รูปภาพโดยบรรณาธิการ
โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) เช่น GPT-3 ของ OpenAI, BERT ของ Google และ LLaMA ของ Meta กำลังปฏิวัติภาคส่วนต่างๆ ด้วยความสามารถในการสร้างข้อความที่หลากหลาย ตั้งแต่สำเนาการตลาดและสคริปต์วิทยาศาสตร์ข้อมูลไปจนถึงบทกวี
แม้ว่าอินเทอร์เฟซที่ใช้งานง่ายของ ChatGPT จะมีอยู่ในอุปกรณ์ของคนส่วนใหญ่ในปัจจุบัน แต่ก็ยังมีศักยภาพที่ยังไม่ได้ใช้ในการใช้ LLM ในการบูรณาการซอฟต์แวร์ที่หลากหลาย
ปัญหาหลัก?
แอปพลิเคชันส่วนใหญ่ต้องการการสื่อสารแบบเนทิฟกับ LLM ที่ลื่นไหลมากขึ้น
และนี่คือจุดที่ LangChain เข้ามามีส่วนร่วม!
หากคุณสนใจ Generative AI และ LLM บทช่วยสอนนี้ออกแบบมาเพื่อคุณโดยเฉพาะ
เอาล่ะ… มาเริ่มกันเลย!
ในกรณีที่คุณอาศัยอยู่ในถ้ำและไม่ได้รับข่าวสารใดๆ ในช่วงนี้ ฉันจะอธิบายเกี่ยวกับ Large Language Models หรือ LLM สั้นๆ
LLM คือระบบปัญญาประดิษฐ์ที่ซับซ้อนซึ่งสร้างขึ้นเพื่อเลียนแบบความเข้าใจและการสร้างข้อความที่เหมือนกับมนุษย์ ด้วยการฝึกชุดข้อมูลขนาดมหึมา แบบจำลองเหล่านี้จะแยกแยะรูปแบบที่ซับซ้อน เข้าใจรายละเอียดปลีกย่อยทางภาษา และสร้างผลลัพธ์ที่สอดคล้องกัน
หากคุณสงสัยว่าจะโต้ตอบกับโมเดลที่ขับเคลื่อนด้วย AI เหล่านี้ได้อย่างไร มีสองวิธีหลักในการดำเนินการดังกล่าว:
- วิธีที่พบบ่อยและตรงไปตรงมาที่สุดคือการพูดคุยหรือพูดคุยกับนางแบบ มันเกี่ยวข้องกับการประดิษฐ์พรอมต์ ส่งไปยังโมเดลที่ขับเคลื่อนด้วย AI และรับเอาต์พุตแบบข้อความเป็นการตอบกลับ
- อีกวิธีหนึ่งคือการแปลงข้อความเป็นอาร์เรย์ตัวเลข กระบวนการนี้เกี่ยวข้องกับการเขียนพรอมต์สำหรับ AI และรับอาร์เรย์ตัวเลขเป็นการตอบแทน สิ่งที่เรียกกันทั่วไปว่า "การฝัง" มีการเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วในฐานข้อมูลเวกเตอร์และการค้นหาความหมาย
และนี่คือปัญหาหลักทั้งสองประการที่ LangChain พยายามแก้ไข หากคุณสนใจปัญหาหลักในการโต้ตอบกับ LLM คุณสามารถดูบทความนี้ได้ โปรดคลิกที่นี่เพื่ออ่านรายละเอียดเพิ่มเติม.
