Az olyan modern vállalatok számára, amelyek hatalmas mennyiségű dokumentummal, például szerződésekkel, számlákkal, önéletrajzokkal és jelentésekkel foglalkoznak, a releváns adatok hatékony feldolgozása és visszakeresése elengedhetetlen a versenyelőny megőrzéséhez. A dokumentumok tárolásának és keresésének hagyományos módszerei azonban időigényesek lehetnek, és gyakran nagy erőfeszítést igényelnek egy adott dokumentum megtalálása során, különösen, ha kézírással is rendelkeznek. Mi lenne, ha lenne mód a dokumentumok intelligens feldolgozására és nagy pontossággal kereshetővé tételére?
Ez azzal lehetséges Amazon szöveg, az AWS intelligens dokumentumfeldolgozási szolgáltatása, amely a gyors keresési képességekkel párosul. OpenSearch. Ebben a bejegyzésben elvezetjük Önt egy olyan dokumentumkereső indexelési megoldás gyors felépítéséhez és üzembe helyezéséhez vezető útra, amely segít a szervezetnek a dokumentumok jobb kihasználásában és a betekintési lehetőségek kinyerésében.
Függetlenül attól, hogy a humánerőforrás részlegnél keres konkrét záradékokat a munkavállalói szerződésekben, vagy egy pénzügyi elemző, aki számlahegyen szűri át a fizetési adatok kinyerését, ezt a megoldást úgy alakítottuk ki, hogy lehetővé tegye a szükséges információk soha nem látott gyors és pontos elérését.
A javasolt megoldással a rendszer automatikusan feldolgozza a dokumentumait, elemzi a tartalmukat, majd egy rendkívül érzékeny és méretezhető OpenSearch indexbe indexeli.
Kitérünk arra, hogy az olyan technológiák, mint az Amazon Textract, AWS Lambda, Amazon egyszerű tárolási szolgáltatás (Amazon S3), és Amazon OpenSearch szolgáltatás integrálható a dokumentumokat zökkenőmentesen feldolgozó munkafolyamatba. Ezután belevetjük magunkat az adatok OpenSearch-be való indexelésébe, és bemutatjuk a kéznél elérhető keresési lehetőségeket.
Függetlenül attól, hogy szervezete megteszi az első lépéseket a digitális átalakulás korszakában, vagy egy bevett óriás, amely az információ-visszakeresést szeretné felturbózni, ez az útmutató az iránytű az AWS intelligens dokumentumfeldolgozás és az OpenSearch által kínált lehetőségek eligazodásához.
A végrehajtás használt ebben a bejegyzésben használja a Amazon Textract IDP CDK konstrukciók – AWS Cloud Development Kit (CDK) komponensek az intelligens dokumentumfeldolgozási (IDP) munkafolyamatok infrastruktúrájának meghatározásához – amelyek lehetővé teszik a felhasználási esetspecifikus, testreszabható IDP-munkafolyamatok létrehozását. Az IDP CDK konstrukciók és minták olyan összetevők gyűjteményét jelentik, amelyek lehetővé teszik az IDP folyamatok meghatározását az AWS-en, és közzétéve GitHub. A fő használt fogalmak az AWS Cloud Development Kit (CDK) konstrukciók, a tényleges CDK verem és a AWS lépésfunkciók. A műhely Használja a gépi tanulást a dokumentumok nagyarányú automatizálásához és feldolgozásához jó kiindulópont, ha többet szeretne megtudni a munkafolyamatok testreszabásáról és a többi minta munkafolyamat alapjaként való használatáról.
Megoldás áttekintése
Ebben a megoldásban a dokumentumok OpenSearch indexbe való indexelésére összpontosítunk az információk és dokumentumok gyors keresése és visszakeresése érdekében. A PDF, TIFF, JPEG vagy PNG formátumú dokumentumok az Amazon Simple Storage Service szolgáltatásba kerülnek (Amazon S3).
