AI Generative סוכנים הם כלי רב תכליתי וחזק עבור ארגונים גדולים. הם יכולים לשפר את היעילות התפעולית, את שירות הלקוחות וקבלת ההחלטות תוך הפחתת עלויות ומאפשרת חדשנות. סוכנים אלו מצטיינים באוטומציה של מגוון רחב של משימות שגרתיות וחוזרות על עצמן, כגון הזנת נתונים, פניות לתמיכת לקוחות ויצירת תוכן. יתרה מכך, הם יכולים לתזמר זרימות עבודה מורכבות מרובות שלבים על ידי פירוק משימות לשלבים קטנים יותר ניתנים לניהול, תיאום פעולות שונות והבטחת ביצוע יעיל של תהליכים בתוך הארגון. זה מפחית משמעותית את העומס על משאבי האנוש ומאפשר לעובדים להתמקד במשימות אסטרטגיות ויצירתיות יותר.
ככל שטכנולוגיית הבינה המלאכותית ממשיכה להתפתח, היכולות של סוכני בינה מלאכותית צפויות להתרחב, ולהציע עוד יותר הזדמנויות ללקוחות להשיג יתרון תחרותי. בחזית האבולוציה הזו יושב סלע אמזון, שירות מנוהל במלואו שהופך מודלים בסיסיים (FM) בעלי ביצועים גבוהים מאמזון וחברות AI מובילות אחרות לזמינים באמצעות API. עם Amazon Bedrock, אתה יכול לבנות ולהרחיב יישומי AI מחוללים עם אבטחה, פרטיות ו-AI אחראי. עכשיו אתה יכול להשתמש סוכנים עבור Amazon Bedrock ו בסיסי ידע עבור Amazon Bedrock כדי להגדיר סוכנים מיוחדים שמריצים בצורה חלקה פעולות על סמך קלט שפה טבעית ונתוני הארגון שלך. הסוכנים המנוהלים האלה משחקים מנצח, מתזמרים אינטראקציות בין FMs, שילובי API, שיחות משתמשים ומקורות ידע הטעונים בנתונים שלך.
פוסט זה מדגיש כיצד ניתן להשתמש בסוכנים ובבסיסי ידע עבור Amazon Bedrock כדי להתבסס על משאבים ארגוניים קיימים כדי להפוך את המשימות הקשורות למחזור החיים של תביעת הביטוח, להרחיב ולשפר ביעילות את שירות הלקוחות ולשפר את תמיכת ההחלטות באמצעות ניהול ידע משופר. סוכן הביטוח המופעל על אמזון Bedrock שלך יכול לסייע לסוכנים אנושיים על ידי יצירת תביעות חדשות, שליחת תזכורות ממתינות למסמכים לתביעות פתוחות, איסוף ראיות לתביעות וחיפוש מידע על פני תביעות קיימות ומאגרי ידע של לקוחות.
סקירת פתרונות
המטרה של פתרון זה היא לשמש בסיס ללקוחות, להעצים אותך ליצור סוכנים מיוחדים משלך לצרכים שונים כגון עוזרים וירטואליים ומשימות אוטומציה. הקוד והמשאבים הדרושים לפריסה זמינים ב- מאגר אמזון-סלע-דוגמאות.
הקלטת ההדגמה הבאה מדגישה סוכנים ומאגרי ידע עבור הפונקציונליות של Amazon Bedrock ופרטי יישום טכניים.
סוכנים ובסיסי ידע עבור Amazon Bedrock עובדים יחד כדי לספק את היכולות הבאות:
- תזמור משימות - סוכנים משתמשים ב-FM כדי להבין פניות בשפה טבעית ולנתח משימות מרובות שלבים לשלבים קטנים יותר הניתנים להפעלה.
- איסוף נתונים אינטראקטיבי - סוכנים מנהלים שיחות טבעיות כדי לאסוף מידע משלים מהמשתמשים.
- מילוי משימה - סוכנים משלימים בקשות לקוחות באמצעות סדרה של שלבי נימוק ופעולות מתאימות על סמך הצג הנחיה.
