Introducere
În peisajul care evoluează rapid al IA generativă, rolul esențial al bazelor de date vectoriale a devenit din ce în ce mai evident. Acest articol analizează sinergia dinamică dintre bazele de date vectoriale și soluțiile AI generative, explorând modul în care aceste baze tehnologice modelează viitorul creativității inteligenței artificiale. Alăturați-vă nouă într-o călătorie prin complexitățile acestei alianțe puternice, deblocând perspective asupra impactului transformator pe care bazele de date vectoriale îl aduc în prim-planul soluțiilor inovatoare de inteligență artificială.
obiective de invatare
Acest articol vă ajută să înțelegeți aspectele bazei de date vectoriale de mai jos.
- Semnificația bazelor de date vectoriale și a componentelor sale cheie
- Studiu detaliat al comparației bazei de date Vector cu baza de date tradițională
- Explorarea înglobărilor vectoriale din punct de vedere al aplicației
- Construirea bazei de date vectoriale folosind Pincone
- Implementarea bazei de date Pinecone Vector folosind modelul langchain LLM
Acest articol a fost publicat ca parte a Blogathonul științei datelor.
Cuprins
Ce este Vector Database?
O bază de date vectorială este o formă de colectare a datelor stocate în spațiu. Totuși, aici, este stocat în reprezentări matematice, deoarece formatul stocat în bazele de date face mai ușor pentru modelele deschise AI să memoreze intrările și permite aplicației noastre deschise AI să utilizeze căutarea cognitivă, recomandările și generarea de text pentru diverse cazuri de utilizare în industriile transformate digital. Stocarea datelor și regăsirea se numesc „Înglobări vectoriale” sau „Încorporare”. Mai mult, aceasta este reprezentată într-un format de matrice numerică. Căutarea este mult mai ușoară decât bazele de date tradiționale utilizate pentru perspectivele AI cu capabilități masive, indexate.
Caracteristicile bazelor de date vectoriale
- Ea valorifică puterea acestor înglobări vectoriale, ducând la indexare și căutare într-un set de date masiv.
- Compactabil cu toate formatele de date (imagini, text sau date).
- Deoarece adaptează tehnicile de încorporare și caracteristicile foarte indexate, poate oferi o soluție completă pentru gestionarea datelor și a intrărilor pentru problema dată.
- O bază de date vectorială organizează datele prin vectori de dimensiuni mari care conțin sute de dimensiuni. Le putem configura foarte repede.
- Fiecare dimensiune corespunde unei caracteristici sau proprietăți specifice a obiectului de date pe care îl reprezintă.
Tradițional vs. Baza de date vectorială
- Imaginea prezintă fluxul de lucru la nivel înalt al bazei de date tradiționale și vectoriale
- Interacțiunile formale cu bazele de date au loc SQL instrucțiuni și date stocate în format de bază de rând și tabel.
- În baza de date Vector, interacțiunile au loc prin text simplu (de exemplu, engleză) și date stocate în reprezentări matematice.
Asemănarea bazelor de date tradiționale și vectoriale
Trebuie să luăm în considerare modul în care bazele de date Vector diferă de cele tradiționale. Să discutăm despre asta aici. O diferență rapidă pe care o pot da este că în bazele de date convenționale. Datele sunt stocate exact așa cum sunt; am putea adăuga o logică de afaceri pentru a regla datele și a îmbina sau împărți datele în funcție de cerințele sau cerințele afacerii. Cu toate acestea, baza de date vectorială are o transformare masivă, iar datele devin o reprezentare vectorială complexă.
Iată o hartă pentru înțelegerea și perspectiva dvs. de claritate baze de date relaționale împotriva bazelor de date vectoriale. Imaginea de mai jos se explică de la sine pentru înțelegerea bazelor de date vectoriale cu bazele de date tradiționale. Pe scurt, putem executa inserări și ștergeri în baze de date vectoriale, nu instrucțiuni de actualizare.
