संपर्क केंद्रों के लिए प्रभावी स्व-सेवा विकल्प तेजी से महत्वपूर्ण होते जा रहे हैं, लेकिन उन्हें अच्छी तरह से लागू करना अनोखी चुनौतियाँ पेश करता है।
अमेज़न लेक्स आपका प्रदान करता है अमेज़न कनेक्ट आवाज और पाठ चैनलों के माध्यम से स्वचालित वाक् पहचान (एएसआर) और प्राकृतिक भाषा समझ (एनएलयू) क्षमताओं जैसी चैटबॉट कार्यक्षमताओं के साथ संपर्क केंद्र। बॉट प्राकृतिक भाषा भाषण या पाठ इनपुट लेता है, इनपुट के पीछे के इरादे को पहचानता है, और उचित प्रतिक्रिया उत्पन्न करके उपयोगकर्ता के इरादे को पूरा करता है।
कॉल करने वालों के उच्चारण, उच्चारण और व्याकरण विविध हो सकते हैं। पृष्ठभूमि शोर के साथ मिलकर, यह वाक् पहचान के लिए कथनों को सटीक रूप से समझना चुनौतीपूर्ण बना सकता है। उदाहरण के लिए, "मैं अपने ऑर्डर को ट्रैक करना चाहता हूं" को "मैं अपने धारक को ट्रक करना चाहता हूं" के रूप में गलत पहचाना जा सकता है। इन जैसे विफल इरादे ग्राहकों को निराश करते हैं, जिन्हें खुद को दोहराना पड़ता है, गलत तरीके से रूट किया जाता है, या लाइव एजेंटों के पास भेज दिया जाता है - जिससे व्यवसायों को अधिक लागत आती है।
अमेज़ॅन बेडरॉक आधुनिक संपर्क केंद्र के लिए जेनरेटर एआई-आधारित अनुप्रयोगों को आसानी से बनाने और स्केल करने के लिए डेवलपर्स के लिए मूलभूत मॉडल (एफएम) पहुंच का लोकतंत्रीकरण करता है। अमेज़ॅन बेडरॉक द्वारा वितरित एफएम, जैसे अमेज़न टाइटन और एंथ्रोपिक क्लाउड, इंटरनेट-स्केल डेटासेट पर पूर्व-प्रशिक्षित हैं जो उन्हें वाक्य वर्गीकरण, प्रश्न और उत्तर जैसी मजबूत एनएलयू क्षमताएं प्रदान करता है, और वाक् पहचान त्रुटियों के बावजूद बढ़ी हुई अर्थ संबंधी समझ प्रदान करता है।
इस पोस्ट में, हम एक समाधान तलाशते हैं जो अमेज़ॅन कनेक्ट के साथ एकीकृत अमेज़ॅन लेक्स के इरादे की पहचान को बढ़ाने के लिए अमेज़ॅन बेडरॉक द्वारा वितरित एफएम का उपयोग करता है, जो अंततः आपके ग्राहकों के लिए एक बेहतर स्व-सेवा अनुभव प्रदान करता है।
समाधान का अवलोकन
समाधान का उपयोग करता है अमेज़न कनेक्ट, अमेज़न लेक्स , AWS लाम्बा, तथा अमेज़ॅन बेडरॉक निम्नलिखित चरणों में:
- अमेज़ॅन कनेक्ट संपर्क प्रवाह अमेज़ॅन लेक्स बॉट के साथ एकीकृत होता है
GetCustomerInput
ब्लॉक। - जब बॉट कॉल करने वाले के इरादे को पहचानने में विफल रहता है और फ़ॉलबैक इरादे में चूक करता है, तो एक लैम्ब्डा फ़ंक्शन ट्रिगर हो जाता है।
- लैम्ब्डा फ़ंक्शन ग्राहक के कथन की प्रतिलेख लेता है और इसे अमेज़ॅन बेडरॉक में एक फाउंडेशन मॉडल को भेजता है
- अपनी उन्नत प्राकृतिक भाषा क्षमताओं का उपयोग करके, मॉडल कॉल करने वाले के इरादे को निर्धारित करता है।
- लैम्ब्डा फ़ंक्शन तब बॉट को कॉल को पूर्ति के लिए सही इरादे तक रूट करने का निर्देश देता है।
अमेज़ॅन बेडरॉक फाउंडेशन मॉडल का उपयोग करके, समाधान अमेज़ॅन लेक्स बॉट को भाषण पहचान त्रुटियों के बावजूद इरादों को समझने में सक्षम बनाता है। इसके परिणामस्वरूप सुचारू रूटिंग और पूर्ति होती है, एजेंटों के लिए वृद्धि को रोका जाता है और कॉल करने वालों के लिए निराशाजनक पुनरावृत्ति होती है।
निम्नलिखित आरेख समाधान वास्तुकला और कार्यप्रवाह को दर्शाता है।
