الذكاء الاصطناعي التوليدي اكتسب (الذكاء الاصطناعي) زخمًا كبيرًا مع قيام المنظمات باستكشاف تطبيقاته المحتملة بنشاط. مع الانتقال الناجح لإثبات المفاهيم إلى الإنتاج، تحتاج المؤسسات بشكل متزايد إلى حلول قابلة للتطوير على مستوى المؤسسة. ومع ذلك، لتحقيق النجاح على المدى الطويل واستمرارية هذه الحلول المدعومة بالذكاء الاصطناعي، فمن الضروري مواءمتها مع المبادئ المعمارية الراسخة.
يوفر إطار عمل AWS Well-Architected أفضل الممارسات والإرشادات لتصميم وتشغيل أنظمة موثوقة وآمنة وفعالة وفعالة من حيث التكلفة في السحابة. تعد مواءمة تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدية مع هذا الإطار أمرًا ضروريًا لعدة أسباب، بما في ذلك توفير قابلية التوسع، والحفاظ على الأمان والخصوصية، وتحقيق الموثوقية، وتحسين التكاليف، وتبسيط العمليات. يعد تبني هذه المبادئ أمرًا بالغ الأهمية للمؤسسات التي تسعى إلى استخدام قوة الذكاء الاصطناعي التوليدي وتحفيز الابتكار.
يستكشف هذا المنشور الميزات الجديدة على مستوى المؤسسات لـ قواعد المعرفة على أمازون بيدروك وكيفية توافقها مع إطار عمل AWS Well-Architected. باستخدام Knowledge Bases for Amazon Bedrock، يمكنك إنشاء التطبيقات بسرعة باستخدام Retrieval Augmented Generation (RAG) لحالات الاستخدام مثل الإجابة على الأسئلة وروبوتات الدردشة السياقية والبحث المخصص.
فيما يلي بعض الميزات التي سنغطيها:
- دعم AWS CloudFormation
- سياسات الشبكة الخاصة لـ Amazon OpenSearch Serverless
- مجموعات S3 المتعددة كمصادر للبيانات
- دعم حصص الخدمة
- البحث المختلط، ومرشحات البيانات التعريفية، والمطالبات المخصصة لـ
RetreiveAndGenerate
واجهة برمجة التطبيقات (API)، والحد الأقصى لعدد عمليات الاسترجاع.
مبادئ تصميم AWS جيدة التصميم
يمكن للتطبيقات المستندة إلى RAG والتي تم إنشاؤها باستخدام قواعد المعرفة لـ Amazon Bedrock أن تستفيد بشكل كبير من اتباع إطار عمل AWS المصمم جيدًا. يحتوي هذا الإطار على ستة ركائز تساعد المؤسسات على التأكد من أن تطبيقاتها آمنة وعالية الأداء ومرنة وفعالة وفعالة من حيث التكلفة ومستدامة:
- التميز التشغيلي - تعمل المبادئ المصممة جيدًا على تبسيط العمليات وأتمتة العمليات وتمكين المراقبة المستمرة وتحسين أداء تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدية.
- حماية - يساعد تنفيذ عناصر التحكم القوية في الوصول والتشفير والمراقبة على تأمين البيانات الحساسة المستخدمة في قاعدة معارف مؤسستك ومنع إساءة استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي.
- الموثوقية – توجه المبادئ المصممة جيدًا تصميم الأنظمة المرنة والمتسامحة مع الأخطاء، مما يوفر تقديم قيمة متسقة للمستخدمين.
- الأداء الأمثل - اختيار الموارد المناسبة، وتنفيذ استراتيجيات التخزين المؤقت، ومراقبة مقاييس الأداء بشكل استباقي يضمن أن التطبيقات تقدم استجابات سريعة ودقيقة، مما يؤدي إلى الأداء الأمثل وتجربة مستخدم محسنة.
- تحسين التكلفة – تساعد المبادئ التوجيهية جيدة التصميم في تحسين استخدام الموارد، واستخدام خدمات توفير التكاليف، ومراقبة النفقات، مما يؤدي إلى جدوى مشاريع الذكاء الاصطناعي التوليدية على المدى الطويل.
