên gia lĩnh vực kinh doanh của doanh nghiệp. Tất cả điều này đạt được thông qua việc sử dụng AI tổng quát trong kiến trúc lưới miền này, cho phép công ty đạt được các mục tiêu kinh doanh hiệu quả hơn. Giải pháp này có tùy chọn bao gồm các LLM từ JumpStart làm điểm cuối SageMaker cũng như các mô hình của bên thứ ba. Chúng tôi cung cấp cho người dùng doanh nghiệp một phương tiện đặt câu hỏi dựa trên thực tế mà không cần có kiến thức cơ bản về các kênh dữ liệu, do đó trừu tượng hóa sự phức tạp của việc viết các truy vấn SQL từ đơn giản đến phức tạp.
Tổng quan về giải pháp
Kiến trúc dữ liệu hiện đại trên AWS áp dụng trí tuệ nhân tạo và xử lý ngôn ngữ tự nhiên để truy vấn nhiều cơ sở dữ liệu phân tích. Bằng cách sử dụng các dịch vụ như Amazon Redshift, Amazon RDS, Snowflake, amazon Athenavà Keo AWS, nó tạo ra một giải pháp có thể mở rộng để tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau. sử dụng LangChain, một thư viện mạnh mẽ để làm việc với LLM, bao gồm các mô hình nền tảng từ Amazon Bedrock và JumpStart trong Xưởng sản xuất Amazon SageMaker notebooks, một hệ thống được xây dựng để người dùng có thể đặt câu hỏi kinh doanh bằng tiếng Anh tự nhiên và nhận câu trả lời với dữ liệu được lấy từ cơ sở dữ liệu có liên quan.
Sơ đồ sau đây minh họa kiến trúc.
Kiến trúc kết hợp sử dụng nhiều cơ sở dữ liệu và LLM, với các mô hình nền tảng từ Amazon Bedrock và JumpStart để nhận dạng nguồn dữ liệu, tạo SQL và tạo văn bản kèm theo kết quả.
Sơ đồ sau đây minh họa các bước quy trình công việc cụ thể cho giải pháp của chúng tôi.
Các bước như sau:
- Một người dùng doanh nghiệp đưa ra lời nhắc câu hỏi bằng tiếng Anh.
- Trình thu thập thông tin AWS Glue được lên lịch chạy thường xuyên để trích xuất siêu dữ liệu từ cơ sở dữ liệu và tạo định nghĩa bảng trong Danh mục dữ liệu keo AWS. Danh mục dữ liệu được nhập vào Chuỗi chuỗi 1 (xem sơ đồ trước).
- LangChain, một công cụ để làm việc với LLM và lời nhắc, được sử dụng trong sổ ghi chép của Studio. LangChain yêu cầu phải xác định bằng LLM. Là một phần của Chuỗi chuỗi 1, siêu dữ liệu Danh mục dữ liệu và lời nhắc được chuyển đến LLM, được lưu trữ trên điểm cuối SageMaker, để xác định cơ sở dữ liệu và bảng có liên quan bằng LangChain.
- Dấu nhắc và cơ sở dữ liệu đã xác định và bảng được chuyển đến Chuỗi Chuỗi 2.
- LangChain thiết lập kết nối với cơ sở dữ liệu và chạy truy vấn SQL để nhận kết quả.
- Các kết quả được chuyển đến LLM để tạo câu trả lời bằng tiếng Anh với dữ liệu.
- Người dùng nhận được câu trả lời bằng tiếng Anh cho lời nhắc của họ, truy vấn dữ liệu từ các cơ sở dữ liệu khác nhau.
Phần sau đây giải thích một số bước chính với mã được liên kết. Để tìm hiểu sâu hơn về giải pháp và mã cho tất cả các bước được hiển thị ở đây, hãy tham khảo Repo GitHub. Sơ đồ sau đây cho thấy trình tự các bước được thực hiện:
Điều kiện tiên quyết
Bạn có thể sử dụng bất kỳ cơ sở dữ liệu nào tương thích với SQLAlchemy để tạo phản hồi từ LLM và LangChain. Tuy nhiên, những cơ sở dữ liệu này phải được đăng ký siêu dữ liệu với AWS Glue Data Catalog. Ngoài ra, bạn sẽ cần có quyền truy cập vào LLM thông qua JumpStart hoặc khóa API.
