Hình ảnh của Editor
Các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) như GPT-3 của OpenAI, BERT của Google và LLaMA của Meta đang cách mạng hóa nhiều lĩnh vực khác nhau nhờ khả năng tạo ra nhiều loại văn bản?—?từ bản sao tiếp thị và tập lệnh khoa học dữ liệu cho đến thơ.
Mặc dù ngày nay giao diện trực quan của ChatGPT đã có mặt trong hầu hết các thiết bị của mọi người, nhưng vẫn còn rất nhiều tiềm năng chưa được khai thác để sử dụng LLM trong các tích hợp phần mềm đa dạng.
Vấn đề chính?
Hầu hết các ứng dụng đều yêu cầu giao tiếp tự nhiên và trôi chảy hơn với LLM.
Và đây chính xác là lúc LangChain phát huy tác dụng!
Nếu bạn quan tâm đến Generative AI và LLM, hướng dẫn này được thiết kế riêng cho bạn.
Vì vậy… hãy bắt đầu!
Đề phòng trường hợp bạn đang sống trong hang động và gần đây không nhận được bất kỳ tin tức nào, tôi sẽ giải thích ngắn gọn về Mô hình ngôn ngữ lớn hoặc LLM.
LLM là một hệ thống trí tuệ nhân tạo phức tạp được xây dựng để bắt chước sự hiểu biết và tạo ra văn bản giống con người. Bằng cách đào tạo trên các tập dữ liệu khổng lồ, các mô hình này phân biệt các mẫu phức tạp, nắm bắt sự tinh tế của ngôn ngữ và tạo ra kết quả đầu ra mạch lạc.
Nếu bạn thắc mắc về cách tương tác với các mô hình hỗ trợ AI này, có hai cách chính để thực hiện điều đó:
- Cách phổ biến và trực tiếp nhất là nói chuyện hoặc trò chuyện với người mẫu. Nó liên quan đến việc tạo một lời nhắc, gửi nó đến mô hình được hỗ trợ bởi AI và nhận kết quả đầu ra dựa trên văn bản làm phản hồi.
- Một phương pháp khác là chuyển đổi văn bản thành mảng số. Quá trình này bao gồm việc soạn lời nhắc cho AI và nhận lại một mảng số. Những gì thường được gọi là "nhúng". Nó đã trải qua một sự đột biến gần đây trong Cơ sở dữ liệu Vector và tìm kiếm ngữ nghĩa.
Và LangChain cố gắng giải quyết chính xác hai vấn đề chính này. Nếu bạn quan tâm đến các vấn đề chính khi tương tác với LLM, bạn có thể xem bài viết này tại đây.
LangChain là một khung mã nguồn mở được xây dựng xung quanh LLM. Nó mang đến một kho công cụ, thành phần và giao diện giúp hợp lý hóa kiến trúc của các ứng dụng điều khiển LLM.
Với LangChain, việc tương tác với các mô hình ngôn ngữ, liên kết các thành phần đa dạng và kết hợp các tài sản như API và cơ sở dữ liệu trở nên dễ dàng. Khung trực quan này đơn giản hóa đáng kể hành trình phát triển ứng dụng LLM.
Ý tưởng cốt lõi của Chuỗi dài là chúng tôi có thể kết nối các thành phần hoặc mô-đun khác nhau, còn được gọi là chuỗi, với nhau để tạo ra các giải pháp hỗ trợ LLM phức tạp hơn.
Dưới đây là một số tính năng nổi bật của LangChain:
- Các mẫu lời nhắc có thể tùy chỉnh để chuẩn hóa các tương tác của chúng tôi.
- Các thành phần liên kết chuỗi được thiết kế riêng cho các trường hợp sử dụng phức tạp.
- Tích hợp liền mạch với các mô hình ngôn ngữ hàng đầu, bao gồm GPT của OpenAI và các mô hình trên HuggingFace Hub.
- Các thành phần mô-đun dành cho cách tiếp cận kết hợp và kết hợp để đánh giá bất kỳ vấn đề hoặc nhiệm vụ cụ thể nào.