- الاستدامة – تعمل المبادئ المصممة جيدًا على تعزيز الاستخدام الفعال للموارد وتقليل آثار الكربون، ومعالجة التأثير البيئي الناجم عن الاستخدام المتزايد للذكاء الاصطناعي.
من خلال التوافق مع إطار العمل المصمم جيدًا، يمكن للمؤسسات إنشاء وإدارة تطبيقات RAG على مستوى المؤسسة بشكل فعال باستخدام قواعد المعرفة لـ Amazon Bedrock. الآن، دعنا نتعمق في الميزات الجديدة التي تم إطلاقها ضمن قواعد المعرفة لـ Amazon Bedrock.
دعم AWS CloudFormation
بالنسبة للمؤسسات التي تقوم ببناء تطبيقات RAG، من المهم توفير عمليات فعالة وفعالة وبنية تحتية متسقة عبر بيئات مختلفة. ويمكن تحقيق ذلك من خلال تنفيذ ممارسات مثل أتمتة عمليات النشر. ولتحقيق ذلك، توفر قواعد المعرفة لـ Amazon Bedrock الآن الدعم لـ تكوين سحابة AWS.
مع AWS CloudFormation و مجموعة تطوير سحابة AWS (AWS CDK)، يمكنك الآن إنشاء قواعد المعرفة ومصادر البيانات المرتبطة بها وتحديثها وحذفها. إن اعتماد AWS CloudFormation وAWS CDK لإدارة قواعد المعرفة ومصادر البيانات المرتبطة لا يؤدي إلى تبسيط عملية النشر فحسب، بل يعزز أيضًا الالتزام بمبادئ Well-Architected. من خلال تنفيذ العمليات (التطبيقات والبنية التحتية) كرمز، يمكنك توفير عمليات نشر متسقة وموثوقة في حسابات AWS المتعددة ومناطق AWS، والحفاظ على تكوينات البنية التحتية ذات الإصدار والقابلة للتدقيق.
ما يلي هو عينة البرنامج النصي CloudFormation بتنسيق JSON لإنشاء وتحديث قاعدة المعرفة في Amazon Bedrock:
Type
يحدد قاعدة المعرفة كمورد في قالب المستوى الأعلى. كحد أدنى، يجب عليك تحديد الخصائص التالية:
- الاسم - حدد اسمًا لقاعدة المعرفة.
- الدور – حدد اسم مورد أمازون (ARN) الخاص بـ إدارة الهوية والوصول AWS دور (IAM) مع أذونات لاستدعاء عمليات API في قاعدة المعرفة. لمزيد من المعلومات، راجع قم بإنشاء دور خدمة لقواعد المعرفة لـ Amazon Bedrock.
- تكوين قاعدة المعرفة - تحديد تكوين التضمينات لقاعدة المعرفة. الخصائص الفرعية التالية مطلوبة:
- النوع - تحديد القيمة
VECTOR
. - تكوين قاعدة المعرفة المتجهات – يحتوي على تفاصيل حول النموذج المستخدم لإنشاء التضمينات المتجهة لقاعدة المعرفة.
- النوع - تحديد القيمة
- تكوين التخزين – تحديد معلومات حول مخزن المتجهات الذي يوجد به مصدر البيانات تخزين. الخصائص الفرعية التالية مطلوبة:
- النوع – حدد خدمة متجر المتجهات التي تستخدمها.
- ستحتاج أيضًا إلى تحديد أحد متاجر المتجهات التي تدعمها قواعد المعرفة مثل OpenSearchServerless أو Pinecone أو Amazon PostgreSQL وتوفير التكوين لمتجر المتجهات المحدد.
للحصول على تفاصيل حول جميع الحقول وتوفير التكوين لمتاجر المتجهات المتنوعة التي تدعمها قواعد المعرفة لـ Amazon Bedrock، راجع AWS::Bedrock::KnowledgeBase.
