Đối với các công ty hiện đại phải xử lý khối lượng tài liệu khổng lồ như hợp đồng, hóa đơn, sơ yếu lý lịch và báo cáo, việc xử lý và truy xuất dữ liệu thích hợp một cách hiệu quả là rất quan trọng để duy trì lợi thế cạnh tranh. Tuy nhiên, các phương pháp lưu trữ và tìm kiếm tài liệu truyền thống có thể tốn thời gian và thường dẫn đến nỗ lực lớn để tìm một tài liệu cụ thể, đặc biệt khi chúng bao gồm cả chữ viết tay. Điều gì sẽ xảy ra nếu có cách xử lý tài liệu một cách thông minh và làm cho chúng có thể tìm kiếm được với độ chính xác cao?
Điều này được thực hiện với Văn bản Amazon, dịch vụ Xử lý tài liệu thông minh của AWS, kết hợp với khả năng tìm kiếm nhanh của Tìm kiếm mở. Trong bài đăng này, chúng tôi sẽ đưa bạn vào hành trình xây dựng và triển khai nhanh chóng giải pháp lập chỉ mục tìm kiếm tài liệu giúp tổ chức của bạn khai thác và trích xuất thông tin chuyên sâu từ tài liệu tốt hơn.
Cho dù bạn đang ở bộ phận Nhân sự đang tìm kiếm các điều khoản cụ thể trong hợp đồng nhân viên hay nhà phân tích tài chính đang sàng lọc hàng núi hóa đơn để trích xuất dữ liệu thanh toán, giải pháp này được thiết kế để giúp bạn truy cập thông tin bạn cần với tốc độ và độ chính xác chưa từng có.
Với giải pháp được đề xuất, tài liệu của bạn sẽ được nhập tự động, nội dung của chúng được phân tích cú pháp và sau đó được lập chỉ mục thành chỉ mục OpenSearch có khả năng mở rộng và phản hồi cao.
Chúng tôi sẽ đề cập đến cách các công nghệ như Amazon Textract, AWS Lambda, Dịch vụ lưu trữ đơn giản của Amazon (Amazon S3) và Dịch vụ Tìm kiếm Mở của Amazon có thể được tích hợp vào quy trình làm việc để xử lý tài liệu một cách liền mạch. Sau đó, chúng tôi đi sâu vào việc lập chỉ mục dữ liệu này vào OpenSearch và trình diễn các khả năng tìm kiếm sẵn có trong tầm tay bạn.
Cho dù tổ chức của bạn đang thực hiện những bước đầu tiên trong kỷ nguyên chuyển đổi kỹ thuật số hay là một tổ chức khổng lồ có uy tín đang tìm cách tăng tốc khả năng truy xuất thông tin thì hướng dẫn này chính là kim chỉ nam giúp bạn định hướng các cơ hội mà tính năng Xử lý tài liệu thông minh và Tìm kiếm mở của AWS mang lại.
Sản phẩm thực hiện được sử dụng trong bài viết này sử dụng Các cấu trúc Amazon Textract IDP CDK – Các thành phần của Bộ công cụ phát triển đám mây AWS (CDK) để xác định cơ sở hạ tầng cho quy trình xử lý tài liệu thông minh (IDP) – cho phép bạn xây dựng quy trình làm việc IDP có thể tùy chỉnh theo từng trường hợp sử dụng. Cấu trúc và mẫu IDP CDK là tập hợp các thành phần cho phép xác định quy trình IDP trên AWS và được xuất bản lên GitHub. Các khái niệm chính được sử dụng là AWS Bộ công cụ phát triển đám mây (CDK) các cấu trúc, thực tế ngăn xếp CDK và Chức năng bước AWS. Xưởng Sử dụng máy học để tự động hóa và xử lý tài liệu trên quy mô lớn là điểm khởi đầu tốt để tìm hiểu thêm về cách tùy chỉnh quy trình làm việc và sử dụng các quy trình làm việc mẫu khác làm cơ sở cho quy trình làm việc của riêng bạn.
Tổng quan về giải pháp
Trong giải pháp này, chúng tôi tập trung vào việc lập chỉ mục tài liệu vào chỉ mục OpenSearch để tìm kiếm và truy xuất thông tin, tài liệu nhanh chóng. Các tài liệu ở định dạng PDF, TIFF, JPEG hoặc PNG được đặt trong Dịch vụ lưu trữ đơn giản của Amazon (Amazon S3) và sau đó được lập chỉ mục vào OpenSearch bằng quy trình làm việc Step Functions này.