Hình ảnh của Tác giả
LangChain nổi bật nhờ tập trung vào khả năng thích ứng và thiết kế mô-đun.
Ý tưởng chính đằng sau LangChain là chia chuỗi xử lý ngôn ngữ tự nhiên thành các phần riêng lẻ, cho phép các nhà phát triển tùy chỉnh quy trình làm việc dựa trên yêu cầu của họ.
Tính linh hoạt như vậy giúp LangChain trở thành lựa chọn hàng đầu để xây dựng các giải pháp AI trong các tình huống và ngành nghề khác nhau.
Một số thành phần quan trọng nhất của nó là…
Hình ảnh của Tác giả
1. LLM
LLM là các thành phần cơ bản tận dụng lượng lớn dữ liệu đào tạo để hiểu và tạo ra văn bản giống con người. Chúng là cốt lõi của nhiều hoạt động trong LangChain, cung cấp khả năng xử lý ngôn ngữ cần thiết để phân tích, diễn giải và phản hồi dữ liệu nhập văn bản.
Cách sử dụng: Hỗ trợ chatbot, tạo văn bản giống con người cho các ứng dụng khác nhau, hỗ trợ truy xuất thông tin và thực hiện xử lý ngôn ngữ khác
2. Mẫu nhắc nhở
Lời nhắc là nền tảng để tương tác với LLM và khi thực hiện các nhiệm vụ cụ thể, cấu trúc của chúng có xu hướng giống nhau. Các mẫu lời nhắc, là những lời nhắc đặt trước có thể sử dụng được trên các chuỗi, cho phép tiêu chuẩn hóa “lời nhắc” bằng cách thêm các giá trị cụ thể. Điều này giúp tăng cường khả năng thích ứng và tùy chỉnh của bất kỳ LLM nào.
Cách sử dụng: Chuẩn hóa quá trình tương tác với LLM.
3. Trình phân tích cú pháp đầu ra
Trình phân tích cú pháp đầu ra là các thành phần lấy đầu ra thô từ giai đoạn trước trong chuỗi và chuyển đổi nó thành định dạng có cấu trúc. Dữ liệu có cấu trúc này sau đó có thể được sử dụng hiệu quả hơn trong các giai đoạn tiếp theo hoặc được phân phối dưới dạng phản hồi cho người dùng cuối.
Cách sử dụng: Ví dụ: trong chatbot, trình phân tích cú pháp đầu ra có thể lấy phản hồi văn bản thô từ mô hình ngôn ngữ, trích xuất các phần thông tin chính và định dạng chúng thành câu trả lời có cấu trúc.
4. Linh kiện và dây chuyền
Trong LangChain, mỗi thành phần hoạt động như một mô-đun chịu trách nhiệm cho một nhiệm vụ cụ thể trong chuỗi xử lý ngôn ngữ. Các thành phần này có thể được kết nối thành dạng chuỗi cho quy trình công việc tùy chỉnh.
Cách sử dụng: Tạo chuỗi trình tạo phản hồi và phát hiện cảm xúc trong một chatbot cụ thể.
5. ký ức
Bộ nhớ trong LangChain đề cập đến một thành phần cung cấp cơ chế lưu trữ và truy xuất thông tin trong quy trình làm việc. Thành phần này cho phép lưu trữ dữ liệu tạm thời hoặc liên tục mà các thành phần khác có thể truy cập và thao tác trong quá trình tương tác với LLM.
Cách sử dụng: Điều này hữu ích trong các tình huống mà dữ liệu cần được giữ lại trong các giai đoạn xử lý khác nhau, chẳng hạn như lưu trữ lịch sử hội thoại trong chatbot để cung cấp phản hồi nhận biết ngữ cảnh.
6. Đại lý
Tác nhân là các thành phần tự trị có khả năng thực hiện hành động dựa trên dữ liệu mà chúng xử lý. Họ có thể tương tác với các thành phần khác, hệ thống bên ngoài hoặc người dùng để thực hiện các tác vụ cụ thể trong quy trình làm việc của LangChain.