مخازن ناقلات Redis Enterprise Cloud غير مدعومة حتى كتابة هذه السطور في AWS CloudFormation. للحصول على أحدث المعلومات، يرجى الرجوع إلى الوثائق أعلاه.
بعد إنشاء قاعدة معارف، تحتاج إلى إنشاء مصدر بيانات من خدمة تخزين أمازون البسيطة (Amazon S3) يحتوي على ملفات قاعدة المعرفة الخاصة بك. ويطلق على CreateDataSource
و DeleteDataSource
واجهات برمجة التطبيقات.
وفيما يلي العينة البرنامج النصي CloudFormation بتنسيق JSON:
Type
يحدد مصدر بيانات كمورد في قالب المستوى الأعلى. كحد أدنى، يجب عليك تحديد الخصائص التالية:
- الاسم – تحديد اسم لمصدر البيانات.
- معرف قاعدة المعرفة – تحديد معرف القاعدة المعرفية لمصدر البيانات الذي ينتمي إليه.
- تكوين مصدر البيانات - حدد معلومات حول حاوية S3 التي تحتوي على مصدر البيانات. الخصائص الفرعية التالية مطلوبة:
- النوع - حدد القيمة S3.
- تكوين S3 – يحتوي على تفاصيل حول تكوين كائن S3 الذي يحتوي على مصدر البيانات.
- VectorIngestionConfiguration – يحتوي على تفاصيل حول كيفية استيعاب المستندات في مصدر البيانات. تحتاج إلى توفير "تكوين القطع"حيث يمكنك تحديد استراتيجية التقطيع الخاصة بك.
- ServerSideEncryptionConfiguration - يحتوي على تكوين التشفير من جانب الخادم، حيث يمكنك توفير Amazon Resource Name (ARN) لمفتاح AWS KMS المستخدم لتشفير المورد.
لمزيد من المعلومات حول إعداد مصادر البيانات في Amazon Bedrock، راجع قم بإعداد مصدر بيانات لقاعدة المعرفة الخاصة بك.
ملاحظة: لا يمكنك تغيير تكوين التجزئة بعد إنشاء مصدر البيانات.
يتيح لك قالب CloudFormation تحديد وإدارة موارد قاعدة المعرفة الخاصة بك باستخدام البنية التحتية كرمز (IaC). ومن خلال أتمتة إعداد قاعدة المعرفة وإدارتها، يمكنك توفير بنية أساسية متسقة عبر بيئات مختلفة. ويتوافق هذا النهج مع ركيزة التميز التشغيلي، التي تؤكد على أداء العمليات كرمز. من خلال التعامل مع عبء العمل بالكامل باعتباره رمزًا برمجيًا، يمكنك أتمتة العمليات وإنشاء استجابات متسقة للأحداث وتقليل الأخطاء البشرية في النهاية.
سياسات الشبكة الخاصة لـ Amazon OpenSearch Serverless
بالنسبة للشركات التي تقوم ببناء تطبيقات RAG، من المهم أن تظل البيانات آمنة وألا تنتقل حركة مرور الشبكة إلى الإنترنت العام. ولدعم ذلك، تدعم قواعد المعرفة الخاصة بـ Amazon Bedrock الآن سياسات الشبكة الخاصة لـ أمازون أوبن سيرش سيرفرليس.
توفر قواعد المعرفة لـ Amazon Bedrock خيارًا لاستخدام OpenSearch Serverless كمخزن متجه. يمكنك الآن الوصول إلى مجموعات OpenSearch Serverless التي لها سياسة شبكة خاصة، مما يعزز الوضع الأمني لتطبيق RAG الخاص بك. لتحقيق ذلك، تحتاج إلى إنشاء مجموعة OpenSearch Serverless وتكوينها للوصول إلى الشبكة الخاصة. أولاً، قم بإنشاء فهرس متجه داخل المجموعة لتخزين التضمينات. ثم، أثناء إنشاء المجموعة، قم بتعيين إعدادات الوصول إلى الشبكة إلى خاص وحدد نقطة نهاية VPC للوصول. الأهم من ذلك، يمكنك الآن تقديم الوصول إلى الشبكة الخاصة إلى OpenSearch Serverless مجموعات مخصصة لأمازون Bedrock. للقيام بذلك، حدد الوصول الخاص لخدمة AWS وتحديد bedrock.amazonaws.com
كخدمة.