LangChain เป็นเฟรมเวิร์กโอเพ่นซอร์สที่สร้างขึ้นเกี่ยวกับ LLM โดยนำเสนอคลังเครื่องมือ ส่วนประกอบ และอินเทอร์เฟซที่ช่วยปรับปรุงสถาปัตยกรรมของแอปพลิเคชันที่ขับเคลื่อนด้วย LLM
ด้วย LangChain การมีส่วนร่วมกับโมเดลภาษา การเชื่อมโยงส่วนประกอบที่หลากหลาย และการรวมสินทรัพย์ เช่น API และฐานข้อมูลกลายเป็นเรื่องง่าย เฟรมเวิร์กที่ใช้งานง่ายนี้ช่วยลดความยุ่งยากในการพัฒนาแอปพลิเคชัน LLM ได้อย่างมาก
แนวคิดหลักของ Long Chain คือเราสามารถเชื่อมต่อส่วนประกอบหรือโมดูลต่างๆ เข้าด้วยกัน หรือที่เรียกว่าโซ่ เพื่อสร้างโซลูชันที่ขับเคลื่อนด้วย LLM ที่ซับซ้อนยิ่งขึ้น
นี่คือคุณสมบัติที่โดดเด่นบางประการของ LangChain:
- เทมเพลตข้อความแจ้งที่ปรับแต่งได้เพื่อสร้างมาตรฐานการโต้ตอบของเรา
- ส่วนประกอบข้อต่อโซ่ที่ออกแบบมาเพื่อกรณีการใช้งานที่ซับซ้อน
- การบูรณาการอย่างราบรื่นกับโมเดลภาษาชั้นนำ รวมถึง GPT ของ OpenAI และบน HuggingFace Hub
- ส่วนประกอบแบบแยกส่วนสำหรับแนวทางแบบผสมผสานเพื่อประเมินปัญหาหรืองานเฉพาะใดๆ
ภาพโดยผู้เขียน
LangChain โดดเด่นด้วยการมุ่งเน้นไปที่ความสามารถในการปรับตัวและการออกแบบโมดูลาร์
แนวคิดหลักที่อยู่เบื้องหลัง LangChain คือการแบ่งลำดับการประมวลผลภาษาธรรมชาติออกเป็นส่วนๆ ช่วยให้นักพัฒนาสามารถปรับแต่งเวิร์กโฟลว์ตามความต้องการของพวกเขาได้
ความคล่องตัวดังกล่าวทำให้ LangChain เป็นตัวเลือกที่สำคัญสำหรับการสร้างโซลูชัน AI ในสถานการณ์และอุตสาหกรรมต่างๆ
ส่วนประกอบที่สำคัญที่สุดบางประการคือ...
ภาพโดยผู้เขียน
1. LLM
LLM เป็นองค์ประกอบพื้นฐานที่ใช้ประโยชน์จากข้อมูลการฝึกอบรมจำนวนมหาศาลเพื่อทำความเข้าใจและสร้างข้อความที่เหมือนมนุษย์ สิ่งเหล่านี้เป็นหัวใจสำคัญของการดำเนินงานหลายอย่างภายใน LangChain โดยให้ความสามารถในการประมวลผลภาษาที่จำเป็นในการวิเคราะห์ ตีความ และตอบสนองต่อการป้อนข้อความ
การใช้งาน: ขับเคลื่อนแชทบอท สร้างข้อความที่เหมือนมนุษย์สำหรับแอปพลิเคชันต่างๆ ช่วยในการดึงข้อมูล และดำเนินการประมวลผลภาษาอื่นๆ
2. เทมเพลตพร้อมท์
พรอมต์เป็นพื้นฐานสำหรับการโต้ตอบกับ LLM และเมื่อทำงานเฉพาะงาน โครงสร้างของพรอมต์ก็มีแนวโน้มที่จะคล้ายกัน เทมเพลตพรอมต์ ซึ่งเป็นพรอมต์ที่กำหนดไว้ล่วงหน้าซึ่งใช้งานได้ข้ามสายโซ่ ช่วยให้ "พรอมต์" เป็นมาตรฐานโดยการเพิ่มค่าเฉพาะ สิ่งนี้ช่วยเพิ่มความสามารถในการปรับตัวและการปรับแต่งของ LLM ใด ๆ
การใช้งาน: การสร้างมาตรฐานกระบวนการโต้ตอบกับ LLM
3. ตัวแยกวิเคราะห์เอาต์พุต
ตัวแยกวิเคราะห์เอาต์พุตเป็นส่วนประกอบที่รับเอาต์พุตดิบจากขั้นตอนก่อนหน้าในห่วงโซ่และแปลงเป็นรูปแบบที่มีโครงสร้าง ข้อมูลที่มีโครงสร้างนี้สามารถนำมาใช้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้นในขั้นตอนต่อๆ ไปหรือส่งมอบเป็นการตอบสนองต่อผู้ใช้ปลายทาง
