بالنسبة للشركات الحديثة التي تتعامل مع كميات هائلة من المستندات مثل العقود والفواتير والسير الذاتية والتقارير، تعد معالجة البيانات ذات الصلة واسترجاعها بكفاءة أمرًا بالغ الأهمية للحفاظ على الميزة التنافسية. ومع ذلك، قد تستغرق الطرق التقليدية لتخزين المستندات والبحث عنها وقتًا طويلاً، وغالبًا ما تؤدي إلى بذل جهد كبير للعثور على مستند معين، خاصة عندما تتضمن الكتابة اليدوية. ماذا لو كانت هناك طريقة لمعالجة المستندات بذكاء وجعلها قابلة للبحث بدقة عالية؟
أصبح هذا ممكنا مع أمازون تيكستراك، خدمة معالجة المستندات الذكية من AWS، إلى جانب إمكانات البحث السريع لـ أوبن سيرش. في هذا المنشور، سنأخذك في رحلة لبناء ونشر حل فهرسة البحث عن المستندات بسرعة والذي يساعد مؤسستك على الاستفادة بشكل أفضل من المستندات واستخراج الرؤى منها.
سواء كنت في الموارد البشرية تبحث عن بنود محددة في عقود الموظفين، أو محللًا ماليًا يدقق في جبل من الفواتير لاستخراج بيانات الدفع، فقد تم تصميم هذا الحل لتمكينك من الوصول إلى المعلومات التي تحتاجها بسرعة ودقة غير مسبوقة.
باستخدام الحل المقترح، يتم استيعاب مستنداتك تلقائيًا، وتحليل محتواها وفهرستها لاحقًا في فهرس OpenSearch عالي الاستجابة وقابل للتطوير.
سنغطي كيفية استخدام تقنيات مثل Amazon Texttract، AWS لامدا, خدمة تخزين أمازون البسيطة (Amazon S3) و خدمة Amazon OpenSearch يمكن دمجها في سير العمل الذي يعالج المستندات بسلاسة. ثم نتعمق في فهرسة هذه البيانات في OpenSearch ونوضح إمكانات البحث التي أصبحت متاحة في متناول يدك.
سواء كانت مؤسستك تتخذ الخطوات الأولى نحو عصر التحول الرقمي أو كانت شركة عملاقة راسخة تسعى إلى تعزيز استرجاع المعلومات، فإن هذا الدليل هو بوصلتك للتنقل بين الفرص التي توفرها AWS Intelligent Document Processing وOpenSearch.
• التنفيذ المستخدمة في هذا المنصب يستخدم يبني Amazon Textract IDP CDK - مكونات AWS Cloud Development Kit (CDK) لتحديد البنية التحتية لسير عمل معالجة المستندات الذكية (IDP) - والتي تتيح لك إنشاء مسارات عمل IDP قابلة للتخصيص لحالة استخدام محددة. تعد بنيات IDP CDK وعيناتها عبارة عن مجموعة من المكونات لتمكين تعريف عمليات IDP على AWS ونشرها على GitHub جيثب:. المفاهيم الرئيسية المستخدمة هي AWS مجموعة تطوير السحابة (CDK) يبني، الفعلي مكدسات CDK و وظائف خطوة AWS. ورشة العمل استخدم التعلم الآلي لأتمتة المستندات ومعالجتها على نطاق واسع تعتبر نقطة بداية جيدة لمعرفة المزيد حول تخصيص مهام سير العمل واستخدام نماذج سير العمل الأخرى كقاعدة لعملك الخاص.
حل نظرة عامة
في هذا الحل، نركز على فهرسة المستندات في فهرس OpenSearch للبحث السريع واسترجاع المعلومات والمستندات. يتم وضع المستندات بتنسيق PDF أو TIFF أو JPEG أو PNG في Amazon Simple Storage Service (الأمازون S3) ثم تمت فهرستها لاحقًا في OpenSearch باستخدام سير عمل Step Functions.
• OpenSearchWorkflow-Decider ينظر إلى المستند ويتحقق من أن المستند هو أحد أنواع mime المدعومة (PDF أو TIFF أو PNG أو JPEG). يتكون من واحد AWS لامدا وظيفة.