يضمن تكوين الشبكة الخاصة هذا تخزين التضمينات الخاصة بك بشكل آمن ولا يمكن الوصول إليها إلا عن طريق Amazon Bedrock، مما يعزز الأمان والخصوصية الشاملة لقواعد المعرفة الخاصة بك. إنه يتوافق بشكل وثيق مع عمود الأمن للتحكم في حركة المرور في جميع الطبقات، لأنه يتم الاحتفاظ بجميع حركة مرور الشبكة داخل العمود الفقري لـ AWS باستخدام هذه الإعدادات.
لقد استكشفنا حتى الآن أتمتة إنشاء موارد قاعدة المعرفة وحذفها وتحديثها وتعزيز الأمان من خلال سياسات الشبكة الخاصة لـ OpenSearch Serverless لتخزين عمليات تضمين المتجهات بشكل آمن. الآن، دعونا نفهم كيفية إنشاء تطبيقات RAG أكثر موثوقية وشمولية ومُحسّنة من حيث التكلفة.
مجموعات S3 المتعددة كمصادر للبيانات
تدعم قواعد المعرفة الخاصة بـ Amazon Bedrock الآن إضافة عدة حاويات S3 كمصادر بيانات داخل قاعدة معرفة واحدة، بما في ذلك الوصول عبر الحسابات. يزيد هذا التحسين من شمولية ودقة قاعدة المعرفة من خلال السماح للمستخدمين بتجميع واستخدام المعلومات من مصادر مختلفة بسلاسة.
فيما يلي الميزات الرئيسية:
- دلاء S3 متعددة - يمكن لقواعد المعرفة الخاصة بـ Amazon Bedrock الآن دمج البيانات من مجموعات S3 المتعددة، مما يمكّن المستخدمين من دمج المعلومات من مصادر مختلفة واستخدامها دون عناء. تعمل هذه الميزة على تعزيز تنوع البيانات والتأكد من أن المعلومات ذات الصلة متاحة بسهولة للتطبيقات المستندة إلى RAG.
- الوصول إلى البيانات عبر الحسابات – تدعم قواعد المعرفة الخاصة بـ Amazon Bedrock تكوين حاويات S3 كمصادر بيانات عبر حسابات مختلفة. يمكنك توفير بيانات الاعتماد اللازمة للوصول إلى مصادر البيانات هذه، وتوسيع نطاق المعلومات التي يمكن دمجها في قواعد المعرفة الخاصة بهم.
- إدارة البيانات بكفاءة – When a data source or knowledge base is deleted, the related or existing items in the vector stores are automatically removed. This feature makes sure that the knowledge base remains up to date and free from obsolete or irrelevant data, maintaining the integrity and accuracy of the RAG process.
من خلال دعم حاويات S3 المتعددة كمصادر بيانات، يتم التخلص من الحاجة إلى إنشاء قواعد معرفية متعددة أو نسخ بيانات متكررة، وبالتالي تحسين التكلفة وتعزيز الإدارة المالية السحابية. علاوة على ذلك، تتيح إمكانات الوصول عبر الحسابات تطوير بنيات مرنة، تتماشى مع ركيزة الموثوقية في إطار عمل AWS Well-Architected، مما يوفر درجة عالية من التوفر والتسامح مع الأخطاء.
ميزات أخرى تم الإعلان عنها مؤخرًا لقواعد المعرفة
لتعزيز موثوقية تطبيق RAG الخاص بك، تقدم قواعد المعرفة لـ Amazon Bedrock الآن الدعم لـ حصص الخدمة. توفر هذه الميزة لوحة زجاجية واحدة لعرض قيم حصص AWS المطبقة واستخدامها. على سبيل المثال، لديك الآن وصول سريع إلى معلومات مثل العدد المسموح به من `RetrieveAndGenerate
طلبات API في الثانية.