- שילוב מערכת - סוכנים מבצעים קריאות API למערכות חברה משולבות כדי להפעיל פעולות ספציפיות.
- שאילתת נתונים – בסיסי ידע משפרים את הדיוק והביצועים באמצעות ניהול מלא אחזור דור מוגבר (RAG) באמצעות מקורות נתונים ספציפיים ללקוח.
- ייחוס מקור - סוכנים מבצעים ייחוס מקור, זיהוי ומעקב אחר מקור המידע או הפעולות באמצעות הנמקה של שרשרת מחשבה.
התרשים הבא ממחיש את ארכיטקטורת הפתרונות.
זרימת העבודה מורכבת מהשלבים הבאים:
- משתמשים מספקים קלט שפה טבעית לסוכן. להלן כמה הנחיות לדוגמה:
- צור תביעה חדשה.
- שלח תזכורת מסמכים ממתינים לבעל הפוליסה של תביעה 2s34w-8x.
- אסוף ראיות לטענה 5t16u-7v.
- מהו סכום התביעה הכולל עבור תביעה 3b45c-9d?
- מהו סך אומדן התיקון עבור אותה תביעה?
- אילו גורמים קובעים את פרמיית ביטוח הרכב שלי?
- כיצד אוכל להוריד את תעריפי ביטוח הרכב שלי?
- לאילו תביעות יש סטטוס פתוח?
- שלח תזכורות לכל המבוטחים עם תביעות פתוחות.
- במהלך העיבוד המקדים, הסוכן מאמת, משנה את הקשר ומסווג את קלט המשתמש. קלט המשתמש (או המשימה) מתפרש על ידי הסוכן באמצעות היסטוריית הצ'אט וההוראות וה-FM הבסיסי שצוינו במהלך יצירת סוכן. הנחיות הסוכן הן קווים מנחים תיאוריים המתארים את פעולותיו המיועדות של הסוכן. כמו כן, אתה יכול להגדיר באופן אופציונלי הנחיות מתקדמות, המאפשרים לך להגביר את הדיוק של הסוכן שלך על ידי שימוש בתצורות מפורטות יותר והצעת דוגמאות שנבחרו באופן ידני להנחיה של מספר יריות. שיטה זו מאפשרת לך לשפר את ביצועי המודל על ידי מתן דוגמאות מסווגות הקשורות למשימה מסוימת.
- קבוצות פעולה הם קבוצה של ממשקי API והיגיון עסקי מתאים, שסכימת OpenAPI שלהם מוגדרת כקובצי JSON המאוחסנים ב שירות אחסון פשוט של אמזון (אמזון S3). הסכימה מאפשרת לסוכן לנמק את הפונקציה של כל API. כל קבוצת פעולה יכולה לציין נתיב API אחד או יותר, שהלוגיקה העסקית שלו מתנהלת דרך ה- AWS למבדה פונקציה הקשורה לקבוצת הפעולה.
- Base Knowledge for Amazon Bedrock מספק RAG מנוהל במלואו כדי לספק לסוכן גישה לנתונים שלך. תחילה עליך להגדיר את בסיס הידע על ידי ציון תיאור המורה לסוכן מתי להשתמש במאגר הידע שלך. ואז אתה מכוון את בסיס הידע למקור הנתונים שלך ב-Amazon S3. לבסוף, אתה מציין מודל הטמעה ובחר להשתמש בחנות הוקטורית הקיימת שלך או לאפשר לאמזון Bedrock ליצור את החנות הוקטורית בשמך. לאחר הגדרתו, כל אחד סנכרון מקור הנתונים יוצר הטבעות וקטוריות של הנתונים שלך שהסוכן יכול להשתמש בהן כדי להחזיר מידע למשתמש או להגדיל את הנחיות ה-FM הבאות.