การใช้งาน: ตัวอย่างเช่น ในแชทบอท ตัวแยกวิเคราะห์เอาต์พุตอาจรับการตอบกลับข้อความดิบจากโมเดลภาษา แยกส่วนข้อมูลสำคัญ และจัดรูปแบบเป็นการตอบกลับที่มีโครงสร้าง
4. ส่วนประกอบและโซ่
ใน LangChain แต่ละส่วนประกอบจะทำหน้าที่เป็นโมดูลที่รับผิดชอบงานเฉพาะในลำดับการประมวลผลภาษา ส่วนประกอบเหล่านี้สามารถเชื่อมต่อกับแบบฟอร์มได้ ห่วงโซ่ สำหรับเวิร์กโฟลว์ที่กำหนดเอง
การใช้งาน: การสร้างห่วงโซ่การตรวจจับความรู้สึกและการตอบสนองในแชทบอทเฉพาะ
5 หน่วยความจำ
หน่วยความจำใน LangChain หมายถึงส่วนประกอบที่จัดเตรียมกลไกการจัดเก็บและการเรียกค้นข้อมูลภายในเวิร์กโฟลว์ ส่วนประกอบนี้อนุญาตให้มีการจัดเก็บข้อมูลชั่วคราวหรือถาวรที่ส่วนประกอบอื่นสามารถเข้าถึงและจัดการได้ในระหว่างการโต้ตอบกับ LLM
การใช้งาน: สิ่งนี้มีประโยชน์ในสถานการณ์ที่จำเป็นต้องเก็บข้อมูลไว้ในขั้นตอนการประมวลผลต่างๆ เช่น การจัดเก็บประวัติการสนทนาในแชทบอทเพื่อให้การตอบกลับโดยคำนึงถึงบริบท
6 ตัวแทน
เอเจนต์เป็นส่วนประกอบอัตโนมัติที่สามารถดำเนินการตามข้อมูลที่ประมวลผลได้ พวกเขาสามารถโต้ตอบกับส่วนประกอบอื่นๆ ระบบภายนอก หรือผู้ใช้ เพื่อทำงานเฉพาะภายในเวิร์กโฟลว์ LangChain
การใช้งาน: ตัวอย่างเช่น ตัวแทนอาจจัดการการโต้ตอบของผู้ใช้ ประมวลผลคำขอที่เข้ามา และประสานงานการไหลของข้อมูลผ่านสายโซ่เพื่อสร้างการตอบสนองที่เหมาะสม
7. ดัชนีและตัวดึงข้อมูล
ดัชนีและตัวดึงข้อมูลมีบทบาทสำคัญในการจัดการและการเข้าถึงข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพ ดัชนีคือโครงสร้างข้อมูลที่เก็บข้อมูลและข้อมูลเมตาจากข้อมูลการฝึกของโมเดล ในทางกลับกัน ตัวดึงข้อมูลเป็นกลไกที่โต้ตอบกับดัชนีเหล่านี้เพื่อดึงข้อมูลที่เกี่ยวข้องตามเกณฑ์ที่ระบุ และช่วยให้แบบจำลองตอบกลับได้ดีขึ้นโดยการจัดหาบริบทที่เกี่ยวข้อง
การใช้งาน: เป็นเครื่องมือในการดึงข้อมูลหรือเอกสารที่เกี่ยวข้องจากชุดข้อมูลขนาดใหญ่ได้อย่างรวดเร็ว ซึ่งจำเป็นสำหรับงานต่างๆ เช่น การดึงข้อมูลหรือการตอบคำถาม
8. หม้อแปลงเอกสาร
ใน LangChain Document Transformers เป็นส่วนประกอบพิเศษที่ออกแบบมาเพื่อประมวลผลและแปลงเอกสารในลักษณะที่ทำให้เหมาะสำหรับการวิเคราะห์หรือประมวลผลเพิ่มเติม การแปลงเหล่านี้อาจรวมถึงงานต่างๆ เช่น การทำให้ข้อความเป็นมาตรฐาน การแยกคุณลักษณะ หรือการแปลงข้อความเป็นรูปแบบอื่น
การใช้งาน: การเตรียมข้อมูลข้อความสำหรับขั้นตอนการประมวลผลในภายหลัง เช่น การวิเคราะห์โดยโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง หรือการจัดทำดัชนีเพื่อการดึงข้อมูลที่มีประสิทธิภาพ
9. การฝังโมเดล
