esittely
Nopeasti kehittyvässä generatiivisen tekoälyn maisemassa vektoritietokantojen keskeinen rooli on tullut yhä selvemmäksi. Tämä artikkeli sukeltaa vektoritietokantojen ja generatiivisten tekoälyratkaisujen väliseen dynaamiseen synergiaan ja tutkii, kuinka nämä teknologiset peruskalliot muokkaavat tekoälyn luovuuden tulevaisuutta. Liity kanssamme matkalle tämän tehokkaan liittouman monimutkaisuuden läpi ja saat oivalluksia transformatiivisista vaikutuksista, joita vektoritietokannat tuovat innovatiivisten tekoälyratkaisujen eturintamaan.
Oppimistavoitteet
Tämä artikkeli auttaa sinua ymmärtämään alla olevan vektoritietokannan näkökohtia.
- Vektoritietokantojen ja sen avainkomponenttien merkitys
- Yksityiskohtainen tutkimus Vector-tietokannan vertailusta perinteiseen tietokantaan
- Vektori-upotusten tutkiminen sovelluksen näkökulmasta
- Vektoritietokannan rakentaminen Pinconella
- Pinecone Vector -tietokannan toteutus langchain LLM -mallilla
Tämä artikkeli julkaistiin osana Data Science Blogathon.
Sisällysluettelo
Mikä on vektoritietokanta?
Vektoritietokanta on avaruuteen tallennetun tiedonkeruun muoto. Kuitenkin tässä se on tallennettu matemaattisiin esityksiin, koska tietokantoihin tallennettu muoto helpottaa avoimien tekoälymallien syötteiden muistamista ja sallii avoimen tekoälysovelluksemme käyttää kognitiivista hakua, suosituksia ja tekstin luomista erilaisiin käyttötapauksiin. digitaalisesti muunnetuilla aloilla. Tietojen tallentamista ja hakua kutsutaan "vektori upotuksiksi" tai "upotuksiksi". Lisäksi tämä esitetään numeerisena taulukkomuodossa. Haku on paljon helpompaa kuin perinteiset tietokannat, joita käytetään tekoälynäkymiin massiivisilla indeksoiduilla ominaisuuksilla.
Vektoritietokantojen ominaisuudet
- Se hyödyntää näiden vektoriupotusten tehoa, mikä johtaa indeksointiin ja hakuun valtavasta tietojoukosta.
- Yhteensopiva kaikkien tietomuotojen (kuvat, teksti tai data) kanssa.
- Koska se mukauttaa upotustekniikoita ja erittäin indeksoituja ominaisuuksia, se voi tarjota täydellisen ratkaisun tietojen ja syötteiden hallintaan tietyssä ongelmassa.
- Vektoritietokanta järjestää tiedot korkeaulotteisten vektoreiden avulla, jotka sisältävät satoja ulottuvuuksia. Voimme määrittää ne erittäin nopeasti.
- Jokainen ulottuvuus vastaa edustaman tietoobjektin tiettyä ominaisuutta tai ominaisuutta.
Perinteinen vs. Vector tietokanta
- Kuvassa perinteinen ja vektoritietokanta korkean tason työnkulku
- Muodollinen tietokantavuorovaikutus tapahtuu kautta SQL lausekkeet ja tiedot, jotka on tallennettu rivi- ja taulukkomuodossa.
- Vector-tietokannassa vuorovaikutus tapahtuu pelkän tekstin (esim. englanniksi) ja matemaattisiin esityksiin tallennetun tiedon kautta.
Perinteisten ja vektoritietokantojen samankaltaisuus
Meidän on pohdittava, miten Vector-tietokannat eroavat perinteisistä tietokannoista. Keskustellaan tästä täällä. Yksi nopea ero, jonka voin antaa, on perinteisten tietokantojen ero. Tiedot tallennetaan täsmälleen sellaisenaan. voisimme lisätä liiketoimintalogiikkaa tietojen virittämiseksi ja tietojen yhdistämiseksi tai jakamiseksi liiketoiminnan vaatimusten tai vaatimusten perusteella. Vektoritietokannassa on kuitenkin massiivinen muunnos, ja tiedoista tulee monimutkainen vektoriesitys.
Tässä on kartta ymmärrystäsi ja selkeyttäsi varten relaatiotietokannat vektoritietokantoja vastaan. Alla oleva kuva on itsestään selvä, jotta ymmärrät vektoritietokannat perinteisten tietokantojen kanssa. Lyhyesti sanottuna voimme suorittaa lisäyksiä ja poistoja vektoritietokantoihin, emme päivittää lauseita.