تتيح لك هذه الميزة إدارة حصص الموارد بشكل فعال، ومنع الإفراط في التزويد، والحد من معدلات طلب واجهة برمجة التطبيقات لحماية الخدمات من سوء الاستخدام المحتمل.
يمكنك أيضًا تحسين أداء تطبيقك باستخدام الميزات التي تم الإعلان عنها مؤخرًا مثل بحث هجين, التصفية على أساس البيانات الوصفية, المطالبات المخصصة لواجهة برمجة التطبيقات RetreiveAndGenerate والحد الأقصى لعدد عمليات الاسترجاع. تعمل هذه الميزات بشكل جماعي على تحسين دقة الاستجابات التي تم إنشاؤها وملاءمتها واتساقها، وتتوافق مع ركيزة كفاءة الأداء في إطار عمل AWS Well-Architected.
تتوافق قواعد المعرفة الخاصة بـ Amazon Bedrock مع ركيزة الاستدامة في إطار عمل AWS Well-Architected من خلال استخدام الخدمات المُدارة وتحسين استخدام الموارد. باعتبارها خدمة مُدارة بالكامل، تزيل Knowledge Bases for Amazon Bedrock عبء توفير البنية التحتية الأساسية وإدارتها وتوسيع نطاقها، وبالتالي تقليل التأثير البيئي المرتبط بتشغيل هذه الموارد وصيانتها.
بالإضافة إلى ذلك، ومن خلال التوافق مع مبادئ AWS Well-Architected، يمكن للمؤسسات تصميم تطبيقات RAG الخاصة بها وتشغيلها بطريقة مستدامة. تساهم ممارسات مثل أتمتة عمليات النشر من خلال AWS CloudFormation، وتنفيذ سياسات الشبكة الخاصة للوصول الآمن إلى البيانات، واستخدام خدمات فعالة مثل OpenSearch Serverless في تقليل التأثير البيئي لأعباء العمل هذه.
بشكل عام، تعمل قواعد المعرفة الخاصة بـ Amazon Bedrock، جنبًا إلى جنب مع إطار عمل AWS Well-Architected، على تمكين المؤسسات من إنشاء تطبيقات RAG قابلة للتطوير وآمنة وموثوقة مع إعطاء الأولوية للاستدامة البيئية من خلال الاستخدام الفعال للموارد واعتماد الخدمات المُدارة.
وفي الختام
إن الميزات الجديدة على مستوى المؤسسات، مثل دعم AWS CloudFormation، وسياسات الشبكة الخاصة، والقدرة على استخدام مجموعات S3 المتعددة كمصادر بيانات، ودعم Service Quotas، تجعل من السهل إنشاء تطبيقات RAG قابلة للتطوير وآمنة وموثوقة باستخدام قواعد المعرفة. لأمازون بيدروك. يتيح استخدام خدمات AWS المُدارة واتباع أفضل ممارسات Well-Architected للمؤسسات التركيز على تقديم حلول الذكاء الاصطناعي المبتكرة مع توفير التميز التشغيلي والأمان القوي والاستخدام الفعال للموارد. أثناء قيامك بإنشاء تطبيقات على AWS، توفر محاذاة تطبيقات RAG مع إطار عمل AWS Well-Architected أساسًا متينًا لبناء حلول على مستوى المؤسسات تعزز قيمة الأعمال مع الالتزام بمعايير الصناعة.
