การปรับปรุงวิธีที่ผู้ใช้ค้นพบเนื้อหาใหม่ถือเป็นสิ่งสำคัญในการเพิ่มการมีส่วนร่วมและความพึงพอใจของผู้ใช้บนแพลตฟอร์มสื่อ การค้นหาคำหลักเพียงอย่างเดียวมีความท้าทายในการจับความหมายและความตั้งใจของผู้ใช้ ซึ่งนำไปสู่ผลลัพธ์ที่ขาดบริบทที่เกี่ยวข้อง เช่น การหาเดทกลางคืนหรือภาพยนตร์แนวคริสต์มาส ซึ่งอาจส่งผลให้อัตราการคงผู้ใช้ลดลงได้หากผู้ใช้ไม่สามารถค้นหาเนื้อหาที่ต้องการได้อย่างน่าเชื่อถือ อย่างไรก็ตามด้วย โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) มีโอกาสที่จะแก้ปัญหาความท้าทายด้านความหมายและความตั้งใจของผู้ใช้เหล่านี้ โดยการผสมผสาน ฝัง ที่จับความหมายด้วยเทคนิคที่เรียกว่า การดึงข้อมูล Augmented Generation (RAG)คุณสามารถสร้างคำตอบที่เกี่ยวข้องมากขึ้นตามบริบทที่ดึงมาจากแหล่งข้อมูลของคุณเอง
ในโพสต์นี้ เราจะแสดงวิธีสร้างแชทบอทภาพยนตร์อย่างปลอดภัยโดยการนำ RAG ไปใช้กับข้อมูลของคุณเอง ฐานความรู้ for อเมซอน เบดร็อค. เราใช้ชุดข้อมูล IMDb และ Box Office Mojo เพื่อจำลองแคตตาล็อกสำหรับลูกค้าสื่อและความบันเทิง และแสดงวิธีที่คุณสามารถสร้างโซลูชัน RAG ของคุณเองได้ในไม่กี่ขั้นตอน
ภาพรวมโซลูชัน
พื้นที่ IMDb และ Box Office Mojo Movies/TV/OTT แพ็คเกจข้อมูลลิขสิทธิ์ให้ข้อมูลเมตาด้านความบันเทิงที่หลากหลาย รวมถึงการจัดอันดับผู้ใช้มากกว่า 1.6 พันล้านรายการ เครดิตสำหรับนักแสดงและทีมงานกว่า 13 ล้านคน; ภาพยนตร์ ทีวี และความบันเทิง 10 ล้านเรื่อง; และข้อมูลการรายงานบ็อกซ์ออฟฟิศทั่วโลกจากกว่า 60 ประเทศ ลูกค้าสื่อและความบันเทิงของ AWS จำนวนมากอนุญาตให้ใช้ข้อมูล IMDb ผ่าน การแลกเปลี่ยนข้อมูล AWS เพื่อปรับปรุงการค้นพบเนื้อหาและเพิ่มการมีส่วนร่วมและการรักษาลูกค้า
ข้อมูลเบื้องต้นเกี่ยวกับฐานความรู้สำหรับ Amazon Bedrock
เพื่อให้ LLM มีข้อมูลที่เป็นกรรมสิทธิ์ที่ทันสมัย องค์กรต่างๆ ใช้ RAG ซึ่งเป็นเทคนิคที่เกี่ยวข้องกับการดึงข้อมูลจากแหล่งข้อมูลของบริษัท และเพิ่มข้อมูลพร้อมท์ให้สมบูรณ์เพื่อให้การตอบสนองที่เกี่ยวข้องและแม่นยำยิ่งขึ้น ฐานความรู้สำหรับ Amazon Bedrock เปิดใช้งานความสามารถ RAG ที่มีการจัดการเต็มรูปแบบ ซึ่งช่วยให้คุณปรับแต่งการตอบสนอง LLM ด้วยข้อมูลบริษัทตามบริบทและข้อมูลที่เกี่ยวข้อง