A OpenSearchWorkflow-Decider megnézi a dokumentumot, és ellenőrzi, hogy a dokumentum a támogatott MIME típusok egyike (PDF, TIFF, PNG vagy JPEG). Egyből áll AWS Lambda funkciót.
A DocumentSplitter maximum 2500 oldalas darabot hoz létre a dokumentumokból. Ez azt jelenti, hogy annak ellenére, hogy az Amazon Textract akár 3000 oldalas dokumentumokat is támogat, sokkal több oldalt is átadhat, és a folyamat továbbra is jól működik, és az oldalakat az OpenSearch-be helyezi, és megfelelő oldalszámokat hoz létre. A DocumentSplitter AWS Lambda funkcióként valósul meg.
A Térkép állapota párhuzamosan dolgozza fel az egyes darabokat.
A TextractAsync feladat meghívja az Amazon Textractot az aszinkron használatával Alkalmazásprogramozási interfész (API) követi legjobb gyakorlatok az Amazon Simple Notification Service szolgáltatással (Amazon SNS) értesítések és OutputConfig az Amazon Textract JSON-kimenetének tárolásához az ügyfél Amazon S3 tárolójában. Két Amazon Lambda funkcióból áll: az egyik a dokumentum feldolgozásra küldésére, a másik pedig az Amazon SNS-értesítés hatására.
Mivel az TextractAsync feladat több oldalszámozott kimeneti fájlt is előállíthat, a TextractAsyncToJSON2 folyamat egyetlen JSON-fájlba egyesíti őket.
A Step Functions kontextus olyan információkkal gazdagodik, amelyeknek az OpenSearch indexében is kereshetőknek kell lenniük SetMetaData lépés. A minta megvalósítás hozzáteszi ORIGIN_FILE_NAME
, START_PAGE_NUMBER
és ORIGIN_FILE_URI
. Bármilyen információt hozzáadhat a keresési élmény gazdagításához, például más háttérrendszerekből származó információkat, konkrét azonosítókat vagy besorolási információkat.
A GenerateOpenSearchBatch veszi a generált Amazon Textract kimeneti JSON-t, kombinálja azt a SetMetaData által beállított kontextusból származó információkkal, és előkészít egy fájlt, amely az OpenSearch-be történő kötegelt importálásra van optimalizálva.
A OpenSearchPushInvoke, ez a kötegelt importfájl elküldésre kerül az OpenSearch indexbe, és elérhető a kereséshez. Ez az AWS Lambda funkció a aws-lambda-opensearch építeni a AWS megoldások könyvtárat az m6g.large.search példányokkal, az OpenSearch 2.7-es verziójával, és konfigurálta az Amazon Elastic Block Service (Amazon EBS) kötet mérete General Purpose 2-re (GP2) 200 GB-tal. Az OpenSearch konfigurációt igényeinek megfelelően módosíthatja.
A végső TaskOpenSearchMapping lépés megtisztítja a kontextust, amely egyébként meghaladná a Lépésfüggvények kvóta of Maximális bemeneti vagy kimeneti méret egy feladathoz, állapothoz vagy végrehajtáshoz.
Előfeltételek
A minták üzembe helyezéséhez szüksége van egy AWS-fiókra, a AWS Cloud Development Kit (AWS CDK), aktuális Python-verzió és Docker szükséges. Engedélyekre van szüksége az AWS CloudFormation sablonok üzembe helyezéséhez, nyomja meg a Amazon Elastic Container Registry (Amazon ECR), hozzon létre Amazon Identity and Access Management (AWS IAM) szerepkörök, Amazon Lambda függvények, Amazon S3 gyűjtők, Amazon Step Functions, Amazon OpenSearch fürt és egy Amazon Cognito felhasználói készlet. Győződjön meg róla, hogy a Az AWS CLI környezet be van állítva a megfelelő engedélyekkel.
Azt is felpörgetheti a AWS Cloud9 példány az AWS CDK-val, a Python és a Docker előre telepítve a központi telepítés elindításához.