- במהלך התזמור, הסוכן מפתח רציונל עם השלבים ההגיוניים שבהם דרושים הפעלות ל-API של קבוצת פעולה ושאילתות בסיס ידע כדי ליצור תצפית שניתן להשתמש בה כדי להגדיל את ההנחיה הבסיסית עבור ה-FM הבסיסי. הנחיה זו בסגנון ReAct משמשת כקלט להפעלת ה-FM, אשר צופה את רצף הפעולות האופטימלי ביותר להשלמת המשימה של המשתמש.
- במהלך העיבוד לאחר השלמת כל איטרציות התזמור, הסוכן אוצר תגובה סופית. עיבוד לאחר מושבת כברירת מחדל.
בסעיפים הבאים, אנו דנים בצעדים המרכזיים לפריסת הפתרון, לרבות שלבי טרום יישום ובדיקות ואימות.
צור משאבי פתרון עם AWS CloudFormation
לפני יצירת הסוכן ומאגר הידע שלך, חיוני להקים סביבה מדומה המשקפת מקרוב את המשאבים הקיימים בהם משתמשים הלקוחות. סוכנים ובסיסי ידע עבור Amazon Bedrock נועדו להתבסס על משאבים אלה, תוך שימוש בהיגיון עסקי שנמסר על ידי Lambda ומאגרי נתוני לקוחות המאוחסנים ב-Amazon S3. התאמה בסיסית זו מספקת אינטגרציה חלקה של פתרונות הסוכן ובסיס הידע שלך עם התשתית המבוססת שלך.
כדי לחקות את משאבי הלקוחות הקיימים המשמשים את הסוכן, פתרון זה משתמש ב- create-customer-resources.sh סקריפט shell לאוטומטי של הקצאת הפרמטרים AWS CloudFormation תבנית, bedrock-customer-resources.yml, כדי לפרוס את המשאבים הבאים:
- An אמזון דינמו שולחן מאוכלס בסינטטי נתוני תביעות.
- שלוש פונקציות Lambda המייצגות את ההיגיון העסקי של הלקוח ליצירת תביעות, שליחת תזכורות מסמכים ממתינות לתביעות סטטוס פתוחות ואיסוף ראיות על תביעות חדשות וקיימות.
- דלי S3 המכיל תיעוד API בפורמט סכימת OpenAPI עבור פונקציות Lambda הקודמות ואומדני התיקונים, סכומי התביעה, שאלות נפוצות של החברה ותיאורי מסמכי התביעה הנדרשים שישמשו בתור שלנו נכסי מקור נתונים מבסיס ידע.
- An שירות התראה פשוט של אמזון (Amazon SNS) נושא אליו רשומים המיילים של מבוטחי הפוליסה להתראה בדוא"ל על סטטוס התביעה ופעולות ממתינות.
- AWS זהות וניהול גישה הרשאות (IAM) עבור המשאבים הקודמים.
AWS CloudFormation מאכלסת מראש את פרמטרי המחסנית עם ערכי ברירת המחדל הניתנים בתבנית. כדי לספק ערכי קלט חלופיים, אתה יכול לציין פרמטרים כמשתני סביבה שאליהם מתייחסים ב- ParameterKey=<ParameterKey>,ParameterValue=<Value>
זוגות בתסריטי המעטפת הבאים aws cloudformation create-stack
פקודה.
השלם את השלבים הבאים כדי לספק את המשאבים שלך:
- צור עותק מקומי של
amazon-bedrock-samples
מאגר באמצעותgit clone
: - לפני שתפעיל את סקריפט המעטפת, נווט אל הספרייה שבה שיבטת את
amazon-bedrock-samples
מאגר ושנה את הרשאות סקריפט המעטפת לקובץ הפעלה: - הגדר את שם מחסנית CloudFormation, דוא"ל SNS ומשתני סביבת כתובת URL להעלאת ראיות. הדוא"ל של SNS ישמש להודעות מחזיקי הפוליסה, וכתובת האתר להעלאת הראיות תשותף עם מחזיקי הפוליסה כדי להעלות ראיות לתביעות שלהם. ה מדגם טיפול בתביעות ביטוח מספק דוגמה קדמית עבור כתובת האתר להעלאת הראיות.