निम्नलिखित अनुभागों में, हम समाधान के प्रमुख घटकों को अधिक विस्तार से देखते हैं।
लैम्ब्डा फ़ंक्शंस और लैंगचेन फ्रेमवर्क
जब अमेज़ॅन लेक्स बॉट लैम्ब्डा फ़ंक्शन को लागू करता है, तो यह एक ईवेंट संदेश भेजता है जिसमें बॉट की जानकारी और कॉल करने वाले के कथन का ट्रांसक्रिप्शन शामिल होता है। इस ईवेंट संदेश का उपयोग करते हुए, लैम्ब्डा फ़ंक्शन गतिशील रूप से बॉट के कॉन्फ़िगर किए गए इरादे, इरादे विवरण और इरादे के उच्चारण को पुनः प्राप्त करता है और इसका उपयोग करके एक संकेत बनाता है लैंगचैन, जो एक ओपन सोर्स मशीन लर्निंग (एमएल) फ्रेमवर्क है जो डेवलपर्स को बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम), डेटा स्रोतों और अनुप्रयोगों को एकीकृत करने में सक्षम बनाता है।
फिर प्रॉम्प्ट का उपयोग करके अमेज़ॅन बेडरॉक फाउंडेशन मॉडल को लागू किया जाता है और अनुमानित इरादे और आत्मविश्वास के स्तर के साथ प्रतिक्रिया प्राप्त होती है। यदि विश्वास का स्तर एक निर्धारित सीमा से अधिक है, उदाहरण के लिए 80%, तो फ़ंक्शन एक कार्रवाई के साथ अमेज़ॅन लेक्स को पहचाने गए इरादे को वापस कर देता है प्रतिनिधि. यदि आत्मविश्वास का स्तर सीमा से नीचे है, तो यह डिफ़ॉल्ट पर वापस आ जाता है FallbackIntent
और इसे बंद करने की कार्रवाई.
संदर्भ में सीखना, शीघ्र इंजीनियरिंग, और मॉडल मंगलाचरण
इस कार्य को पूरा करने के लिए फाउंडेशन मॉडल का उपयोग करने में सक्षम होने के लिए हम संदर्भ-आधारित शिक्षण का उपयोग करते हैं। इन-संदर्भ शिक्षण एलएलएम के लिए किसी विशेष कार्य के लिए पूर्व-प्रशिक्षित या ठीक-ठीक तैयार किए बिना केवल प्रॉम्प्ट में मौजूद चीज़ों का उपयोग करके कार्य सीखने की क्षमता है।
प्रॉम्प्ट में, हम सबसे पहले निर्देश प्रदान करते हैं कि क्या करने की आवश्यकता है। फिर, लैम्ब्डा फ़ंक्शन अमेज़ॅन लेक्स बॉट के कॉन्फ़िगर किए गए इरादों, इरादे के विवरण और इरादे के कथनों को गतिशील रूप से पुनर्प्राप्त और इंजेक्ट करता है। अंत में, हम इसे इसकी सोच और अंतिम परिणाम को आउटपुट करने के निर्देश प्रदान करते हैं।
निम्नलिखित प्रॉम्प्ट टेम्पलेट का परीक्षण टेक्स्ट जेनरेशन मॉडल एंथ्रोपिक क्लाउड इंस्टेंट v1.2 और एंथ्रोपिक क्लाउड v2 पर किया गया था। मॉडल के प्रदर्शन को बेहतर बनाने के लिए हम XML टैग का उपयोग करते हैं। हम सही इरादे को चुनने के लिए अपने तर्क को बेहतर ढंग से सुधारने के लिए अंतिम इरादे की पहचान करने से पहले मॉडल के लिए सोचने के लिए जगह भी जोड़ते हैं। {intent_block}
इसमें आशय आईडी, आशय विवरण और आशय कथन शामिल हैं। {input}
ब्लॉक में कॉल करने वाले का लिखित कथन शामिल है। मॉडल को कोड ब्लॉक को अधिक लगातार आउटपुट करने में मदद करने के लिए अंत में तीन बैकटिक्स ("`) जोड़े जाते हैं। ए <STOP>
इसे आगे उत्पन्न होने से रोकने के लिए अनुक्रम जोड़ा जाता है।
मॉडल लागू होने के बाद, हमें फाउंडेशन मॉडल से निम्नलिखित प्रतिक्रिया प्राप्त होती है:
संपर्क प्रवाह सत्र विशेषताओं के आधार पर उपलब्ध इरादों को फ़िल्टर करें
अमेज़ॅन कनेक्ट संपर्क प्रवाह के हिस्से के रूप में समाधान का उपयोग करते समय, आप सत्र विशेषता निर्दिष्ट करके सही इरादे की पहचान करने के लिए एलएलएम की क्षमता को और बढ़ा सकते हैं available_intents