Sản phẩm OpenSearchWorkflow-Decider xem tài liệu và xác minh rằng tài liệu đó là một trong những loại mime được hỗ trợ (PDF, TIFF, PNG hoặc JPEG). Nó bao gồm một AWS Lambda chức năng.
Sản phẩm Bộ chia tài liệu tạo ra đoạn tối đa 2500 trang từ tài liệu. Điều này có nghĩa là ngay cả khi Amazon Textract hỗ trợ tài liệu lên tới 3000 trang, bạn vẫn có thể chuyển tài liệu có nhiều trang hơn và quy trình vẫn hoạt động tốt và đưa các trang đó vào OpenSearch cũng như tạo số trang chính xác. Các Bộ chia tài liệu được triển khai dưới dạng hàm AWS Lambda.
Sản phẩm Trạng thái bản đồ xử lý từng đoạn song song.
Sản phẩm TextractAsync tác vụ gọi Amazon Textract bằng cách sử dụng tính năng không đồng bộ Giao diện lập trình ứng dụng (API) đang theo dõi thực hành tốt nhất với Dịch vụ thông báo đơn giản của Amazon (Amazon SNS) thông báo và Cấu hình đầu ra để lưu trữ kết quả đầu ra JSON của Amazon Textract vào bộ chứa Amazon S3 của khách hàng. Nó bao gồm hai chức năng của Amazon Lambda: một để gửi tài liệu để xử lý và một để kích hoạt thông báo của Amazon SNS.
Bởi vì TextractAsyTác vụ nc có thể tạo ra nhiều tệp đầu ra được phân trang, TextractAsyncToJSON2 quá trình kết hợp chúng thành một tệp JSON.
Bối cảnh Step Functions được bổ sung thêm thông tin có thể tìm kiếm được trong chỉ mục OpenSearch trong SetMetaData bước chân. Việc thực hiện mẫu thêm ORIGIN_FILE_NAME
, START_PAGE_NUMBER
và ORIGIN_FILE_URI
. Bạn có thể thêm bất kỳ thông tin nào để làm phong phú trải nghiệm tìm kiếm, chẳng hạn như thông tin từ các hệ thống phụ trợ khác, ID cụ thể hoặc thông tin phân loại.
Sản phẩm TạoOpenSearchBatch lấy JSON đầu ra của Amazon Textract được tạo, kết hợp nó với thông tin từ ngữ cảnh do SetMetaData đặt và chuẩn bị một tệp được tối ưu hóa để nhập hàng loạt vào OpenSearch.
Trong tạp chí MởTìm kiếmPushInvoke, tệp nhập hàng loạt này sẽ được gửi vào chỉ mục OpenSearch và có sẵn để tìm kiếm. Hàm AWS Lambda này được kết nối với aws-lambda-opensearch xây dựng từ Giải pháp AWS thư viện bằng cách sử dụng các phiên bản m6g.large.search, OpenSearch phiên bản 2.7 và đã định cấu hình Dịch vụ khối đàn hồi của Amazon (Amazon EBS) kích thước ổ đĩa thành Mục đích chung 2 (GP2) với 200 GB. Bạn có thể thay đổi cấu hình OpenSearch theo yêu cầu của mình.
Trận chung kết Nhiệm vụMởTìm kiếmBản đồ bước xóa bối cảnh, nếu không thì có thể vượt quá Hạn mức hàm bước of Kích thước đầu vào hoặc đầu ra tối đa cho một tác vụ, trạng thái hoặc thực thi.
Điều kiện tiên quyết
Để triển khai các mẫu, bạn cần có tài khoản AWS, Bộ phát triển đám mây AWS (AWS CDK), cần có phiên bản Python và Docker hiện tại. Bạn cần có quyền để triển khai các mẫu AWS CloudFormation, hãy đẩy tới Đăng ký container đàn hồi Amazon (Amazon ECR), tạo Quản lý quyền truy cập và danh tính Amazon (AWS IAM), hàm Amazon Lambda, bộ chứa Amazon S3, Amazon Step Functions, cụm Amazon OpenSearch và một Nhận thức về Amazon nhóm người dùng. Hãy chắc chắn rằng Môi trường AWS CLI được thiết lập với các quyền tương ứng.