Végigjátszás
bevetés
- Az előfeltételek beállítása után először klónoznia kell a tárat:
- Ezután cd-t a tároló mappába, és telepítse a függőségeket:
- Az OpenSearchWorkflow verem telepítése:
Az üzembe helyezés körülbelül 25 percet vesz igénybe a GitHub-minták alapértelmezett konfigurációs beállításaival, és létrehoz egy Step Functions munkafolyamatot, amelyet akkor hív meg, amikor egy dokumentumot Amazon S3 gyűjtőkörbe/előtagba helyeznek, majd a dokumentum tartalmának indexeléséig dolgozzák fel. egy OpenSearch-fürtben.
Az alábbiakban egy minta kimenet látható, amely hasznos hivatkozásokat és az ebből generált információkat tartalmazcdk deploy OpenSearchWorkflow
parancs:
Ez az információ az AWS CloudFormation Console-ban is elérhető.
Amikor új dokumentumot helyeznek el a OpenSearchWorkflow.DocumentUploadLocation, egy új Step Functions munkafolyamat indul ehhez a dokumentumhoz.
A dokumentum állapotának ellenőrzéséhez a OpenSearchWorkflow.StepFunctionFlowLink hivatkozást biztosít a StepFunction-végrehajtások listájához az AWS Management Console-ban, megjelenítve a dokumentumfeldolgozás állapotát az Amazon S3-ra feltöltött minden egyes dokumentum esetében. Az oktatóanyag Végrehajtások megtekintése és hibakeresése a Step Functions konzolon áttekintést nyújt az AWS-konzol összetevőiről és nézeteiről.
Tesztelés
- Első teszt egy mintafájl használatával.
- Miután kiválasztotta a StepFunction munkafolyamatra mutató hivatkozást, vagy megnyitotta az AWS Management Console-t, és felkereste a Step Functions szolgáltatás oldalát, megtekintheti a különböző munkafolyamat-hívásokat.
- Vessen egy pillantást a jelenleg futó mintadokumentum-végrehajtásra, ahol nyomon követheti az egyes munkafolyamat-feladatok végrehajtását.
Keresés
A folyamat befejeztével ellenőrizhetjük, hogy a dokumentum indexelve van-e az OpenSearch indexben.
- Ehhez először létrehozunk egy Amazon Cognito felhasználót. Az Amazon Cognito a felhasználók OpenSearch index alapján történő hitelesítésére szolgál. Válassza ki a hivatkozást a cdk telepítés kimenetében (vagy nézze meg a AWS felhőképződés kimenet az AWS Management Console-ban) neve OpenSearchWorkflow.CognitoUserPoolLink.
- Ezután válassza ki a Felhasználó létrehozása gombra, amely egy oldalra irányítja, ahol megadhat egy felhasználónevet és jelszót az OpenSearch irányítópult eléréséhez.
- Miután kiválasztotta Felhasználó létrehozása, továbbléphet az OpenSearch irányítópultjára, ha rákattint a OpenSearchWorkflow.OpenSearchDashboard a CDK telepítési kimenetéről. Jelentkezzen be a korábban létrehozott felhasználónévvel és jelszóval. Az első bejelentkezéskor meg kell változtatnia a jelszót.
- Miután bejelentkezett az OpenSearch irányítópultra, válassza ki a Stack Management szakasz, majd következik Index mintas keresési index létrehozásához.
- Az index alapértelmezett neve papírok-index és egy indexminta neve papírok-index* megegyezni fog ezzel.
- Kattintás után Következő lépésválassza időbélyeg mint a Idő mező és a Indexminta létrehozása.
- Most válassza ki a menüből Ismerj meg minket.
A legtöbb esetben módosítania kell az időtartamot az utolsó fogyasztásnak megfelelően. Az alapértelmezett 15 perc, és gyakran nem volt tevékenység az elmúlt 15 percben. Ebben a példában 15 napra módosult, hogy megjelenítse a feldolgozást.