में "ग्राहक इनपुट प्राप्त करें" इरादों की अल्पविराम से अलग की गई सूची के साथ ब्लॉक करें, जैसा कि निम्नलिखित स्क्रीनशॉट में दिखाया गया है। ऐसा करने से, लैम्ब्डा फ़ंक्शन केवल इन निर्दिष्ट इरादों को एलएलएम के संकेत के हिस्से के रूप में शामिल करेगा, जिससे एलएलएम को तर्क करने वाले इरादों की संख्या कम हो जाएगी। यदि available_intents
सत्र विशेषता निर्दिष्ट नहीं है, अमेज़ॅन लेक्स बॉट में सभी इरादे डिफ़ॉल्ट रूप से उपयोग किए जाएंगे।
अमेज़ॅन लेक्स पर लैम्ब्डा फ़ंक्शन प्रतिक्रिया
एलएलएम द्वारा इरादा निर्धारित करने के बाद, लैम्ब्डा फ़ंक्शन प्रतिक्रिया देता है विशिष्ट प्रारूप प्रतिक्रिया संसाधित करने के लिए Amazon Lex द्वारा आवश्यक।
यदि कोई मेल खाता विश्वास सीमा से ऊपर पाया जाता है, तो यह एक संवाद क्रिया प्रकार लौटाता है Delegate
अमेज़ॅन लेक्स को चयनित इरादे का उपयोग करने का निर्देश देना और बाद में पूर्ण इरादे को अमेज़ॅन कनेक्ट पर वापस लौटाना। प्रतिक्रिया आउटपुट इस प्रकार है:
यदि आत्मविश्वास का स्तर सीमा से नीचे है या कोई इरादा पहचाना नहीं गया है, तो एक संवाद क्रिया प्रकार समापन अमेज़ॅन लेक्स को बंद करने का निर्देश देने के लिए लौटाया गया है FallbackIntent
, और नियंत्रण वापस Amazon Connect पर लौटा दें। प्रतिक्रिया आउटपुट इस प्रकार है:
इस नमूने का संपूर्ण स्रोत कोड यहां उपलब्ध है GitHub.
.. पूर्वापेक्षाएँ
आरंभ करने से पहले, सुनिश्चित करें कि आपके पास निम्नलिखित पूर्वापेक्षाएँ हैं:
समाधान लागू करें
समाधान को लागू करने के लिए, निम्नलिखित चरणों को पूरा करें:
- रिपॉजिटरी को क्लोन करें
- पर्यावरण को आरंभ करने और एक बनाने के लिए निम्नलिखित कमांड चलाएँ अमेज़ॅन इलास्टिक कंटेनर रजिस्ट्री (अमेज़ॅन ईसीआर) हमारे लैम्ब्डा फ़ंक्शन की छवि के लिए भंडार। AWS क्षेत्र और ECR रिपॉजिटरी नाम प्रदान करें जिसे आप बनाना चाहते हैं।
- अपडेट करें
ParameterValue
फ़ील्ड्स मेंscripts/parameters.json
फ़ाइल:ParameterKey ("AmazonECRImageUri")
- पिछले चरण से रिपोजिटरी यूआरएल दर्ज करें।ParameterKey ("AmazonConnectName")
– एक अद्वितीय नाम दर्ज करें.ParameterKey ("AmazonLexBotName")
– एक अद्वितीय नाम दर्ज करें.ParameterKey ("AmazonLexBotAliasName")
- डिफ़ॉल्ट "प्रोडवर्ज़न" है; यदि आवश्यक हो तो आप इसे बदल सकते हैं।ParameterKey ("LoggingLevel")
- डिफ़ॉल्ट "जानकारी" है; यदि आवश्यक हो तो आप इसे बदल सकते हैं। मान्य मान DEBUG, WARN और ERROR हैं।ParameterKey ("ModelID")
- डिफ़ॉल्ट "anthropic.claude-instant-v1" है; यदि आपको किसी भिन्न मॉडल का उपयोग करने की आवश्यकता हो तो आप इसे बदल सकते हैं।ParameterKey ("AmazonConnectName")
- डिफ़ॉल्ट "0.75" है; यदि आपको कॉन्फिडेंस स्कोर अपडेट करने की आवश्यकता है तो आप इसे बदल सकते हैं।
- क्लाउडफॉर्मेशन स्टैक उत्पन्न करने और संसाधनों को तैनात करने के लिए कमांड चलाएँ:
यदि आप अमेज़ॅन कनेक्ट में स्क्रैच से संपर्क प्रवाह नहीं बनाना चाहते हैं, तो आप इस रिपॉजिटरी के साथ प्रदान किए गए नमूना प्रवाह को आयात कर सकते हैं filelocation: /contactflowsample/samplecontactflow.json
.