• DocumentSplitter ينشئ قطعة بحد أقصى 2500 صفحة من المستندات. وهذا يعني أنه على الرغم من أن Amazon Textract يدعم مستندات تصل إلى 3000 صفحة، إلا أنه يمكنك تمرير المستندات التي تحتوي على العديد من الصفحات وتظل العملية تعمل بشكل جيد وتضع الصفحات في OpenSearch وتنشئ أرقام الصفحات الصحيحة. ال DocumentSplitter يتم تنفيذه كوظيفة AWS Lambda.
• دولة الخريطة يعالج كل قطعة بالتوازي.
• TexttractAsync تستدعي المهمة Amazon Texttract باستخدام الملف غير المتزامن واجهة برمجة التطبيقات (API) التالية أفضل الممارسات مع خدمة الإخطارات البسيطة من أمازون (أمازون SNS) الإخطارات و تكوين الإخراج لتخزين مخرجات Amazon Textract JSON إلى حاوية Amazon S3 الخاصة بالعميل. وتتكون من وظيفتين من Amazon Lambda: إحداهما لإرسال المستند للمعالجة والأخرى يتم تشغيلها عند إشعار Amazon SNS.
لأن TextAsyيمكن أن تنتج مهمة nc ملفات إخراج مرقّمة متعددة، و TexttractAsyncToJSON2 تجمعهم العملية في ملف JSON واحد.
يتم إثراء سياق Step Functions بالمعلومات التي يجب أن تكون قابلة للبحث أيضًا في فهرس OpenSearch الموجود في ملف SetMetaData خطوة. ويضيف تنفيذ العينة ORIGIN_FILE_NAME
, START_PAGE_NUMBER
و ORIGIN_FILE_URI
. يمكنك إضافة أي معلومات لإثراء تجربة البحث، مثل المعلومات من أنظمة الواجهة الخلفية الأخرى أو المعرفات المحددة أو معلومات التصنيف.
• إنشاءOpenSearchBatch يأخذ مخرجات Amazon Textract JSON التي تم إنشاؤها، ويجمعها مع المعلومات من السياق الذي تم تعيينه بواسطة SetMetaData ويقوم بإعداد ملف تم تحسينه للاستيراد المجمع إلى OpenSearch.
في مجلة OpenSearchPushInvoc، يتم إرسال ملف الاستيراد الدفعي هذا إلى فهرس OpenSearch ويكون متاحًا للبحث. ترتبط وظيفة AWS Lambda هذه بـ aws-لامدا-opensearch بناء من حلول AWS المكتبة باستخدام مثيلات m6g.large.search، والإصدار 2.7 من OpenSearch، وتكوين Amazon Elastic Block Service (أمازون EBS) حجم المجلد للأغراض العامة 2 (GP2) بسعة 200 جيجابايت. يمكنك تغيير تكوين OpenSearch وفقًا لمتطلباتك.
المباراة النهائية TaskOpenSearchMapping تقوم الخطوة بمسح السياق، والذي قد يتجاوز حصة وظائف الخطوة of الحد الأقصى لحجم الإدخال أو الإخراج لمهمة أو حالة أو تنفيذ.
المتطلبات الأساسية المسبقة
لنشر العينات، تحتاج إلى حساب AWS، مجموعة تطوير سحابة AWS (AWS CDK)، مطلوب إصدار Python الحالي وDocker. أنت بحاجة إلى أذونات لنشر قوالب AWS CloudFormation، اضغط على سجل الأمازون المرنة للحاويات (أمازون ECR)، أنشئ هوية أمازون وإدارة الوصول أدوار (AWS IAM)، ووظائف Amazon Lambda، ومستودعات Amazon S3، وAmazon Step Functions، ومجموعة Amazon OpenSearch، ومجموعة أمازون كوجنيتو تجمع المستخدمين. تأكد الخاص بك تم إعداد بيئة AWS CLI مع الأذونات وفقا.
يمكنك أيضًا تدوير ملف سحابة AWS 9 مثيل مع AWS CDK وPython وDocker المثبت مسبقًا لبدء النشر.