Kết nối với cơ sở dữ liệu bằng SQLAlchemy
LangChain sử dụng SQLAlchemy để kết nối với cơ sở dữ liệu SQL. Chúng tôi khởi tạo chức năng SQLDatabase của LangChain bằng cách tạo một công cụ và thiết lập kết nối cho từng nguồn dữ liệu. Sau đây là một ví dụ về cách kết nối với một Phiên bản tương thích với Amazon Aurora MySQL cơ sở dữ liệu không có máy chủ và chỉ bao gồm bảng nhân viên:
Tiếp theo, chúng tôi xây dựng lời nhắc được Chain Sequence 1 sử dụng để xác định cơ sở dữ liệu và tên bảng dựa trên câu hỏi của người dùng.
Tạo các mẫu lời nhắc động
Chúng tôi sử dụng AWS Glue Data Catalog, được thiết kế để lưu trữ và quản lý thông tin siêu dữ liệu, nhằm xác định nguồn dữ liệu cho truy vấn của người dùng và xây dựng lời nhắc cho Chuỗi chuỗi 1, như được trình bày chi tiết trong các bước sau:
- Chúng tôi xây dựng Danh mục dữ liệu bằng cách thu thập thông tin qua siêu dữ liệu của nhiều nguồn dữ liệu bằng cách sử dụng Kết nối JDBC được sử dụng trong cuộc biểu tình.
- Với thư viện Boto3, chúng tôi xây dựng chế độ xem hợp nhất của Danh mục dữ liệu từ nhiều nguồn dữ liệu. Sau đây là ví dụ về cách lấy siêu dữ liệu của bảng nhân viên từ Danh mục dữ liệu cho cơ sở dữ liệu Aurora MySQL:
Danh mục dữ liệu hợp nhất có chi tiết về nguồn dữ liệu, chẳng hạn như lược đồ, tên bảng và tên cột. Sau đây là mẫu đầu ra của Danh mục dữ liệu hợp nhất:
- Chúng tôi chuyển Danh mục dữ liệu hợp nhất vào mẫu lời nhắc và xác định các lời nhắc được sử dụng bởi LangChain:
Chuỗi Chuỗi 1: Phát hiện siêu dữ liệu nguồn cho truy vấn người dùng bằng LangChain và LLM
Chúng tôi chuyển mẫu lời nhắc được tạo ở bước trước tới lời nhắc, cùng với truy vấn của người dùng tới mô hình LangChain, để tìm nguồn dữ liệu tốt nhất để trả lời câu hỏi. LangChain sử dụng mô hình LLM do chúng tôi lựa chọn để phát hiện siêu dữ liệu nguồn.
Sử dụng mã sau đây để sử dụng LLM từ JumpStart hoặc mô hình của bên thứ ba:
Văn bản được tạo chứa thông tin chẳng hạn như cơ sở dữ liệu và tên bảng mà truy vấn người dùng được chạy. Ví dụ: đối với truy vấn của người dùng “Đặt tên cho tất cả nhân viên có ngày sinh trong tháng này,” generated_text
có thông tin database == rdsmysql
và database.table == rdsmysql.employees
.
Tiếp theo, chúng tôi chuyển thông tin chi tiết của miền nguồn nhân lực, cơ sở dữ liệu Aurora MySQL và bảng nhân viên sang Chuỗi chuỗi 2.
Chuỗi chuỗi 2: Truy xuất phản hồi từ nguồn dữ liệu để trả lời truy vấn của người dùng
Tiếp theo, chúng tôi chạy chuỗi cơ sở dữ liệu SQL của LangChain để chuyển đổi văn bản thành SQL và chạy ngầm SQL được tạo đối với cơ sở dữ liệu để truy xuất kết quả cơ sở dữ liệu bằng ngôn ngữ đơn giản có thể đọc được.