Yksinkertainen analogia vektoritietokantojen ymmärtämiseen
Tiedot järjestetään automaattisesti spatiaalisesti tallennettujen tietojen sisällön samankaltaisuuden mukaan. Tarkastellaan siis vektoritietokannan analogian tavarataloa; kaikki tuotteet on järjestetty hyllylle luonteen, käyttötarkoituksen, valmistuksen, käytön ja määräperusteisesti. Vastaavalla käytöksellä tiedot ovat
Järjestetään automaattisesti vektoritietokannassa samanlaisella tavalla, vaikka genreä ei olisikaan määritelty tarkasti tietoja tallennettaessa tai käytettäessä.
Vektoritietokannat mahdollistavat selkeän tarkkuuden ja mitat tietyissä yhtäläisyyksissä, joten asiakas etsii haluttua tuotetta, valmistajaa ja määrää ja säilyttää tuotteen ostoskorissa. Vector-tietokanta tallentaa kaikki tiedot täydelliseen tallennusrakenteeseen; koneoppimisen ja tekoälyn insinöörien ei tarvitse merkitä tai merkitä tallennettua sisältöä manuaalisesti.
Vektoritietokantojen taustalla olevat keskeiset teoriat
- Vektori upotukset ja niiden soveltamisala
- Indeksointivaatimukset
- Semanttisen ja samankaltaisuuden haun ymmärtäminen
Vektori upottaminen ja niiden laajuus
Vektoriupotus on vektoriesitys numeeristen arvojen suhteen. Pakatussa muodossa upotukset tallentavat alkuperäisen datan luontaiset ominaisuudet ja assosiaatiot, mikä tekee niistä pääosin tekoälyn ja koneoppimisen käyttötapauksissa. Suunnittelemalla upotukset koodaamaan olennaiset tiedot alkuperäisestä tiedosta pienempiulotteiseen tilaan varmistavat suuren hakunopeuden, laskentatehokkuuden ja tehokkaan varastoinnin.
Tiedon olemuksen kaappaaminen identtisemmin jäsennellyllä tavalla on vektoriupotusprosessi, joka muodostaa "upotusmallin". Viime kädessä nämä mallit ottavat huomioon kaikki dataobjektit, poimivat merkityksellisiä kuvioita ja suhteita tietolähteestä ja muuntavat ne vektori upotuksiksi. . Myöhemmin algoritmit hyödyntävät näitä vektori upotuksia suorittaakseen erilaisia tehtäviä. Lukuisat pitkälle kehitetyt upotusmallit, jotka ovat saatavilla verkossa joko ilmaiseksi tai maksuttomana, helpottavat vektori upotuksen toteuttamista.
Vector-upotusten laajuus sovelluksen näkökulmasta
Nämä sulautukset ovat kompakteja, sisältävät monimutkaista tietoa, perivät vektoritietokantaan tallennettujen tietojen välisiä suhteita, mahdollistavat tehokkaan tietojenkäsittelyanalyysin ymmärtämisen ja päätöksenteon helpottamiseksi ja rakentavat dynaamisesti erilaisia innovatiivisia tietotuotteita missä tahansa organisaatiossa.
Vektorin upotustekniikat ovat välttämättömiä luettavan tiedon ja monimutkaisten algoritmien välisen aukon yhdistämisessä. Koska tietotyypit ovat numeerisia vektoreita, pystyimme vapauttamaan mahdollisuudet monenlaisille generatiivisille tekoälysovelluksille sekä käytettävissä oleville avoimen tekoälyn malleille.
Useita töitä vektori upottamalla
Tämä vektori upotus auttaa meitä tekemään useita töitä:
- Tiedon haku: Näiden tehokkaiden tekniikoiden avulla voimme rakentaa vaikutusvaltaisia hakukoneita, jotka voivat auttaa meitä löytämään vastauksia käyttäjien kyselyihin tallennetuista tiedostoista, asiakirjoista tai mediasta.
- Samankaltaisuushakutoiminnot: Tämä on hyvin organisoitu ja indeksoitu; se auttaa meitä löytämään samankaltaisuuden vektoritiedon eri esiintymien välillä.