تجول
قابل للفتح
- بعد إعداد المتطلبات الأساسية، تحتاج أولاً إلى استنساخ المستودع:
- ثم أدخل القرص المضغوط إلى مجلد المستودع وقم بتثبيت التبعيات:
- نشر مكدس OpenSearchWorkflow:
يستغرق النشر حوالي 25 دقيقة باستخدام إعدادات التكوين الافتراضية من عينات GitHub، وينشئ سير عمل Step Functions، والذي يتم استدعاؤه عندما يتم وضع مستند في حاوية/بادئة Amazon S3 ثم تتم معالجته بعد ذلك حتى تتم فهرسة محتوى المستند في مجموعة البحث المفتوح.
فيما يلي نموذج الإخراج بما في ذلك الروابط والمعلومات المفيدة التي تم إنشاؤها منcdk deploy OpenSearchWorkflow
أمر:
تتوفر هذه المعلومات أيضًا في وحدة تحكم AWS CloudFormation.
عندما يتم وضع مستند جديد تحت OpenSearchWorkflow.DocumentUploadLocation، تم بدء سير عمل Step Functions جديد لهذا المستند.
للتحقق من حالة هذه الوثيقة، OpenSearchWorkflow.StepFunctionFlowLink يوفر رابطًا لقائمة عمليات تنفيذ StepFunction في وحدة الإدارة في AWS، مما يعرض حالة معالجة المستندات لكل مستند تم تحميله إلى Amazon S3. البرنامج التعليمي عرض عمليات التنفيذ وتصحيحها على وحدة التحكم في وظائف الخطوة يقدم نظرة عامة على المكونات وطرق العرض في وحدة تحكم AWS.
الاختبار
- الاختبار الأول باستخدام ملف عينة.
- بعد تحديد الرابط إلى سير عمل StepFunction أو فتح وحدة الإدارة في AWS والانتقال إلى صفحة خدمة StepFunctions، يمكنك الاطلاع على استدعاءات سير العمل المختلفة.
- ألقِ نظرة على نموذج تنفيذ المستند قيد التشغيل حاليًا، حيث يمكنك متابعة تنفيذ مهام سير العمل الفردية.
بحث
بمجرد انتهاء العملية، يمكننا التحقق من فهرسة المستند في فهرس OpenSearch.
- للقيام بذلك، نقوم أولاً بإنشاء مستخدم Amazon Cognito. يتم استخدام Amazon Cognito لمصادقة المستخدمين مقابل فهرس OpenSearch. حدد الرابط الموجود في الإخراج من نشر cdk (أو انظر إلى ملف تكوين سحابة AWS الإخراج في وحدة الإدارة في AWS) المسماة OpenSearchWorkflow.CognitoUserPoolLink.
- المقبل ، حدد خلق المستخدم الزر، الذي يوجهك إلى صفحة لإدخال اسم مستخدم وكلمة مرور للوصول إلى لوحة معلومات OpenSearch.
- بعد الاختيار خلق المستخدم، يمكنك المتابعة إلى لوحة معلومات OpenSearch بالنقر فوق OpenSearchWorkflow.OpenSearchDashboard من إخراج نشر CDK. قم بتسجيل الدخول باستخدام اسم المستخدم وكلمة المرور اللذين تم إنشاؤهما مسبقًا. في المرة الأولى التي تقوم فيها بتسجيل الدخول، يجب عليك تغيير كلمة المرور.
- بمجرد تسجيل الدخول إلى لوحة تحكم OpenSearch، حدد إدارة المكدس ، تليها نمط الفهرسلإنشاء فهرس بحث.
- الاسم الافتراضي للمؤشر هو فهرس الأوراق واسم نمط الفهرس فهرس الأوراق* سوف تتطابق مع ذلك.
- بعد النقر الخطوة التالية، حدد الطابع الزمني كما حقل الوقت و إنشاء نمط الفهرس.
- الآن، من القائمة، اختر اكتشف.
في معظم الحالات، تحتاج إلى تغيير الفترة الزمنية وفقًا لآخر استيعاب لك. الافتراضي هو 15 دقيقة، وفي كثير من الأحيان لم يكن هناك أي نشاط في آخر 15 دقيقة. في هذا المثال، تم تغييره إلى 15 يومًا لتصور عملية الاستيعاب.
- الآن يمكنك البدء في البحث. تمت فهرسة الرواية، يمكنك البحث عن أي مصطلحات مثل اتصل بي إسماعيل ورؤية النتائج.