- Most elkezdheti a keresést. Egy regényt indexeltek, bármilyen kifejezésre kereshet, mint pl hívj Izmaelnek és nézd meg az eredményeket.
Ebben az esetben a kifejezés hívj Izmaelnek A dokumentum 6. oldalán megjelenik a megadott egységes erőforrás-azonosítónál (URI), amely a fájl Amazon S3 helyére mutat. Ez gyorsabbá teszi a dokumentumok azonosítását és információk megtalálását a PDF-, TIFF- vagy képdokumentumok nagy tömegében, mint a kézi átugrás.
Méretben fut
Az indexelési folyamat mértékének és időtartamának becslése érdekében a megvalósítást 93,997 1,583,197 dokumentummal és összesen 16.84 3755 5.5 oldallal tesztelték (átlagosan 1 oldal/dokumentum és a legnagyobb fájl XNUMX oldalas), amelyek mindegyike indexelve lett az OpenSearch rendszerben. Az összes fájl feldolgozása és az OpenSearch-be való indexelésük XNUMX órát vett igénybe az Egyesült Államok keleti régiójában (N. Virginia – us-east-XNUMX) alapértelmezés szerint Amazon Textract szolgáltatási kvóták. Az alábbi grafikon egy kezdeti tesztet mutat be 18:00-kor, majd a fő lenyelést 21:00-kor, és mindezt 2:30-ig.
A feldolgozáshoz a tcdk.SFExecutionsStartThrottle an-ra volt beállítva executions_concurrency_threshold
=550, ami azt jelenti, hogy az egyidejű dokumentumfeldolgozási munkafolyamatok korlátja 550, és a többletkérelmek sorba kerülnek egy Amazon SQS Fist-In-First-Out (FIFO) várólista, amely a jelenlegi munkafolyamatok befejeződése után kiürül. Az 550-es küszöb a Textract Service 600-as kvótáján alapul az us-east-1 régióban. Ezért a legrégebbi üzenetek sormélysége és kora olyan mérőszámok, amelyeket érdemes figyelni.
Ebben a tesztben az összes dokumentumot egyszerre töltötték fel az Amazon S3-ra, ezért a A látható üzenetek hozzávetőleges száma meredeken növekszik, majd lassan csökken, mivel nem kerülnek be új dokumentumok. A A legrégebbi üzenet hozzávetőleges kora növekszik az összes üzenet feldolgozásáig. Az Amazon SQS MessageRetentionPeriod 14 napra van beállítva. Nagyon hosszan tartó, 14 napot meghaladó lemaradási feldolgozás esetén kezdje a reprezentatív dokumentumok egy kisebb részhalmazának feldolgozásával, és figyelje a végrehajtás időtartamát, hogy megbecsülje, hány dokumentumot tud átadni a 14 nap túllépése előtt. Az Amazon SQS CloudWatch mérőszámai hasonlónak tűnnek egy nagy számú dokumentumhátralék feldolgozása esetén, amelyet azonnal feldolgoznak, majd teljesen feldolgoznak. Ha a használati eset a dokumentumok folyamatos áramlása, mindkét mérőszám, a A látható üzenetek hozzávetőleges száma és a A legrégebbi üzenet hozzávetőleges kora lineárisabb lesz. A küszöbérték paramétert használhatja az állandó terhelés és a lemaradás feldolgozásának keverésére, és a kapacitás lefoglalására a feldolgozási igényeknek megfelelően.
Egy másik figyelni kívánt mérőszám az OpenSearch fürt állapota, amelyet a szerint kell beállítani Működési bevált gyakorlatok az Amazon OpenSearch szolgáltatáshoz. Az alapértelmezett telepítés az m6g.large.search példányokat használja.
Íme egy pillanatkép az OpenSearch-fürt kulcsteljesítmény-mutatóiról (KPI). Nincs hiba, állandó indexelési adatsebesség és késleltetés.