Bạn cũng có thể quay lên một Đám mây AWS9 phiên bản có AWS CDK, Python và Docker được cài đặt sẵn để bắt đầu triển khai.
Hương
Triển khai
- Sau khi thiết lập các điều kiện tiên quyết, trước tiên bạn cần sao chép kho lưu trữ:
- Sau đó cd vào thư mục kho lưu trữ và cài đặt các phụ thuộc:
- Triển khai ngăn xếp OpenSearchWorkflow:
Quá trình triển khai mất khoảng 25 phút với cài đặt cấu hình mặc định từ mẫu GitHub và tạo quy trình làm việc Step Functions, được gọi khi tài liệu được đặt vào vùng lưu trữ/tiền tố Amazon S3 và sau đó được xử lý cho đến khi nội dung của tài liệu được lập chỉ mục trong một cụm OpenSearch.
Sau đây là kết quả mẫu bao gồm các liên kết hữu ích và thông tin được tạo từcdk deploy OpenSearchWorkflow
chỉ huy:
Thông tin này cũng có sẵn trong Bảng điều khiển AWS CloudFormation.
Khi một tài liệu mới được đặt dưới OpenSearchWorkflow.DocumentUploadLocation, một quy trình làm việc Step Functions mới sẽ được bắt đầu cho tài liệu này.
Để kiểm tra trạng thái của tài liệu này, OpenSearchWorkflow.StepFunctionFlowLink cung cấp liên kết đến danh sách thực thi StepFunction trong Bảng điều khiển quản lý AWS, hiển thị trạng thái xử lý tài liệu cho từng tài liệu được tải lên Amazon S3. hướng dẫn Xem và gỡ lỗi các lần thực thi trên bảng điều khiển Step Functions cung cấp thông tin tổng quan về các thành phần và dạng xem trong Bảng điều khiển AWS.
Kiểm tra
- Thử nghiệm đầu tiên bằng cách sử dụng tệp mẫu.
- Sau khi chọn liên kết đến quy trình làm việc StepFunction hoặc mở Bảng điều khiển quản lý AWS và truy cập trang dịch vụ Step Functions, bạn có thể xem các lệnh gọi quy trình công việc khác nhau.
- Hãy xem quá trình thực thi tài liệu mẫu hiện đang chạy, nơi bạn có thể theo dõi quá trình thực thi các tác vụ quy trình làm việc riêng lẻ.
Tìm kiếm
Sau khi quá trình kết thúc, chúng tôi có thể xác thực rằng tài liệu đã được lập chỉ mục trong chỉ mục OpenSearch.
- Để làm như vậy, trước tiên chúng tôi tạo một người dùng Amazon Cognito. Amazon Cognito được sử dụng để Xác thực người dùng dựa trên chỉ mục OpenSearch. Chọn liên kết ở đầu ra từ bản triển khai cdk (hoặc xem Hình thành đám mây AWS đầu ra trong Bảng điều khiển quản lý AWS) có tên OpenSearchWorkflow.CognitoUserPoolLink.
- Tiếp theo, chọn Tạo người dùng nút hướng bạn đến một trang để nhập tên người dùng và mật khẩu để truy cập Bảng điều khiển OpenSearch.
- Sau khi chọn Tạo người dùng, bạn có thể tiếp tục tới Trang tổng quan OpenSearch bằng cách nhấp vào OpenSearchWorkflow.OpenSearchDashboard từ đầu ra triển khai CDK. Đăng nhập bằng tên người dùng và mật khẩu đã tạo trước đó. Lần đầu tiên đăng nhập, bạn phải thay đổi mật khẩu.
- Sau khi đăng nhập vào Bảng điều khiển OpenSearch, hãy chọn Quản lý ngăn xếp phần, tiếp theo là Mẫu chỉ mụcs để tạo chỉ mục tìm kiếm.
- Tên mặc định cho chỉ mục là chỉ mục giấy tờ và tên mẫu chỉ mục của chỉ mục giấy tờ* sẽ phù hợp với điều đó.
- Sau khi nhấp Bước tiếp theo, lựa chọn dấu thời gian như Trường thời gian và Tạo mẫu chỉ mục.
- Bây giờ, từ menu, hãy chọn Khám phá.
Trong hầu hết các trường hợp, bạn cần thay đổi khoảng thời gian theo lần nhập cuối cùng của mình. Mặc định là 15 phút và thường không có hoạt động nào trong 15 phút vừa qua. Trong ví dụ này, thời gian thay đổi thành 15 ngày để hiển thị quá trình nhập.