في هذه الحالة ، المصطلح اتصل بي إسماعيل يظهر في الصفحة 6 من المستند في معرف الموارد الموحد (URI) المحدد، والذي يشير إلى موقع الملف Amazon S3. وهذا يجعل التعرف على المستندات والعثور على المعلومات عبر مجموعة كبيرة من ملفات PDF أو TIFF أو مستندات الصور أسرع، مقارنةً بتخطيها يدويًا.
الجري على نطاق واسع
من أجل تقدير حجم ومدة عملية الفهرسة، تم اختبار التنفيذ باستخدام 93,997 مستندًا وإجمالي 1,583,197 صفحة (متوسط 16.84 صفحة/مستند وأكبر ملف يحتوي على 3755 صفحة)، والتي تم فهرستها جميعًا في OpenSearch. استغرقت معالجة جميع الملفات وفهرستها في OpenSearch 5.5 ساعة في منطقة شرق الولايات المتحدة (شمال فيرجينيا - شرق الولايات المتحدة - 1) باستخدام الوضع الافتراضي حصص خدمة Amazon Texttract. يوضح الرسم البياني أدناه اختبارًا أوليًا في الساعة 18:00 يليه الاختبار الرئيسي في الساعة 21:00 ويتم كل ذلك بحلول الساعة 2:30.
بالنسبة للمعالجة، tcdk.SFExecutionsStartThrottle تم تعيينه على executions_concurrency_threshold
=550، مما يعني أن عمليات سير عمل معالجة المستندات المتزامنة محددة بـ 550 ويتم وضع الطلبات الزائدة في قائمة الانتظار إلى الأمازون SQS قائمة انتظار "قبضة الداخل أولاً يخرج" (FIFO)، والتي يتم تصريفها لاحقًا عند انتهاء سير العمل الحالي. يعتمد الحد الأدنى البالغ 550 على حصة خدمة Texttract البالغة 600 في منطقة شرق الولايات المتحدة-1. ولذلك، فإن عمق قائمة الانتظار وعمر الرسالة الأقدم هما مقاييس تستحق المراقبة.
في هذا الاختبار، تم تحميل جميع المستندات إلى Amazon S3 مرة واحدة، وبالتالي العدد التقريبي للرسائل المرئية يشهد زيادة حادة ثم انخفاضًا بطيئًا نظرًا لعدم استيعاب أي مستندات جديدة. ال العمر التقريبي لأقدم رسالة يزيد حتى تتم معالجة كافة الرسائل. أمازون SQS فترة الاحتفاظ بالرسالة تم ضبطه على 14 يومًا. بالنسبة لمعالجة الأعمال المتراكمة طويلة جدًا والتي قد تتجاوز 14 يومًا من المعالجة، ابدأ بمعالجة مجموعة فرعية أصغر من المستندات التمثيلية وراقب مدة التنفيذ لتقدير عدد المستندات التي يمكنك تمريرها قبل تجاوز 14 يومًا. تبدو مقاييس Amazon SQS CloudWatch متشابهة بالنسبة لحالة استخدام لمعالجة عدد كبير من المستندات المتراكمة، والتي يتم استيعابها مرة واحدة ثم معالجتها بالكامل. إذا كانت حالة الاستخدام الخاصة بك عبارة عن تدفق ثابت للمستندات، فإن كلا المقياسين، العدد التقريبي للرسائل المرئية و العمر التقريبي لأقدم رسالة سيكون أكثر خطية. يمكنك أيضًا استخدام معلمة العتبة لخلط الحمل الثابت مع معالجة الأعمال المتراكمة وتخصيص السعة وفقًا لاحتياجات المعالجة الخاصة بك.
هناك مقاييس أخرى يجب مراقبتها وهي صحة مجموعة OpenSearch، والتي يجب عليك إعدادها وفقًا لـ أفضل الممارسات التشغيلية الوطنية لخدمة Amazon OpenSearch Service. يستخدم النشر الافتراضي مثيلات m6g.large.search.
فيما يلي لقطة لمؤشرات الأداء الرئيسية (KPI) لمجموعة OpenSearch. لا توجد أخطاء، ومعدل بيانات الفهرسة المستمر وزمن الوصول.