للحصول على موارد إضافية، راجع ما يلي:
عن المؤلفين
ماني خانوجا هي قائدة تقنية - متخصصون في الذكاء الاصطناعي التوليدي، ومؤلفة كتاب التعلم الآلي التطبيقي والحوسبة عالية الأداء على AWS، وعضو مجلس إدارة مجلس إدارة مؤسسة المرأة في تعليم التصنيع. تقود مشاريع التعلم الآلي في مجالات مختلفة مثل رؤية الكمبيوتر ومعالجة اللغة الطبيعية والذكاء الاصطناعي التوليدي. وهي تتحدث في مؤتمرات داخلية وخارجية مثل AWS re:Invent وWomen in Manufacturing West وندوات عبر الإنترنت على YouTube وGHC 23. وفي أوقات فراغها، تحب الذهاب لمسافات طويلة على طول الشاطئ.
نيتين يوسابيوس هو مهندس حلول المؤسسات الأول في AWS، ويتمتع بخبرة في هندسة البرمجيات، وهندسة المؤسسات، والذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة. إنه متحمس للغاية لاستكشاف إمكانيات الذكاء الاصطناعي التوليدي. وهو يتعاون مع العملاء لمساعدتهم في إنشاء تطبيقات جيدة التصميم على منصة AWS، كما أنه ملتزم بحل التحديات التقنية ومساعدتهم في رحلتهم السحابية.
بالافي نارغوند هو مهندس الحلول الرئيسي في AWS. ومن خلال دورها كعامل تمكين للتكنولوجيا السحابية، تعمل مع العملاء لفهم أهدافهم وتحدياتهم، وتقدم إرشادات إرشادية لتحقيق هدفهم من خلال عروض AWS. إنها شغوفة بالمرأة في مجال التكنولوجيا وهي عضو أساسي في Women in AI/ML في Amazon. وهي تتحدث في مؤتمرات داخلية وخارجية مثل AWS re:Invent وAWS Summits والندوات عبر الإنترنت. خارج العمل تستمتع بالعمل التطوعي والبستنة وركوب الدراجات والمشي لمسافات طويلة.
- محتوى مدعوم من تحسين محركات البحث وتوزيع العلاقات العامة. تضخيم اليوم.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. تمكين نفسك. الوصول هنا.
- أفلاطونايستريم. ذكاء Web3. تضخيم المعرفة. الوصول هنا.
- أفلاطون كربون، كلينتك ، الطاقة، بيئة، شمسي، إدارة المخلفات. الوصول هنا.
- أفلاطون هيلث. التكنولوجيا الحيوية وذكاء التجارب السريرية. الوصول هنا.
- المصدر https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/building-scalable-secure-and-reliable-rag-applications-using-knowledge-bases-for-amazon-bedrock/
- :لديها
- :يكون
- :ليس
- :أين
- $ UP
- 100
- 125
- 16
- 23
- 7
- a
- القدرة
- من نحن
- فوق
- سوء المعاملة
- الوصول
- يمكن الوصول
- إنجاز
- الحسابات
- دقة
- دقيق
- التأهيل
- تحقق
- تحقيق
- في
- بنشاط
- مضيفا
- إضافي
- معالجة
- التزام
- الانضمام
- اعتماد
- تبني
- بعد
- مجموع
- AI
- AI-بالطاقة
- AI / ML
- محاذاة
- المحاذاة
- يحاذي
- الكل
- سمح
- السماح
- يسمح
- على طول
- أيضا
- أمازون
- أمازون ويب سيرفيسز
- an
- و
- أعلن
- الإجابة
- API
- واجهات برمجة التطبيقات
- التطبيق
- تطبيق
- التطبيقات
- تطبيقي
- نهج
- مناسب
- معماري