- Bây giờ bạn có thể bắt đầu tìm kiếm. Một cuốn tiểu thuyết đã được lập chỉ mục, bạn có thể tìm kiếm bất kỳ cụm từ nào như gọi tôi là Ishmael và xem kết quả.
Trong trường hợp này, thuật ngữ gọi tôi là Ishmael xuất hiện trên trang 6 của tài liệu tại Mã định danh tài nguyên thống nhất (URI) nhất định, trỏ đến vị trí Amazon S3 của tệp. Điều này giúp việc xác định tài liệu và tìm thông tin trên một kho tài liệu PDF, TIFF hoặc hình ảnh nhanh hơn so với việc bỏ qua chúng theo cách thủ công.
Chạy ở quy mô
Để ước tính quy mô và thời lượng của quá trình lập chỉ mục, quá trình triển khai đã được thử nghiệm với 93,997 tài liệu và tổng cộng 1,583,197 trang (trung bình 16.84 trang/tài liệu và tệp lớn nhất có 3755 trang), tất cả đều được lập chỉ mục vào OpenSearch. Việc xử lý tất cả các tệp và lập chỉ mục chúng vào OpenSearch mất 5.5 giờ ở khu vực Miền Đông Hoa Kỳ (Bắc Virginia – us-east-1) bằng cách sử dụng mặc định Định mức dịch vụ Textract của Amazon. Biểu đồ bên dưới hiển thị thử nghiệm ban đầu lúc 18:00, sau đó là lần nhập chính lúc 21:00 và tất cả được thực hiện trước 2:30.
Đối với quá trình xử lý, tcdk.SFExecutionsStartThrottle đã được đặt thành một executions_concurrency_threshold
=550, có nghĩa là các quy trình xử lý tài liệu đồng thời được giới hạn ở mức 550 và các yêu cầu vượt quá sẽ được xếp hàng đợi vào một SQS của Amazon Hàng đợi Fist-In-First-Out (FIFO), sau đó sẽ được rút hết khi quy trình làm việc hiện tại kết thúc. Ngưỡng 550 được dựa trên hạn ngạch Dịch vụ Textract là 600 ở khu vực us-east-1. Do đó, độ sâu hàng đợi và tuổi của tin nhắn cũ nhất là những số liệu đáng theo dõi.
Trong thử nghiệm này, tất cả tài liệu đều được tải lên Amazon S3 cùng một lúc, do đó Số lượng tin nhắn gần đúng có thể nhìn thấy tăng mạnh và sau đó giảm chậm do không có tài liệu mới nào được nhập vào. Các Tuổi gần đúng của tin nhắn cũ nhất tăng cho đến khi tất cả tin nhắn được xử lý. SQS của Amazon Thời gian lưu giữ tin nhắn được đặt thành 14 ngày. Đối với quá trình xử lý tồn đọng kéo dài có thể vượt quá 14 ngày, hãy bắt đầu bằng việc xử lý một tập hợp con tài liệu đại diện nhỏ hơn và theo dõi thời gian thực hiện để ước tính số lượng tài liệu bạn có thể chuyển vào trước khi vượt quá 14 ngày. Các số liệu của Amazon SQS CloudWatch trông tương tự đối với trường hợp sử dụng xử lý một lượng lớn tài liệu tồn đọng, được nhập ngay lập tức sau đó được xử lý đầy đủ. Nếu trường hợp sử dụng của bạn là luồng tài liệu ổn định, cả số liệu, Số lượng tin nhắn gần đúng có thể nhìn thấy và Tuổi gần đúng của tin nhắn cũ nhất sẽ tuyến tính hơn. Bạn cũng có thể sử dụng tham số ngưỡng để kết hợp tải ổn định với xử lý tồn đọng và phân bổ công suất theo nhu cầu xử lý của mình.
Một số liệu khác cần theo dõi là tình trạng của cụm OpenSearch mà bạn nên thiết lập theo Các biện pháp thực hành tốt nhất về mặt vận hành dành cho Dịch vụ Tìm kiếm Mở của Amazon. Việc triển khai mặc định sử dụng các phiên bản m6g.large.search.
Dưới đây là ảnh chụp nhanh về các Chỉ số Hiệu suất Chính (KPI) cho cụm OpenSearch. Không có lỗi, tốc độ dữ liệu lập chỉ mục liên tục và độ trễ.
