المُقدّمة
في المشهد سريع التطور للذكاء الاصطناعي التوليدي، أصبح الدور المحوري لقواعد البيانات المتجهة واضحًا بشكل متزايد. تتعمق هذه المقالة في التآزر الديناميكي بين قواعد البيانات المتجهة وحلول الذكاء الاصطناعي التوليدية، وتستكشف كيف تشكل هذه الركائز التكنولوجية مستقبل إبداع الذكاء الاصطناعي. انضم إلينا في رحلة عبر تعقيدات هذا التحالف القوي، واكشف عن رؤى حول التأثير التحويلي الذي تجلبه قواعد بيانات المتجهات إلى طليعة حلول الذكاء الاصطناعي المبتكرة.
أهداف التعلم
تساعدك هذه المقالة على فهم جوانب قاعدة بيانات المتجهات أدناه.
- أهمية قواعد بيانات المتجهات ومكوناتها الرئيسية
- دراسة تفصيلية لمقارنة قاعدة بيانات المتجهات مع قاعدة البيانات التقليدية
- استكشاف التضمينات المتجهة من وجهة نظر التطبيق
- بناء قاعدة بيانات المتجهات باستخدام Pincone
- تنفيذ قاعدة بيانات Pinecone Vector باستخدام نموذج langchain LLM
تم نشر هذه المقالة كجزء من مدونة علوم البيانات.
جدول المحتويات
ما هي قاعدة بيانات المتجهات؟
قاعدة بيانات المتجهات هي شكل من أشكال جمع البيانات المخزنة في الفضاء. ومع ذلك، يتم تخزينها هنا في تمثيلات رياضية نظرًا لأن التنسيق المخزن في قواعد البيانات يسهل على نماذج الذكاء الاصطناعي المفتوحة حفظ المدخلات ويسمح لتطبيق الذكاء الاصطناعي المفتوح الخاص بنا باستخدام البحث المعرفي والتوصيات وإنشاء النص لحالات الاستخدام المتنوعة في الصناعات المتحولة رقميا. يُطلق على تخزين البيانات واسترجاعها اسم "Vector Embeddings" أو "Embeddings". علاوة على ذلك، يتم تمثيل ذلك بتنسيق مصفوفة رقمية. يعد البحث أسهل بكثير من قواعد البيانات التقليدية المستخدمة لمنظورات الذكاء الاصطناعي ذات الإمكانات الهائلة المفهرسة.
خصائص قواعد البيانات المتجهة
- إنه يعزز قوة هذه التضمينات المتجهة، مما يؤدي إلى الفهرسة والبحث عبر مجموعة بيانات ضخمة.
- قابل للضغط مع جميع تنسيقات البيانات (الصور أو النص أو البيانات).
- نظرًا لأنه يتكيف مع تقنيات التضمين والميزات المفهرسة للغاية، فيمكنه تقديم حل كامل لإدارة البيانات والمدخلات للمشكلة المحددة.
- تقوم قاعدة بيانات المتجهات بتنظيم البيانات من خلال ناقلات عالية الأبعاد تحتوي على مئات الأبعاد. يمكننا تكوينها بسرعة كبيرة.
- يتوافق كل بعد مع ميزة أو خاصية معينة لكائن البيانات الذي يمثله.
التقليدية مقابل. قاعدة بيانات المتجهات
- تُظهر الصورة سير العمل عالي المستوى لقاعدة البيانات التقليدية والمتجهة
- تحدث تفاعلات قاعدة البيانات الرسمية من خلال SQL البيانات والبيانات المخزنة في شكل قاعدة الصفوف والجدول.
- في قاعدة بيانات Vector، تحدث التفاعلات من خلال نص عادي (على سبيل المثال، الإنجليزية) والبيانات المخزنة في تمثيلات رياضية.
تشابه قواعد البيانات التقليدية وقواعد البيانات المتجهة
يجب أن نفكر في كيفية اختلاف قواعد بيانات Vector عن القواعد التقليدية. دعونا نناقش هذا هنا. أحد الاختلافات السريعة التي يمكنني تقديمها هو ذلك في قواعد البيانات التقليدية. يتم تخزين البيانات بدقة كما هي؛ يمكننا إضافة بعض منطق الأعمال لضبط البيانات ودمج البيانات أو تقسيمها بناءً على متطلبات العمل أو متطلباته. ومع ذلك، فإن قاعدة البيانات المتجهة لديها تحول هائل، وتصبح البيانات تمثيلاً متجهًا معقدًا.