- Luokittelu ja klusterointi: Näiden upotustekniikoiden avulla voimme suorittaa nämä mallit asianmukaisten koneoppimisalgoritmien kouluttamiseen sekä ryhmittelemiseen ja luokitteluun.
- Suositusjärjestelmät: Koska upotustekniikat on järjestetty oikein, se johtaa suositusjärjestelmiin, jotka liittyvät tarkasti tuotteisiin, mediaan ja artikkeleihin historiatietoihin perustuen.
- Sentimenttianalyysi: Tämä upotusmalli auttaa meitä luokittelemaan ja johtamaan tunneratkaisuja.
Indeksointivaatimukset
Kuten tiedämme, indeksi parantaa hakutietoja taulukosta perinteisissä tietokantoissa, kuten vektoritietokannat, ja tarjoaa indeksointiominaisuudet.
Vektoritietokannat tarjoavat "tasaisia indeksejä", jotka ovat suora esitys vektorin upottamisesta. Hakuominaisuus on kattava, eikä siinä käytetä esikoulutettuja klustereita. Se suorittaa kyselyvektorin suorittamisen jokaisen yksittäisen vektorin upotuksen poikki, ja kullekin parille lasketaan K etäisyyttä.
- Tämän indeksin helppouden vuoksi uusien indeksien luominen vaatii vain vähän laskentaa.
- Itse asiassa tasainen hakemisto voi käsitellä kyselyitä tehokkaasti ja tarjota nopeat hakuajat.
Semanttisen ja samankaltaisuuden haun ymmärtäminen
Suoritamme kaksi erilaista hakua vektoritietokannoista: semanttinen ja samankaltaisuushaku.
- Semanttinen haku: Kun etsit tietoa, voit löytää ne avainsanoilla etsimisen sijaan mielekkäiden keskustelumenetelmien perusteella. Nopealla suunnittelulla on tärkeä rooli syötteiden välittämisessä järjestelmään. Tämä haku mahdollistaa epäilemättä korkealaatuisemman haun ja tulokset, joita voidaan syöttää innovatiivisiin sovelluksiin, hakukoneoptimointiin, tekstin luomiseen ja yhteenvetoon.
- Samankaltaisuushaku: Aina data-analyysissä samankaltaisuushaku mahdollistaa strukturoimattomia, paljon paremmin annettavia tietojoukkoja. Mitä tulee vektoritietokantoihin, meidän on varmistettava kahden vektorin läheisyys ja kuinka ne muistuttavat toisiaan: taulukot, teksti, asiakirjat, kuvat, sanat ja äänitiedostot. Ymmärrysprosessissa vektorien välinen samankaltaisuus paljastuu annetun tietojoukon tietoobjektien samankaltaisuu- dena. Tämä harjoitus auttaa meitä ymmärtämään vuorovaikutusta, tunnistamaan malleja, poimimaan oivalluksia ja tekemään päätöksiä sovellusten näkökulmasta. Semanttinen ja samankaltaisuushaku auttaisi meitä rakentamaan alla olevia sovelluksia teollisuuden etujen saavuttamiseksi.
- Tiedonhaku: Rakennamme avoimen tekoälyn ja vektoritietokantojen avulla hakukoneita tiedonhakuun käyttämällä yrityskäyttäjien tai loppukäyttäjien kyselyitä ja indeksoituja asiakirjoja vektoritietokannan sisällä.
- Luokittelu ja klusterointi:Samankaltaisten tietopisteiden tai objektiryhmien luokittelu tai klusterointi edellyttää niiden määrittämistä useisiin luokkiin yhteisten ominaisuuksien perusteella.
- Anomalian tunnistus: Poikkeavuuksien löytäminen tavallisista kuvioista mittaamalla datapisteiden samankaltaisuutta ja havaitsemalla epäsäännöllisyyksiä.
Samankaltaisuusmittaustyypit vektoritietokantoissa
Mittausmenetelmät riippuvat datan luonteesta ja sovelluskohtaisesta. Yleisesti käytetään kolmea menetelmää koneoppimisen samankaltaisuuden ja tuntemuksen mittaamiseen.
Euklidinen etäisyys
Yksinkertaisesti sanottuna kahden vektorin välinen etäisyys on suoraviivainen etäisyys kahden vektoripisteen välillä, jotka mittaavat st.
Pistetuote
Tämä auttaa meitä ymmärtämään kahden vektorin välisen kohdistuksen ja osoittavatko ne samaan suuntaan, vastakkaisiin suuntiin vai ovatko ne kohtisuorassa toisiinsa nähden.