ฐานความรู้ทำให้เวิร์กโฟลว์ RAG แบบ end-to-end เป็นแบบอัตโนมัติ รวมถึงการนำเข้า การดึงข้อมูล การเพิ่มทันที และการอ้างอิง ทำให้คุณไม่ต้องเขียนโค้ดแบบกำหนดเองเพื่อรวมแหล่งข้อมูลและจัดการการสืบค้น ฐานความรู้สำหรับ Amazon Bedrock ยังเปิดใช้งานการสนทนาแบบหลายรอบเพื่อให้ LLM สามารถตอบคำถามผู้ใช้ที่ซับซ้อนด้วยคำตอบที่ถูกต้อง
เราใช้บริการต่อไปนี้เป็นส่วนหนึ่งของโซลูชันนี้:
เราดำเนินการตามขั้นตอนระดับสูงดังต่อไปนี้:
- ประมวลผลข้อมูล IMDb ล่วงหน้าเพื่อสร้างเอกสารจากบันทึกภาพยนตร์ทุกเรื่องและอัปโหลดข้อมูลลงใน บริการจัดเก็บข้อมูลอย่างง่ายของ Amazon (Amazon S3) ถัง
- สร้างฐานความรู้
- ซิงค์ฐานความรู้ของคุณกับแหล่งข้อมูลของคุณ
- ใช้ฐานความรู้เพื่อตอบคำถามเชิงความหมายเกี่ยวกับแคตตาล็อกภาพยนตร์
เบื้องต้น
ข้อมูล IMDb ที่ใช้ในโพสต์นี้จำเป็นต้องมีใบอนุญาตเนื้อหาเชิงพาณิชย์และการสมัครใช้งานแพ็กเกจใบอนุญาต IMDb และ Box Office Mojo Movies/TV/OTT แบบชำระเงินบน AWS Data Exchange หากต้องการสอบถามเกี่ยวกับใบอนุญาตและเข้าถึงข้อมูลตัวอย่าง โปรดไปที่ ผู้พัฒนา imdb.com. หากต้องการเข้าถึงชุดข้อมูล โปรดดูที่ คำแนะนำด้านพลังงานและการค้นหาโดยใช้กราฟความรู้ IMDb – ตอนที่ 1 และปฏิบัติตาม เข้าถึงข้อมูล IMDb มาตรา.
ประมวลผลข้อมูล IMDb ล่วงหน้า
ก่อนที่เราจะสร้างฐานความรู้ เราจำเป็นต้องประมวลผลชุดข้อมูล IMDb ล่วงหน้าเป็นไฟล์ข้อความและอัปโหลดไปยังบัคเก็ต S3 ในโพสต์นี้ เราจำลองแค็ตตาล็อกลูกค้าโดยใช้ชุดข้อมูล IMDb เรานำภาพยนตร์ยอดนิยม 10,000 เรื่องจากชุดข้อมูล IMDb มาใช้เป็นแคตตาล็อกและสร้างชุดข้อมูล
ใช้สิ่งต่อไปนี้ สมุดบันทึก เพื่อสร้างชุดข้อมูลที่มีข้อมูลเพิ่มเติม เช่น ชื่อนักแสดง ผู้กำกับ และโปรดิวเซอร์ เราใช้โค้ดต่อไปนี้เพื่อสร้างไฟล์เดียวสำหรับภาพยนตร์ที่มีข้อมูลทั้งหมดที่จัดเก็บไว้ในไฟล์ในรูปแบบข้อความที่ไม่มีโครงสร้างซึ่ง LLM สามารถเข้าใจได้:
หลังจากที่คุณมีข้อมูลในรูปแบบ .txt แล้ว คุณสามารถอัปโหลดข้อมูลไปยัง Amazon S3 ได้โดยใช้คำสั่งต่อไปนี้:
สร้างฐานความรู้ IMDb
ทำตามขั้นตอนต่อไปนี้เพื่อสร้างฐานความรู้ของคุณ:
- บนคอนโซล Amazon Bedrock ให้เลือก ฐานความรู้ ในบานหน้าต่างนำทาง
- Choose สร้างฐานความรู้.