- लॉग इन करें अमेज़न कनेक्ट उदाहरण. खाते को एक सुरक्षा प्रोफ़ाइल सौंपी जानी चाहिए जिसमें प्रवाह के लिए संपादन अनुमतियाँ शामिल हों।
- अमेज़ॅन कनेक्ट कंसोल पर, नेविगेशन फलक में, नीचे मार्ग, चुनें संपर्क प्रवाह.
- जिस प्रकार का आप आयात कर रहे हैं उसी प्रकार का एक नया प्रवाह बनाएं।
- चुनें प्रवाह सहेजें और आयात करें.
- आयात करने के लिए फ़ाइल का चयन करें और चुनें आयात.
जब प्रवाह को मौजूदा प्रवाह में आयात किया जाता है, तो मौजूदा प्रवाह का नाम भी अपडेट किया जाता है।
- आवश्यकतानुसार किसी भी सुलझे हुए या अनसुलझे संदर्भ की समीक्षा करें और अद्यतन करें।
- आयातित प्रवाह को सहेजने के लिए, चुनें सहेजें. प्रकाशित करने के लिए, चुनें सहेजें और प्रकाशित करें.
- संपर्क प्रवाह अपलोड करने के बाद, निम्नलिखित कॉन्फ़िगरेशन अपडेट करें:
- अपडेट करें
GetCustomerInput
सही अमेज़ॅन लेक्स बॉट नाम और संस्करण के साथ ब्लॉक। - फ़ोन नंबर प्रबंधित करें के अंतर्गत, पहले से आयातित संपर्क प्रवाह या IVR के साथ नंबर को अपडेट करें।
- अपडेट करें
कॉन्फ़िगरेशन सत्यापित करें
सत्यापित करें कि क्लाउडफॉर्मेशन स्टैक के साथ बनाए गए लैम्ब्डा फ़ंक्शन में अमेज़ॅन लेक्स (सूची और पढ़ने की अनुमति) से बॉट और इरादे की जानकारी प्राप्त करने की अनुमति और उपयुक्त अमेज़ॅन बेडरॉक अनुमतियां (सूची और पढ़ने की अनुमति) के साथ एक आईएएम भूमिका है।
अपने अमेज़ॅन लेक्स बॉट में, अपने कॉन्फ़िगर किए गए उपनाम और भाषा के लिए, सत्यापित करें कि लैम्ब्डा फ़ंक्शन सही ढंग से सेट किया गया था। के लिए FallBackIntent
, पुष्टि करें कि Fulfillmentis
करने के लिए सेट Active
जब भी फ़ंक्शन चलाने में सक्षम होना FallBackIntent
शुरू हो रहा है।
इस बिंदु पर, आपका अमेज़ॅन लेक्स बॉट स्वचालित रूप से लैम्ब्डा फ़ंक्शन चलाएगा और समाधान निर्बाध रूप से काम करना चाहिए।
समाधान का परीक्षण करें
आइए अमेज़ॅन लेक्स में एक नमूना इरादे, विवरण और उच्चारण कॉन्फ़िगरेशन को देखें और देखें कि एलएलएम नमूना इनपुट के साथ कितना अच्छा प्रदर्शन करता है जिसमें टाइपो, व्याकरण की गलतियाँ और यहां तक कि एक अलग भाषा भी शामिल है।
निम्नलिखित चित्र हमारे उदाहरण के स्क्रीनशॉट दिखाता है। बाईं ओर आशय का नाम, उसका विवरण और एक शब्द का नमूना कथन दिखाया गया है। अमेज़ॅन लेक्स पर अधिक कॉन्फ़िगरेशन के बिना, एलएलएम सही इरादे (दाईं ओर) की भविष्यवाणी करने में सक्षम है। इस परीक्षण में, हमारे पास सही इरादे से एक सरल पूर्ति संदेश है।
क्लीन अप
अपने संसाधनों को साफ करने के लिए, ईसीआर रिपॉजिटरी और क्लाउडफॉर्मेशन स्टैक को हटाने के लिए निम्नलिखित कमांड चलाएँ:
निष्कर्ष
अमेज़ॅन बेडरॉक द्वारा वितरित एलएलएम के साथ उन्नत अमेज़ॅन लेक्स का उपयोग करके, आप अपने बॉट्स के इरादे पहचान प्रदर्शन में सुधार कर सकते हैं। यह ग्राहकों के विविध समूह के लिए एक सहज स्व-सेवा अनुभव प्रदान करता है, उच्चारण और अद्वितीय भाषण विशेषताओं के बीच अंतर को पाटता है, और अंततः ग्राहकों की संतुष्टि को बढ़ाता है।
जेनेरिक एआई के बारे में गहराई से जानने और अधिक जानने के लिए, इन अतिरिक्त संसाधनों को देखें:
आप जेनेरिक एआई-संचालित स्व-सेवा समाधान के साथ कैसे प्रयोग कर सकते हैं, इसके बारे में अधिक जानकारी के लिए देखें अमेज़ॅन केंद्र और बड़े भाषा मॉडल के साथ अमेज़ॅन लेक्स द्वारा संचालित AWS समाधान पर QnABot के साथ स्वयं-सेवा प्रश्न उत्तर तैनात करें.
लेखक के बारे में
हमजा नदीम टोरंटो स्थित AWS में अमेज़न कनेक्ट स्पेशलिस्ट सॉल्यूशंस आर्किटेक्ट हैं। वह पूरे कनाडा में ग्राहकों के साथ उनके संपर्क केंद्रों को आधुनिक बनाने और उनकी अनूठी ग्राहक सहभागिता चुनौतियों और व्यावसायिक आवश्यकताओं के समाधान प्रदान करने के लिए काम करता है। अपने खाली समय में, हमजा को अपनी पत्नी के साथ यात्रा करना, फुटबॉल खेलना और नए व्यंजन आज़माना पसंद है।
पराग श्रीवास्तव अमेज़ॅन वेब सर्विसेज (एडब्ल्यूएस) में एक सॉल्यूशन आर्किटेक्ट है, जो एंटरप्राइज़ ग्राहकों को सफल क्लाउड अपनाने और माइग्रेशन में मदद करता है। अपने पेशेवर करियर के दौरान, वह जटिल डिजिटल परिवर्तन परियोजनाओं में बड़े पैमाने पर शामिल रहे हैं। उन्हें पतों के भू-स्थानिक पहलुओं के आसपास नवीन समाधान बनाने का भी शौक है।
रॉस अफ़सोस टोरंटो, कनाडा में स्थित AWS में एक सॉल्यूशन आर्किटेक्ट है। वह ग्राहकों को एआई/एमएल और जेनरेटिव एआई समाधानों के साथ नवाचार करने में मदद करता है जिससे वास्तविक व्यावसायिक परिणाम मिलते हैं। उन्होंने खुदरा, वित्तीय सेवाओं, प्रौद्योगिकी, फार्मास्युटिकल और अन्य क्षेत्रों के विभिन्न ग्राहकों के साथ काम किया है। अपने खाली समय में, वह अपने परिवार के साथ बाहर घूमना और प्रकृति का आनंद लेना पसंद करते हैं।
संगीता कामतकर अमेज़ॅन वेब सर्विसेज (एडब्ल्यूएस) में एक सॉल्यूशन आर्किटेक्ट है, जो ग्राहकों को सफल क्लाउड अपनाने और माइग्रेशन में मदद करता है। वह ग्राहकों के साथ अत्यधिक स्केलेबल, लचीले और लचीले क्लाउड आर्किटेक्चर तैयार करने के लिए काम करती है जो ग्राहकों की व्यावसायिक समस्याओं का समाधान करते हैं। अपने खाली समय में, वह संगीत सुनती हैं, फिल्में देखती हैं और गर्मियों के दौरान बागवानी का आनंद लेती हैं।
- एसईओ संचालित सामग्री और पीआर वितरण। आज ही प्रवर्धित हो जाओ।