إليك خريطة لفهمك ومنظورك للوضوح قواعد البيانات العلائقية ضد قواعد بيانات المتجهات. الصورة أدناه تشرح نفسها بذاتها لفهم قواعد البيانات المتجهة مع قواعد البيانات التقليدية. باختصار، يمكننا تنفيذ عمليات الإدراج والحذف في قواعد البيانات المتجهة، وليس تحديث البيانات.
تشبيه بسيط لفهم قواعد بيانات المتجهات
يتم ترتيب البيانات مكانيًا تلقائيًا حسب تشابه المحتوى في المعلومات المخزنة. لذا، دعونا نفكر في المتجر متعدد الأقسام للتشبيه بقاعدة بيانات المتجهات؛ يتم ترتيب جميع المنتجات على الرف بناءً على الطبيعة والغرض والتصنيع والاستخدام وقاعدة الكمية. في سلوك مماثل، والبيانات
يتم ترتيبها تلقائيًا في قاعدة بيانات المتجهات بنوع مماثل، حتى لو لم يكن النوع محددًا جيدًا أثناء تخزين البيانات أو الوصول إليها.
تسمح قواعد البيانات المتجهة بتفاصيل وأبعاد واضحة لأوجه التشابه المحددة، بحيث يبحث العميل عن المنتج والشركة المصنعة والكمية المطلوبة ويحتفظ بالعنصر في سلة التسوق. تقوم قاعدة بيانات المتجهات بتخزين جميع البيانات في بنية تخزين مثالية؛ هنا، لا يحتاج مهندسو التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي إلى تصنيف المحتوى المخزن أو وضع علامة عليه يدويًا.
النظريات الأساسية وراء قواعد بيانات المتجهات
- التضمينات المتجهات ونطاقها
- متطلبات الفهرسة
- فهم البحث الدلالي والتشابه
تضمين المتجهات ونطاقها
تضمين المتجهات هو تمثيل متجه من حيث القيم العددية. في تنسيق مضغوط، تلتقط عمليات التضمين الخصائص والارتباطات المتأصلة للبيانات الأصلية، مما يجعلها عنصرًا أساسيًا في حالات استخدام الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. يضمن تصميم التضمينات لتشفير المعلومات ذات الصلة بالبيانات الأصلية في مساحة ذات أبعاد أقل سرعة استرجاع عالية وكفاءة حسابية وتخزينًا فعالاً.
إن التقاط جوهر البيانات بطريقة منظمة بشكل أكثر تطابقًا هو عملية تضمين المتجهات، وتشكيل "نموذج التضمين". وفي نهاية المطاف، تأخذ هذه النماذج في الاعتبار جميع كائنات البيانات، وتستخرج أنماطًا وعلاقات ذات معنى داخل مصدر البيانات، وتحولها إلى عمليات تضمين متجهة . وبعد ذلك، تستفيد الخوارزميات من تضمينات المتجهات هذه لتنفيذ مهام مختلفة. العديد من نماذج التضمين المتطورة للغاية، المتوفرة عبر الإنترنت إما مجانًا أو بالدفع مقابل الاستخدام، تسهل إنجاز تضمين المتجهات.
نطاق التضمينات المتجهة من وجهة نظر التطبيق
هذه التضمينات مدمجة، وتحتوي على معلومات معقدة، وترث العلاقات بين البيانات المخزنة في قاعدة بيانات متجهة، وتمكن من إجراء تحليل فعال لمعالجة البيانات لتسهيل الفهم واتخاذ القرار، وبناء العديد من منتجات البيانات المبتكرة بشكل ديناميكي عبر أي مؤسسة.
تعد تقنيات تضمين المتجهات ضرورية لسد الفجوة بين البيانات القابلة للقراءة والخوارزميات المعقدة. نظرًا لأن أنواع البيانات عبارة عن ناقلات رقمية، فقد تمكنا من إطلاق العنان لإمكانات مجموعة كبيرة ومتنوعة من تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي إلى جانب نماذج الذكاء الاصطناعي المفتوحة المتاحة.