A Step Functions munkafolyamat-végrehajtások az egyes dokumentumok feldolgozási állapotát mutatják. Ha kivégzéseket lát benne Sikertelen állapotát, majd válassza ki a részleteket. Jó mérőszám a monitorozáshoz az AWS CloudWatch automatikus irányítópultja a Step Functions számára, amely feltárja a Lépés Funkciók CloudWatch metrikák.
Az AWS CloudWatch Dashboard grafikonon a Step Functions sikeres végrehajtását láthatja az idő múlásával.
Ez pedig a sikertelen kivégzéseket mutatja be. Ezeket érdemes megvizsgálni az AWS konzol Step Functions áttekintésén keresztül.
A következő képernyőkép egy példát mutat be egy sikertelen végrehajtásra, mivel az eredeti fájl mérete 0, ami logikus, mivel a fájlnak nincs tartalma, és nem lehetett feldolgozni. Fontos a meghiúsult folyamatok szűrése és a hibák vizualizálása, hogy visszatérhessen a forrásdokumentumhoz, és ellenőrizhesse a kiváltó okot.
Egyéb hibák lehetnek olyan dokumentumok, amelyek nem MIME típusúak: application/pdf, image/png, image/jpeg vagy image/tiff, mivel más dokumentumtípusokat az Amazon Textract nem támogat.
Költség
Az 1,583,278 XNUMX XNUMX oldal feldolgozásának teljes költsége megoszlott a megvalósításhoz használt AWS szolgáltatások között. Az alábbi lista hozzávetőleges számokként szolgál, mivel a tényleges költség és a feldolgozás időtartama a dokumentumok méretétől, a dokumentumonkénti oldalak számától, a dokumentumokban lévő információsűrűségtől és az AWS régiótól függően változik. Amazon DynamoDB 0.55 dollárt, az Amazon S3 3.33 dollárt, az OpenSearch Service 14.71 dollárt, a Step Functions 17.92 dollárt, az AWS Lambda 28.95 dollárt és az Amazon Textract 1,849.97 dollárt fogyasztott. Ne feledje továbbá, hogy a telepített Amazon OpenSearch Service-fürt óránkénti számlázása történik, és magasabb költségeket halmoz fel, ha egy bizonyos időtartamon keresztül fut.
Módosítások
Valószínűleg módosítani szeretné a megvalósítást, és személyre szabhatja a használati esethez és a dokumentumokhoz. A műhely Használja a gépi tanulást a dokumentumok nagyarányú automatizálásához és feldolgozásához jó áttekintést nyújt arról, hogyan lehet manipulálni a tényleges munkafolyamatokat, megváltoztatni a folyamatot és új összetevőket hozzáadni. Ha egyéni mezőket szeretne hozzáadni az OpenSearch indexhez, nézze meg a SetMetaData feladat a munkafolyamatban a set-manifest-meta-data-opensearch Az AWS Lambda funkciója metaadatok hozzáadásához a kontextushoz, amely mezőként kerül hozzáadásra az OpenSearch indexhez. Minden metaadat információ az index részévé válik.
Takarítás
Törölje a példa erőforrásokat, ha már nincs rájuk szüksége, hogy elkerülje a jövőbeni költségeket a következő ind paranccsal:
ugyanabban a környezetben, mint a cdk deploy
parancs. Ügyeljen arra, hogy ezzel mindent eltávolít, beleértve az OpenSearch fürtöt és az összes dokumentumot, valamint az Amazon S3 tárolót. Ha meg szeretné őrizni ezeket az információkat, készítsen biztonsági másolatot az Amazon S3 tárolóról és hozzon létre egy index-pillanatképet az OpenSearch-fürtből. Ha sok fájlt dolgozott fel, akkor előfordulhat, hogy először ki kell ürítenie az Amazon S3 tárolót az AWS Management Console segítségével (azaz miután biztonsági másolatot készített vagy szinkronizálta őket egy másik tárolóval, ha meg akarja őrizni az információkat), mert a tisztítási funkció időtúlléphet, majd megsemmisítheti az AWS CloudFormation veremét.