- प्लेटोडेटा.नेटवर्क वर्टिकल जेनरेटिव एआई। स्वयं को शक्तिवान बनाएं। यहां पहुंचें।
- प्लेटोआईस्ट्रीम। Web3 इंटेलिजेंस। ज्ञान प्रवर्धित। यहां पहुंचें।
- प्लेटोईएसजी. कार्बन, क्लीनटेक, ऊर्जा, पर्यावरण, सौर, कचरा प्रबंधन। यहां पहुंचें।
- प्लेटोहेल्थ। बायोटेक और क्लिनिकल परीक्षण इंटेलिजेंस। यहां पहुंचें।
- स्रोत: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/enhance-amazon-connect-and-lex-with-generative-ai-capabilities/
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- ग्राहक अनुबंध
- ग्राहक संतुष्टि
- ग्राहक
- तिथि
- डेटासेट
- निर्णय लेने से
- और गहरा
- चूक
- चूक
- दिया गया
- पहुंचाने
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- विवरण
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- विस्तार
- विस्तृतीकरण
- निर्धारित
- निर्धारित
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- विभिन्न
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- निर्देशन
- डुबकी
- कई
- कर देता है
- कर
- किया
- dont
- दौरान
- गतिशील
- पूर्व
- अनायास
- सक्षम बनाता है
- समाप्त
- सगाई
- अभियांत्रिकी
- बढ़ाना
- वर्धित
- बढ़ाने
- का आनंद
- आनंद ले
- दर्ज
- उद्यम
- वातावरण
- त्रुटि
- त्रुटियाँ
- एस्केलेशन
- और भी
- कार्यक्रम
- उदाहरण
- मौजूदा
- अनुभव
- प्रयोग
- का पता लगाने
- बड़े पैमाने पर
- विफल रहे
- विफल रहता है
- परिवार
- फ़ील्ड
- आकृति
- पट्टिका
- अंतिम
- अंत में
- वित्तीय
- वित्तीय सेवाओं
- प्रथम
- लचीला
- प्रवाह
- प्रवाह
- निम्नलिखित
- इस प्रकार है
- के लिए
- प्रारूप
- पाया
- बुनियाद
- मूलभूत
- ढांचा
- से
- निराशा होती
- समारोह
- कार्यक्षमताओं
- कार्यों
- आगे
- अन्तर
- उत्पन्न
- सृजन
- पीढ़ी
- उत्पादक
- जनरेटिव एआई
- मिल
- दी
- देता है
- व्याकरण
- अधिक से अधिक
- है
- he
- मदद
- मदद
- मदद करता है
- उसे
- अत्यधिक
- उसके
- धारक
- कैसे
- How To
- http
- HTTPS
- मानव
- पहचान
- पहचान करना
- पहचान
- आईडी
- if
- दिखाता है
- की छवि
- लागू करने के
- कार्यान्वयन
- आयात
- का आयात
- में सुधार
- उन्नत
- in
- शामिल
- शामिल
- गलत रूप से
- तेजी
- करें-
- कुछ नया
- अभिनव
- निवेश
- निविष्टियां
- तुरंत
- निर्देश
- एकीकृत
- एकीकृत
- एकीकृत
- इरादा
- में
- लागू
- का आह्वान
- शामिल
- IT
- आईटी इस
- जेपीजी
- केवल
- कुंजी
- भाषा
- बड़ा
- बिक्रीसूत्र
- जानें
- सीख रहा हूँ
- बाएं
- स्तर
- पसंद
- संभावित
- सूची
- सुनता है
- जीना
- एलएलएम
- देखिए
- प्यार करता है
- मशीन
- यंत्र अधिगम
- बनाना
- प्रबंधन
- मैच
- मैच
- मिलान
- मई..