Analogie simplă pentru înțelegerea bazelor de date vectoriale
Datele sunt aranjate automat spațial în funcție de asemănarea conținutului din informațiile stocate. Deci, să luăm în considerare magazinul departamental pentru analogia bazei de date vectoriale; toate produsele sunt aranjate pe raft în funcție de natură, scop, fabricație, utilizare și baza cantității. Într-un comportament similar, datele sunt
aranjat automat în baza de date vectorială printr-un fel similar, chiar dacă genul nu a fost bine definit în timpul stocării sau accesării datelor.
Bazele de date vectoriale permit o granularitate și dimensiuni proeminente pe asemănările specifice, astfel încât clientul caută produsul, producătorul și cantitatea dorită și păstrează articolul în coș. Baza de date vectorială stochează toate datele într-o structură de stocare perfectă; aici, inginerii Machine Learning și AI nu trebuie să eticheteze sau să eticheteze manual conținutul stocat.
Teoriile esențiale din spatele bazelor de date vectoriale
- Înglobări vectoriale și domeniul lor de aplicare
- Cerințe de indexare
- Înțelegerea căutării semantice și similare
Încorporarea vectorială și domeniul lor
O încorporare vectorială este o reprezentare vectorială în termeni de valori numerice. Într-un format comprimat, înglobările captează proprietățile și asocierile inerente ale datelor originale, făcându-le un element de bază în cazurile de utilizare ale inteligenței artificiale și învățării automate. Proiectarea înglobărilor pentru a codifica informații relevante despre datele originale într-un spațiu de dimensiuni inferioare asigură o viteză mare de recuperare, eficiență de calcul și stocare eficientă.
Captarea esenței datelor într-o manieră mai identică structurată este procesul de încorporare vectorială, formând un „Model de încorporare.” În cele din urmă, aceste modele iau în considerare toate obiectele de date, extrag modele și relații semnificative în sursa de date și le transformă în înglobări vectoriale. . Ulterior, algoritmii folosesc aceste înglobări vectoriale pentru a executa diverse sarcini. Numeroase modele de încorporare foarte dezvoltate, disponibile online, fie gratuit, fie cu plata pe măsură, facilitează realizarea încorporarii vectoriale.
Domeniul de aplicare al înglobărilor vectoriale din punct de vedere al aplicației
Aceste înglobări sunt compacte, conțin informații complexe, moștenesc relații între datele stocate într-o bază de date vectorială, permit o analiză eficientă a procesării datelor pentru a facilita înțelegerea și luarea deciziilor și construiește în mod dinamic diverse produse inovatoare de date în orice organizație.
Tehnicile de încorporare vectorială sunt esențiale în conectarea decalajului dintre datele care pot fi citite și algoritmii complecși. Tipurile de date fiind vectori numerici, am putut debloca potențialul pentru o mare varietate de aplicații AI generative, împreună cu modelele Open AI disponibile.
Locuri de muncă multiple cu încorporare vectorială
Această încorporare vectorială ne ajută să facem mai multe lucrări:
- Recuperarea informațiilor: Cu ajutorul acestor tehnici puternice, putem construi motoare de căutare influente care ne pot ajuta să găsim răspunsuri bazate pe interogările utilizatorilor din fișiere, documente sau media stocate.
- Operațiuni de căutare a similitudinii: Acesta este bine organizat și indexat; ne ajută să găsim asemănarea dintre diferite apariții în datele vectoriale.
- Clasificare și grupare: Folosind aceste tehnici de încorporare, putem realiza aceste modele pentru a antrena algoritmi relevanți de învățare automată și a le grupa și a le clasifica.
- Sisteme de recomandare: Deoarece tehnicile de încorporare sunt organizate corect, aceasta conduce la sisteme de recomandare care relaționează cu acuratețe produse, media și articole pe baza datelor istorice.