ใช้เพื่อแปลงข้อมูลข้อความเป็นเวกเตอร์ตัวเลขในพื้นที่มิติสูง โมเดลเหล่านี้จับความสัมพันธ์เชิงความหมายระหว่างคำและวลี ทำให้สามารถแสดงรูปแบบที่เครื่องอ่านได้ พวกเขาสร้างรากฐานสำหรับงานการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) ขั้นปลายน้ำต่างๆ ภายในระบบนิเวศของ LangChain
การใช้งาน: อำนวยความสะดวกในการค้นหาความหมาย การเปรียบเทียบความคล้ายคลึง และงานการเรียนรู้ของเครื่องอื่นๆ โดยการแสดงข้อความเป็นตัวเลข
10. ร้านขายเวกเตอร์
ประเภทของระบบฐานข้อมูลที่เชี่ยวชาญในการจัดเก็บและค้นหาข้อมูลผ่านการฝัง การวิเคราะห์การแสดงตัวเลขของข้อมูลที่มีลักษณะคล้ายข้อความเป็นหลัก VectorStore ทำหน้าที่เป็นสถานที่จัดเก็บสำหรับการฝังเหล่านี้
การใช้งาน: ช่วยให้การค้นหามีประสิทธิภาพตามความคล้ายคลึงกันทางความหมาย
การติดตั้งโดยใช้ PIP
สิ่งแรกที่เราต้องทำคือต้องแน่ใจว่าเราได้ติดตั้ง LangChain ในสภาพแวดล้อมของเราแล้ว
pip install langchain
การตั้งค่าสภาพแวดล้อม
โดยทั่วไปแล้ว การใช้ LangChain หมายถึงการบูรณาการกับผู้ให้บริการโมเดลที่หลากหลาย พื้นที่เก็บข้อมูล API และส่วนประกอบอื่นๆ และดังที่คุณทราบแล้ว เช่นเดียวกับการบูรณาการอื่นๆ การจัดหาคีย์ API ที่เกี่ยวข้องและถูกต้องเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการดำเนินงานของ LangChain
ลองนึกภาพเราต้องการใช้ OpenAI API ของเรา เราสามารถทำได้ง่ายๆ ด้วยสองวิธี:
- การตั้งค่าคีย์เป็นตัวแปรสภาพแวดล้อม
OPENAI_API_KEY="..."
or
import os
os.environ['OPENAI_API_KEY'] = “...”
หากคุณเลือกที่จะไม่สร้างตัวแปรสภาพแวดล้อม คุณจะมีตัวเลือกในการจัดเตรียมคีย์โดยตรงผ่านพารามิเตอร์ชื่อ openai_api_key เมื่อเริ่มต้นคลาส OpenAI LLM:
- ตั้งค่าคีย์โดยตรงในคลาสที่เกี่ยวข้อง
from langchain.llms import OpenAI
llm = OpenAI(openai_api_key="...")
การสลับระหว่าง LLM จะตรงไปตรงมา
LangChain จัดให้มีคลาส LLM ที่ช่วยให้เราสามารถโต้ตอบกับผู้ให้บริการโมเดลภาษาต่างๆ เช่น OpenAI และ Hugging Face
การเริ่มต้นใช้งาน LLM เป็นเรื่องง่ายทีเดียว เนื่องจากฟังก์ชันพื้นฐานและใช้งานง่ายที่สุดของ LLM ก็คือการสร้างข้อความเท่านั้น
อย่างไรก็ตาม การขอพร้อมท์เดียวกันไปยัง LLM ต่างๆ ในคราวเดียวนั้นไม่ใช่เรื่องง่าย
นี่คือจุดที่ LangChain เข้ามามีบทบาท...
กลับมาใช้ฟังก์ชันที่ง่ายที่สุดของ LLM ใด ๆ เราสามารถสร้างแอปพลิเคชันด้วย LangChain ที่ได้รับพร้อมท์สตริงและส่งกลับเอาต์พุตของ LLM ที่เรากำหนดไว้ได้อย่างง่ายดาย
รหัสโดยผู้เขียน
เราสามารถใช้พรอมต์เดียวกันและรับการตอบกลับของสองโมเดลที่แตกต่างกันภายในโค้ดไม่กี่บรรทัด!
รหัสโดยผู้เขียน
น่าประทับใจ…ใช่ไหมล่ะ?