- สำหรับ ชื่อฐานความรู้ป้อน
imdb
. - สำหรับ คำอธิบายฐานความรู้ให้ป้อนคำอธิบายเพิ่มเติม เช่น ฐานความรู้สำหรับการนำเข้าและจัดเก็บข้อมูล imdb
- สำหรับ สิทธิ์ IAMให้เลือก สร้างและใช้บทบาทบริการใหม่จากนั้นป้อนชื่อสำหรับบทบาทบริการใหม่ของคุณ
- Choose ถัดไป.
- สำหรับ ชื่อแหล่งข้อมูลป้อน
imdb-s3
. - สำหรับ S3 URIป้อน S3 URI ที่คุณอัปโหลดข้อมูลไป
- ตัว Vortex Indicator ได้ถูกนำเสนอลงในนิตยสาร การตั้งค่าขั้นสูง - ไม่จำเป็น ส่วนสำหรับ กลยุทธ์การแยกชิ้นเลือก ไม่มีชิ้น.
- Choose ถัดไป.
ฐานความรู้ช่วยให้คุณสามารถแบ่งเอกสารออกเป็นส่วนเล็กๆ เพื่อให้คุณประมวลผลเอกสารขนาดใหญ่ได้อย่างง่ายดาย ในกรณีของเรา เราได้แบ่งข้อมูลออกเป็นเอกสารขนาดเล็กลงแล้ว (หนึ่งรายการต่อภาพยนตร์)
- ตัว Vortex Indicator ได้ถูกนำเสนอลงในนิตยสาร ฐานข้อมูลเวกเตอร์ เลือก สร้างร้านค้าเวกเตอร์ใหม่อย่างรวดเร็ว.
Amazon Bedrock จะสร้างคอลเลกชันการค้นหาเวกเตอร์ OpenSearch Serverless ที่มีการจัดการเต็มรูปแบบโดยอัตโนมัติ และกำหนดการตั้งค่าสำหรับการฝังแหล่งข้อมูลของคุณโดยใช้ Titan Embedding G1 – โมเดลการฝังข้อความที่เลือก
- Choose ถัดไป.
- ตรวจสอบการตั้งค่าและเลือก สร้างฐานความรู้.
ซิงค์ข้อมูลของคุณกับฐานความรู้
ตอนนี้คุณได้สร้างฐานความรู้แล้ว คุณสามารถซิงค์ฐานความรู้กับข้อมูลของคุณได้
- บนคอนโซล Amazon Bedrock ให้นำทางไปยังฐานความรู้ของคุณ
- ตัว Vortex Indicator ได้ถูกนำเสนอลงในนิตยสาร แหล่งข้อมูล ส่วนเลือก ซิงค์.
หลังจากซิงค์แหล่งข้อมูลแล้ว คุณก็พร้อมที่จะสืบค้นข้อมูลแล้ว
ปรับปรุงการค้นหาโดยใช้ผลลัพธ์เชิงความหมาย
ทำตามขั้นตอนต่อไปนี้เพื่อทดสอบโซลูชันและปรับปรุงการค้นหาของคุณโดยใช้ผลลัพธ์เชิงความหมาย:
- บนคอนโซล Amazon Bedrock ให้นำทางไปยังฐานความรู้ของคุณ
- เลือกฐานความรู้ของคุณแล้วเลือก ทดสอบฐานความรู้.
- Choose เลือกรุ่นและเลือก มานุษยวิทยาคลอดด์ v2.1.
- Choose ใช้.