- Analiza sentimentelor: Acest model de încorporare ne ajută să categorizăm și să obținem soluții de sentiment.
Cerințe de indexare
După cum știm, indexul va îmbunătăți datele de căutare din tabel în bazele de date tradiționale, similar bazelor de date vectoriale, și va furniza caracteristicile de indexare.
Bazele de date vectoriale oferă „Indici plati”, care sunt reprezentarea directă a înglobării vectorului. Capacitatea de căutare este cuprinzătoare, iar aceasta nu utilizează clustere pre-antrenate. Ea realizează că vectorul de interogare este efectuat pe fiecare încorporare a unui singur vector și K distanțe sunt calculate pentru fiecare pereche.
- Datorită ușurinței acestui index, este necesar un calcul minim pentru a crea noii indici.
- Într-adevăr, un index plat poate gestiona interogările în mod eficient și poate oferi timpi de recuperare rapid.
Înțelegerea căutării semantice și similare
Efectuăm două căutări diferite în baze de date vectoriale: căutări semantice și similare.
- Căutare semantică: În timp ce căutați informații, în loc să căutați după cuvinte cheie, le puteți găsi pe baza unei metodologii de conversație semnificative. Inginerie promptă joacă un rol vital în transmiterea intrării către sistem. Această căutare permite fără îndoială căutare de calitate superioară și rezultate care pot fi alimentate pentru aplicații inovatoare, SEO, generare de text și rezumat.
- Căutare de similaritate: Întotdeauna în analiza datelor, căutarea de similaritate permite seturi de date nestructurate, mult mai bine date. În ceea ce privește bazele de date vectoriale, trebuie să constatăm apropierea a doi vectori și modul în care se aseamănă: tabele, text, documente, imagini, cuvinte și fișiere audio. În procesul de înțelegere, asemănarea dintre vectori este dezvăluită ca similaritate între obiectele de date din setul de date dat. Acest exercițiu ne ajută să înțelegem interacțiunea, să identificăm modele, să extragem perspective și să luăm decizii din perspectiva aplicației. Căutarea semantică și similaritate ne-ar ajuta să construim aplicațiile de mai jos pentru beneficiile industriei.
- Găsirea informațiilor: Folosind Open AI și baze de date vectoriale, am construi motoare de căutare pentru regăsirea informațiilor folosind interogări ale utilizatorilor de afaceri sau utilizatorilor finali și documente indexate în interiorul bazei de date vectoriale.
- Clasificare și grupare:Clasificarea sau gruparea punctelor de date similare sau a grupurilor de obiecte implică atribuirea acestora la mai multe categorii pe baza caracteristicilor comune.
- Detectarea anomaliilor: Descoperirea anomaliilor din tiparele obișnuite prin măsurarea similarității punctelor de date și identificarea neregulilor.
Tipuri de măsuri de similitudine în baze de date vectoriale
Metodele de măsurare depind de natura datelor și de specificul aplicației. În mod obișnuit, sunt utilizate trei metode pentru a măsura asemănarea și familiaritatea cu Machine Learning.
Distanta euclidiana
În termeni simpli, distanța dintre cei doi vectori este distanța în linie dreaptă dintre cele două puncte vectoriale care măsoară st.
Produs punct
Acest lucru ne ajută să înțelegem alinierea dintre doi vectori, indicând dacă ei indică în aceeași direcție, direcții opuse sau sunt perpendiculari unul pe celălalt.
Asemănarea cosinusului
Evaluează asemănarea a doi vectori folosind unghiul dintre ei, așa cum se arată în figură. În acest caz, valorile și mărimea vectorilor sunt nesemnificative și nu afectează rezultatele; numai unghiul este luat în considerare în calcul.