تُظهر عمليات تنفيذ سير عمل Step Functions حالة المعالجة لكل مستند على حدة. إذا رأيت عمليات الإعدام في فشل الدولة، ثم حدد التفاصيل. المقياس الجيد للمراقبة هو AWS لوحة القيادة التلقائية لـ CloudWatch لوظائف الخطوة، والتي تكشف بعضًا من وظائف الخطوة مقاييس CloudWatch.
في الرسم البياني للوحة معلومات AWS CloudWatch، يمكنك رؤية عمليات تنفيذ Step Functions الناجحة مع مرور الوقت.
وهذا يظهر عمليات الإعدام الفاشلة. هذه الأمور تستحق التحقيق فيها من خلال النظرة العامة على AWS Console Step Functions.
تعرض لقطة الشاشة التالية مثالاً واحدًا على فشل التنفيذ نظرًا لأن حجم الملف الأصلي هو 0، وهو أمر منطقي لأن الملف لا يحتوي على محتوى ولا يمكن معالجته. من المهم تصفية العمليات الفاشلة وتصور حالات الفشل، حتى تتمكن من العودة إلى المستند المصدر والتحقق من صحة السبب الجذري.
قد تتضمن حالات الفشل الأخرى مستندات ليست من نوع mime: application/pdf، أو image/png، أو image/jpeg، أو image/tiff لأن أنواع المستندات الأخرى غير مدعومة بواسطة Amazon Textract.
التكلفة
تم تقسيم التكلفة الإجمالية لاستيعاب 1,583,278 صفحة عبر خدمات AWS المستخدمة في التنفيذ. تعمل القائمة التالية كأرقام تقريبية، لأن التكلفة الفعلية ومدة المعالجة تختلف وفقًا لحجم المستندات، وعدد الصفحات لكل مستند، وكثافة المعلومات في المستندات، ومنطقة AWS. الأمازون DynamoDB كان يستهلك 0.55 دولارًا أمريكيًا، وAmazon S3 3.33 دولارًا أمريكيًا، وOpenSearch Service 14.71 دولارًا أمريكيًا، وStep Functions 17.92 دولارًا أمريكيًا، وAWS Lambda 28.95 دولارًا أمريكيًا، وAmazon Textract 1,849.97 دولارًا أمريكيًا. ضع في اعتبارك أيضًا أن مجموعة Amazon OpenSearch Service المنشورة تتم محاسبتها بالساعة وستتراكم تكلفة أعلى عند تشغيلها على مدار فترة زمنية.
التعديلات
على الأرجح، تريد تعديل التنفيذ والتخصيص لحالة الاستخدام والمستندات الخاصة بك. ورشة العمل استخدم التعلم الآلي لأتمتة المستندات ومعالجتها على نطاق واسع يقدم نظرة عامة جيدة حول كيفية التعامل مع سير العمل الفعلي وتغيير التدفق وإضافة مكونات جديدة. لإضافة حقول مخصصة إلى فهرس OpenSearch، انظر إلى SetMetaData المهمة في سير العمل باستخدام مجموعة البيان-البيانات الفوقية-opensearch تعمل وظيفة AWS Lambda على إضافة البيانات التعريفية إلى السياق، والتي ستتم إضافتها كحقل إلى فهرس OpenSearch. ستصبح أي معلومات بيانات وصفية جزءًا من الفهرس.
تنظيف
احذف الموارد النموذجية إذا لم تعد بحاجة إليها، لتجنب تكبد تكاليف مستقبلية باستخدام الأمر التالي:
في نفس البيئة التي cdk deploy
يأمر. احذر من أن هذا يؤدي إلى إزالة كل شيء، بما في ذلك مجموعة OpenSearch وجميع المستندات وحاوية Amazon S3. إذا كنت تريد الاحتفاظ بهذه المعلومات، فقم بعمل نسخة احتياطية لحاوية Amazon S3 الخاصة بك و قم بإنشاء لقطة فهرس من مجموعة OpenSearch الخاصة بك. إذا قمت بمعالجة العديد من الملفات، فقد يتعين عليك إفراغ حاوية Amazon S3 أولاً باستخدام وحدة الإدارة في AWS (على سبيل المثال، بعد أخذ نسخة احتياطية أو مزامنتها مع حاوية مختلفة إذا كنت تريد الاحتفاظ بالمعلومات)، لأن وظيفة التنظيف يمكن أن تنتهي المهلة ثم تدمر مكدس AWS CloudFormation.