ตอนนี้คุณพร้อมที่จะสืบค้นข้อมูลแล้ว
เราสามารถถามคำถามเชิงความหมายได้ เช่น “แนะนำภาพยนตร์ธีมคริสต์มาสให้ฉันหน่อย”
คำตอบจากฐานความรู้ประกอบด้วยข้อมูลอ้างอิงที่คุณสามารถสำรวจเพื่อตรวจสอบความถูกต้องและข้อเท็จจริงของคำตอบได้
คุณยังสามารถเจาะลึกข้อมูลใด ๆ ที่คุณต้องการจากภาพยนตร์เหล่านี้ได้ ในตัวอย่างต่อไปนี้ เราถามว่า “ใครเป็นคนกำกับฝันร้ายก่อนวันคริสต์มาส”
คุณยังสามารถถามคำถามเฉพาะเจาะจงเพิ่มเติมเกี่ยวกับประเภทและเรตติ้งได้ เช่น "แสดงภาพยนตร์การ์ตูนคลาสสิกที่มีเรตติ้งมากกว่า 7 ให้ฉันดูหน่อย"
เพิ่มฐานความรู้ของคุณด้วยตัวแทน
ตัวแทนของ Amazon Bedrock ช่วยให้คุณทำงานที่ซับซ้อนได้โดยอัตโนมัติ เจ้าหน้าที่สามารถแบ่งคำถามของผู้ใช้ออกเป็นงานเล็กๆ และเรียก API ที่กำหนดเองหรือฐานความรู้เพื่อเสริมข้อมูลสำหรับการดำเนินการที่กำลังดำเนินการอยู่ ด้วย Agents for Amazon Bedrock นักพัฒนาสามารถรวมตัวแทนอัจฉริยะเข้ากับแอปของตนได้ เร่งการส่งมอบแอปพลิเคชันที่ขับเคลื่อนด้วย AI และประหยัดเวลาในการพัฒนาหลายสัปดาห์ ด้วยตัวแทน คุณสามารถเพิ่มฐานความรู้ของคุณโดยเพิ่มฟังก์ชันการทำงานเพิ่มเติม เช่น คำแนะนำจาก ปรับแต่ง Amazon สำหรับคำแนะนำเฉพาะผู้ใช้หรือการดำเนินการเช่นการกรองภาพยนตร์ตามความต้องการของผู้ใช้
สรุป
ในโพสต์นี้ เราได้แสดงวิธีสร้างแชทบอทภาพยนตร์เชิงสนทนาโดยใช้ Amazon Bedrock ในไม่กี่ขั้นตอนเพื่อตอบการค้นหาความหมายและประสบการณ์การสนทนาตามข้อมูลของคุณเองและชุดข้อมูลลิขสิทธิ์ของ IMDb และ Box Office Mojo Movies/TV/OTT ในโพสต์ถัดไป เราจะพูดถึงกระบวนการเพิ่มฟังก์ชันการทำงานเพิ่มเติมให้กับโซลูชันของคุณโดยใช้ Agents for Amazon Bedrock หากต้องการเริ่มต้นใช้งานฐานความรู้บน Amazon Bedrock โปรดดูที่ ฐานความรู้สำหรับ Amazon Bedrock.