Cách sử dụng: Ví dụ: một tác nhân có thể xử lý các tương tác của người dùng, xử lý các yêu cầu đến và điều phối luồng dữ liệu qua chuỗi để tạo ra các phản hồi thích hợp.
7. Chỉ mục và truy xuất
Chỉ mục và Công cụ truy xuất đóng vai trò quan trọng trong việc quản lý và truy cập dữ liệu một cách hiệu quả. Chỉ mục là cấu trúc dữ liệu chứa thông tin và siêu dữ liệu từ dữ liệu huấn luyện của mô hình. Mặt khác, trình truy xuất là cơ chế tương tác với các chỉ mục này để tìm nạp dữ liệu liên quan dựa trên các tiêu chí đã chỉ định và cho phép mô hình phản hồi tốt hơn bằng cách cung cấp ngữ cảnh liên quan.
Cách sử dụng: Chúng là công cụ giúp nhanh chóng tìm nạp dữ liệu hoặc tài liệu liên quan từ một tập dữ liệu lớn, điều này rất cần thiết cho các tác vụ như truy xuất thông tin hoặc trả lời câu hỏi.
8. Máy biến đổi tài liệu
Trong LangChain, Bộ chuyển đổi tài liệu là các thành phần chuyên dụng được thiết kế để xử lý và chuyển đổi tài liệu theo cách giúp chúng phù hợp cho việc phân tích hoặc xử lý thêm. Những chuyển đổi này có thể bao gồm các tác vụ như chuẩn hóa văn bản, trích xuất tính năng hoặc chuyển đổi văn bản sang định dạng khác.
Cách sử dụng: Chuẩn bị dữ liệu văn bản cho các giai đoạn xử lý tiếp theo, chẳng hạn như phân tích bằng mô hình học máy hoặc lập chỉ mục để truy xuất hiệu quả.
9. Nhúng mô hình
Chúng được sử dụng để chuyển đổi dữ liệu văn bản thành các vectơ số trong không gian nhiều chiều. Các mô hình này nắm bắt các mối quan hệ ngữ nghĩa giữa các từ và cụm từ, cho phép trình bày máy có thể đọc được. Chúng tạo thành nền tảng cho các nhiệm vụ Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) xuôi dòng khác nhau trong hệ sinh thái LangChain.
Cách sử dụng: Tạo điều kiện thuận lợi cho việc tìm kiếm ngữ nghĩa, so sánh tương tự và các tác vụ học máy khác bằng cách cung cấp cách trình bày văn bản bằng số.
10. Cửa hàng vector
Loại hệ thống cơ sở dữ liệu chuyên lưu trữ và tìm kiếm thông tin thông qua các phần nhúng, về cơ bản phân tích các biểu diễn số của dữ liệu giống như văn bản. VectorStore phục vụ như một phương tiện lưu trữ cho các phần nhúng này.
Cách sử dụng: Cho phép tìm kiếm hiệu quả dựa trên sự tương đồng về ngữ nghĩa.
Cài đặt nó bằng PIP
Điều đầu tiên chúng ta phải làm là đảm bảo rằng chúng ta đã cài đặt LangChain trong môi trường của mình.
pip install langchain
Thiết lập môi trường
Việc sử dụng LangChain thường có nghĩa là tích hợp với các nhà cung cấp mô hình, kho dữ liệu, API đa dạng, cùng với các thành phần khác. Và như bạn đã biết, giống như bất kỳ sự tích hợp nào, việc cung cấp các khóa API chính xác và phù hợp là rất quan trọng đối với hoạt động của LangChain.
Hãy tưởng tượng chúng tôi muốn sử dụng API OpenAI của mình. Chúng ta có thể dễ dàng thực hiện điều này bằng hai cách:
- Thiết lập khóa làm biến môi trường
OPENAI_API_KEY="..."
or
import os
os.environ['OPENAI_API_KEY'] = “...”
Nếu chọn không thiết lập biến môi trường, bạn có tùy chọn cung cấp khóa trực tiếp thông qua tham số có tên openai_api_key khi khởi tạo lớp OpenAI LLM:
- Trực tiếp thiết lập khóa trong lớp có liên quan.
from langchain.llms import OpenAI
llm = OpenAI(openai_api_key="...")