กำหนดโครงสร้างให้กับพร้อมท์ของเราด้วยเทมเพลตพร้อมท์
ปัญหาทั่วไปของโมเดลภาษา (LLM) คือการไม่สามารถขยายแอปพลิเคชันที่ซับซ้อนได้ LangChain จัดการเรื่องนี้ด้วยการนำเสนอโซลูชันเพื่อปรับปรุงกระบวนการสร้างพร้อมท์ ซึ่งมักจะซับซ้อนมากกว่าแค่การกำหนดงาน เนื่องจากต้องมีการสรุปลักษณะเฉพาะของ AI และรับรองความถูกต้องของข้อเท็จจริง ส่วนสำคัญของสิ่งนี้เกี่ยวข้องกับข้อความสำเร็จรูปที่ซ้ำกัน LangChain บรรเทาปัญหานี้ด้วยการนำเสนอเทมเพลตพร้อมต์ ซึ่งจะรวมข้อความสำเร็จรูปในพร้อมท์ใหม่โดยอัตโนมัติ ดังนั้นจึงทำให้การสร้างพร้อมท์ง่ายขึ้นและรับรองความสอดคล้องในงานต่างๆ
รหัสโดยผู้เขียน
รับการตอบสนองที่มีโครงสร้างด้วยตัวแยกวิเคราะห์เอาต์พุต
ในการโต้ตอบทางแชท ผลลัพธ์ของโมเดลเป็นเพียงข้อความเท่านั้น อย่างไรก็ตาม ภายในแอปพลิเคชันซอฟต์แวร์ การมีเอาต์พุตที่มีโครงสร้างจะดีกว่า เนื่องจากช่วยให้สามารถดำเนินการเขียนโปรแกรมเพิ่มเติมได้ ตัวอย่างเช่น เมื่อสร้างชุดข้อมูล ต้องการรับการตอบกลับในรูปแบบเฉพาะ เช่น CSV หรือ JSON สมมติว่าสามารถสร้างพรอมต์เพื่อกระตุ้นการตอบสนองที่มีรูปแบบสม่ำเสมอและเหมาะสมจาก AI ก็จำเป็นต้องมีเครื่องมือในการจัดการเอาต์พุตนี้ LangChain ตอบสนองความต้องการนี้ด้วยการนำเสนอเครื่องมือแยกวิเคราะห์เอาต์พุตเพื่อจัดการและใช้เอาต์พุตที่มีโครงสร้างอย่างมีประสิทธิภาพ
รหัสโดยผู้เขียน
คุณสามารถไปตรวจสอบรหัสทั้งหมดได้ที่ของฉัน GitHub.
เมื่อไม่นานมานี้ ความสามารถขั้นสูงของ ChatGPT ทำให้เราทึ่ง อย่างไรก็ตามสภาพแวดล้อมทางเทคโนโลยีเปลี่ยนแปลงอยู่ตลอดเวลา และตอนนี้เครื่องมืออย่าง LangChain ก็อยู่ใกล้แค่ปลายนิ้ว ทำให้เราสามารถประดิษฐ์ต้นแบบที่โดดเด่นจากคอมพิวเตอร์ส่วนบุคคลของเราได้ในเวลาเพียงไม่กี่ชั่วโมง
LangChain ซึ่งเป็นแพลตฟอร์ม Python ที่ใช้งานได้ฟรี มอบวิธีการสำหรับผู้ใช้ในการพัฒนาแอปพลิเคชันที่ยึดโดย LLM (แบบจำลองภาษา) แพลตฟอร์มนี้มอบอินเทอร์เฟซที่ยืดหยุ่นให้กับโมเดลพื้นฐานที่หลากหลาย เพิ่มความคล่องตัวในการจัดการพร้อมท์และทำหน้าที่เป็นจุดเชื่อมโยงสำหรับองค์ประกอบต่างๆ เช่น เทมเพลตพร้อมต์ LLM เพิ่มเติม ข้อมูลภายนอก และทรัพยากรอื่นๆ ผ่านตัวแทน ณ เอกสารประกอบปัจจุบัน
ลองนึกภาพแชทบอท ผู้ช่วยดิจิทัล เครื่องมือแปลภาษา และยูทิลิตี้วิเคราะห์ความรู้สึก แอพพลิเคชั่นที่เปิดใช้งาน LLM ทั้งหมดนี้มีชีวิตขึ้นมาด้วย LangChain นักพัฒนาใช้แพลตฟอร์มนี้เพื่อสร้างโซลูชันโมเดลภาษาที่ปรับแต่งตามความต้องการโดยเฉพาะและตอบสนองความต้องการที่แตกต่างกัน
เมื่อขอบเขตของการประมวลผลภาษาธรรมชาติขยายออกไป และการนำไปใช้ก็ลึกซึ้งยิ่งขึ้น ขอบเขตของแอปพลิเคชันก็ดูไร้ขอบเขต
โจเซป เฟอร์เรอร์ เป็นวิศวกรวิเคราะห์จากบาร์เซโลนา เขาสำเร็จการศึกษาด้านวิศวกรรมฟิสิกส์และกำลังทำงานในสาขาวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ประยุกต์ใช้กับการเคลื่อนที่ของมนุษย์ เขาเป็นผู้สร้างเนื้อหานอกเวลาที่มุ่งเน้นด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลและเทคโนโลยี สามารถติดต่อเขาได้ที่ LinkedIn, Twitter or กลาง.