Következtetés
Ebben a bejegyzésben bemutattuk, hogyan telepíthet teljes veremű megoldást nagyszámú dokumentum OpenSearch indexbe való beemelésére, amelyek készen állnak a keresési felhasználási esetekre. Megvitatták a megvalósítás egyes összetevőit, valamint a méretezési szempontokat, a költségeket és a módosítási lehetőségeket. Az összes kód elérhető OpenSource-ként a GitHubon mint IDP CDK minták és mint IDP CDK konstrukciók hogy a semmiből építse fel saját megoldásait. Következő lépésként megkezdheti a munkafolyamat módosítását, hozzáadhat információkat a keresési indexben lévő dokumentumokhoz, és felfedezheti a IDP műhely. Kérjük, kommentálja alább tapasztalatait és ötleteit a jelenlegi megoldás bővítésére.
A szerzőről
Martin Schade egy Senior ML Product SA az Amazon Textract csapatával. Több mint 20 éves tapasztalattal rendelkezik az internethez kapcsolódó technológiák, mérnöki és építészeti megoldások terén. 2014-ben csatlakozott az AWS-hez, és először a legnagyobb AWS-ügyfeleket irányította az AWS-szolgáltatások leghatékonyabb és skálázhatóbb használatához, majd később az AI/ML-re összpontosított, a számítógépes látásra összpontosítva. Jelenleg a dokumentumokból való információk kinyerésének megszállottja.
- SEO által támogatott tartalom és PR terjesztés. Erősödjön még ma.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Erősítse meg magát. Hozzáférés itt.
- PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Felerősített tudás. Hozzáférés itt.
- PlatoESG. Autóipar / elektromos járművek, Carbon, CleanTech, Energia, Környezet, Nap, Hulladékgazdálkodás. Hozzáférés itt.
- PlatoHealth. Biotechnológiai és klinikai vizsgálatok intelligencia. Hozzáférés itt.
- ChartPrime. Emelje fel kereskedési játékát a ChartPrime segítségével. Hozzáférés itt.
- BlockOffsets. A környezetvédelmi ellentételezési tulajdon korszerűsítése. Hozzáférés itt.
- Forrás: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/implement-smart-document-search-index-with-amazon-textract-and-amazon-opensearch/
- :van
- :is
- :nem
- :ahol
- $3
- $ UP
- 1
- 10
- 100
- 11
- 12
- 13
- 14
- 15%
- 16
- 17
- 20
- 20 év
- 200
- 2014
- 216
- 220
- 25
- 30
- 3000
- 32
- 33
- 7
- 700
- 8
- 820
- 84
- 9
- a
- Rólunk
- hozzáférés
- hozzáférhető
- Hozzáférés
- Szerint
- Fiók
- felhalmozásra
- pontosság
- át
- tevékenység
- tényleges
- hozzá
- hozzáadott
- hozzáadásával
- Hozzáteszi
- Után
- ellen
- kor
- AI / ML
- Minden termék
- kioszt
- lehetővé
- Is
- amazon
- Amazon Cognito
- Amazon szöveg
- Az Amazon Web Services
- an
- elemző
- és a
- bármilyen
- api
- hozzávetőleges
- VANNAK
- körül
- AS
- At
- Hitelesítés
- automatizált
- Automatikus
- automatikusan
- elérhető
- átlagos
- elkerülése érdekében
- AWS
- AWS felhőképződés
- AWS Lambda
- AWS felügyeleti konzol
- vissza
- háttér
- mentés
- bázis
- alapján
- BE
- mert
- válik
- előtt
- hogy
- lent
- BEST
- legjobb gyakorlatok
- Jobb
- Óvakodik
- Blokk
- mindkét