وفي الختام
في هذا المنشور، أوضحنا لك كيفية نشر حل مكدس كامل لاستيعاب عدد كبير من المستندات في فهرس OpenSearch، والتي تكون جاهزة للاستخدام في حالات استخدام البحث. تمت مناقشة المكونات الفردية للتنفيذ بالإضافة إلى اعتبارات القياس والتكلفة وخيارات التعديل. يمكن الوصول إلى جميع التعليمات البرمجية كمصدر مفتوح على GitHub مثل عينات IDP CDK وكما يبني IDP CDK لبناء الحلول الخاصة بك من الصفر. كخطوة تالية، يمكنك البدء في تعديل سير العمل وإضافة معلومات إلى المستندات الموجودة في فهرس البحث واستكشاف ورشة عمل آي دي بي. يرجى التعليق أدناه على خبرتك وأفكارك لتوسيع الحل الحالي.
عن المؤلف
مارتن شادي هو أحد كبار منتجات ML مع فريق Amazon Textract. يتمتع بخبرة تزيد عن 20 عامًا في التقنيات المتعلقة بالإنترنت والهندسة والحلول المعمارية. انضم إلى AWS في عام 2014 ، حيث قام أولاً بتوجيه بعض أكبر عملاء AWS حول الاستخدام الأكثر كفاءة وقابلية للتوسع لخدمات AWS ، ثم ركز لاحقًا على AI / ML مع التركيز على رؤية الكمبيوتر. حاليًا ، هو مهووس باستخراج المعلومات من المستندات.
- 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 السيارات / المركبات الكهربائية ، كربون، كلينتك ، الطاقة، بيئة، شمسي، إدارة المخلفات. الوصول هنا.
- أفلاطون هيلث. التكنولوجيا الحيوية وذكاء التجارب السريرية. الوصول هنا.
- تشارت بريم. ارفع مستوى لعبة التداول الخاصة بك مع ChartPrime. الوصول هنا.
- BlockOffsets. تحديث ملكية الأوفست البيئية. الوصول هنا.
- المصدر https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/implement-smart-document-search-index-with-amazon-textract-and-amazon-opensearch/
- :لديها
- :يكون
- :ليس
- :أين
- $3
- $ UP
- 1
- 10
- 100
- 11
- 12
- 13
- 14
- 15%
- 16
- 17
- 20
- 20 سنة
- 200
- 2014
- 216
- 220
- 25
- 30
- 3000
- 32
- 33
- 7
- 700
- 8
- 820
- 84
- 9
- a
- من نحن
- الوصول
- يمكن الوصول
- الوصول
- وفقا
- حسابي
- جمع
- دقة
- في
- نشاط
- يقدم
- تضيف
- وأضاف
- مضيفا
- يضيف
- بعد
- ضد
- السن
- AI / ML
- الكل
- تخصيص
- السماح
- أيضا
- أمازون
- أمازون كوجنيتو
- خدمة Amazon OpenSearch
- أمازون تيكستراك
- أمازون ويب سيرفيسز
- an
- المحلل
- و
- أي وقت
- API
- يبدو
- تقريبي
- هي
- حول
- AS
- At
- التحقّق من المُستخدم
- أتمتة
- أوتوماتيك
- تلقائيا
- متاح
- المتوسط
- تجنب
- AWS
- تكوين سحابة AWS
- AWS لامدا
- وحدة تحكم إدارة AWS
- الى الخلف
- الخلفية
- دعم
- قاعدة
- على أساس
- BE
- لان
- أصبح
- قبل
- يجري
- أقل من
- أفضل
- أفضل الممارسات
- أفضل
- احترس
- حظر
- على حد سواء
- نساعدك في بناء
- زر
- by
- دعوات
- CAN