- הפעל את
create-customer-resources.sh
סקריפט shell כדי לפרוס את משאבי הלקוחות המדומים המוגדרים ב-bedrock-insurance-agent.yml
תבנית CloudFormation. אלו המשאבים שעליהם ייבנה הסוכן ומאגר הידע.
הקודם source ./create-customer-resources.sh
פקודת shell מפעילה את הדבר הבא ממשק שורת הפקודה של AWS (AWS CLI) פקודות לפריסת מחסנית משאבי הלקוח המדומה:
צור בסיס ידע
בסיסי הידע עבור Amazon Bedrock משתמש ב-RAG, טכניקה הרותמת מאגרי מידע של לקוחות כדי לשפר את התגובות שנוצרות על ידי FMs. בסיסי ידע מאפשרים לסוכנים לגשת למאגרי נתוני לקוחות קיימים ללא תקורה נרחבת של מנהל מערכת. כדי לחבר בסיס ידע לנתונים שלך, אתה מציין דלי S3 בתור מקור מידע. עם בסיסי ידע, יישומים זוכים למידע הקשרי מועשר, ומייעלים את הפיתוח באמצעות פתרון RAG מנוהל במלואו. רמת הפשטה זו מאיצה את זמן היציאה לשוק על ידי צמצום המאמץ של שילוב הנתונים שלך בפונקציונליות הסוכן, והיא מייעלת את העלות על ידי שלילת ההכרח בהכשרה מתמשכת של מודלים לשימוש בנתונים פרטיים.
התרשים הבא ממחיש את הארכיטקטורה של בסיס ידע עם מודל הטמעות.
פונקציונליות בסיס הידע מתוחמת באמצעות שני תהליכי מפתח: עיבוד מקדים (שלבים 1-3) וזמן ריצה (שלבים 4-7):
- מסמכים עוברים פילוח (chunking) למקטעים הניתנים לניהול.
- הנתחים האלה מומרים להטבעות באמצעות מודל הטבעה של אמזון.
- ההטמעות משמשות ליצירת אינדקס וקטור, המאפשר השוואות דמיון סמנטי בין שאילתות משתמש וטקסט מקור נתונים.
- במהלך זמן הריצה, משתמשים מספקים את קלט הטקסט שלהם כהנחיה.
- טקסט הקלט הופך לוקטורים באמצעות מודל הטבעה של Amazon Bedrock.
- האינדקס הווקטור נבדק עבור נתחים הקשורים לשאילתה של המשתמש, ומגדיל את הנחיית המשתמש בהקשר נוסף שאוחזר מהאינדקס הווקטור.
- ההנחיה המוגדלת, יחד עם ההקשר הנוסף, משמשת ליצירת תגובה עבור המשתמש.
כדי ליצור בסיס ידע, בצע את השלבים הבאים:
- בקונסולת Amazon Bedrock, בחר בסיס ידע בחלונית הניווט.
- בחרו צור בסיס ידע.
- תַחַת ספק פרטי מאגר ידע, הזן שם ותיאור אופציונלי, תוך השארת כל הגדרות ברירת המחדל. עבור פוסט זה, נזין את התיאור:
Use to retrieve claim amount and repair estimate information for claim ID, or answer general insurance questions about things like coverage, premium, policy, rate, deductible, accident, and documents.
- תַחַת הגדר מקור נתונים, הכנס שם.
- בחרו דפדף ב- S3 ובחר את
knowledge-base-assets
תיקיה של דלי מקור הנתונים S3 שפרסת קודם לכן (<YOUR-STACK-NAME>-customer-resources/agent/knowledge-base-assets/
). - תַחַת בחר את דגם ההטמעות והגדר את חנות וקטור, בחר Titan Embeddings G1 – טקסט ולהשאיר את שאר הגדרות ברירת המחדל. א Amazon OpenSearch ללא שרתים אוסף ייווצר עבורך. מאגר וקטור זה הוא המקום שבו מאוחסנים הטמעות עיבוד מקדים של בסיס הידע ומשמשים מאוחר יותר לחיפוש דמיון סמנטי בין שאילתות וטקסט מקור נתונים.