Kosinin samankaltaisuus
Se arvioi kahden vektorin samankaltaisuuden käyttämällä niiden välistä kulmaa kuvan osoittamalla tavalla. Tässä tapauksessa vektorien arvot ja suuruus ovat merkityksettömiä eivätkä vaikuta tuloksiin; vain kulma otetaan huomioon laskennassa.
Perinteiset tietokannat Etsi tarkat SQL-lauseen vastaavuudet ja hae tiedot taulukkomuodossa. Samanaikaisesti käsittelemme vektoritietokantoja, jotka etsivät syöttökyselyä vastaavia vektoreita selkeällä englannin kielellä Prompt Engineering -tekniikoilla. Tietokanta käyttää Approximate Nearest Neighbour (ANN) -hakualgoritmia löytääkseen samanlaisia tietoja. Anna aina kohtuullisen tarkat tulokset korkealla suorituskyvyllä, tarkkuudella ja vasteajalla.
Toimintamekanismi
- Vektoritietokannat muuntavat tiedot ensin upotettaviksi vektoreiksi, tallentavat ne vektoritietokantoihin ja luovat indeksoinnin nopeampaa hakua varten.
- Sovelluksen kysely on vuorovaikutuksessa upotusvektorin kanssa, etsii lähimmän naapurin tai vastaavaa dataa vektoritietokannasta indeksin avulla ja hakee sovellukselle välitetyt tulokset.
- Liiketoiminnan vaatimusten perusteella haetut tiedot hienosäädetään, muotoillaan ja näytetään loppukäyttäjän puolella tai kyselyn tai toimintojen syötteessä.
Vektoritietokannan luominen
Otetaan yhteyttä Pineconiin.
Voit muodostaa yhteyden Pineconeen Googlen, GitHubin tai Microsoft ID:n avulla.
Luo uusi käyttäjätunnus käyttöäsi varten.
Onnistuneen kirjautumisen jälkeen pääset hakemistosivulle; voit luoda indeksin vektoritietokantaasi varten. Napsauta Luo hakemisto -painiketta.
Luo uusi hakemisto antamalla nimi ja mitat.
Hakemistoluettelosivu,
Hakemiston tiedot – nimi, alue ja ympäristö – Tarvitsemme kaikki nämä tiedot yhdistääksemme vektoritietokantamme mallin rakennuskoodista.
Projektin asetusten tiedot,
Voit päivittää asetuksiasi useille indekseille ja avaimille projektitarkoituksiin.
Tähän mennessä olemme keskustelleet vektoritietokantaindeksin ja asetusten luomisesta Pineconessa.
Vektoritietokannan toteutus Pythonilla
Tehdään nyt vähän koodausta.
Tuodaan kirjastoja
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
Tarjoaa API-avaimen OpenAI- ja Vector-tietokantaan
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)
LLM:n aloittaminen
llm=OpenAI(openai_api_key=os.environ["OPENAI_API_KEY"],temperature=0.6)
Aloittaa käpy
import pinecone
pinecone.init(
api_key=PINECONE_API_KEY,
environment=PINECONE_API_ENV
index_name = "demoindex"
Ladataan .csv-tiedostoa vektoritietokannan rakentamista varten
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()
Jaa teksti osiin
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=500, chunk_overlap=20)
text_chunks = text_splitter.split_documents(data)
Tekstin etsiminen tekstiosasta
text_chunks
ulostulo
[Document(page_content='name: 100% Brannmfr: Nntype: Cncalors: 70nproteiini: 4nrasva: 1natrium: 130nfiber: 10ncarbo: 5nsokerit: 6nkalium: 280nvitamiinit:f.25:3nns:1:0.33nns 68.402973nsuositus: Kids', metadata={ 'lähde': '100 % leseet', 'rivi': 0}), , …..
Rakennuksen upottaminen
embeddings = OpenAIEmbeddings()
Luo Pinecone-ilmentymä vektoritietokantaan "tiedoista"
vectordb = Pinecone.from_documents(text_chunks,embeddings,index_name="demoindex")
Luo noutaja vektoritietokannan kyselyä varten.
retriever = vectordb.as_retriever(score_threshold = 0.7)
Tietojen hakeminen vektoritietokannasta
rdocs = retriever.get_relevant_documents("Cocoa Puffs")
rdocs
Käytä Kysy ja nouta tiedot
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)
Kysytään tiedoista.
chain('Can you please provide cereal recommendation for Kids?')