- épít
- gomb
- by
- kéri
- TUD
- képességek
- Kapacitás
- eset
- esetek
- Okoz
- CD
- változik
- megváltozott
- változó
- ellenőrizze
- választja
- besorolás
- felhő
- Fürt
- kód
- gyűjtemény
- kombájnok
- megjegyzés
- Companies
- képest
- Iránytű
- versenyképes
- alkatrészek
- számítógép
- Számítógépes látás
- fogalmak
- egyidejű
- Configuration
- konfigurálva
- összefüggő
- megfontolások
- áll
- Konzol
- állandó
- konstrukció
- Konténer
- tartalom
- kontextus
- folytatódik
- szerződések
- kijavítására
- Költség
- kiadások
- tudott
- összekapcsolt
- terjed
- teremt
- készítette
- teremt
- kritikai
- Jelenlegi
- Jelenleg
- szokás
- vevő
- Ügyfelek
- szabható
- testre
- műszerfal
- műszerfalak
- dátum
- Nap
- üzlet
- Elutasítása
- alapértelmezett
- meghatározott
- definíció
- bizonyítani
- sűrűség
- függőségek
- attól
- telepíteni
- telepített
- bevetés
- mélység
- elpusztítani
- részletek
- Fejlesztés
- Párbeszéd
- különböző
- digitális
- digitális átalakítás
- felfedez
- tárgyalt
- megjelenítő
- merülés
- do
- Dokkmunkás
- dokumentum
- dokumentumok
- csinált
- lecsapolt
- két
- időtartama
- e
- minden
- Keleti
- él
- hatékony
- eredményesen
- erőfeszítés
- munkavállaló
- képessé
- lehetővé
- Mérnöki
- hatalmas
- gazdagítják
- dúsított
- belép
- Környezet
- Ez volt
- hibák
- különösen
- megalapozott
- becslés
- Eter (ETH)
- Még
- minden
- példa
- haladja meg
- többlet
- végrehajtás
- Bontsa
- tapasztalat
- feltárása
- kivonat
- Sikertelen
- GYORS
- gyorsabb
- mező
- Fields
- Ábra
- filé
- Fájlok
- szűrő
- utolsó
- pénzügyi
- Találjon
- végén
- ujjhegyek
- befejezni
- vezetéknév
- első lépések
- első
- áramlási
- Összpontosít
- összpontosított
- következik
- követ
- következő
- A
- formátum
- ból ből
- Tele
- Teljes verem
- teljesen
- funkció
- funkciók
- jövő
- általános
- generált
- generál
- szerzés
- óriás
- GitHub
- adott
- Go
- megy
- jó
- grafikon
- útmutató
- hám
- Legyen
- tekintettel
- he
- Egészség
- segít
- Magas
- <p></p>
- nagyon
- óra
- NYITVATARTÁS
- Hogyan
- How To
- azonban
- HTML
- HTTPS
- emberi
- Emberi erőforrások
- i
- IAM
- ötletek
- azonosító
- azonosítani
- Identitás
- ids
- if
- kép
- végre
- végrehajtás
- végre
- importál
- fontos
- in
- tartalmaz
- Beleértve
- Növelje
- Növeli
- index
- indexelt
- mutatók
- egyéni
- információ
- Infrastruktúra
- kezdetben
- kezdeményez
- bemenet
- meglátások
- telepíteni
- példa
- integrált
- Intelligens
- Intelligens dokumentumfeldolgozás
- bele
- vizsgáló
- hivatkozni
- IT
- csatlakozott
- utazás
- jpg
- json
- Tart
- Kulcs
- készlet
- nagy
- legnagyobb
- keresztnév
- Késleltetés
- a későbbiekben
- TANUL
- tanulás
- könyvtár
- mint
- Valószínű
- LINK
- linkek
- Lista
- kiszámításának
- elhelyezkedés
- bejelentkezve
- Belépés
- Hosszú
- hosszabb
- néz
- keres
- MEGJELENÉS
- gép
- gépi tanulás
- készült
- Fő
- fenntartása
- fenntartása
- csinál
- KÉSZÍT
- vezetés
- kézzel
- sok
- Mérkőzés
- maximális
- Lehet..