เกี่ยวกับผู้เขียน
เการาฟ เรเล เป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลอาวุโสที่ Generative AI Innovation Center ซึ่งเขาทำงานร่วมกับลูกค้า AWS ในแนวดิ่งต่างๆ เพื่อเร่งการใช้บริการ generative AI และ AWS Cloud เพื่อแก้ปัญหาความท้าทายทางธุรกิจ
ดิวา ภาร์กาวี เป็นหัวหน้านักวิทยาศาสตร์ประยุกต์อาวุโสที่ Generative AI Innovation Center ซึ่งเธอแก้ไขปัญหาทางธุรกิจที่มีมูลค่าสูงสำหรับลูกค้า AWS โดยใช้วิธี generative AI เธอทำงานเกี่ยวกับการทำความเข้าใจและการเรียกค้นรูปภาพ/วิดีโอ กราฟความรู้เสริมโมเดลภาษาขนาดใหญ่ และกรณีการใช้งานโฆษณาที่ปรับให้เหมาะกับแต่ละบุคคล
สุเรน กุนตูรู เป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ทำงานใน Generative AI Innovation Center ซึ่งเขาทำงานร่วมกับลูกค้า AWS หลายรายเพื่อแก้ไขปัญหาทางธุรกิจที่มีมูลค่าสูง เขาเชี่ยวชาญในการสร้างไปป์ไลน์ ML โดยใช้โมเดลภาษาขนาดใหญ่ ผ่าน Amazon Bedrock และบริการ AWS Cloud อื่นๆ เป็นหลัก
วิทยาสาคร รวิปาติ เป็นผู้จัดการด้านวิทยาศาสตร์ที่ Generative AI Innovation Center ซึ่งเขาใช้ประโยชน์จากประสบการณ์มากมายในระบบแบบกระจายขนาดใหญ่ และความหลงใหลในการเรียนรู้ของเครื่อง เพื่อช่วยลูกค้า AWS ในอุตสาหกรรมแนวดิ่งต่างๆ เร่งการนำ AI และการนำระบบคลาวด์ไปใช้
- เนื้อหาที่ขับเคลื่อนด้วย SEO และการเผยแพร่ประชาสัมพันธ์ รับการขยายวันนี้
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai เพิ่มพลังให้กับตัวเอง เข้าถึงได้ที่นี่.
- เพลโตไอสตรีม. Web3 อัจฉริยะ ขยายความรู้ เข้าถึงได้ที่นี่.
- เพลโตESG. คาร์บอน, คลีนเทค, พลังงาน, สิ่งแวดล้อม แสงอาทิตย์, การจัดการของเสีย. เข้าถึงได้ที่นี่.
- เพลโตสุขภาพ เทคโนโลยีชีวภาพและข่าวกรองการทดลองทางคลินิก เข้าถึงได้ที่นี่.
- ที่มา: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/build-a-movie-chatbot-for-tv-ott-platforms-using-retrieval-augmented-generation-in-amazon-bedrock/
- :มี
- :เป็น
- :ที่ไหน
- $ 10 ล้าน
- 000
- 1
- 10
- 100
- 11
- 118
- 12
- 13
- 360
- 385
- 60
- 7
- a
- เกี่ยวกับเรา
- เร่งความเร็ว
- เร่ง
- เข้า
- ถูกต้อง
- ข้าม
- การปฏิบัติ
- นักแสดง
- เพิ่ม
- เพิ่มเติม
- การนำมาใช้
- การโฆษณา
- ตัวแทน
- AI
- ขับเคลื่อนด้วย AI
- ทั้งหมด
- ช่วยให้
- คนเดียว
- แล้ว
- ด้วย
- อเมซอน