Việc thực thi quy trình công việc Step Functions hiển thị trạng thái xử lý cho từng tài liệu riêng lẻ. Nếu bạn thấy việc thực thi trong thất bại trạng thái, sau đó chọn chi tiết. Một số liệu tốt để theo dõi là AWS Bảng điều khiển tự động của CloudWatch cho Step Functions, nó hiển thị một số Step Functions Số liệu CloudWatch.
Trong biểu đồ Bảng thông tin AWS CloudWatch này, bạn sẽ thấy các lần thực thi Step Functions thành công theo thời gian.
Và cái này cho thấy những lần thực thi thất bại. Những điều này đáng để nghiên cứu thông qua tổng quan về Chức năng bước của bảng điều khiển AWS.
Ảnh chụp màn hình sau đây hiển thị một ví dụ về việc thực thi không thành công do tệp gốc có kích thước 0, điều này hợp lý vì tệp không có nội dung và không thể xử lý được. Điều quan trọng là phải lọc các quy trình bị lỗi và trực quan hóa các lỗi để bạn có thể quay lại tài liệu nguồn và xác thực nguyên nhân gốc rễ.
Các lỗi khác có thể bao gồm các tài liệu không thuộc loại mime: application/pdf, image/png, image/jpeg hoặc image/tiff vì các loại tài liệu khác không được Amazon Textract hỗ trợ.
Phí Tổn
Tổng chi phí nhập 1,583,278 trang được chia cho các dịch vụ AWS được sử dụng để triển khai. Danh sách sau đây chỉ là những con số gần đúng vì chi phí thực tế và thời gian xử lý của bạn khác nhau tùy thuộc vào kích thước tài liệu, số trang trên mỗi tài liệu, mật độ thông tin trong tài liệu và Khu vực AWS. Máy phát điện Amazon đang tiêu tốn 0.55 USD, Amazon S3 3.33 USD, Dịch vụ OpenSearch 14.71 USD, Step Functions 17.92 USD, AWS Lambda 28.95 USD và Amazon Textract 1,849.97 USD. Ngoài ra, hãy nhớ rằng cụm Dịch vụ Amazon OpenSearch đã triển khai được tính phí theo giờ và sẽ tích lũy chi phí cao hơn khi chạy trong một khoảng thời gian.
Sửa đổi
Rất có thể, bạn muốn sửa đổi cách triển khai và tùy chỉnh cho trường hợp sử dụng và tài liệu của mình. Xưởng Sử dụng máy học để tự động hóa và xử lý tài liệu trên quy mô lớn trình bày một cái nhìn tổng quan hay về cách thao tác các quy trình công việc thực tế, thay đổi quy trình và thêm các thành phần mới. Để thêm các trường tùy chỉnh vào chỉ mục OpenSearch, hãy xem SetMetaData nhiệm vụ trong quy trình làm việc bằng cách sử dụng set-manifest-meta-data-opensearch Chức năng AWS Lambda để thêm siêu dữ liệu vào ngữ cảnh, dữ liệu này sẽ được thêm dưới dạng trường vào chỉ mục OpenSearch. Mọi thông tin siêu dữ liệu sẽ trở thành một phần của chỉ mục.
Dọn dẹp
Xóa các tài nguyên mẫu nếu bạn không cần chúng nữa để tránh phát sinh chi phí trong tương lai bằng cách sử dụng lệnh followin:
trong cùng một môi trường với cdk deploy
yêu cầu. Xin lưu ý rằng thao tác này sẽ xóa mọi thứ, bao gồm cụm OpenSearch và tất cả tài liệu cũng như bộ chứa Amazon S3. Nếu bạn muốn duy trì thông tin đó, hãy sao lưu bộ chứa Amazon S3 của bạn và tạo ảnh chụp nhanh chỉ mục từ cụm OpenSearch của bạn. Nếu bạn đã xử lý nhiều tệp thì trước tiên bạn có thể phải làm trống vùng lưu trữ Amazon S3 bằng Bảng điều khiển quản lý AWS (tức là sau khi bạn sao lưu hoặc đồng bộ hóa chúng với vùng lưu trữ khác nếu bạn muốn giữ lại thông tin), vì chức năng dọn dẹp có thể hết thời gian chờ và sau đó phá hủy ngăn xếp AWS CloudFormation.