- 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://www.kdnuggets.com/how-to-make-large-language-models-play-nice-with-your-software-using-langchain?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=how-to-make-large-language-models-play-nice-with-your-software-using-langchain
- :มี
- :เป็น
- :ไม่
- :ที่ไหน
- $ ขึ้น
- 7
- a
- ความสามารถ
- Accessed
- การเข้าถึง
- บรรลุผล
- ความถูกต้อง
- ข้าม
- การแสดง
- การปฏิบัติ
- การกระทำ
- เพิ่ม
- ที่อยู่
- ที่อยู่
- ที่อยู่
- การนำมาใช้
- สูง
- ตัวแทน
- ตัวแทน
- มาแล้ว
- AI
- ขับเคลื่อนด้วย AI
- ทั้งหมด
- อนุญาต
- การอนุญาต
- ช่วยให้
- แล้ว
- ด้วย
- ในหมู่
- จำนวน
- an
- การวิเคราะห์
- การวิเคราะห์
- วิเคราะห์
- วิเคราะห์
- ทอดสมอ
- และ
- ใด
- API
- APIs
- การใช้งาน
- การพัฒนาโปรแกรมประยุกต์
- การใช้งาน
- ประยุกต์
- เข้าใกล้
- เหมาะสม
- สถาปัตยกรรม
- เป็น
- รอบ
- แถว
- คลังแสง
- บทความ
- เทียม
- ปัญญาประดิษฐ์
- AS
- ขอให้
- ประเมินผล
- สินทรัพย์
- ผู้ช่วย
- At
- อิสระ
- ใช้ได้
- AWE
- กลับ
- บาร์เซโลนา
- ตาม
- ขั้นพื้นฐาน
- BE
- กลายเป็น
- จะกลายเป็น
- รับ
- หลัง
- ดีกว่า
- ระหว่าง
- ไม่มีที่สิ้นสุด
- หมดสภาพ
- สั้น
- นำ
- สร้าง
- การก่อสร้าง
- สร้าง
- by
- CAN
- ความสามารถในการ
- สามารถ
- จับ
- กรณี
- กรณี
- จัดเลี้ยง
- ถ้ำ
- โซ่
- ห่วงโซ่
- chatbot
- chatbots
- ChatGPT
- การพูดคุย
- ตรวจสอบ
- ทางเลือก
- Choose
- ชั้น
- รหัส
- สอดคล้องกัน
- อย่างไร
- ร่วมกัน
- อย่างธรรมดา
- การสื่อสาร
- เปรียบเทียบ
- ซับซ้อน
- ส่วนประกอบ
- ส่วนประกอบ
- คอมพิวเตอร์
- เชื่อมต่อ
- งานที่เชื่อมต่อ
- คงเส้นคงวา
- ติดต่อเรา
- เนื้อหา
- สิ่งแวดล้อม
- การสนทนา
- การแปลง
- แปลง
- การแปลง
- ประสานงาน
- แกน
- แก้ไข
- หัตถกรรม
- ที่สร้างขึ้น
- สร้าง
- การสร้าง
- การสร้าง
- ผู้สร้าง
- เกณฑ์
- สำคัญมาก
- ปัจจุบัน
- ขณะนี้
- การปรับแต่ง
- ปรับแต่ง
- การปรับแต่ง
- ข้อมูล
- วิทยาศาสตร์ข้อมูล
- ชุดข้อมูล
- ฐานข้อมูล
- ฐานข้อมูล
- ลึกขึ้น
- การกำหนด
- ส่ง
- มอบ
- ออกแบบ
- กำหนด
- ได้รับการออกแบบ
- ที่ต้องการ
- การตรวจพบ
- พัฒนา
- นักพัฒนา
- พัฒนาการ
- อุปกรณ์
- ต่าง
- ดิจิตอล
- โดยตรง
- โดยตรง
- มองเห็น
- แตกต่าง
- โดดเด่น
- หลาย
- do
- เอกสาร
- เอกสาร
- เอกสาร
- ลง
- ในระหว่าง
- แต่ละ
- ที่ง่ายที่สุด
- อย่างง่ายดาย
- ง่าย
- ระบบนิเวศ
- มีประสิทธิภาพ
- ที่มีประสิทธิภาพ
- อย่างมีประสิทธิภาพ
- องค์ประกอบ
- การฝัง
- การเปิดใช้งาน
- ปลาย
- น่าสนใจ
- วิศวกร
- ชั้นเยี่ยม
- ช่วย
- มหาศาล
- การสร้างความมั่นใจ
- สิ่งแวดล้อม
- บานปลาย
- จำเป็น
- เป็นหลัก
- สร้าง
- อีเธอร์ (ETH)
- เปลี่ยนแปลงตลอดเวลา
- ตัวอย่าง
- ขยาย
- มีประสบการณ์
- อธิบาย
- ภายนอก
- สารสกัด
- การสกัด
- ใบหน้า
- สิ่งอำนวยความสะดวก
- เป็นความจริง
- ลักษณะ
- คุณสมบัติ
- สองสาม
- สนาม
- ปลายนิ้ว
- ชื่อจริง
- มีความยืดหยุ่น
- ไหล
- ของเหลว
- โฟกัส
- มุ่งเน้น
- สำหรับ
- ฟอร์ม
- รูป
- รากฐาน
- พื้นฐาน
- กรอบ
- อิสระ
- ราคาเริ่มต้นที่
- ฟังก์ชั่น
- พื้นฐาน
- ต่อไป
- สร้าง
- การสร้าง
- รุ่น
- กำเนิด
- กำเนิด AI
- เครื่องกำเนิดไฟฟ้า
- ได้รับ
- ได้รับ
- Go
- ของ Google
- เข้าใจ
- มือ
- จัดการ
- การจัดการ
- มี
- มี
- he
- พระองค์
- ประวัติ
- โฮลดิ้ง
- ขอบฟ้า
- ชั่วโมง
- สรุป ความน่าเชื่อถือของ Olymp Trade?