- Amazon Web Services
- an
- และ
- คำตอบ
- คำตอบ
- ใด
- APIs
- การใช้งาน
- ประยุกต์
- ปพลิเคชัน
- เป็น
- AS
- ถาม
- At
- เสริม
- เติม
- โดยอัตโนมัติ
- อัตโนมัติ
- AWS
- ฐาน
- ตาม
- BE
- ก่อน
- พันล้าน
- กล่อง
- บ็อกซ์ออฟฟิศ
- ทำลาย
- สร้าง
- การก่อสร้าง
- ธุรกิจ
- by
- โทรศัพท์
- ที่เรียกว่า
- CAN
- ความสามารถ
- จับ
- จับ
- กรณี
- กรณี
- แค็ตตาล็อก
- ศูนย์
- ความท้าทาย
- chatbot
- Choose
- เลือก
- คริสต์มาส
- คลาสสิก
- เมฆ
- การยอมรับระบบคลาวด์
- บริการคลาวด์
- รหัส
- ชุด
- การรวมกัน
- เชิงพาณิชย์
- บริษัท
- ซับซ้อน
- ปลอบใจ
- บรรจุ
- เนื้อหา
- สิ่งแวดล้อม
- ตามบริบท
- การสนทนา
- การสนทนา
- แก้ไข
- ประเทศ
- คู่
- สร้าง
- ที่สร้างขึ้น
- เครดิต
- พวกลูกเรือ
- วิกฤติ
- ประเพณี
- ลูกค้า
- การมีส่วนร่วมของลูกค้า
- ลูกค้า
- ปรับแต่ง
- ข้อมูล
- การแลกเปลี่ยนข้อมูล
- นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล
- วันที่
- ส่งมอบ
- การจัดส่ง
- ลักษณะ
- รายละเอียด
- นักพัฒนา
- พัฒนาการ
- ต่าง
- กำกับการแสดง
- ผู้อำนวยการ
- กรรมการ
- ค้นพบ
- การค้นพบ
- กระจาย
- ระบบกระจาย
- เอกสาร
- เอกสาร
- ลง
- ขับรถ
- การกำจัด
- การฝัง
- ทำให้สามารถ
- จบสิ้น
- มีส่วนร่วม
- เพิ่มคุณค่า
- เข้าสู่
- ความบันเทิง
- อีเธอร์ (ETH)
- ทุกๆ
- ตัวอย่าง
- ตลาดแลกเปลี่ยน
- ประสบการณ์
- ประสบการณ์
- สำรวจ
- สองสาม
- เนื้อไม่มีมัน
- ไฟล์
- กรอง
- หา
- หา
- ปฏิบัติตาม
- ดังต่อไปนี้
- สำหรับ
- รูป
- ราคาเริ่มต้นที่
- อย่างเต็มที่
- ฟังก์ชั่น
- g1
- สร้าง
- รุ่น
- กำเนิด
- กำเนิด AI
- ประเภท
- ได้รับ
- เหตุการณ์ที่
- Go
- กราฟ
- มากขึ้น
- มี
- he
- ช่วย
- ระดับสูง
- ของเขา
- สรุป ความน่าเชื่อถือของ Olymp Trade?
- ทำอย่างไร
- อย่างไรก็ตาม
- HTML
- ที่ http
- HTTPS
- if
- การดำเนินการ
- ปรับปรุง
- in
- รวมทั้ง
- เพิ่ม
- อุตสาหกรรม
- ข้อมูล
- ข้อมูล
- นักวิเคราะห์ส่วนบุคคลที่หาโอกาสให้เป็นไปได้มากที่สุด
- สอบถาม
- รวบรวม
- ฉลาด
- ความตั้งใจ
- เข้าไป
- ที่เกี่ยวข้องกับการ
- IT
- jpg
- เพียงแค่
- ความรู้
- ไม่มี
- ภาษา
- ใหญ่
- ขนาดใหญ่
- นำ
- ชั้นนำ
- การเรียนรู้
- ยกระดับ
- License
- ได้รับใบอนุญาต
- ลิขสิทธิ์
- กดไลก์
- llm
- ในประเทศ
- ที่ตั้ง
- ลด
- เครื่อง
- เรียนรู้เครื่อง
- ทำ
- จัดการ
- การจัดการ
- ผู้จัดการ
- หลาย
- me