Kết luận
Trong bài đăng này, chúng tôi đã chỉ cho bạn cách triển khai giải pháp ngăn xếp đầy đủ để nhập một số lượng lớn tài liệu vào chỉ mục OpenSearch, sẵn sàng sử dụng cho các trường hợp sử dụng tìm kiếm. Các thành phần riêng lẻ của quá trình triển khai đã được thảo luận cũng như các lựa chọn cân nhắc về quy mô, chi phí và sửa đổi. Tất cả mã đều có thể truy cập được dưới dạng OpenSource trên GitHub dưới dạng Mẫu CDK IDP và như Cấu trúc IDP CDK để xây dựng các giải pháp của riêng bạn từ đầu. Bước tiếp theo, bạn có thể bắt đầu sửa đổi quy trình làm việc, thêm thông tin vào tài liệu trong chỉ mục tìm kiếm và khám phá Hội thảo IDP. Hãy bình luận bên dưới về kinh nghiệm và ý tưởng của bạn để mở rộng giải pháp hiện tại.
Lưu ý
Martin Schade là một SA Sản phẩm ML cao cấp với nhóm Amazon Textract. Ông có hơn 20 năm kinh nghiệm với các giải pháp công nghệ, kỹ thuật và kiến trúc liên quan đến internet. Anh gia nhập AWS vào năm 2014, lần đầu tiên hướng dẫn một số khách hàng AWS lớn nhất về cách sử dụng các dịch vụ AWS có khả năng mở rộng và hiệu quả nhất, sau đó tập trung vào AI / ML với trọng tâm là thị giác máy tính. Hiện tại, anh ấy bị ám ảnh bởi việc trích xuất thông tin từ các tài liệu.
- 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. Ô tô / Xe điện, 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.
- ChartPrime. Nâng cao trò chơi giao dịch của bạn với ChartPrime. Truy cập Tại đây.
- BlockOffsets. Hiện đại hóa quyền sở hữu bù đắp môi trường. Truy cập Tại đây.
- nguồn: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/implement-smart-document-search-index-with-amazon-textract-and-amazon-opensearch/
- : có
- :là
- :không phải
- :Ở đâu
- $3
- $ LÊN
- 1
- 10
- 100
- 11
- 12
- 13
- 14
- 15%
- 16
- 17
- 20
- 20 năm
- 200
- 2014
- 216
- 220
- 25
- 30
- 3000
- 32
- 33
- 7
- 700
- 8
- 820
- 84
- 9
- a
- Giới thiệu
- truy cập
- có thể truy cập
- truy cập
- Theo
- Tài khoản
- Tích trữ
- chính xác
- ngang qua
- hoạt động
- thực tế
- thêm vào
- thêm
- thêm
- Thêm
- Sau
- chống lại
- tuổi
- AI / ML
- Tất cả
- chỉ định
- cho phép
- Ngoài ra
- đàn bà gan dạ
- Nhận thức về Amazon
- Dịch vụ Tìm kiếm Mở của Amazon
- Văn bản Amazon
- Amazon Web Services
- an
- phân tích
- và
- bất kì
- api
- xuất hiện
- gần đúng
- LÀ
- xung quanh
- AS
- At
- Xác thực
- tự động hóa
- Tự động
- tự động
- có sẵn
- Trung bình cộng
- tránh
- AWS
- Hình thành đám mây AWS
- AWS Lambda
- Bảng điều khiển quản lý AWS
- trở lại
- Backend
- sao lưu
- cơ sở
- dựa
- BE
- bởi vì
- trở nên
- trước
- được
- phía dưới
- BEST
- thực hành tốt nhất
- Hơn
- Hãy coi chừng
- Chặn
- cả hai
- xây dựng
- nút
- by
- Cuộc gọi
- CAN
- khả năng
- Sức chứa
- trường hợp
- trường hợp
- Nguyên nhân
- CD
- thay đổi
- thay đổi
- thay đổi
- kiểm tra