Chúng tôi bắt đầu với việc xác định một mẫu lời nhắc hướng dẫn LLM tạo SQL theo một phương ngữ đúng về mặt cú pháp và sau đó chạy nó đối với cơ sở dữ liệu:
Cuối cùng, chúng tôi chuyển LLM, kết nối cơ sở dữ liệu và lời nhắc tới chuỗi cơ sở dữ liệu SQL và chạy truy vấn SQL:
Ví dụ: đối với truy vấn của người dùng “Đặt tên cho tất cả nhân viên có ngày sinh trong tháng này”, câu trả lời như sau:
Làm sạch
Sau khi bạn chạy kiến trúc dữ liệu hiện đại với AI tổng quát, hãy đảm bảo dọn sạch mọi tài nguyên không được sử dụng. Tắt và xóa cơ sở dữ liệu được sử dụng (Amazon Redshift, Amazon RDS, Snowflake). Ngoài ra, hãy xóa dữ liệu trong Amazon S3 và dừng mọi phiên bản sổ ghi chép Studio để không phát sinh thêm bất kỳ khoản phí nào. Nếu bạn đã sử dụng JumpStart để triển khai LLM dưới dạng điểm cuối thời gian thực của SageMaker, hãy xóa điểm cuối thông qua bảng điều khiển SageMaker hoặc Studio.
Kết luận
Trong bài đăng này, chúng tôi đã tích hợp kiến trúc dữ liệu hiện đại với AI và LLM tổng quát trong SageMaker. Giải pháp này sử dụng các mô hình nền tảng chuyển văn bản thành văn bản khác nhau từ JumpStart cũng như các mô hình của bên thứ ba. Phương pháp kết hợp này xác định nguồn dữ liệu, viết truy vấn SQL và tạo phản hồi với kết quả truy vấn. Nó sử dụng Amazon Redshift, Amazon RDS, Snowflake và LLM. Để cải thiện giải pháp, bạn có thể thêm nhiều cơ sở dữ liệu hơn, giao diện người dùng cho các truy vấn tiếng Anh, kỹ thuật nhanh và công cụ dữ liệu. Điều này có thể trở thành một cách thống nhất, thông minh để có được thông tin chuyên sâu từ nhiều kho lưu trữ dữ liệu. Để tìm hiểu sâu hơn về giải pháp và mã được hiển thị trong bài đăng này, hãy xem Repo GitHub . Ngoài ra, hãy tham khảo nền tảng Amazon cho các trường hợp sử dụng trên AI tổng quát, mô hình nền tảng và mô hình ngôn ngữ lớn.
Phụ lục
Lời nhắc ví dụ
miền | Cơ sở dữ liệu/API | nhanh chóng | SQL (Tạo bởi LLM) | Đầu ra |
Bán hàng & Tiếp thị | Amazon RedShift | Có bao nhiêu đợt bán vé? | SELECT COUNT(*) AS total_sales FROM tickit.sales; |
There are 172,456 ticket sales. |
Bán hàng & Tiếp thị | Amazon RedShift | Tổng tiền hoa hồng cho việc bán vé trong năm 2008 là bao nhiêu? | SELECT SUM(commission) AS total_commission FROM tickit.sales WHERE EXTRACT(YEAR FROM saletime) = 2008 |
The total commission for ticket sales in the year 2008 was $16,614,814.65. |
Hợp pháp | S3 | Có bao nhiêu vụ gian lận đã xảy ra vào năm 2023? | SELECT count(*) FROM claims WHERE extract(year from write_time) = 2023 AND fraud = 1; |
There were 164 fraud claims in 2023. |
Hợp pháp | S3 | Có bao nhiêu chính sách đã được yêu cầu trong năm nay? | SELECT count(*) FROM claims; |