Lähtö kyselystä
{'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'}), ..]
Yhteenveto
Toivottavasti ymmärrät, miten vektoritietokannat toimivat, niiden komponentit, arkkitehtuuri ja vektoritietokantojen ominaisuudet generatiivisissa tekoälyratkaisuissa. Ymmärtää kuinka vektoritietokanta eroaa perinteisestä tietokannasta ja vertaa sitä perinteisiin tietokantaelementteihin. Itse asiassa analogia auttaa sinua ymmärtämään paremmin vektoritietokantaa. Pinecone-vektoritietokanta ja indeksointivaiheet auttaisivat sinua luomaan vektoritietokannan ja tuomaan avaimen seuraavaan kooditoteutukseen.
Keskeiset ostokset
- Yhteensopiva strukturoidun, strukturoimattoman ja puolistrukturoidun tiedon kanssa.
- Se mukauttaa upotustekniikoita ja erittäin indeksoituja ominaisuuksia.
- Vuorovaikutus tapahtuu pelkkää tekstiä käyttäen kehotteita (esim. englanniksi). Ja matemaattisiin esityksiin tallennetut tiedot.
- Samankaltaisuus kalibroituu vektoritietokannoissa: euklidinen etäisyys, kosinin samankaltaisuus ja pistetulo.
Usein kysytyt kysymykset
V. Vektoritietokanta tallentaa kokoelman tietoja avaruudessa. Se säilyttää tiedot matemaattisissa esityksissä. koska tietokantoihin tallennettu muoto helpottaa avoimien tekoälymallien muistamista aiemmista syötteistä ja mahdollistaa avoimen tekoälysovelluksemme käyttää kognitiivista hakua, suosituksia ja tarkkaa tekstin luomista erilaisiin käyttötapauksiin digitaalisesti muuttuneilla teollisuudenaloilla.
V. Jotkut ominaisuuksista ovat: 1. Se hyödyntää näiden vektoriupotusten tehoa, mikä johtaa indeksointiin ja hakuun valtavasta tietojoukosta. 2. Yhteensopiva strukturoidun, jäsentämättömän ja puolistrukturoidun tiedon kanssa. 3. Vektoritietokanta järjestää tiedot korkeaulotteisten vektoreiden avulla, jotka sisältävät satoja ulottuvuuksia
A. Tietokanta ==> Kokoelmat
Taulukko==> Vector Space
Rivi==>Cektor
Sarake==>mitta
Lisääminen ja poistaminen ovat mahdollisia Vector-tietokannassa, aivan kuten perinteisessä tietokannassa.
Päivitys ja liittyminen eivät kuulu.
– Tiedonhaku laajaa tiedonkeruuta varten nopeasti.
– Semanttiset ja samankaltaisuushakutoiminnot valtavan kokoisista asiakirjoista.
– Luokittelu- ja klusterointisovellus.
– Suositus- ja mielialananalyysijärjestelmät.
A5: Alla on kolme menetelmää samankaltaisuuden mittaamiseen:
– Euklidinen etäisyys
– Kosinin samankaltaisuus
– Pistetuote
Tässä artikkelissa näkyvä media ei ole Analytics Vidhyan omistuksessa, ja sitä käytetään tekijän harkinnan mukaan.
liittyvä
- SEO-pohjainen sisällön ja PR-jakelu. Vahvista jo tänään.
- PlatoData.Network Vertical Generatiivinen Ai. Vahvista itseäsi. Pääsy tästä.
- PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Tietoa laajennettu. Pääsy tästä.
- PlatoESG. hiili, CleanTech, energia, ympäristö, Aurinko, Jätehuolto. Pääsy tästä.
- PlatonHealth. Biotekniikan ja kliinisten kokeiden älykkyys. Pääsy tästä.