- lựa chọn
- phân loại
- đám mây
- cụm
- mã
- bộ sưu tập
- kết hợp
- bình luận
- Các công ty
- so
- Âm mưu
- cạnh tranh
- các thành phần
- máy tính
- Tầm nhìn máy tính
- khái niệm
- đồng thời
- Cấu hình
- cấu hình
- kết nối
- sự cân nhắc
- bao gồm
- An ủi
- không thay đổi
- xây dựng
- Container
- nội dung
- bối cảnh
- tiếp tục
- hợp đồng
- sửa chữa
- Phí Tổn
- Chi phí
- có thể
- kết
- che
- tạo
- tạo ra
- tạo ra
- quan trọng
- Current
- Hiện nay
- khách hàng
- khách hàng
- khách hàng
- tùy biến
- tùy chỉnh
- bảng điều khiển
- trang tổng quan
- dữ liệu
- Ngày
- nhiều
- Từ chối
- Mặc định
- định nghĩa
- định nghĩa
- chứng minh
- phụ thuộc
- Tùy
- triển khai
- triển khai
- triển khai
- chiều sâu
- phá hủy
- chi tiết
- Phát triển
- Đối thoại
- khác nhau
- kỹ thuật số
- chuyển đổi kỹ thuật số
- khám phá
- thảo luận
- hiển thị
- bổ nhào
- do
- phu bến tàu
- tài liệu
- tài liệu
- thực hiện
- thoát nước
- hai
- thời gian
- e
- mỗi
- Đông
- Cạnh
- hiệu quả
- hiệu quả
- nỗ lực
- Công nhân
- trao quyền
- cho phép
- Kỹ Sư
- to lớn
- làm giàu
- Làm giàu
- đăng ký hạng mục thi
- Môi trường
- Kỷ nguyên
- lỗi
- đặc biệt
- thành lập
- ước tính
- Ngay cả
- tất cả mọi thứ
- ví dụ
- quá
- vượt quá
- dư thừa
- thực hiện
- Mở rộng
- kinh nghiệm
- khám phá
- trích xuất
- thất bại
- NHANH
- nhanh hơn
- lĩnh vực
- Lĩnh vực
- Hình
- Tập tin
- Các tập tin
- lọc
- cuối cùng
- tài chính
- Tìm kiếm
- cuối
- trong tầm tay
- hoàn thành
- Tên
- những bước đầu tiên
- lần đầu tiên
- dòng chảy
- Tập trung
- tập trung
- theo
- sau
- tiếp theo
- Trong
- định dạng
- từ
- Full
- Đầy đủ ngăn xếp
- đầy đủ
- chức năng
- chức năng
- tương lai
- Tổng Quát
- tạo ra
- tạo
- nhận được
- khổng lồ
- GitHub
- được
- Go
- đi
- tốt
- đồ thị
- hướng dẫn
- khai thác
- Có
- có
- he
- cho sức khoẻ
- giúp
- Cao
- cao hơn
- cao
- giờ
- GIỜ LÀM VIỆC
- Độ đáng tin của
- Hướng dẫn
- Tuy nhiên
- HTML
- HTTPS
- Nhân loại
- Nhân sự
- i
- ý tưởng
- định danh
- xác định
- Bản sắc
- id
- if
- hình ảnh
- thực hiện
- thực hiện
- thực hiện
- nhập khẩu
- quan trọng
- in
- bao gồm
- Bao gồm
- Tăng lên
- Tăng
- chỉ số
- lập chỉ mục
- Các chỉ số
- hệ thống riêng biệt,
- thông tin
- Cơ sở hạ tầng
- ban đầu
- bắt đầu
- đầu vào
- những hiểu biết
- cài đặt, dựng lên
- ví dụ
- tích hợp
- Thông minh
- Xử lý tài liệu thông minh
- trong
- điều tra
- viện dẫn
- IT
- gia nhập
- cuộc hành trình
- jpg
- json
- Giữ
- Key
- lớn
- lớn nhất
- Họ
- Độ trễ
- một lát sau
- LEARN
- học tập
- Thư viện
- Lượt thích
- Có khả năng
- LINK
- liên kết
- Danh sách
- tải
- địa điểm thư viện nào
- đăng nhập
- đăng nhập
- dài
- còn
- Xem
- tìm kiếm
- NHÌN
- máy
- học máy
- thực hiện
- Chủ yếu
- duy trì
- Duy trì
- làm cho
- LÀM CHO
- quản lý
- thủ công
- nhiều
- Trận đấu
- tối đa
- Có thể..