وظائف متعددة مع تضمين المتجهات
يساعدنا تضمين المتجهات هذا في القيام بمهام متعددة:
- استرجاع المعلومات: بمساعدة هذه التقنيات القوية، يمكننا بناء محركات بحث مؤثرة يمكنها مساعدتنا في العثور على استجابات بناءً على استعلامات المستخدم من الملفات أو المستندات أو الوسائط المخزنة
- عمليات بحث التشابه: هذا منظم جيدًا ومفهرس؛ فهو يساعدنا في العثور على التشابه بين الأحداث المختلفة في بيانات المتجهات.
- التصنيف والتجميع: باستخدام تقنيات التضمين هذه، يمكننا تنفيذ هذه النماذج لتدريب خوارزميات التعلم الآلي ذات الصلة وتجميعها وتصنيفها.
- أنظمة التوصية: نظرًا لأن تقنيات التضمين منظمة بشكل صحيح، فإنها تؤدي إلى أنظمة توصية تربط المنتجات والوسائط والمقالات بدقة بناءً على البيانات التاريخية.
- تحليل المشاعر: يساعدنا نموذج التضمين هذا على تصنيف واستخلاص حلول المشاعر.
متطلبات الفهرسة
كما نعلم، سيعمل الفهرس على تحسين بيانات البحث من الجدول في قواعد البيانات التقليدية، على غرار قواعد البيانات المتجهة، وتوفير ميزات الفهرسة.
توفر قواعد بيانات المتجهات "مؤشرات مسطحة"، وهي التمثيل المباشر لتضمين المتجهات. قدرة البحث شاملة، ولا تستخدم مجموعات مدربة مسبقًا. يقوم بتنفيذ متجه الاستعلام عبر كل تضمين متجه واحد، ويتم حساب مسافات K لكل زوج.
- ونظرًا لسهولة هذا المؤشر، يلزم الحد الأدنى من العمليات الحسابية لإنشاء المؤشرات الجديدة.
- في الواقع، يمكن للفهرس المسطح التعامل مع الاستعلامات بشكل فعال وتوفير أوقات استرجاع سريعة.
فهم البحث الدلالي والتشابه
نقوم بإجراء عمليتي بحث مختلفتين في قواعد بيانات المتجهات: عمليات البحث الدلالية وعمليات البحث عن التشابه.
- البحث الدلالي: أثناء البحث عن المعلومات، بدلاً من البحث عن طريق الكلمات الرئيسية، يمكنك العثور عليها بناءً على منهجية محادثة هادفة. تلعب الهندسة السريعة دورًا حيويًا في تمرير المدخلات إلى النظام. يتيح هذا البحث بلا شك بحثًا عالي الجودة ونتائج يمكن تغذيتها للتطبيقات المبتكرة وتحسين محركات البحث وتوليد النص والتلخيص.
- بحث التشابه: دائمًا في تحليل البيانات، يسمح البحث عن التشابه بمجموعات بيانات غير منظمة وأفضل بكثير. فيما يتعلق بقواعد بيانات المتجهات، يجب علينا التأكد من تقارب ناقلين ومدى تشابههما: الجداول والنصوص والمستندات والصور والكلمات والملفات الصوتية. في عملية الفهم، يتم الكشف عن التشابه بين المتجهات باعتباره التشابه بين كائنات البيانات في مجموعة البيانات المحددة. يساعدنا هذا التمرين على فهم التفاعل وتحديد الأنماط واستخلاص الأفكار واتخاذ القرارات من منظور التطبيق. سيساعدنا البحث الدلالي والتشابه في بناء التطبيقات أدناه للحصول على فوائد الصناعة.
- استرجاع المعلومات: باستخدام الذكاء الاصطناعي المفتوح وقواعد بيانات المتجهات، سنقوم ببناء محركات بحث لاسترجاع المعلومات باستخدام استعلامات المستخدمين التجاريين أو المستخدمين النهائيين والمستندات المفهرسة داخل قاعدة بيانات المتجهات.