There were 5000 claims made this year. |
Nhân sự | Amazon AuroraMySQL | Kể tên tất cả nhân viên có ngày sinh trong tháng này | SELECT * FROM employees WHERE MONTH(birth_date) = MONTH(CURRENT_DATE()); |
The employees with birthdays this month are: Christian Koblick Tzvetan Zielinski Kazuhito Cappelletti Yinghua Dredge |
Nhân sự | Amazon AuroraMySQL | Có bao nhiêu nhân viên đã được thuê trước năm 1990? | SELECT COUNT(*) AS 'Number of employees hired before 1990' FROM employees WHERE hire_date < '1990-01-01' |
29 employees were hired before 1990. |
Tài chính và Đầu tư | Snowflake | Cổ phiếu nào hoạt động tốt nhất và tệ nhất trong tháng 2013 năm XNUMX? | SELECT name, MAX(close) AS max_close, MIN(close) AS min_close FROM all_stocks_5yr WHERE date BETWEEN '2013-05-01' AND '2013-05-31' GROUP BY name ORDER BY max_close DESC, min_close ASC |
The stock that performed the best in May 2013 was AnySock1 (ASTOCK1) with a maximum closing price of $842.50. The stock that performed the worst was AnySock2 (ASTOCK2) with a minimum closing price of $3.22. |
Tài chính và Đầu tư | Snowflake | Khối lượng cổ phiếu trung bình được giao dịch trong tháng 2013 năm XNUMX là bao nhiêu? | SELECT AVG(volume) AS average_volume FROM all_stocks_5yr WHERE date BETWEEN '2013-07-01' AND '2013-07-31' |
The average volume of stocks traded in July 2013 was 4,374,177 |
Sản phẩm – Thời tiết | API | Thời tiết hiện tại ở Thành phố New York tính bằng độ F như thế nào? |
Về các tác giả
Navneet Tuteja là Chuyên gia dữ liệu tại Amazon Web Services. Trước khi gia nhập AWS, Navneet đã làm việc với tư cách là người hỗ trợ cho các tổ chức đang tìm cách hiện đại hóa kiến trúc dữ liệu của họ và triển khai các giải pháp AI/ML toàn diện. Cô có bằng kỹ sư của Đại học Thapar, cũng như bằng thạc sĩ về thống kê của Đại học Texas A&M.
Sovik Kumar Nath là một kiến trúc sư giải pháp AI/ML với AWS. Ông có nhiều kinh nghiệm thiết kế các giải pháp phân tích kinh doanh và học máy từ đầu đến cuối về tài chính, vận hành, tiếp thị, chăm sóc sức khỏe, quản lý chuỗi cung ứng và IoT. Sovik đã xuất bản các bài báo và có bằng sáng chế về giám sát mô hình ML. Ông có hai bằng thạc sĩ của Đại học Nam Florida, Đại học Fribourg, Thụy Sĩ và bằng cử nhân của Học viện Công nghệ Ấn Độ, Kharagpur. Ngoài công việc, Sovik thích đi du lịch, đi phà và xem phim.
- Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
- EVM tài chính. Giao diện hợp nhất cho tài chính phi tập trung. Truy cập Tại đây.
- Tập đoàn truyền thông lượng tử. Khuếch đại IR/PR. Truy cập Tại đây.
- PlatoAiStream. Thông minh dữ liệu Web3. Kiến thức khuếch đại. Truy cập Tại đây.