- me
- có nghĩa
- Menu
- tin nhắn
- tin nhắn
- phương pháp
- số liệu
- Metrics
- Might
- tâm
- Phút
- pha
- ML
- hiện đại
- sửa đổi
- Màn Hình
- giám sát
- chi tiết
- hầu hết
- núi
- nhiều
- tên
- Được đặt theo tên
- điều hướng
- Cần
- nhu cầu
- Mới
- tiếp theo
- Không
- thông báo
- thông báo
- tiểu thuyết
- con số
- số
- of
- cung cấp
- thường
- lâu đời nhất
- on
- hàng loạt
- ONE
- mở
- mã nguồn mở
- Cơ hội
- tối ưu hóa
- Các lựa chọn
- or
- gọi món
- cơ quan
- nguồn gốc
- Nền tảng khác
- nếu không thì
- ra
- đầu ra
- kết thúc
- tổng quan
- riêng
- trang
- trang
- Song song
- tham số
- một phần
- vượt qua
- Mật khẩu
- Họa tiết
- mô hình
- thanh toán
- mỗi
- hiệu suất
- thời gian
- quyền
- plato
- Thông tin dữ liệu Plato
- PlatoDữ liệu
- xin vui lòng
- Điểm
- điểm
- hồ bơi
- có thể
- Bài đăng
- thực hành
- Chuẩn bị
- điều kiện tiên quyết
- quà
- trước đây
- quá trình
- Xử lý
- Quy trình
- xử lý
- sản xuất
- Sản phẩm
- Lập trình
- đề xuất
- cung cấp
- công bố
- mục đích
- Đẩy
- đặt
- Puts
- Python
- Nhanh chóng
- nhanh chóng
- Tỷ lệ
- sẵn sàng
- khu
- Báo cáo
- kho
- đại diện
- yêu cầu
- cần phải
- Yêu cầu
- tài nguyên
- Thông tin
- đáp ứng
- kết quả
- Kết quả
- giữ lại
- vai trò
- nguồn gốc
- chạy
- chạy
- SA
- tương tự
- khả năng mở rộng
- Quy mô
- mở rộng quy mô
- xước
- liền mạch
- Tìm kiếm
- tìm kiếm
- Phần
- xem
- tìm kiếm
- lựa chọn
- cao cấp
- ý nghĩa
- gởi
- phục vụ
- dịch vụ
- DỊCH VỤ
- định
- thiết lập
- thiết lập
- nên
- hiển thị
- cho thấy
- Chương trình
- tương tự
- Đơn giản
- Kích thước máy
- chậm
- nhỏ hơn
- thông minh
- Ảnh chụp
- So
- giải pháp
- Giải pháp
- một số
- nguồn
- riêng
- tốc độ
- Quay
- chia
- ngăn xếp
- Bắt đầu
- bắt đầu
- Bắt đầu
- Tiểu bang
- Bang
- Trạng thái
- vững chắc
- Bước
- Các bước
- Vẫn còn
- là gắn
- hàng
- lưu trữ
- trình
- Sau đó
- thành công
- như vậy
- Hỗ trợ
- Hỗ trợ
- chắc chắn
- hệ thống
- phù hợp
- Hãy
- mất
- dùng
- Nhiệm vụ
- nhiệm vụ
- nhóm
- Công nghệ
- mẫu
- kỳ hạn
- về
- thử nghiệm
- thử nghiệm
- văn bản
- việc này
- Sản phẩm
- Đồ thị
- thông tin
- Nguồn
- Nhà nước
- cung cấp their dịch
- Them
- sau đó
- Đó
- vì thế
- Kia là
- họ
- điều này
- Tuy nhiên?
- ngưỡng
- Thông qua
- để
- thời gian
- mất thời gian
- đến
- mất
- Tổng số:
- truyền thống
- Chuyển đổi
- được kích hoạt
- hướng dẫn
- hai
- kiểu
- loại
- Dưới
- chưa từng có
- cho đến khi
- tải lên
- us
- sử dụng
- ca sử dụng
- đã sử dụng
- người sử dang
- Người sử dụng
- sử dụng
- sử dụng
- sử dụng
- HIỆU LỰC
- giá trị
- phiên bản
- rất
- Lượt xem
- virginia
- tầm nhìn
- hình dung
- khối lượng
- khối lượng
- muốn
- là
- Đường..
- we
- web
- các dịch vụ web
- TỐT
- là
- Điều gì
- khi nào
- cái nào
- sẽ
- với
- quy trình làm việc
- Luồng công việc
- công trinh
- hội thảo
- Hội thảo
- giá trị
- năm
- Bạn
- trên màn hình
- zephyrnet