Baze de date tradiționale Căutați potriviri exacte ale instrucțiunilor SQL și preluați datele în format tabelar. În același timp, ne ocupăm de baze de date vectoriale care caută cel mai asemănător vector cu interogarea de intrare în limba engleză simplă, folosind tehnicile Prompt Engineering. Baza de date folosește algoritmul de căutare Approximate Nearest Neighbour (ANN) pentru a găsi date similare. Oferiți întotdeauna rezultate rezonabil de precise la performanță ridicată, precizie și timp de răspuns.
Mecanism de lucru
- Bazele de date vectoriale convertesc mai întâi datele în vectori de încorporare, le stochează în baze de date vectoriale și creează indexări pentru o căutare mai rapidă.
- O interogare din aplicație va interacționa cu vectorul de încorporare, căutând cel mai apropiat vecin sau date similare în baza de date vectorială folosind un index și regăsind rezultatele transmise aplicației.
- Pe baza cerințelor comerciale, datele preluate vor fi ajustate, formatate și afișate în partea utilizatorului final sau în fluxul de interogări sau acțiuni.
Crearea unei baze de date vectoriale
Să ne conectăm cu Pinecone.
Vă puteți conecta la Pinecone folosind Google, GitHub sau Microsoft ID.
Creați un nou utilizator de conectare pentru utilizarea dvs.
După conectarea cu succes, veți ajunge pe pagina Index; puteți crea un index în scopul bazei de date vectoriale. Faceți clic pe butonul Creare index.
Creați-vă noul index furnizând numele și dimensiunile.
Pagina cu lista index,
Detalii index - Nume, Regiunea și Mediu - Avem nevoie de toate aceste detalii pentru a conecta baza noastră de date vectorială de la codul de construcție a modelului.
detalii despre setările proiectului,
Vă puteți actualiza preferințele pentru mai mulți indecși și chei în scopuri de proiect.
Până acum, am discutat despre crearea indexului bazei de date vectoriale și a setărilor în Pinecone.
Implementarea bazei de date vectoriale folosind Python
Să facem ceva codificare acum.
Importul bibliotecilor
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
Furnizarea cheii API pentru bazele de date OpenAI și Vector
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)
Inițierea LLM
llm=OpenAI(openai_api_key=os.environ["OPENAI_API_KEY"],temperature=0.6)
Initierea Pinecone
import pinecone
pinecone.init(
api_key=PINECONE_API_KEY,
environment=PINECONE_API_ENV
index_name = "demoindex"
Se încarcă fișierul .csv pentru construirea bazei de date vectoriale
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()
Împărțiți textul în bucăți
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=500, chunk_overlap=20)
text_chunks = text_splitter.split_documents(data)
Găsirea textului în text_chunk
text_chunks
producție
[Document(page_content='name: 100% Brannmfr: Nntip: Ccalorii: 70nproteine: 4ngrasimi: 1nsodiu: 130nfibre: 10ncarbo: 5nzaharuri: 6npotass: 280nvitamine: 25nshelf: 3n1nshelf: 0.33n68.402973nshelf: 100n0nshelf: XNUMXnXNUMXnshelf:. XNUMXnrecomandare: copii, metadate={ „sursă”: „XNUMX% Bran”, „rând”: XNUMX}), , …..
Încorporarea clădirii
embeddings = OpenAIEmbeddings()
Creați o instanță Pinecone pentru baza de date vectorială din „date”
vectordb = Pinecone.from_documents(text_chunks,embeddings,index_name="demoindex")
Creați un retriever pentru interogarea bazei de date vectoriale.
retriever = vectordb.as_retriever(score_threshold = 0.7)
Preluarea datelor din baza de date vectorială
rdocs = retriever.get_relevant_documents("Cocoa Puffs")
rdocs
Folosind Prompt și preluați datele
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)
Să interogăm datele.
chain('Can you please provide cereal recommendation for Kids?')
Ieșire din Interogare
{'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'}), ..]