- ภาพบรรยากาศ
- สมาชิก
- เมตาดาต้า
- วิธีการ
- ล้าน
- ML
- แบบ
- โมเดล
- โมโจ
- ข้อมูลเพิ่มเติม
- หนัง
- Movies
- ชื่อ
- ชื่อ
- นำทาง
- การเดินเรือ
- จำเป็นต้อง
- ความต้องการ
- ใหม่
- ถัดไป
- คืน
- of
- Office
- on
- ONE
- โอกาส
- or
- องค์กร
- อื่นๆ
- ของเรา
- เกิน
- ของตนเอง
- แพ็คเกจ
- หน้า
- ต้องจ่าย
- บานหน้าต่าง
- ส่วนหนึ่ง
- กิเลส
- เส้นทาง
- ต่อ
- ที่มีประสิทธิภาพ
- ส่วนบุคคล
- แพลตฟอร์ม
- เพลโต
- เพลโตดาต้าอินเทลลิเจนซ์
- เพลโตดาต้า
- พล็อต
- ยอดนิยม
- โพสต์
- โปสเตอร์
- ส่วนใหญ่
- ปัญหาที่เกิดขึ้น
- กระบวนการ
- ผู้ผลิต
- ผู้ผลิต
- เป็นเจ้าของ
- ให้
- คำสั่ง
- การสอบถาม
- คำถาม
- เศษผ้า
- พิสัย
- ราคา
- อันดับ
- การให้คะแนน
- พร้อม
- แนะนำ
- แนะนำ
- แนะนำ
- ระเบียน
- อ้างอิง
- ที่เกี่ยวข้อง
- ตรงประเด็น
- การรายงาน
- ต้อง
- คำตอบ
- การตอบสนอง
- ผลสอบ
- ความจำ
- การแก้ไข
- กลับ
- บทบาท
- แถว
- วิ่ง
- ความพอใจ
- ประหยัด
- วิทยาศาสตร์
- นักวิทยาศาสตร์
- ค้นหา
- Section
- อย่างปลอดภัย
- กลุ่ม
- เลือก
- ความหมาย
- อรรถศาสตร์
- ระดับอาวุโส
- serverless
- บริการ
- บริการ
- การตั้งค่า
- เธอ
- การถ่ายภาพ
- โชว์
- แสดง
- แสดงให้เห็นว่า
- ง่าย
- แกล้งทำ
- เดียว
- ขนาด
- มีขนาดเล็กกว่า
- So
- ทางออก
- แก้
- แก้ปัญหา
- บาง
- แหล่ง
- แหล่งที่มา
- ความเชี่ยวชาญ
- โดยเฉพาะ
- ข้อความที่เริ่ม
- ขั้นตอน
- การเก็บรักษา
- จัดเก็บ
- เก็บไว้
- ซื่อตรง
- การสมัครสมาชิก
- อย่างเช่น
- เสริม
- ซิงค์.
- ระบบ
- เอา
- งาน
- เทคนิค
- ทดสอบ
- ข้อความ
- กว่า
- ที่
- พื้นที่
- ข้อมูล
- ของพวกเขา
- พวกเขา
- แกน
- แล้วก็
- ที่นั่น
- ล้อยางขัดเหล่านี้ติดตั้งบนแกน XNUMX (มม.) ผลิตภัณฑ์นี้ถูกผลิตในหลายรูปทรง และหลากหลายเบอร์ความแน่นหนาของปริมาณอนุภาคขัดของมัน จะทำให้ท่านได้รับประสิทธิภาพสูงในการขัดและการใช้งานที่ยาวนาน
- พวกเขา
- นี้
- ตลอด
- เวลา
- ยักษ์
- ชื่อ
- ไปยัง
- tv
- ความเข้าใจ
- เข้าใจ
- ไม่มีโครงสร้าง
- ทันเหตุการณ์
- อัปโหลด
- URI
- URL
- ใช้
- มือสอง
- ผู้ใช้งาน
- ผู้ใช้
- การใช้
- ต่างๆ
- กว้างใหญ่
- แนวดิ่ง
- เยี่ยมชมร้านค้า
- W
- เดิน
- ต้องการ
- คือ
- we
- เว็บ
- บริการเว็บ
- สัปดาห์ที่ผ่านมา
- กว้าง
- ช่วงกว้าง
- จะ
- กับ
- เวิร์กโฟลว์
- การทำงาน
- โรงงาน
- เขียน
- X
- ปี
- เธอ
- ของคุณ
- ลมทะเล