- قدرات
- الطاقة الإنتاجية
- حقيبة
- الحالات
- سبب
- CD
- تغيير
- غير
- متغير
- التحقق
- اختيار
- تصنيف
- سحابة
- كتلة
- الكود
- مجموعة شتاء XNUMX
- يجمع بين
- التعليق
- الشركات
- مقارنة
- بوصلة
- تنافسي
- مكونات
- الكمبيوتر
- رؤية الكمبيوتر
- المفاهيم
- منافس
- الاعداد
- تكوين
- متصل
- الاعتبارات
- يتكون
- كنسولات
- ثابت
- بناء
- وعاء
- محتوى
- سياق الكلام
- استمر
- عقود
- تصحيح
- التكلفة
- التكاليف
- استطاع
- إلى جانب
- بهيكل
- خلق
- خلق
- يخلق
- حرج
- حالياًّ
- حاليا
- على
- زبون
- العملاء
- للتخصيص
- تصميم
- لوحة أجهزة القياس
- لوحات
- البيانات
- أيام
- صفقة
- رفض
- الترتيب
- حدد
- تعريف
- شرح
- التبعيات
- اعتمادا
- نشر
- نشر
- نشر
- عمق
- هدم
- تفاصيل
- التطوير التجاري
- حوار
- مختلف
- رقمي
- التحول الرقمي
- اكتشف
- ناقش
- عرض
- غطس
- do
- عامل في حوض السفن
- وثيقة
- وثائق
- فعل
- استنزفت
- اثنان
- مدة الأقامة
- e
- كل
- الشرق
- حافة
- فعال
- بكفاءة
- جهد
- موظف
- تمكين
- تمكين
- الهندسة
- ضخم
- إثراء
- المخصب
- أدخل
- البيئة
- عصر
- أخطاء
- خاصة
- أنشئ
- تقدير
- حتى
- كل شىء
- مثال
- تجاوز
- تجاوز
- فائض
- وسع
- الخبره في مجال الغطس
- اكتشف
- استخراج
- فشل
- FAST
- أسرع
- حقل
- مجال
- الشكل
- قم بتقديم
- ملفات
- تصفية
- نهائي
- مالي
- نهاية
- الأصابع
- نهاية
- الاسم الأول
- الخطوات الأولى
- لأول مرة
- تدفق
- تركز
- ركز
- اتباع
- يتبع
- متابعيك
- في حالة
- شكل
- تبدأ من
- بالإضافة إلى
- كومة كاملة
- تماما
- وظيفة
- وظائف
- مستقبل
- العلاجات العامة
- ولدت
- يولد
- الحصول على
- عملاق
- GitHub جيثب:
- معطى
- Go
- الذهاب
- خير
- رسم بياني
- توجيه
- ظفيرة
- يملك
- وجود
- he
- صحة الإنسان
- يساعد
- مرتفع
- أعلى
- جدا
- ساعة
- ساعات العمل
- كيفية
- كيفية
- لكن
- HTML
- HTTPS
- الانسان
- الموارد البشرية
- i
- الأفكار
- معرف
- تحديد
- هوية
- IDS
- if
- صورة
- تنفيذ
- التنفيذ
- نفذت
- استيراد
- أهمية
- in
- تتضمن
- بما فيه
- القيمة الاسمية
- الزيادات
- مؤشر
- مفهرس
- من مؤشرات
- فرد
- معلومات
- البنية التحتية
- في البداية
- بدء
- إدخال
- رؤى
- تثبيت
- مثل
- المتكاملة
- ذكي
- معالجة المستندات بذكاء
- إلى
- التحقيق
- التذرع
- IT
- انضم
- رحلة
- JPG
- جسون
- احتفظ
- القفل
- كبير
- أكبر
- اسم العائلة
- كمون
- الى وقت لاحق
- تعلم
- تعلم
- المكتبة
- مثل
- على الأرجح
- LINK
- وصلات
- قائمة
- تحميل
- موقع
- تسجيل الدخول
- تسجيل الدخول
- طويل
- يعد
- بحث
- أبحث
- تبدو
- آلة
- آلة التعلم
- صنع
- الرئيسية
- المحافظة
- الحفاظ على
- جعل
- يصنع
- إدارة
- يدويا
- كثير
- مباراة
- أقصى
- مايو..