Concluzie
Sper că puteți înțelege cum funcționează bazele de date vectoriale, componentele acestora, arhitectura și caracteristicile ale bazelor de date vectoriale în soluțiile AI generative . Înțelegeți modul în care baza de date vectorială este diferită de baza de date tradițională și comparați cu elementele bazei de date convenționale. Într-adevăr, analogia vă ajută să înțelegeți mai bine baza de date vectorială. Baza de date vectorială Pinecone și pașii de indexare vă vor ajuta să creați o bază de date vectorială și să aduceți cheia pentru următoarea implementare a codului.
Intrebari cu cheie
- Compactabil cu date structurate, nestructurate și semi-structurate.
- Adaptează tehnicile de încorporare și caracteristicile foarte indexate.
- Interacțiunile au loc prin text simplu, folosind un prompt (de exemplu, engleză). Și date stocate în reprezentări matematice.
- Similitudinea se calibrează în bazele de date vectoriale prin – Distanța euclidiană, Similitudinea cosinusului și Produsul punctual.
Întrebări Frecvente
A. O bază de date vectorială stochează o colecție de date în spațiu. Păstrează datele în reprezentări matematice. deoarece formatul stocat în bazele de date face mai ușor pentru modelele deschise AI să memoreze intrările anterioare și permite aplicației noastre deschise AI să utilizeze căutarea cognitivă, recomandări și generarea precisă de text pentru diverse cazuri de utilizare în industriile transformate digital.
A. Unele dintre caracteristici sunt: 1. Valorifică puterea acestor înglobări vectoriale, ducând la indexare și căutare într-un set de date masiv. 2. Compactabil cu date structurate, nestructurate și semi-structurate. 3. O bază de date vectorială organizează datele prin vectori cu dimensiuni mari care conțin sute de dimensiuni
A. Baza de date ==> Colecții
Tabel==> Spațiu vectorial
Rând==>Cector
Coloană==>Dimensiune
Inserarea și ștergerea sunt posibile în bazele de date Vector, la fel ca într-o bază de date tradițională.
Update și Join nu sunt în domeniu.
– Preluare rapidă a informațiilor pentru colectarea masivă de date.
– Operații de căutare semantică și de similaritate din documentele de dimensiuni uriașe.
– Aplicație de clasificare și grupare.
– Sisteme de Recomandare și Analiză a Sentimentelor.
A5: Mai jos sunt cele trei metode de măsurare a similitudinii:
- Distanta euclidiana
– Asemănarea cosinusului
– Produs punctual
Media prezentată în acest articol nu este deținută de Analytics Vidhya și este utilizată la discreția Autorului.
Legate de
- Distribuție de conținut bazat pe SEO și PR. Amplifică-te astăzi.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Împuterniciți-vă. Accesați Aici.
- PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Cunoștințe amplificate. Accesați Aici.
- PlatoESG. carbon, CleanTech, Energie, Mediu inconjurator, Solar, Managementul deșeurilor. Accesați Aici.
- PlatoHealth. Biotehnologie și Inteligență pentru studii clinice. Accesați Aici.