- Lähde: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2023/12/vector-databases-in-generative-ai-solutions/
- :on
- :On
- :ei
- $ YLÖS
- 1
- 10
- 12
- 13
- 46
- 7
- 8
- 9
- a
- pystyy
- Meistä
- Pääsy
- tarkkuus
- tarkka
- tarkasti
- poikki
- mukautuu
- lisätä
- vaikuttaa
- AI
- AI-mallit
- algoritmi
- algoritmit
- suuntaus
- Kaikki
- Liitto
- sallia
- mahdollistaa
- pitkin
- aina
- keskuudessa
- an
- analyysi
- Analytics
- Analyysi Vidhya
- ja
- vastaus
- Kaikki
- api
- näennäinen
- Hakemus
- sovelluskohtainen
- sovellukset
- lähentää
- arkkitehtuuri
- OVAT
- järjestetty
- Ryhmä
- artikkeli
- artikkelit
- keinotekoinen
- tekoäly
- Keinotekoinen älykkyys ja koneoppiminen
- AS
- näkökohdat
- arvioi
- yhdistykset
- At
- audio-
- automaattisesti
- saatavissa
- perustua
- BE
- tulevat
- tulee
- käyttäytyminen
- takana
- ovat
- alle
- Hyödyt
- Paremmin
- välillä
- blogathon
- tuoda
- rakentaa
- Rakentaminen
- liiketoiminta
- nappia
- by
- laskettu
- laskeminen
- nimeltään
- CAN
- kyvyt
- valmiudet
- kaapata
- tapaus
- tapauksissa
- luokat
- ketju
- kahleet
- ominaisuudet
- selkeys
- luokittelu
- luokitella
- napsauttaa
- klustereiden
- koodi
- Koodaus
- kognitiivinen
- kokoelma
- yleisesti
- kompakti
- verrata
- vertailu
- täydellinen
- monimutkainen
- osat
- kattava
- laskeminen
- laskennallinen
- kytkeä
- Kytkeminen
- Harkita
- harkittu
- sisältää
- pitoisuus
- tausta
- tavanomainen
- Keskustelu
- muuntaa
- vastaa
- voisi
- luoda
- Luominen
- luovuus
- asiakas
- tiedot
- tietojen analysointi
- datapisteet
- tietojenkäsittely
- tietokanta
- tietokannat
- aineistot
- sopimus
- Päätöksenteko
- päätökset
- vaatii
- ajelehtia
- suunnittelu
- haluttu
- yksityiskohdat
- Detection
- kehitetty
- erota
- ero
- eri
- digitaalisesti
- Ulottuvuus
- mitat
- ohjata
- suunta
- ohjeet
- löytämässä
- harkinnan
- pohtia
- keskusteltiin
- näyttöön
- etäisyys
- do
- asiakirjat
- ei
- Don
- DOT
- dynaaminen
- dynaamisesti
- e
- kukin
- helpottaa
- helpompaa
- tehokkaasti
- tehokkuus
- tehokas
- myöskään
- elementtejä
- upottamisen
- mahdollistaa
- loppu
- Tekniikka
- Engineers
- Moottorit
- Englanti
- varmistaa
- ympäristö
- ydin
- olennainen
- Eetteri (ETH)
- Jopa
- kehittyvä
- suorittaa
- Käyttää
- Tutkiminen
- uute
- helpottamaan
- perehtyneisyys
- paljon
- Ominaisuus
- Ominaisuudet
- Fed
- Kuva
- filee
- Asiakirjat
- Löytää
- Etunimi
- tasainen
- jälkeen
- varten
- eturintamassa
- muoto
- muoto
- Ilmainen
- alkaen
- tulevaisuutta
- kuilu
- tuottaa
- sukupolvi
- generatiivinen
- Generatiivinen AI
- laji
- GitHub
- Antaa
- tietty
- Ryhmä
- Ryhmän
- kahva
- tapahtua
- Olla
- auttaa
- auttaa
- tätä
- Korkea
- korkean tason
- erittäin
- historiallinen
- Miten
- Kuitenkin
- HTTPS
- valtava
- Sadat
- i
- ID
- tunnistaa
- if
- kuvien
- Vaikutus
- täytäntöönpano
- tuoda
- parantaa
- in
- yhä useammin
- indeksi
- indeksoitu
- indeksit
- ilmaisee
- Indeksit
- teollisuuden
- teollisuus
- Vaikutusvaltainen
- tiedot
- luontainen
- innovatiivinen
- panos
- tuloa
- insertit
- sisällä
- oivalluksia
- esimerkki
- sen sijaan
- Älykkyys
- olla vuorovaikutuksessa
- vuorovaikutus