- التصنيف والتجميع:يتضمن تصنيف أو تجميع نقاط البيانات المتشابهة أو مجموعات الكائنات تخصيصها لفئات متعددة بناءً على الخصائص المشتركة.
- إكتشاف عيب خلقي: اكتشاف الشذوذات من الأنماط المعتادة عن طريق قياس تشابه نقاط البيانات واكتشاف المخالفات.
أنواع مقاييس التشابه في قواعد بيانات المتجهات
تعتمد طرق القياس على طبيعة البيانات والتطبيق المحدد. بشكل عام، يتم استخدام ثلاث طرق لقياس التشابه والإلمام بالتعلم الآلي.
المسافة الإقليدية
بعبارات بسيطة، المسافة بين المتجهين هي مسافة الخط المستقيم بين نقطتي المتجهين اللذين يقيسان st.
المنتج نقطة
يساعدنا هذا على فهم المحاذاة بين متجهين، مما يشير إلى ما إذا كانا يشيران إلى نفس الاتجاه، أو في اتجاهين متعاكسين، أو متعامدين مع بعضهما البعض.
تشابه جيب التمام
ويقيم التشابه بين متجهين باستخدام الزاوية بينهما، كما هو موضح في الشكل. في هذه الحالة، تكون قيم المتجهات وحجمها غير ذات أهمية ولا تؤثر على النتائج؛ تؤخذ الزاوية فقط في الاعتبار في الحساب.
قواعد البيانات التقليدية ابحث عن التطابقات الدقيقة لبيانات SQL واحصل على البيانات بتنسيق جدولي. وفي الوقت نفسه، نتعامل مع قواعد البيانات المتجهة التي تبحث عن المتجه الأكثر تشابهًا مع استعلام الإدخال باللغة الإنجليزية البسيطة باستخدام تقنيات الهندسة السريعة. تستخدم قاعدة البيانات خوارزمية البحث التقريبية لأقرب جار (ANN) للعثور على بيانات مماثلة. قم دائمًا بتقديم نتائج دقيقة إلى حد معقول بأداء ودقة ووقت استجابة عالٍ.
آلية العمل
- تقوم قواعد بيانات المتجهات أولاً بتحويل البيانات إلى متجهات مضمنة، وتخزينها في قواعد بيانات متجهة، وإنشاء فهرسة للبحث بشكل أسرع.
- سوف يتفاعل استعلام من التطبيق مع ناقل التضمين، ويبحث عن أقرب جار أو بيانات مماثلة في قاعدة بيانات المتجهات باستخدام فهرس واسترداد النتائج التي تم تمريرها إلى التطبيق.
- بناءً على متطلبات العمل، سيتم ضبط البيانات المستردة وتنسيقها وعرضها على جانب المستخدم النهائي أو خلاصة الاستعلام أو الإجراء (الإجراءات).
إنشاء قاعدة بيانات المتجهات
دعونا نتواصل مع Pinecone.
يمكنك الاتصال بـ Pinecone باستخدام Google أو GitHub أو Microsoft ID.
قم بإنشاء تسجيل دخول مستخدم جديد لاستخدامك.
بعد تسجيل الدخول بنجاح، سوف تصل إلى صفحة الفهرس؛ يمكنك إنشاء فهرس لأغراض قاعدة بيانات المتجهات الخاصة بك. انقر فوق الزر "إنشاء فهرس".
قم بإنشاء الفهرس الجديد الخاص بك عن طريق توفير الاسم والأبعاد.
صفحة قائمة الفهرس،
تفاصيل الفهرس - الاسم والمنطقة والبيئة - نحتاج إلى كل هذه التفاصيل لربط قاعدة بيانات المتجهات الخاصة بنا من كود بناء النموذج.
تفاصيل إعدادات المشروع،
يمكنك ترقية تفضيلاتك لفهارس ومفاتيح متعددة لأغراض المشروع.
لقد ناقشنا حتى الآن إنشاء فهرس وإعدادات قاعدة بيانات المتجهات في Pinecone.
تنفيذ قاعدة بيانات المتجهات باستخدام بايثون
دعونا نفعل بعض الترميز الآن.