- Sursa: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2023/12/vector-databases-in-generative-ai-solutions/
- :are
- :este
- :nu
- $UP
- 1
- 10
- 12
- 13
- 46
- 7
- 8
- 9
- a
- Capabil
- Despre Noi
- accesarea
- precizie
- precis
- precis
- peste
- se adaptează
- adăuga
- afecta
- AI
- Modele AI
- Algoritmul
- algoritmi
- aliniere
- TOATE
- Alianță
- permite
- permite
- de-a lungul
- mereu
- printre
- an
- analiză
- Google Analytics
- Analize Vidhya
- și
- răspunde
- Orice
- api
- aparent
- aplicație
- specific aplicatiei
- aplicatii
- aproximativ
- arhitectură
- SUNT
- amenajat
- Mulțime
- articol
- bunuri
- artificial
- inteligență artificială
- Inteligența artificială și învățarea în mașină
- AS
- aspecte
- evaluează
- asociaţii
- At
- audio
- în mod automat
- disponibil
- bazat
- BE
- deveni
- devine
- comportament
- în spatele
- fiind
- de mai jos
- Beneficiile
- Mai bine
- între
- blogathon
- aduce
- construi
- Clădire
- afaceri
- buton
- by
- calculată
- calcul
- denumit
- CAN
- capacități
- capacitate
- captura
- caz
- cazuri
- categorii
- lanţ
- lanţuri
- Caracteristici
- claritate
- clasificare
- Clasifica
- clic
- clustering
- cod
- Codificare
- cognitive
- colectare
- în mod obișnuit
- compact
- comparaţie
- comparație
- Completă
- complex
- componente
- cuprinzător
- calcul
- de calcul
- Conectați
- Conectarea
- Lua în considerare
- luate în considerare
- conţine
- conţinut
- context
- convențional
- Conversație
- converti
- corespunde
- ar putea
- crea
- Crearea
- creativitate
- client
- de date
- analiza datelor
- puncte de date
- de prelucrare a datelor
- Baza de date
- baze de date
- seturi de date
- afacere
- Luarea deciziilor
- Deciziile
- cererile
- deriva
- proiect
- dorit
- detalii
- Detectare
- dezvoltat
- diferi
- diferenţă
- diferit
- digital
- Dimensiune
- Dimensiuni
- direcționa
- direcţie
- traseu
- descoperirea
- discreție
- discuta
- discutat
- afișat
- distanţă
- do
- documente
- face
- don
- DOT
- dinamic
- dinamic
- e
- fiecare
- uşura
- mai ușor
- în mod eficient
- eficiență
- eficient
- oricare
- element
- Încorporarea
- permite
- capăt
- Inginerie
- inginerii
- Motoare
- Engleză
- asigură
- Mediu inconjurator
- esenţă
- esenţial
- Eter (ETH)
- Chiar
- evoluție
- a executa
- Exercita
- Explorarea
- extrage
- facilita
- Familiaritate
- departe
- Caracteristică
- DESCRIERE
- fed-
- Figura
- Fișier
- Fişiere
- Găsi
- First
- plat
- următor
- Pentru
- frunte
- formă
- format
- Gratuit
- din
- viitor
- decalaj
- genera
- generaţie
- generativ
- AI generativă
- natură
- GitHub
- Da
- dat
- grup
- Grupului
- manipula
- întâmpla
- Avea
- ajutor
- ajută
- aici
- Înalt
- la nivel înalt
- extrem de
- istoric
- Cum
- Totuși
- HTTPS
- mare
- sute
- i
- ID
- identifica
- if
- imagini
- Impactul
- implementarea
- import
- îmbunătăţi
- in
- tot mai mult
- index
- indexate
- indexurile
- indicând
- Indici
- industrii
- industrie
- Influent
- informații
- inerent
- inovatoare
- intrare
- intrări
- inserții
- în interiorul
- perspective
- instanță
- in schimb
- Inteligență
- interacţiona
- interacţiune
- interacţiuni
- în
- complexități
- implică
- IT
- ESTE
- Locuri de munca
- alătura
- Alăturaţi-ne
- călătorie
- doar
- Cheie
- chei
- Cuvinte cheie
- copii
- Cunoaște
- Etichetă
- Țară
- peisaj
- mare
- conducere
- Conduce
- învăţare
- Pârghie
- pîrghii
- ca
- Listă
- încărcător
- logică
- Logare
- maşină
- masina de învățare
- major
- face
- FACE
- Efectuarea
- de conducere
- manieră
- manual
- Producător
- Hartă
- masiv
- meciuri