- nguồn: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/reinventing-the-data-experience-use-generative-ai-and-modern-data-architecture-to-unlock-insights/
- : có
- :là
- :không phải
- :Ở đâu
- $3
- $ LÊN
- 1
- 100
- 11
- 12
- 13
- 16
- 2008
- 2013
- 2023
- 22
- 32
- 50
- 5000
- 7
- 8
- 9
- a
- phong phú
- truy cập
- Đạt được
- đạt được
- thêm vào
- Ngoài ra
- Ngoài ra
- chống lại
- AI
- AI / ML
- Mục tiêu
- Tất cả
- cho phép
- dọc theo
- Ngoài ra
- đàn bà gan dạ
- Amazon RDS
- Amazon RedShift
- Amazon Web Services
- an
- phân tích
- và
- trả lời
- câu trả lời
- bất kì
- api
- KHÓA API
- API
- các ứng dụng
- phương pháp tiếp cận
- thích hợp
- kiến trúc
- LÀ
- bài viết
- nhân tạo
- trí tuệ nhân tạo
- AS
- liên kết
- At
- Rạng đông
- Trung bình cộng
- AWS
- Keo AWS
- dựa
- BE
- trở nên
- trước
- phía dưới
- Lợi ích
- BEST
- giữa
- xây dựng
- xây dựng
- kinh doanh
- by
- CAN
- khả năng
- trường hợp
- Danh mục hàng
- chuỗi
- thách thức
- kênh
- tải
- kiểm tra
- sự lựa chọn
- Chọn
- City
- tuyên bố
- tuyên bố
- Đóng
- đóng cửa
- mã
- mạch lạc
- Cột
- Cột
- kết hợp
- hoa hồng
- công ty
- tương thích
- phức tạp
- phức tạp
- toàn diện
- Kết nối
- liên quan
- An ủi
- chứa
- chứa
- liên tục
- đàm thoại
- chuyển đổi
- sửa chữa
- Tương ứng
- có thể
- thu thập thông tin
- tạo
- tạo ra
- Tạo
- dữ liệu
- cơ sở hạ tầng dữ liệu
- Cơ sở dữ liệu
- cơ sở dữ liệu
- Ngày
- sâu sắc hơn
- xác định
- xác định
- các định nghĩa
- Bằng cấp
- triển khai
- triển khai
- thiết kế
- thiết kế
- chi tiết
- chi tiết
- khác nhau
- khác biệt
- khác nhau
- miền
- lĩnh vực
- tăng gấp đôi
- xuống
- rút ra
- năng động
- mỗi
- dễ dàng
- dễ nhất
- Hiệu quả
- hiệu quả
- hay
- nhúng
- nhân viên
- cho phép
- Cuối cùng đến cuối
- Điểm cuối
- Động cơ
- Kỹ Sư
- Tiếng Anh
- nâng cao
- Doanh nghiệp
- thành lập
- thành lập
- ví dụ
- mở rộng
- kinh nghiệm
- các chuyên gia
- Giải thích
- mở rộng
- Trải nghiệm sâu sắc
- trích xuất
- người hỗ trợ
- tài chính
- tài chính
- Thị trường tài chính
- Tìm kiếm
- Tên
- florida
- sau
- tiếp theo
- sau
- Trong
- Nền tảng
- gian lận
- thường xuyên
- từ
- Full
- đầy đủ
- chức năng
- xa hơn
- tạo ra
- tạo ra
- tạo
- thế hệ
- thế hệ
- Trí tuệ nhân tạo
- được
- Cho
- được
- đã xảy ra
- Có
- có
- he
- chăm sóc sức khỏe
- Được tổ chức
- tại đây
- giữ
- tổ chức
- Độ đáng tin của
- Hướng dẫn
- Tuy nhiên
- HTML
- http
- HTTPS
- Nhân loại
- Nhân sự
- Hỗn hợp
- Xác định
- xác định
- xác định
- xác định
- if
- minh họa
- thực hiện
- thực hiện
- thực hiện
- nâng cao
- in
- bao gồm
- Bao gồm
- người Ấn Độ
- thông tin
- Cơ sở hạ tầng
- đổi mới
- đầu vào
- những hiểu biết
- thay vì
- Viện
- tích hợp
- tích hợp
- hội nhập
- Sự thông minh
- Thông minh
- Giao thức
- trong
- iốt
- IT
- ITS
- tham gia
- jpg
- Tháng Bảy
- Key
- phím
- kiến thức
- Ngôn ngữ
- lớn
- mới nhất
- học tập
- Hợp pháp
- Thư viện
- Lượt thích
- LLM
- Xem
- máy
- học máy
- thực hiện
- làm cho
- quản lý
- quản lý
- quản lý
- nhiều
- thị trường
- Dữ liệu thị trường
- Marketing
- thạc sĩ
- Tối đa hóa
- tối đa
- Có thể..