استيراد مكتبات
from langchain.embeddings.openai import OpenAIEmbeddings
from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter
from langchain.llms import OpenAI
from langchain.vectorstores import Pinecone
from langchain.document_loaders import TextLoader
from langchain.chains.question_answering import load_qa_chain
from langchain.chat_models import ChatOpenAI
توفير مفتاح API لقاعدة بيانات OpenAI وVector
import os
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "xxxxxxxx"
PINECONE_API_KEY = os.environ.get('PINECONE_API_KEY', 'xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx')
PINECONE_API_ENV = os.environ.get('PINECONE_API_ENV', 'gcp-starter')
api_keys="xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"
llm = OpenAI(OpenAI=api_keys, temperature=0.1)
الشروع في LLM
llm=OpenAI(openai_api_key=os.environ["OPENAI_API_KEY"],temperature=0.6)
بدء كوز الصنوبر
import pinecone
pinecone.init(
api_key=PINECONE_API_KEY,
environment=PINECONE_API_ENV
index_name = "demoindex"
تحميل ملف .csv لبناء قاعدة بيانات المتجهات
from langchain.document_loaders.csv_loader import CSVLoader
loader = CSVLoader(file_path="/content/drive/My Drive/Colab_Notebooks/cereal.csv"
,source_column="name")
data = loader.load()
تقسيم النص إلى قطع
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=500, chunk_overlap=20)
text_chunks = text_splitter.split_documents(data)
العثور على النص في text_chunk
text_chunks
الناتج
[Document(page_content='name: 100% Brannmfr: Nntype: Cnسعرات حرارية: 70nبروتين: 4nدهون: 1nsodium: 130nfiber: 10ncarbo: 5nsugars: 6npotass: 280nvitamins: 25nlf: 3nweight: 1ncups: 0.33n rating: 68.402973n توصية: الأطفال، البيانات الوصفية={ 'مصدر': '100% نخالة'، 'صف': 0})، ، …..
بناء التضمين
embeddings = OpenAIEmbeddings()
إنشاء مثيل Pinecone لقاعدة بيانات المتجهات من "البيانات"
vectordb = Pinecone.from_documents(text_chunks,embeddings,index_name="demoindex")
إنشاء مسترد للاستعلام عن قاعدة البيانات المتجهة.
retriever = vectordb.as_retriever(score_threshold = 0.7)
استرجاع البيانات من قاعدة بيانات المتجهات
rdocs = retriever.get_relevant_documents("Cocoa Puffs")
rdocs
استخدام موجه واسترجاع البيانات
from langchain.prompts import PromptTemplate
prompt_template = """Given the following context and a question,
generate an answer based on this context only.
,Please state "I don't know." Don't try to make up an answer.
CONTEXT: {context}
QUESTION: {question}"""
PROMPT = PromptTemplate(
template=prompt_template, input_variables=["context", "question"]
)
chain_type_kwargs = {"prompt": PROMPT}
from langchain.chains import RetrievalQA
chain = RetrievalQA.from_chain_type(llm=llm,
chain_type="stuff",
retriever=retriever,
input_key="query",
return_source_documents=True,
chain_type_kwargs=chain_type_kwargs)
دعونا الاستعلام عن البيانات.
chain('Can you please provide cereal recommendation for Kids?')
الإخراج من الاستعلام
{'query': 'Can you please provide cereal recommendation for Kids?',
'result': [Document(page_content='name: Crispixnmfr: Kntype: Cncalories: 110nprotein: 2nfat: 0nsodium: 220nfiber: 1ncarbo: 21nsugars: 3npotass: 30nvitamins: 25nshelf: 3nweight: 1ncups: 1nrating: 46.895644nrecommendation: Kids', metadata={'row': 21.0, 'source': '/content/drive/My Drive/Colab_Notebooks/cereal.csv'}), ..]
وفي الختام
نأمل أن تتمكن من فهم كيفية عمل قواعد بيانات المتجهات ومكوناتها وبنيتها وخصائص قواعد بيانات المتجهات في حلول الذكاء الاصطناعي التوليدية. فهم كيفية اختلاف قاعدة البيانات المتجهة عن قاعدة البيانات التقليدية ومقارنتها بعناصر قاعدة البيانات التقليدية. في الواقع، يساعدك القياس على فهم قاعدة بيانات المتجهات بشكل أفضل. ستساعدك قاعدة بيانات المتجهات وخطوات الفهرسة في Pinecone في إنشاء قاعدة بيانات متجهة وإحضار المفتاح لتنفيذ التعليمات البرمجية التالية.