- matematic
- semnificativ
- măsura
- măsuri
- măsurare
- mecanism
- Mass-media
- Îmbina
- Metodologie
- Metode
- Microsoft
- minim
- model
- Modele
- mai mult
- În plus
- cele mai multe
- mult
- multiplu
- trebuie sa
- nume
- Natură
- Nevoie
- Nou
- acum
- numeroși
- obiect
- obiecte
- of
- oferi
- on
- ONE
- cele
- on-line
- afară
- deschide
- OpenAI
- Operațiuni
- opus
- or
- organizație
- Organizat
- organizează
- original
- OS
- Altele
- al nostru
- deţinute
- pagină
- pereche
- parte
- Trecut
- Care trece
- modele
- Perfect
- efectua
- performanță
- efectuată
- efectuează
- perspectivă
- perspective
- imagine
- pivot
- Simplu
- Plato
- Informații despre date Platon
- PlatoData
- joacă
- "vă rog"
- Punct
- puncte
- posibil
- potenţial
- putere
- puternic
- Practic
- Aplicații practice
- precis
- tocmai
- preferinţele
- precedent
- Problemă
- proces
- Produs
- Produse
- proiect
- proeminent
- solicitări
- cum se cuvine
- proprietăţi
- proprietate
- furniza
- furnizarea
- dispoziţie
- publicat
- Taticii
- scop
- scopuri
- cantitate
- interogări
- întrebare
- Rapid
- mai repede
- repede
- repede
- Recomandare
- Recomandări
- cu privire la
- regiune
- relaţii
- Relaţii
- reprezentare
- reprezentate
- reprezintă
- necesar
- Cerinţe
- răspuns
- răspunsuri
- rezultat
- REZULTATE
- Dezvăluit
- Rol
- RÂND
- s
- acelaşi
- Ştiinţă
- domeniu
- Caută
- Motoare de cautare
- Cautari
- căutare
- sentiment
- SEO
- setări
- Modela
- fasonarea
- comun
- Raft
- Pantaloni scurți
- indicat
- Emisiuni
- parte
- asemănător
- asemănări
- simplu
- întrucât
- singur
- Mărimea
- So
- soluţie
- soluţii
- unele
- Sursă
- Spaţiu
- specific
- viteză
- împărţi
- observarea
- SQL
- Stat
- Declarație
- Declarații
- paşi
- Încă
- depozitare
- stoca
- stocate
- magazine
- structura
- structurat
- Studiu
- Ulterior
- de succes
- sinergie
- sistem
- sisteme
- T
- tabel
- TAG
- sarcini
- tehnici de
- tehnologic
- termeni
- a) Sport and Nutrition Awareness Day in Manasia Around XNUMX people from the rural commune Manasia have participated in a sports and healthy nutrition oriented activity in one of the community’s sports ready yards. This activity was meant to gather, mainly, middle-aged people from a Romanian rural community and teach them about the benefits that sports have on both their mental and physical health and on how sporting activities can be used to bring people from a community closer together. Three trainers were made available for this event, so that the participants would get the best possible experience physically and so that they could have the best access possible to correct information and good sports/nutrition practices. b) Sports Awareness Day in Poiana Țapului A group of young participants have taken part in sporting activities meant to teach them about sporting conduct, fairplay, and safe physical activities. The day culminated with a football match.
- generarea textului
- decât
- acea
- Viitorul
- lor
- Lor
- Acestea
- ei
- acest
- trei
- Prin
- timp
- ori
- la
- tradiţional
- Tren
- Transforma
- Transformare
- transformativă
- transformat
- încerca
- Două
- Tipuri
- în cele din urmă
- înţelege
- înţelegere
- fara indoiala
- deschide
- deblocare
- Actualizează
- upgrade-ul
- us
- Folosire
- utilizare
- utilizat
- Utilizator
- utilizări
- folosind
- ca de obicei
- Valori
- varietate
- diverse
- foarte
- vital
- vs
- a fost
- we
- WebP
- bine definit
- au fost
- Ce
- Ce este
- dacă
- care
- în timp ce
- voi
- cu
- în
- cuvinte
- Apartamente
- de lucru
- ar
- tu
- Ta
- zephyrnet