Việc chuyển đổi giữa các LLM trở nên đơn giản
LangChain cung cấp lớp LLM cho phép chúng tôi tương tác với các nhà cung cấp mô hình ngôn ngữ khác nhau, chẳng hạn như OpenAI và Ôm mặt.
Bắt đầu với bất kỳ LLM nào là khá dễ dàng, vì chức năng cơ bản nhất và dễ thực hiện nhất của bất kỳ LLM nào chỉ là tạo văn bản.
Tuy nhiên, việc hỏi cùng một lời nhắc cho các LLM khác nhau cùng một lúc không phải là điều dễ dàng.
Đây là lúc LangChain phát huy tác dụng…
Quay lại chức năng đơn giản nhất của bất kỳ LLM nào, chúng ta có thể dễ dàng xây dựng một ứng dụng với LangChain nhận được dấu nhắc chuỗi và trả về kết quả đầu ra của LLM được chỉ định của chúng ta..
Mã của tác giả
Chúng ta có thể chỉ cần sử dụng cùng một lời nhắc và nhận được phản hồi của hai mô hình khác nhau trong vài dòng mã!
Mã của tác giả
Ấn tượng… phải không?
Đưa ra cấu trúc cho lời nhắc của chúng tôi bằng các mẫu lời nhắc
Một vấn đề phổ biến với Mô hình ngôn ngữ (LLM) là chúng không có khả năng nâng cấp các ứng dụng phức tạp. LangChain giải quyết vấn đề này bằng cách đưa ra giải pháp hợp lý hóa quy trình tạo lời nhắc, quy trình này thường phức tạp hơn việc chỉ xác định một nhiệm vụ vì nó yêu cầu phác thảo tính cách của AI và đảm bảo độ chính xác thực tế. Một phần quan trọng của việc này liên quan đến văn bản soạn sẵn lặp đi lặp lại. LangChain giảm bớt điều này bằng cách cung cấp các mẫu lời nhắc, tự động đưa văn bản soạn sẵn vào lời nhắc mới, do đó đơn giản hóa việc tạo lời nhắc và đảm bảo tính nhất quán giữa các tác vụ khác nhau.
Mã của tác giả
Nhận phản hồi có cấu trúc bằng trình phân tích cú pháp đầu ra
Trong các tương tác dựa trên trò chuyện, đầu ra của mô hình chỉ là văn bản. Tuy nhiên, trong các ứng dụng phần mềm, việc có đầu ra có cấu trúc sẽ được ưu tiên hơn vì nó cho phép thực hiện các hành động lập trình tiếp theo. Ví dụ: khi tạo tập dữ liệu, bạn cần nhận được phản hồi ở định dạng cụ thể như CSV hoặc JSON. Giả sử lời nhắc có thể được tạo ra để gợi ra phản hồi nhất quán và được định dạng phù hợp từ AI, thì cần có các công cụ để quản lý kết quả đầu ra này. LangChain đáp ứng yêu cầu này bằng cách cung cấp các công cụ phân tích cú pháp đầu ra để xử lý và sử dụng đầu ra có cấu trúc một cách hiệu quả.
Mã của tác giả
Bạn có thể kiểm tra toàn bộ mã trên trang của tôi GitHub.
Cách đây không lâu, những khả năng nâng cao của ChatGPT đã khiến chúng tôi phải kinh ngạc. Tuy nhiên, môi trường công nghệ luôn thay đổi và giờ đây các công cụ như LangChain đã ở trong tầm tay chúng ta, cho phép chúng ta tạo ra các nguyên mẫu nổi bật từ máy tính cá nhân chỉ trong vài giờ.
LangChain, một nền tảng Python có sẵn miễn phí, cung cấp phương tiện để người dùng phát triển các ứng dụng dựa trên LLM (Mô hình mô hình ngôn ngữ). Nền tảng này cung cấp giao diện linh hoạt cho nhiều mô hình nền tảng, đơn giản hóa việc xử lý lời nhắc và hoạt động như một mối liên hệ cho các thành phần như mẫu lời nhắc, nhiều LLM hơn, thông tin bên ngoài và các tài nguyên khác thông qua tác nhân, như tài liệu hiện tại.