الوجبات السريعة الرئيسية
- قابل للضغط مع البيانات المنظمة وغير المنظمة وشبه المنظمة.
- إنه يتكيف مع تقنيات التضمين والميزات المفهرسة للغاية.
- تحدث التفاعلات من خلال نص عادي باستخدام موجه (على سبيل المثال، الإنجليزية). والبيانات المخزنة في التمثيلات الرياضية.
- تتم معايرة التشابه في قواعد بيانات المتجهات من خلال - المسافة الإقليدية وتشابه جيب التمام والمنتج النقطي.
الأسئلة المتكررة
أ. تقوم قاعدة البيانات المتجهة بتخزين مجموعة من البيانات في الفضاء. فإنه يحتفظ بالبيانات في التمثيلات الرياضية. نظرًا لأن التنسيق المخزن في قواعد البيانات يسهل على نماذج الذكاء الاصطناعي المفتوحة حفظ المدخلات السابقة ويسمح لتطبيق الذكاء الاصطناعي المفتوح الخاص بنا باستخدام البحث المعرفي والتوصيات وتوليد النصوص الدقيقة لحالات الاستخدام المتنوعة في الصناعات المحولة رقميًا.
أ. بعض الخصائص هي: 1. إنها تستفيد من قوة هذه التضمينات المتجهة، مما يؤدي إلى الفهرسة والبحث عبر مجموعة بيانات ضخمة. 2. قابل للضغط مع البيانات المنظمة وغير المنظمة وشبه المنظمة. 3. تقوم قاعدة بيانات المتجهات بتنظيم البيانات من خلال ناقلات عالية الأبعاد تحتوي على مئات الأبعاد
أ. قاعدة البيانات ==> المجموعات
الجدول==> مساحة المتجهات
الصف ==>Cector
العمود==>البعد
يمكن الإدراج والحذف في قواعد بيانات Vector، تمامًا كما هو الحال في قاعدة البيانات التقليدية.
التحديث والانضمام ليسا في النطاق.
– استرجاع المعلومات لجمع البيانات الضخمة بسرعة.
– عمليات البحث الدلالي والتشابه من الوثائق ذات الحجم الكبير.
– تطبيق التصنيف والتكتل.
– أنظمة التوصية وتحليل المشاعر.
ج5: فيما يلي الطرق الثلاث لقياس التشابه:
- المسافة الإقليدية
- تشابه جيب التمام
- المنتج نقطة
الوسائط الموضحة في هذه المقالة ليست مملوكة لـ Analytics Vidhya ويتم استخدامها وفقًا لتقدير المؤلف.
مقالات ذات صلة
- محتوى مدعوم من تحسين محركات البحث وتوزيع العلاقات العامة. تضخيم اليوم.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. تمكين نفسك. الوصول هنا.
- أفلاطونايستريم. ذكاء Web3. تضخيم المعرفة. الوصول هنا.
- أفلاطون كربون، كلينتك ، الطاقة، بيئة، شمسي، إدارة المخلفات. الوصول هنا.
- أفلاطون هيلث. التكنولوجيا الحيوية وذكاء التجارب السريرية. الوصول هنا.