- vuorovaikutukset
- tulee
- koukerot
- liittyy
- IT
- SEN
- Työpaikat
- yhdistää
- Liity kanssamme
- matka
- vain
- avain
- avaimet
- avainsanat
- Lasten
- Tietää
- Merkki
- Maa
- Landschaft
- suuri
- johtava
- Liidit
- oppiminen
- Vaikutusvalta
- vipusuhteita
- pitää
- Lista
- loader
- logiikka
- Kirjaudu sisään
- kone
- koneoppiminen
- merkittävä
- tehdä
- TEE
- Tekeminen
- toimitusjohtaja
- tapa
- käsin
- Valmistaja
- kartta
- massiivinen
- tulitikut
- matemaattinen
- mielekäs
- mitata
- toimenpiteet
- mittaus
- mekanismi
- Media
- mennä
- Metodologia
- menetelmät
- Microsoft
- minimi
- malli
- mallit
- lisää
- Lisäksi
- eniten
- paljon
- moninkertainen
- täytyy
- nimi
- luonto
- Tarve
- Uusi
- nyt
- useat
- objekti
- esineet
- of
- kampanja
- on
- ONE
- yhdet
- verkossa
- vain
- avata
- OpenAI
- Operations
- päinvastainen
- or
- organisaatio
- Järjestetty
- organisoi
- alkuperäinen
- OS
- Muut
- meidän
- omistuksessa
- sivulla
- pari
- osa
- Hyväksytty
- Ohimenevä
- kuviot
- täydellinen
- suorittaa
- suorituskyky
- suoritettu
- suorittaa
- näkökulma
- näkökulmia
- kuva
- keskeinen
- tavallinen
- Platon
- Platonin tietotieto
- PlatonData
- soittaa
- Ole hyvä
- Kohta
- pistettä
- mahdollinen
- mahdollinen
- teho
- voimakas
- Käytännön
- Käytännön sovellukset
- tarkka
- tarkasti
- mieltymykset
- edellinen
- Ongelma
- prosessi
- Tuotteet
- Tuotteemme
- projekti
- näkyvä
- ohjeita
- asianmukaisesti
- ominaisuudet
- omaisuus
- toimittaa
- tarjoamalla
- säännös
- julkaistu
- puffs
- tarkoitus
- tarkoituksiin
- määrä
- kyselyt
- kysymys
- nopea
- nopeammin
- nopeasti
- nopeasti
- Suositus
- suosituksia
- suhteen
- alue
- suhteet
- Ihmissuhteet
- merkityksellinen
- edustus
- edustettuina
- edustaa
- tarvitaan
- vaatimukset
- vastaus
- vasteet
- johtua
- tulokset
- Revealed
- Rooli
- RIVI
- s
- sama
- tiede
- laajuus
- Haku
- Hakukoneet
- haut
- haku
- näkemys
- SEO
- settings
- Muoto
- muotoiluun
- yhteinen
- Hylly
- Lyhyt
- esitetty
- Näytä
- puoli
- samankaltainen
- yhtäläisyyksiä
- Yksinkertainen
- koska
- single
- Koko
- So
- ratkaisu
- Ratkaisumme
- jonkin verran
- lähde
- Tila
- erityinen
- nopeus
- jakaa
- tiputtelua
- SQL
- Osavaltio
- Lausunto
- lausuntoja
- Askeleet
- Yhä
- Levytila
- verkkokaupasta
- tallennettu
- varastot
- rakenne
- jäsennelty
- tutkimus
- Myöhemmin
- onnistunut
- synergia
- järjestelmä
- järjestelmät
- T
- taulukko
- TAG
- tehtävät
- tekniikat
- teknologinen
- ehdot
- teksti
- tekstin luominen
- kuin
- että
- -
- Tulevaisuus
- heidän
- Niitä
- Nämä
- ne
- tätä
- kolmella
- Kautta
- aika
- kertaa
- että
- perinteinen
- Juna
- Muuttaa
- Muutos
- transformatiivinen
- transformoitu
- yrittää
- kaksi
- tyypit
- Lopulta
- ymmärtää
- ymmärtäminen
- epäilemättä
- avata
- lukituksen
- Päivitykset
- parantaa
- us
- Käyttö
- käyttää
- käytetty
- käyttäjä
- käyttötarkoituksiin
- käyttämällä
- tavallinen
- arvot
- lajike
- eri
- hyvin
- elintärkeä
- vs
- oli
- we
- WebP
- tarkkarajainen
- olivat
- Mitä
- Mikä on
- onko
- joka
- vaikka
- tulee
- with
- sisällä
- sanoja
- Referenssit
- työskentely
- olisi
- te
- Sinun
- zephyrnet