Hãy tưởng tượng chatbot, trợ lý kỹ thuật số, công cụ dịch ngôn ngữ và tiện ích phân tích tình cảm; tất cả các ứng dụng hỗ trợ LLM này đều trở nên sống động với LangChain. Các nhà phát triển sử dụng nền tảng này để tạo ra các giải pháp mô hình ngôn ngữ được thiết kế riêng nhằm giải quyết các yêu cầu riêng biệt.
Khi phạm vi xử lý ngôn ngữ tự nhiên mở rộng và việc áp dụng nó ngày càng sâu rộng, lĩnh vực ứng dụng của nó dường như vô tận.
Josep Ferrer là một kỹ sư phân tích từ Barcelona. Anh tốt nghiệp kỹ sư vật lý và hiện đang làm việc trong lĩnh vực Khoa học dữ liệu ứng dụng cho khả năng di chuyển của con người. Anh ấy là người sáng tạo nội dung bán thời gian tập trung vào khoa học dữ liệu và công nghệ. Bạn có thể liên hệ với anh ấy trên LinkedIn, Twitter or Trung bình.
- Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Trao quyền cho chính mình. Truy cập Tại đây.
- PlatoAiStream. Thông minh Web3. Kiến thức khuếch đại. Truy cập Tại đây.
- Trung tâmESG. Than đá, công nghệ sạch, Năng lượng, Môi trường Hệ mặt trời, Quản lý chất thải. Truy cập Tại đây.
- PlatoSức khỏe. Tình báo thử nghiệm lâm sàng và công nghệ sinh học. Truy cập Tại đây.
- nguồn: 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
- : có
- :là
- :không phải
- :Ở đâu
- $ LÊN
- 7
- a
- có khả năng
- truy cập
- truy cập
- hoàn thành
- chính xác
- ngang qua
- diễn xuất
- hành động
- hành vi
- thêm
- địa chỉ
- địa chỉ
- giải quyết
- Nhận con nuôi
- tiên tiến
- Đại lý
- đại lý
- cách đây
- AI
- Hỗ trợ AI
- Tất cả
- cho phép
- Cho phép
- cho phép
- Đã
- Ngoài ra
- trong số
- số lượng
- an
- phân tích
- phân tích
- phân tích
- phân tích
- neo đậu
- và
- bất kì
- api
- API
- Các Ứng Dụng
- Phát triển ứng dụng
- các ứng dụng
- áp dụng
- phương pháp tiếp cận
- thích hợp
- kiến trúc
- LÀ
- xung quanh
- Mảng
- Arsenal
- bài viết
- nhân tạo
- trí tuệ nhân tạo
- AS
- yêu cầu
- đánh giá
- Tài sản
- trợ lý
- At
- tự trị
- có sẵn
- TUYỆT VỜI
- trở lại
- barcelona
- dựa
- cơ bản
- BE
- trở nên
- trở thành
- được
- sau
- Hơn
- giữa
- Vô hạn
- Phá vỡ
- một thời gian ngắn
- Mang lại
- xây dựng
- Xây dựng
- xây dựng
- by
- CAN
- khả năng
- có khả năng
- nắm bắt
- trường hợp
- trường hợp
- phục vụ
- hang
- chuỗi
- chuỗi
- chatbot
- chatbot
- ChatGPT
- tán gẫu
- kiểm tra
- sự lựa chọn
- Chọn
- tốt nghiệp lớp XNUMX
- mã
- mạch lạc
- Đến
- Chung
- thông thường
- Giao tiếp
- so sánh
- phức tạp
- thành phần