- nghĩa là
- trung bình
- mắt lưới
- Siêu dữ liệu
- phương pháp
- tối thiểu
- ML
- kiểu mẫu
- mô hình
- hiện đại
- hiện đại hóa
- giám sát
- tháng
- chi tiết
- Phim Điện Ảnh
- nhiều
- phải
- mysql
- tên
- tên
- Tự nhiên
- Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
- Cần
- nhu cầu
- Mới
- Newyork
- thành phố new york
- phi kỹ thuật
- máy tính xách tay
- tại
- con số
- mục tiêu
- of
- cung cấp
- Cung cấp
- on
- có thể
- Hoạt động
- Tùy chọn
- or
- tổ chức
- tổ chức
- vfoXNUMXfipXNUMXhfpiXNUMXufhpiXNUMXuf
- ra
- đầu ra
- bên ngoài
- chủ sở hữu
- một phần
- vượt qua
- thông qua
- bằng sáng chế
- thực hiện
- plato
- Thông tin dữ liệu Plato
- PlatoDữ liệu
- Chính sách
- vị trí
- Bài đăng
- mạnh mẽ
- trước
- giá
- xử lý
- sản xuất
- Sản phẩm
- năng suất
- hứa hẹn
- cho
- cung cấp
- công bố
- truy vấn
- câu hỏi
- Câu hỏi
- hơn
- thời gian thực
- nhận ra
- có thật không
- nhận
- nhận
- đăng ký
- có liên quan
- đòi hỏi
- Thông tin
- phản ứng
- phản ứng
- Kết quả
- trở lại
- ngay
- chạy
- nhà làm hiền triết
- bán hàng
- Lưu
- khả năng mở rộng
- Quy mô
- kịch bản
- lên kế hoạch
- phần
- xem
- tìm kiếm
- Trình tự
- Không có máy chủ
- dịch vụ
- DỊCH VỤ
- chị ấy
- giới thiệu
- thể hiện
- Chương trình
- Đóng cửa
- Đơn giản
- giải pháp
- Giải pháp
- một số
- Một người nào đó
- nguồn
- nguồn
- miền Nam
- South Florida
- chuyên gia
- riêng
- Bắt đầu
- số liệu thống kê
- Bước
- Các bước
- cổ phần
- CỔ PHIẾU
- Dừng
- là gắn
- hàng
- cửa hàng
- phòng thu
- như vậy
- Bộ đồ
- cung cấp
- chuỗi cung ứng
- quản lý chuỗi cung ứng
- switzerland
- hệ thống
- bàn
- dùng
- kỹ thuật
- Công nghệ
- mẫu
- texas
- hơn
- việc này
- Sản phẩm
- thông tin
- Nguồn
- cung cấp their dịch
- sau đó
- Đó
- bằng cách ấy
- Kia là
- họ
- của bên thứ ba
- dữ liệu của bên thứ ba
- điều này
- năm nay
- Thông qua
- vé
- bán vé
- đến
- công cụ
- công cụ
- Tổng số:
- giao dịch
- Đi du lịch
- ui
- cơ bản
- thống nhât
- trường đại học
- mở khóa
- sử dụng
- đã sử dụng
- người sử dang
- Giao diện người dùng
- Người sử dụng
- sử dụng
- sử dụng
- tận dụng
- giá trị
- khác nhau
- Xem
- khối lượng
- là
- xem
- Đường..
- we
- Thời tiết
- web
- các dịch vụ web
- TỐT
- là
- cái nào
- trong khi
- sẽ
- với
- ở trong
- không có
- Công việc
- làm việc
- quy trình làm việc
- đang làm việc
- tệ nhất
- viết
- năm
- york
- Bạn
- trên màn hình
- zephyrnet