- me
- eszközök
- Menü
- üzenet
- üzenetek
- mód
- metrikus
- Metrics
- esetleg
- bánja
- jegyzőkönyv
- keverje
- ML
- modern
- módosítása
- monitor
- ellenőrzés
- több
- a legtöbb
- hegy
- többszörös
- név
- Nevezett
- navigálás
- Szükség
- igények
- Új
- következő
- nem
- bejelentés
- értesítések
- regény
- szám
- számok
- of
- ajánlat
- gyakran
- legrégebbi
- on
- egyszer
- ONE
- nyitva
- nyílt forráskód
- Lehetőségek
- optimalizált
- Opciók
- or
- érdekében
- szervezet
- Eredet
- Más
- másképp
- ki
- teljesítmény
- felett
- áttekintés
- saját
- oldal
- oldalak
- Párhuzamos
- paraméter
- rész
- elhalad
- Jelszó
- Mintás
- minták
- fizetés
- mert
- teljesítmény
- időszak
- engedélyek
- Plató
- Platón adatintelligencia
- PlatoData
- kérem
- pont
- pont
- medence
- lehetséges
- állás
- gyakorlat
- Előkészíti
- előfeltételek
- ajándékot
- korábban
- folyamat
- feldolgozott
- Folyamatok
- feldolgozás
- gyárt
- Termékek
- Programozás
- javasolt
- biztosít
- közzétett
- cél
- Nyomja
- tesz
- helyezi
- Piton
- Quick
- gyorsan
- Arány
- kész
- vidék
- Jelentések
- raktár
- reprezentatív
- kéri
- kötelező
- követelmények
- forrás
- Tudástár
- fogékony
- eredményez
- Eredmények
- megtartása
- szerepek
- gyökér
- futás
- futás
- SA
- azonos
- skálázható
- Skála
- skálázás
- kaparni
- zökkenőmentesen
- Keresés
- keres
- Rész
- lát
- keres
- kiválasztása
- idősebb
- értelemben
- küldött
- szolgálja
- szolgáltatás
- Szolgáltatások
- készlet
- beállítások
- felépítés
- kellene
- előadás
- kimutatta,
- Műsorok
- hasonló
- Egyszerű
- Méret
- lassú
- kisebb
- okos
- Pillanatkép
- So
- megoldások
- Megoldások
- néhány
- forrás
- különleges
- sebesség
- Centrifugálás
- osztott
- verem
- kezdet
- kezdődött
- Kezdve
- Állami
- Államok
- Állapot
- állandó
- Lépés
- Lépései
- Még mindig
- tárolás
- tárolni
- beküldése
- Később
- sikeres
- ilyen
- Támogatott
- Támogatja
- biztos
- Systems
- szabott
- Vesz
- tart
- bevétel
- Feladat
- feladatok
- csapat
- Technologies
- sablonok
- kifejezés
- feltételek
- teszt
- kipróbált
- szöveg
- hogy
- A
- A grafikon
- az információ
- The Source
- Az állam
- azok
- Őket
- akkor
- Ott.
- ebből adódóan
- Ezek
- ők
- ezt
- bár?
- küszöb
- Keresztül
- hogy
- idő
- időigényes
- nak nek
- vett
- Végösszeg
- hagyományos
- Átalakítás
- váltott
- oktatói
- kettő
- típus
- típusok
- alatt
- példátlan
- -ig
- feltöltve
- URI
- us
- használ
- használati eset
- használt
- használó
- felhasználónév
- Felhasználók
- használ
- segítségével
- hasznosítja
- ÉRVÉNYESÍT
- érték
- változat
- nagyon
- nézetek
- Virginia
- látomás
- Képzeld
- kötet
- kötetek
- akar
- volt
- Út..
- we
- háló
- webes szolgáltatások
- JÓL
- voltak
- Mit
- amikor
- ami
- lesz
- val vel
- munkafolyamat
- munkafolyamatok
- művek
- műhely
- Műhelyek
- érdemes
- év
- te
- A te
- zephyrnet