- các thành phần
- máy tính
- Kết nối
- kết nối
- thích hợp
- liên lạc
- nội dung
- bối cảnh
- Conversation
- Chuyển đổi
- chuyển đổi
- chuyển đổi
- phối hợp
- Trung tâm
- sửa chữa
- nghề
- chế tạo
- tạo
- Tạo
- tạo
- yaratıcı
- tiêu chuẩn
- quan trọng
- Current
- Hiện nay
- tùy biến
- tùy chỉnh
- tùy chỉnh
- dữ liệu
- khoa học dữ liệu
- bộ dữ liệu
- Cơ sở dữ liệu
- cơ sở dữ liệu
- đào sâu
- xác định
- giao
- cung cấp
- Thiết kế
- được chỉ định
- thiết kế
- mong muốn
- Phát hiện
- phát triển
- phát triển
- Phát triển
- Thiết bị (Devices)
- khác nhau
- kỹ thuật số
- trực tiếp
- trực tiếp
- phân biệt
- khác biệt
- Phân biệt
- khác nhau
- do
- tài liệu
- tài liệu hướng dẫn
- tài liệu
- xuống
- suốt trong
- mỗi
- dễ nhất
- dễ dàng
- dễ dàng
- hệ sinh thái
- hiệu quả
- hiệu quả
- hiệu quả
- các yếu tố
- nhúng
- cho phép
- cuối
- tương tác
- ky sư
- Kỹ Sư
- Nâng cao
- to lớn
- đảm bảo
- Môi trường
- leo thang
- thiết yếu
- chủ yếu
- thành lập
- Ether (ETH)
- luôn thay đổi
- ví dụ
- mở rộng
- kinh nghiệm
- Giải thích
- ngoài
- trích xuất
- khai thác
- Đối mặt
- Cơ sở
- Thực tế
- Đặc tính
- Tính năng
- vài
- lĩnh vực
- trong tầm tay
- Tên
- linh hoạt
- dòng chảy
- chất lỏng
- Tập trung
- tập trung
- Trong
- hình thức
- định dạng
- Nền tảng
- Cơ sở
- Khung
- tự do
- từ
- chức năng
- cơ bản
- xa hơn
- tạo ra
- tạo ra
- thế hệ
- thế hệ
- Trí tuệ nhân tạo
- máy phát điện
- được
- nhận được
- Go
- sự hiểu biết
- tay
- xử lý
- Xử lý
- Có
- có
- he
- anh ta
- lịch sử
- tổ chức
- chân trời
- GIỜ LÀM VIỆC
- Độ đáng tin của
- Hướng dẫn
- HTTPS
- Hub
- ÔmKhuôn Mặt
- Nhân loại
- TÔI SẼ
- ý tưởng
- if
- nhập khẩu
- quan trọng
- in
- không có khả năng
- bao gồm
- Bao gồm
- Incoming
- kết hợp
- chỉ số
- hệ thống riêng biệt,
- các ngành công nghiệp
- thông tin
- bắt đầu
- đầu vào
- cài đặt, dựng lên
- ví dụ
- cụ
- Tích hợp
- hội nhập
- tích hợp
- Sự thông minh
- tương tác
- tương tác
- tương tác
- tương tác
- quan tâm
- Giao thức
- giao diện
- liên kết với nhau
- trong
- phức tạp
- trực quan
- liên quan đến
- vấn đề
- IT
- ITS
- cuộc hành trình
- json
- chỉ
- Xe đẩy
- Key
- phím
- Kicks
- Biết
- nổi tiếng
- cảnh quan
- Ngôn ngữ
- lớn
- hàng đầu
- học tập
- trái
- Tỉ lệ đòn bẩy
- Cuộc sống
- Lượt thích
- dòng
- LINK
- sống
- Loài đà mã ở nam mỹ
- dài
- máy
- học máy
- Chủ yếu
- làm cho
- LÀM CHO
- quản lý
- quản lý
- quản lý
- thao tác
- nhiều
- Marketing
- Có thể..