- المصدر https://www.analyticsvidhya.com/blog/2023/12/vector-databases-in-generative-ai-solutions/
- :لديها
- :يكون
- :ليس
- $ UP
- 1
- 10
- 12
- 13
- 46
- 7
- 8
- 9
- a
- ماهرون
- من نحن
- الوصول
- دقة
- دقيق
- بدقة
- في
- يتكيف
- تضيف
- تؤثر
- AI
- نماذج الذكاء الاصطناعى
- خوارزمية
- خوارزميات
- انحياز
- الكل
- اليانز
- السماح
- يسمح
- على طول
- دائما
- من بين
- an
- تحليل
- تحليلات
- تحليلات Vidhya
- و
- إجابة
- أي وقت
- API
- واضح
- تطبيق
- تطبيق محدد
- التطبيقات
- تقريبي
- هندسة معمارية
- هي
- ترتيبها
- مجموعة
- البند
- مقالات
- مصطنع
- الذكاء الاصطناعي
- الذكاء الاصطناعي وآلة التعلم
- AS
- الجوانب
- يقيم
- جمعيات
- At
- سمعي
- تلقائيا
- متاح
- على أساس
- BE
- أصبح
- يصبح
- سلوك
- وراء
- يجري
- أقل من
- الفوائد
- أفضل
- ما بين
- blogathon
- جلب
- نساعدك في بناء
- ابني
- الأعمال
- زر
- by
- محسوب
- حساب
- تسمى
- CAN
- قدرات
- قدرة
- أسر
- حقيبة
- الحالات
- الفئات
- سلسلة
- السلاسل
- الخصائص
- وضوح
- تصنيف
- صنف
- انقر
- المجموعات
- الكود
- البرمجة
- المعرفية
- مجموعة شتاء XNUMX
- عادة
- اتفاق
- قارن
- مقارنة
- إكمال
- مجمع
- مكونات
- شامل
- حساب
- الحسابية
- التواصل
- الرابط
- نظر
- نظرت
- تحتوي على
- محتوى
- سياق الكلام
- تقليدي
- محادثة
- تحول
- يتوافق
- استطاع
- خلق
- خلق
- الإبداع
- زبون
- البيانات
- تحليل البيانات
- نقاط البيانات
- معالجة المعلومات
- قاعدة البيانات
- قواعد البيانات
- قواعد البيانات
- صفقة
- اتخاذ القرار
- القرارات
- مطالب
- استخلاص
- تصميم
- مطلوب
- تفاصيل
- كشف
- المتقدمة
- اختلف
- فرق
- مختلف
- رقميا
- بعد
- الأبعاد
- مباشرة
- اتجاه
- الاتجاهات
- اكتشاف
- حرية التصرف
- بحث
- ناقش
- عرض
- مسافة
- do
- وثائق
- هل
- دون
- DOT
- ديناميكي
- حيوي
- e
- كل
- سهولة
- أسهل
- على نحو فعال
- كفاءة
- فعال
- إما
- عناصر
- تضمين
- تمكين
- النهاية
- الهندسة
- المهندسين
- محركات
- انجليزي
- يضمن
- البيئة
- جوهر
- أساسي
- الأثير (ETH)
- حتى
- المتطورة
- تنفيذ
- ممارسة
- استكشاف
- استخراج
- تسهيل
- معرفة
- بعيدا
- الميزات
- المميزات
- بنك الاحتياطي الفيدرالي
- الشكل
- قم بتقديم
- ملفات
- الاسم الأول
- مسطحة
- متابعيك
- في حالة
- طليعة
- النموذج المرفق
- شكل
- مجانًا
- تبدأ من
- مستقبل
- فجوة
- توليد
- جيل
- توليدي
- الذكاء الاصطناعي التوليدي
- نوع
- GitHub جيثب:
- منح
- معطى
- شراء مراجعات جوجل
- تجمع
- مجموعات
- مقبض
- يحدث
- يملك
- مساعدة
- يساعد
- هنا
- مرتفع
- رفيع المستوى
- جدا
- تاريخي
- كيفية
- لكن
- HTTPS
- ضخم
- مئات
- i
- ID
- تحديد
- if
- صور
- التأثير
- التنفيذ
- استيراد
- تحسن
- in
- على نحو متزايد
- مؤشر
- مفهرس
- الفهارس
- مبينا
- المؤشرات
- الصناعات
- العالمية
- مؤثر
- معلومات
- متأصل
- مبتكرة
- إدخال
- المدخلات
- إدراج
- في الداخل
- رؤى
- مثل
- بدلًا من ذلك
- رؤيتنا
- تفاعل
- تفاعل
- التفاعلات