- هندسة معمارية
- أبنية
- هي
- مصطنع
- AS
- مساعدة
- مساعدة
- أسوشيتد
- At
- قابل للتدوين
- المعزز
- المؤلفة
- أتمتة
- تلقائيا
- أتمتة
- أتمتة
- توفر
- متاح
- AWS
- تكوين سحابة AWS
- AWS إعادة: اختراع
- العمود الفقري
- قاعدة
- على أساس
- BE
- شاطئ
- لان
- تستفيد
- أفضل
- أفضل الممارسات
- مجلس
- مجلس إدارة
- كتاب
- نساعدك في بناء
- ابني
- بنيت
- عبء
- الأعمال
- لكن
- by
- التخزين المؤقت
- دعوات
- CAN
- لا تستطيع
- قدرات
- كربون
- الحالات
- التحديات
- تغيير
- chatbots
- اختيار
- عن كثب
- سحابة
- تكنولوجيا السحابة
- الكود
- يتعاون
- مجموعة شتاء XNUMX
- مجموعات
- جماعي
- دمج
- الجمع بين
- الشركات
- شامل
- الكمبيوتر
- رؤية الكمبيوتر
- الحوسبة
- المؤتمرات
- الاعداد
- ثابتة
- يحتوي
- قريني
- متواصل
- المساهمة
- السيطرة
- ضوابط
- جوهر
- التكلفة
- فعاله من حيث التكلفه
- التكاليف
- بهيكل
- خلق
- خلق
- أوراق اعتماد
- حرج
- حاسم
- على
- العملاء
- البيانات
- الوصول إلى البيانات
- التاريخ
- مخصصة
- عميق
- بشدة
- حدد
- نقل
- تقديم
- التوصيل
- نشر
- نشر
- وصف
- تصميم
- تصميم
- تفاصيل
- التطوير التجاري
- مختلف
- الإدارة
- غطس
- تنوع
- do
- توثيق
- وثائق
- هل
- المجالات
- قيادة
- التعليم
- الطُرق الفعّالة
- على نحو فعال
- كفاءة
- فعال
- جهد
- اقصاء
- احتضان
- يؤكد
- إمباورز
- تمكين
- تمكين
- تمكين
- تشفير
- التشفير
- نقطة النهاية
- الهندسة
- تعزيز
- تعزيز
- زيادة
- يعزز
- تعزيز
- ضمان
- مشروع
- على مستوى المؤسسة
- كامل
- بيئي
- الاستدامة البيئية
- البيئات
- أخطاء
- أساسي
- أحداث
- مثال
- التشغيلي
- القائمة
- توسيع
- مصاريف
- الخبره في مجال الغطس
- تمكنت
- استكشاف
- يستكشف
- استكشاف
- يمتد
- خارجي
- بعيدا
- FAST
- الميزات
- المميزات
- مجال
- ملفات
- مرشحات
- مالي
- الاسم الأول
- تركز
- متابعيك
- في حالة
- شكل
- دورة تأسيسية
- الإطار
- مجانًا
- تبدأ من
- تماما
- إضافي
- علاوة على ذلك
- اكتسبت
- ولدت
- جيل
- توليدي
- الذكاء الاصطناعي التوليدي
- منح
- زجاج
- Go
- الأهداف
- جدا
- متزايد
- توجيه
- توجيه
- المبادئ التوجيهية
- يملك
- he
- مساعدة
- يساعد
- لها
- مرتفع
- عالية الأداء
- كيفية
- كيفية
- لكن
- HTML
- HTTP
- HTTPS
- الانسان
- ID
- هوية
- التأثير
- تحقيق
- أهمية
- الأهم
- تحسن
- تحسين
- in
- بما فيه
- دمج
- الاشتقاق
- الزيادات
- على نحو متزايد
- مؤشر
- العالمية
- معايير الصناعة
- معلومات
- البنية التحتية
- الابتكار
- مبتكرة
- سلامة
- داخلي
- Internet
- إلى
- IT
- العناصر
- انها
- رحلة
- الحياة السياسية في فرنسا
- JPG
- جسون
- أبقى
- القفل
- المعرفة
- لغة
- آخر
- أطلقت
- طبقات
- قيادة
- قيادة
- يؤدي
- تعلم
- مثل
- الإعجابات
- مما سيحدث
- طويل
- طويل الأجل