- có nghĩa
- cơ chế
- cơ chế
- chỉ đơn thuần là
- Siêu dữ liệu
- phương pháp
- Might
- di động
- kiểu mẫu
- mô hình
- mô-đun
- mô-đun
- Modules
- chi tiết
- hầu hết
- my
- Được đặt theo tên
- tự nhiên
- Tự nhiên
- Ngôn ngữ tự nhiên
- Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
- cần thiết
- Cần
- nhu cầu
- Mới
- tin tức
- mối quan hệ
- tốt đẹp
- nlp
- tại
- of
- cung cấp
- thường
- on
- hàng loạt
- mã nguồn mở
- OpenAI
- hoạt động
- Hoạt động
- Tùy chọn
- or
- OS
- Nền tảng khác
- vfoXNUMXfipXNUMXhfpiXNUMXufhpiXNUMXuf
- phác thảo
- đầu ra
- kết quả đầu ra
- nổi bật
- tham số
- một phần
- riêng
- các bộ phận
- mô hình
- người
- thực hiện
- biểu diễn
- riêng
- Những máy tính cá nhân
- cụm từ
- Vật lý
- miếng
- nền tảng
- plato
- Thông tin dữ liệu Plato
- PlatoDữ liệu
- Play
- Thơ
- vị trí
- tiềm năng
- Chính xác
- thích hợp hơn
- Thủ tướng Chính phủ
- Vấn đề
- vấn đề
- quá trình
- xử lý
- sản xuất
- Lập trình
- nhắc nhở
- nguyên mẫu
- cho
- nhà cung cấp
- cung cấp
- cung cấp
- Python
- câu hỏi
- Mau
- khá
- Nguyên
- vương quốc
- nhận
- gần đây
- đề cập
- Mối quan hệ
- có liên quan
- lặp đi lặp lại
- trả lời
- đại diện
- yêu cầu
- yêu cầu
- yêu cầu
- Yêu cầu
- đòi hỏi
- Thông tin
- Trả lời
- phản ứng
- phản ứng
- chịu trách nhiệm
- giữ lại
- trở lại
- Trả về
- Cách mạng
- ngay
- Vai trò
- s
- tương tự
- kịch bản
- Khoa học
- Khoa học và Công nghệ
- kịch bản
- Tìm kiếm
- tìm kiếm
- Ngành
- dường như
- gửi
- tình cảm
- Trình tự
- phục vụ
- định
- bộ
- thiết lập
- có ý nghĩa
- tương tự
- đơn giản hóa
- đơn giản hóa
- đơn giản
- tình huống
- So
- Phần mềm
- giải pháp
- Giải pháp
- một số
- tinh vi
- Không gian
- chuyên nghành
- chuyên
- riêng
- quy định
- Traineeship
- giai đoạn
- tiêu chuẩn hóa
- bắt đầu
- Vẫn còn
- là gắn
- hàng
- cửa hàng
- hợp lý hóa
- tinh giản
- Chuỗi
- cấu trúc
- cấu trúc
- cấu trúc
- tiếp theo
- đáng kể
- như vậy
- phù hợp
- cung cấp
- chắc chắn
- dâng trào
- hệ thống
- hệ thống
- bàn
- phù hợp
- Hãy
- dùng
- nói
- Nhiệm vụ
- nhiệm vụ
- công nghệ
- Công nghệ
- mẫu
- tạm thời
- xu hướng
- văn bản
- văn bản
- hơn
- việc này
- Sản phẩm
- cung cấp their dịch
- Them
- sau đó
- Đó
- Kia là
- họ
- điều
- điều này
- những
- Tuy nhiên?
- Thông qua
- Như vậy
- đến
- bây giờ
- bên nhau
- công cụ
- Hội thảo
- Chuyển đổi
- biến đổi
- máy biến áp
- Dịch
- hướng dẫn
- hai
- thường
- hiểu
- sự hiểu biết
- chưa được khai thác
- us
- có thể dùng được
- sử dụng
- đã sử dụng
- người sử dang
- Người sử dụng
- sử dụng
- tiện ích
- sử dụng
- Các giá trị
- biến
- nhiều
- khác nhau
- Lớn
- tính linh hoạt
- rất
- thông qua
- muốn
- Đường..
- cách
- we
- Điều gì
- Là gì
- khi nào
- cái nào
- toàn bộ
- rộng
- với
- ở trong
- tự hỏi
- từ
- quy trình làm việc
- Luồng công việc
- đang làm việc
- nhưng
- bạn
- trên màn hình
- zephyrnet