- ทำอย่างไร
- HTTPS
- Hub
- กอดใบหน้า
- เป็นมนุษย์
- ฉันเป็น
- ความคิด
- if
- นำเข้า
- สำคัญ
- in
- การไร้ความสามารถ
- ประกอบด้วย
- รวมทั้ง
- ขาเข้า
- ผสมผสาน
- ดัชนี
- เป็นรายบุคคล
- อุตสาหกรรม
- ข้อมูล
- การเริ่มต้น
- อินพุต
- ติดตั้ง
- ตัวอย่าง
- เป็นเครื่องมือ
- การบูรณาการ
- บูรณาการ
- การผสานรวม
- Intelligence
- โต้ตอบ
- การมีปฏิสัมพันธ์
- ปฏิสัมพันธ์
- ปฏิสัมพันธ์
- สนใจ
- อินเตอร์เฟซ
- อินเตอร์เฟซ
- เชื่อมโยงกัน
- เข้าไป
- ซับซ้อน
- ใช้งานง่าย
- ที่เกี่ยวข้องกับการ
- ปัญหา
- IT
- ITS
- การเดินทาง
- JSON
- เพียงแค่
- KD นักเก็ต
- คีย์
- กุญแจ
- kicks
- ทราบ
- ที่รู้จักกัน
- ภูมิประเทศ
- ภาษา
- ใหญ่
- ชั้นนำ
- การเรียนรู้
- ซ้าย
- เลฟเวอเรจ
- ชีวิต
- กดไลก์
- เส้น
- LINK
- ที่อาศัยอยู่
- ดูรายละเอียด
- นาน
- เครื่อง
- เรียนรู้เครื่อง
- หลัก
- ทำ
- ทำให้
- จัดการ
- การจัดการ
- การจัดการ
- จัดการ
- หลาย
- การตลาด
- อาจ..
- วิธี
- กลไก
- กลไก
- แค่
- เมตาดาต้า
- วิธี
- อาจ
- การเคลื่อนย้าย
- แบบ
- โมเดล
- โมดูลาร์
- โมดูล
- โมดูล
- ข้อมูลเพิ่มเติม
- มากที่สุด
- my
- ที่มีชื่อ
- พื้นเมือง
- โดยธรรมชาติ
- ภาษาธรรมชาติ
- ประมวลผลภาษาธรรมชาติ
- จำเป็น
- จำเป็นต้อง
- ความต้องการ
- ใหม่
- ข่าว
- Nexus
- ดี
- NLP
- ตอนนี้
- of
- การเสนอ
- มักจะ
- on
- ครั้งเดียว
- โอเพนซอร์ส
- OpenAI
- การดำเนินการ
- การดำเนินการ
- ตัวเลือกเสริม (Option)
- or
- OS
- อื่นๆ
- ของเรา
- สรุป
- เอาท์พุต
- เอาท์พุท
- โดดเด่น
- พารามิเตอร์
- ส่วนหนึ่ง
- ในสิ่งที่สนใจ
- ส่วน
- รูปแบบ
- คน
- ดำเนินการ
- ที่มีประสิทธิภาพ
- ส่วนบุคคล
- คอมพิวเตอร์ส่วนบุคคล
- วลี
- ฟิสิกส์
- ชิ้น
- เวที
- เพลโต
- เพลโตดาต้าอินเทลลิเจนซ์
- เพลโตดาต้า
- เล่น
- บทกวี
- ตำแหน่ง
- ที่มีศักยภาพ
- อย่างแม่นยำ
- ดีกว่า
- สำคัญ
- ปัญหา
- ปัญหาที่เกิดขึ้น
- กระบวนการ
- การประมวลผล
- ก่อ
- การเขียนโปรแกรม
- แจ้ง
- ต้นแบบ
- ให้
- ผู้ให้บริการ
- ให้
- การให้
- หลาม
- คำถาม
- อย่างรวดเร็ว
- ทีเดียว
- ดิบ
- ดินแดน
- การได้รับ
- เมื่อเร็ว ๆ นี้
- หมายถึง
- ความสัมพันธ์