- message
- प्रवास
- गलतियां
- ML
- आदर्श
- मॉडल
- आधुनिक
- आधुनिकीकरण
- अधिक
- चलचित्र
- बहुत
- संगीत
- चाहिए
- my
- नाम
- प्राकृतिक
- प्रकृति
- पथ प्रदर्शन
- आवश्यक
- आवश्यकता
- जरूरत
- की जरूरत है
- नया
- एन एल यू
- शोर
- संख्या
- of
- on
- ONE
- केवल
- खुला
- खुला स्रोत
- ऑप्शंस
- or
- आदेश
- अन्य
- हमारी
- आउट
- परिणामों
- सड़क पर
- उत्पादन
- फलक
- भाग
- विशेष
- गुजरता
- आवेशपूर्ण
- प्रदर्शन
- प्रदर्शन
- अनुमतियाँ
- फार्मास्युटिकल
- फ़ोन
- प्लेटो
- प्लेटो डेटा इंटेलिजेंस
- प्लेटोडाटा
- बिन्दु
- पद
- संचालित
- भविष्यवाणी करना
- भविष्यवाणी
- आवश्यक शर्तें
- प्रस्तुत
- रोकने
- पिछला
- समस्याओं
- प्रक्रिया
- पेशेवर
- प्रोफाइल
- परियोजनाओं
- प्रदान करना
- बशर्ते
- प्रदान करता है
- प्रकाशित करना
- रखना
- क्यूएनएबोट
- प्रश्न
- पढ़ना
- वास्तविक
- कारण
- प्राप्त करना
- प्राप्त
- मान्यता
- पहचान
- मान्यता प्राप्त
- पहचानता
- को कम करने
- संदर्भ
- क्षेत्र
- दोहराना
- कोष
- अपेक्षित
- आवश्यकताएँ
- लचीला
- संकल्प
- उपयुक्त संसाधन चुनें
- प्रतिक्रिया
- प्रतिक्रिया
- परिणाम
- परिणाम
- खुदरा
- वापसी
- रिटर्न
- सही
- भूमिका
- कक्ष
- मार्ग
- कराई
- मार्ग
- रन
- वही
- नमूना
- संतोष
- सहेजें
- स्केलेबल
- स्केल
- स्कोर
- खरोंच
- स्क्रीनशॉट
- निर्बाध
- मूल
- वर्गों
- सुरक्षा
- देखना
- चयनित
- स्वयं सेवा
- अर्थ
- भेजता
- वाक्य
- अनुक्रम
- सेवाएँ
- सत्र
- सेट
- वह
- चाहिए
- दिखाया
- दिखाता है
- पक्ष
- सरल
- चिकनी
- So
- फुटबॉल
- समाधान
- समाधान ढूंढे
- स्रोत
- स्रोत कोड
- सूत्रों का कहना है
- विशेषज्ञ
- विनिर्दिष्ट
- निर्दिष्ट करना
- भाषण
- वाक् पहचान
- धुआँरा
- शुरू
- राज्य
- बयान
- स्थिति
- कदम
- कदम
- रुकें
- मजबूत
- इसके बाद
- सफल
- ऐसा
- गर्मी
- निश्चित
- लेता है
- कार्य
- टेक्नोलॉजी
- टेम्पलेट
- परीक्षण
- परीक्षण किया
- टेक्स्ट
- से
- कि
- RSI
- लेकिन हाल ही
- उन
- अपने
- फिर
- इन
- सोचना
- विचारधारा
- इसका
- तीन
- द्वार
- यहाँ
- भर
- पहर
- सेवा मेरे
- भी
- टोरंटो
- ट्रैक
- प्रतिलेख
- परिवर्तन
- यात्रा का
- शुरू हो रहा
- ट्रक
- कोशिश
- की कोशिश कर रहा
- टाइप
- अंत में
- के अंतर्गत
- समझना
- समझ
- अद्वितीय
- अपडेट
- अद्यतन
- यूआरएल
- उपयोग
- प्रयुक्त
- का उपयोग करता है
- का उपयोग
- v1
- वैध
- मान
- विविधता
- सत्यापित
- संस्करण
- के माध्यम से
- आवाज़
- करना चाहते हैं
- था
- घड़ी
- we
- वेब
- वेब सेवाओं
- कुंआ
- क्या
- जब कभी
- कौन कौन से
- कौन
- पत्नी
- मर्जी
- साथ में
- बिना
- काम
- काम किया
- वर्कफ़्लो
- कार्य
- होगा
- एक्सएमएल
- आप
- आपका
- जेफिरनेट