- آلة
- آلة التعلم
- المحافظة
- الحفاظ على
- جعل
- يصنع
- إدارة
- تمكن
- إدارة
- إدارة
- أسلوب
- تصنيع
- أقصى
- عضو
- البيانات الوصفية
- المقاييس
- التقليل
- سوء استخدام
- نموذج
- زخم
- مراقبة
- الأكثر من ذلك
- متعدد
- يجب
- الاسم
- طبيعي
- معالجة اللغات الطبيعية
- ضروري
- حاجة
- شبكة
- ازدحام انترنت
- جديد
- مزايا جديدة
- الآن
- عدد
- موضوع
- موضوعي
- مهمل
- of
- عروض
- عروض
- on
- ONE
- فقط
- طريقة التوسع
- تعمل
- تشغيل
- عمليات
- الأمثل
- تحسين
- خيار
- or
- المنظمات
- في الخارج
- الكلي
- خبز
- عاطفي
- إلى
- أداء
- أداء
- أذونات
- مخصصه
- دعامة
- أعمدة
- المنصة
- أفلاطون
- الذكاء افلاطون البيانات
- أفلاطون داتا
- من فضلك
- سياسات الخصوصية والبيع
- سياسة
- إمكانيات
- منشور
- كيو
- محتمل
- قوة
- الممارسات
- منع
- رئيسي
- مبادئ
- ترتيب الاولويات
- خصوصية
- خاص
- عملية المعالجة
- العمليات
- معالجة
- الإنتــاج
- مشروع ناجح
- تعزيز
- يعزز
- تعزيز
- مطالبات
- HAS
- تزود
- ويوفر
- توفير
- جمهور
- سؤال
- سريع
- بسرعة
- خرقة
- نطاق
- الأجور
- RE
- بسهولة
- الأسباب
- مؤخرا
- تخفيض
- تقليص
- الرجوع
- المناطق
- ذات صلة
- مدى صلة
- ذات الصلة
- الموثوقية
- الخدمة الموثوقة
- بقايا
- إزالة
- يزيل
- طلب
- طلبات
- مطلوب
- مرن
- مورد
- الموارد
- ردود
- مما أدى
- استرجاع
- قوي
- النوع
- يدير
- حماية
- عينة
- التدرجية
- تحجيم
- التحجيم
- سيناريو
- بسلاسة
- بحث
- الثاني
- تأمين
- آمن
- أمن
- انظر تعريف
- تسعى
- حدد
- مختار
- حساس
- Serverless
- الخدمة
- خدماتنا
- طقم
- ضبط
- إعدادات
- الإعداد
- عدة
- هي
- هام
- الاشارات
- عزباء
- SIX
- تطبيقات الكمبيوتر
- هندسة البرمجيات
- الصلبة
- الحلول
- حل
- بعض
- مصدر
- مصادر
- يتحدث
- المتخصصين
- على وجه التحديد
- المعايير
- تخزين
- متجر
- تخزين
- فروعنا
- صريح
- استراتيجيات
- الإستراتيجيات
- تبسيط
- يبسط
- تبسيط
- خيط
- قوي
- تحقيق النجاح
- ناجح
- هذه
- القمم
- الدعم
- مدعومة
- دعم
- الدعم
- بالتأكيد
- الاستدامة
- استدامة
- أنظمة
- التكنولوجيا
- تكنولوجيا
- قالب
- أن
- •
- من مشاركة
- منهم
- then
- وبالتالي
- تشبه
- هم
- عبر
- الوقت
- إلى
- تسامح
- افضل مستوى
- حركة المرور
- انتقال
- معالجة
- نوع
- في النهاية
- التي تقوم عليها
- فهم
- فتح
- تحديث
- تحديث
- الأستعمال
- تستخدم
- مستعمل
- مستخدم
- تجربة المستخدم
- المستخدمين
- استخدام
- قيمنا
- القيم
- مختلف
- بقاء
- المزيد
- رؤيتنا
- we
- الويب
- خدمات ويب
- ويبينار
- West Side
- متى
- التي
- في حين
- سوف
- مع
- في غضون
- نسائي
- المرأة فى مجال التكنولوجيا
- للعمل
- أعمال
- سوف
- جاري الكتابة
- أنت
- حل متجر العقارات الشامل الخاص بك في جورجيا
- موقع YouTube
- زفيرنت