- ตรงประเด็น
- ซ้ำ
- ตอบ
- การแสดง
- การร้องขอ
- ต้องการ
- ความต้องการ
- ความต้องการ
- ต้อง
- แหล่งข้อมูล
- ตอบสนอง
- คำตอบ
- การตอบสนอง
- รับผิดชอบ
- เก็บไว้
- กลับ
- รับคืน
- ปฏิวัติ
- ขวา
- บทบาท
- s
- เดียวกัน
- สถานการณ์
- วิทยาศาสตร์
- วิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี
- สคริปต์
- ค้นหา
- ค้นหา
- ภาค
- ดูเหมือนว่า
- การส่ง
- ความรู้สึก
- ลำดับ
- ให้บริการอาหาร
- ชุด
- ชุดอุปกรณ์
- การตั้งค่า
- สำคัญ
- คล้ายคลึงกัน
- ช่วยลดความยุ่งยาก
- ลดความซับซ้อน
- ง่ายดาย
- สถานการณ์
- So
- ซอฟต์แวร์
- ทางออก
- โซลูชัน
- บาง
- ซับซ้อน
- ช่องว่าง
- เฉพาะ
- ความเชี่ยวชาญ
- โดยเฉพาะ
- ที่ระบุไว้
- ระยะ
- ขั้นตอน
- มาตรฐาน
- ข้อความที่เริ่ม
- ยังคง
- การเก็บรักษา
- จัดเก็บ
- ร้านค้า
- เพรียวลม
- การทำให้เพรียวลม
- เชือก
- โครงสร้าง
- โครงสร้าง
- โครงสร้าง
- ภายหลัง
- อย่างเป็นจริงเป็นจัง
- อย่างเช่น
- เหมาะสม
- การจัดหา
- แน่ใจ
- พรั่ง
- ระบบ
- ระบบ
- ตาราง
- ปรับปรุง
- เอา
- การ
- การพูดคุย
- งาน
- งาน
- เทคโนโลยี
- เทคโนโลยี
- แม่แบบ
- ชั่วคราว
- มีแนวโน้มที่
- ข้อความ
- เกี่ยวกับใจความ
- กว่า
- ที่
- พื้นที่
- ของพวกเขา
- พวกเขา
- แล้วก็
- ที่นั่น
- ล้อยางขัดเหล่านี้ติดตั้งบนแกน XNUMX (มม.) ผลิตภัณฑ์นี้ถูกผลิตในหลายรูปทรง และหลากหลายเบอร์ความแน่นหนาของปริมาณอนุภาคขัดของมัน จะทำให้ท่านได้รับประสิทธิภาพสูงในการขัดและการใช้งานที่ยาวนาน
- พวกเขา
- สิ่ง
- นี้
- เหล่านั้น
- แต่?
- ตลอด
- ดังนั้น
- ไปยัง
- ในวันนี้
- ร่วมกัน
- เครื่องมือ
- การฝึกอบรม
- แปลง
- การแปลง
- หม้อแปลง
- การแปลภาษา
- เกี่ยวกับการสอน
- สอง
- เป็นปกติ
- เข้าใจ
- ความเข้าใจ
- ไม่ได้ใช้
- us
- ใช้ได้
- ใช้
- มือสอง
- ผู้ใช้งาน
- ผู้ใช้
- การใช้
- ยูทิลิตี้
- นำไปใช้
- ความคุ้มค่า
- ตัวแปร
- ความหลากหลาย
- ต่างๆ
- กว้างใหญ่
- ความเก่งกาจ
- มาก
- ผ่านทาง
- ต้องการ
- ทาง..
- วิธี
- we
- อะไร
- ความหมายของ
- เมื่อ
- ที่
- ทั้งหมด
- กว้าง
- กับ
- ภายใน
- แปลกใจ
- คำ
- เวิร์กโฟลว์
- ขั้นตอนการทำงาน
- การทำงาน
- ยัง
- เธอ
- ของคุณ
- ลมทะเล