- me
- يعني
- القائمة
- الرسالة
- رسائل
- طرق
- متري
- المقاييس
- ربما
- مانع
- دقيقة
- مزيج
- ML
- تقدم
- تعديل
- مراقبة
- مراقبة
- الأكثر من ذلك
- أكثر
- جبل
- متعدد
- الاسم
- عين
- التنقل
- حاجة
- إحتياجات
- جديد
- التالي
- لا
- إعلام
- الإخطارات
- رواية
- عدد
- أرقام
- of
- عرض
- غالبا
- أقدم
- on
- مرة
- ONE
- جاكيت
- المصادر المفتوحة
- الفرص
- الأمثل
- مزيد من الخيارات
- or
- طلب
- منظمة
- الأصل
- أخرى
- وإلا
- خارج
- الناتج
- على مدى
- نظرة عامة
- الخاصة
- صفحة
- صفحات
- موازية
- المعلمة
- جزء
- pass
- كلمة المرور
- نمط
- أنماط
- وسائل الدفع
- إلى
- أداء
- فترة
- أذونات
- أفلاطون
- الذكاء افلاطون البيانات
- أفلاطون داتا
- من فضلك
- البوينت
- نقاط
- تجمع
- ممكن
- منشور
- الممارسات
- يستعد
- الشروط
- الهدايا
- سابقا
- عملية المعالجة
- معالجتها
- العمليات
- معالجة
- إنتاج
- المنتج
- برمجة وتطوير
- المقترح
- ويوفر
- نشرت
- غرض
- دفع
- وضع
- يضع
- بايثون
- سريع
- بسرعة
- معدل
- استعداد
- منطقة
- التقارير
- مستودع
- ممثل
- طلبات
- مطلوب
- المتطلبات الأساسية
- مورد
- الموارد
- استجابة
- نتيجة
- النتائج
- احتفظ
- الأدوار
- جذر
- يجري
- تشغيل
- SA
- نفسه
- تحجيم
- حجم
- التحجيم
- خدش
- بسلاسة
- بحث
- البحث
- القسم
- انظر تعريف
- تسعى
- اختيار
- كبير
- إحساس
- أرسلت
- يخدم
- الخدمة
- خدماتنا
- طقم
- إعدادات
- الإعداد
- ينبغي
- إظهار
- أظهرت
- يظهر
- مماثل
- الاشارات
- المقاس
- بطيء
- الأصغر
- سمارت
- لقطة
- So
- حل
- الحلول
- بعض
- مصدر
- محدد
- سرعة
- غزل
- انقسم
- كومة
- بداية
- بدأت
- ابتداء
- الولايه او المحافظه
- المحافظة
- الحالة
- ثابت
- خطوة
- خطوات
- لا يزال
- تخزين
- متجر
- تخزين
- تقدم
- بعد ذلك
- ناجح
- هذه
- مدعومة
- الدعم
- بالتأكيد
- أنظمة
- تناسب
- أخذ
- يأخذ
- مع الأخذ
- مهمة
- المهام
- فريق
- التكنولوجيا
- النماذج
- مصطلح
- سياسة الحجب وتقييد الوصول
- تجربه بالعربي
- اختبار
- نص
- أن
- •
- الرسم البياني
- المعلومات
- المصدر
- الدولة
- من مشاركة
- منهم
- then
- هناك.
- وبالتالي
- تشبه
- هم
- على الرغم من؟
- عتبة
- عبر
- إلى
- الوقت
- استهلاك الوقت
- إلى
- استغرق
- الإجمالي
- تقليدي
- تحول
- أثار
- البرنامج التعليمي
- اثنان
- نوع
- أنواع
- مع
- غير مسبوق
- حتى
- تم التحميل
- us
- تستخدم
- حالة الاستخدام
- مستعمل
- مستخدم
- المستخدمين
- يستخدم
- استخدام
- يستخدم
- التحقق من صحة
- قيمنا
- الإصدار
- جدا
- الرؤى
- فرجينيا
- رؤيتنا
- تصور
- حجم
- مجلدات
- تريد
- وكان
- طريق..
- we
- الويب
- خدمات ويب
- حسن
- كان
- ابحث عن
- متى
- التي
- سوف
- مع
- سير العمل
- سير العمل
- أعمال
- ورشة عمل
- الدورات
- قيمة
- سنوات
- أنت
- حل متجر العقارات الشامل الخاص بك في جورجيا
- زفيرنت