- إلى
- تعقيدات
- ينطوي
- IT
- انها
- المشــاريــع
- الانضمام
- انضم إلينا
- رحلة
- م
- القفل
- مفاتيح
- الكلمات المفتاحية
- اطفال
- علم
- تُشير
- البلد
- المشهد
- كبير
- قيادة
- يؤدي
- تعلم
- الرافعة المالية
- روافع
- مثل
- قائمة
- محمل
- منطق
- تسجيل الدخول
- آلة
- آلة التعلم
- رائد
- جعل
- يصنع
- القيام ب
- إدارة
- أسلوب
- يدويا
- الشركة المصنعة
- رسم خريطة
- هائل
- اعواد الثقاب
- رياضي
- ذات مغزى
- قياس
- الإجراءات
- قياس
- آلية
- الوسائط
- دمج
- آلية العمل
- طرق
- مایکروسافت
- أدنى
- نموذج
- عارضات ازياء
- الأكثر من ذلك
- علاوة على ذلك
- أكثر
- كثيرا
- متعدد
- يجب
- الاسم
- الطبيعة
- حاجة
- جديد
- الآن
- كثير
- موضوع
- الأجسام
- of
- عرض
- on
- ONE
- منها
- online
- فقط
- جاكيت
- OpenAI
- عمليات
- مقابل
- or
- منظمة
- منظم
- تنظم
- أصلي
- OS
- أخرى
- لنا
- مملوكة
- صفحة
- زوج
- جزء
- مرت
- مرور
- أنماط
- نفذ
- أداء
- تنفيذ
- ينفذ
- منظور
- وجهات نظر
- صورة
- محوري
- عادي
- أفلاطون
- الذكاء افلاطون البيانات
- أفلاطون داتا
- يلعب
- من فضلك
- البوينت
- نقاط
- ممكن
- محتمل
- قوة
- قوي
- عملية
- التطبيقات العملية
- حاجة
- على وجه التحديد
- التفضيلات
- سابق
- المشكلة
- عملية المعالجة
- المنتج
- المنتجات
- تنفيذ المشاريع
- بارز
- مطالبات
- بصورة صحيحة
- HAS
- الملكية
- تزود
- توفير
- تقديم
- نشرت
- نفث
- غرض
- أغراض
- كمية
- الاستفسارات
- سؤال
- سريع
- أسرع
- بسرعة
- بسرعة
- توصية مجاناً
- ساندي خ. ميليك
- بخصوص
- منطقة
- العلاقات
- العلاقات
- ذات الصلة
- التمثيل
- ممثلة
- يمثل
- مطلوب
- المتطلبات الأساسية
- استجابة
- ردود
- نتيجة
- النتائج
- أظهرت
- النوع
- صف
- s
- نفسه
- علوم
- نطاق
- بحث
- محركات البحث
- البحث
- البحث
- عاطفة
- SEO
- إعدادات
- الشكل
- تشكيل
- شاركت
- رفوف
- قصير
- أظهرت
- يظهر
- جانب
- مماثل
- التشابه
- الاشارات
- منذ
- عزباء
- المقاس
- So
- حل
- الحلول
- بعض
- مصدر
- الفضاء
- محدد
- سرعة
- انقسم
- مراقب
- SQL
- الولايه او المحافظه
- ملخص الحساب
- البيانات
- خطوات
- لا يزال
- تخزين
- متجر
- تخزين
- فروعنا
- بناء
- منظم
- دراسة
- بعد ذلك
- ناجح
- التآزر
- نظام
- أنظمة
- T
- جدول
- TAG
- المهام
- تقنيات
- التكنولوجية
- سياسة الحجب وتقييد الوصول
- نص
- توليد النص
- من
- أن
- •
- المستقبل
- من مشاركة
- منهم
- تشبه
- هم
- ثلاثة
- عبر
- الوقت
- مرات
- إلى
- تقليدي
- قطار
- تحول
- تحول
- التحويلية
- تحول
- محاولة
- اثنان
- أنواع
- في النهاية
- فهم
- فهم
- مما لا شك فيه
- فتح
- فتح
- تحديث
- ترقية
- us
- الأستعمال
- تستخدم
- مستعمل
- مستخدم
- يستخدم
- استخدام
- معتاد
- القيم
- تشكيلة
- مختلف
- جدا
- حيوي
- vs
- وكان
- we
- ويب بي
- محدد جيدًا
- كان
- ابحث عن
- ما هي تفاصيل
- سواء
- التي
- في حين
- سوف
- مع
- في غضون
- كلمات
- للعمل
- عامل
- سوف
- لصحتك!
- حل متجر العقارات الشامل الخاص بك في جورجيا
- زفيرنت