- תַחַת סקור וצור, אשר את הגדרות התצורה שלך ולאחר מכן בחר צור בסיס ידע.
- לאחר יצירת בסיס הידע שלך, יוצג באנר ירוק "נוצר בהצלחה" עם אפשרות לסנכרן את מקור הנתונים שלך. בחר לסנכרן כדי להפעיל את סנכרון מקור הנתונים.
- במסוף Amazon Bedrock, נווט אל בסיס הידע שיצרת זה עתה, ולאחר מכן שים לב למזהה בסיס הידע תחת סקירת מאגר הידע.
- כשבסיס הידע שלך עדיין נבחר, בחר את מקור הנתונים של מאגר הידע שלך המפורט למטה מקור נתונים, לאחר מכן שים לב למזהה מקור הנתונים תחת סקירה כללית של מקור נתונים.
מזהה בסיס הידע ומזהה מקור הנתונים משמשים כמשתני סביבה בשלב מאוחר יותר בעת פריסת ממשק המשתמש של Streamlit האינטרנט עבור הסוכן שלך.
צור סוכן
סוכנים פועלים באמצעות תהליך ריצה בזמן בנייה, הכולל מספר מרכיבים מרכזיים:
- מודל קרן - משתמשים בוחרים FM שמנחה את הסוכן בפענוח קלט של משתמשים, יצירת תגובות והנחיית פעולות עוקבות במהלך תהליך התזמור שלו.
- הוראות - משתמשים יוצרים הוראות מפורטות המתארות את הפונקציונליות המיועדת של הסוכן. הנחיות מתקדמות אופציונליות מאפשרות התאמה אישית בכל שלב תזמור, תוך שילוב פונקציות Lambda לניתוח פלטים.
- (אופציונלי) קבוצות פעולה - משתמשים מגדירים פעולות עבור הסוכן, תוך שימוש בסכימת OpenAPI להגדרת API עבור ריצות משימות ופונקציות Lambda לעיבוד כניסות ויציאות API.
- (אופציונלי) מאגרי ידע - משתמשים יכולים לשייך סוכנים לבסיסי ידע, להעניק גישה להקשר נוסף ליצירת תגובה ותזמור שלבי.
הסוכן בפתרון לדוגמה זה משתמש ב-Anthropic Claude V2.1 FM ב-Amazon Bedrock, סט הוראות, שלוש קבוצות פעולה ובסיס ידע אחד.
כדי ליצור סוכן, בצע את השלבים הבאים:
- בקונסולת Amazon Bedrock, בחר סוכנים בחלונית הניווט.
- בחרו צור סוכן.
- תַחַת ספק פרטי סוכן, הזן שם סוכן ותיאור אופציונלי, תוך השארת כל שאר הגדרות ברירת המחדל.
- תַחַת בחר דגם, בחר האנתרופי קלוד V2.1 וציין את ההוראות הבאות עבור הסוכן:
You are an insurance agent that has access to domain-specific insurance knowledge. You can create new insurance claims, send pending document reminders to policy holders with open claims, and gather claim evidence. You can also retrieve claim amount and repair estimate information for a specific claim ID or answer general insurance questions about things like coverage, premium, policy, rate, deductible, accident, documents, resolution, and condition. You can answer internal questions about things like which steps an agent should follow and the company's internal processes. You can respond to questions about multiple claim IDs within a single conversation
- בחרו הַבָּא.
- תַחַת הוסף קבוצות פעולה, הוסף את קבוצת הפעולה הראשונה שלך:
- בעד הזן את שם קבוצת הפעולה, להיכנס
create-claim
. - בעד תיאור, להיכנס
Use this action group to create an insurance claim
- בעד בחר בפונקציית Lambda, בחר
<YOUR-STACK-NAME>-CreateClaimFunction
. - בעד בחר סכימת API, בחר דפדף ב- S3, בחר את הדלי שנוצר קודם לכן (
<YOUR-STACK-NAME>-customer-resources
), אז תבחרagent/api-schema/create_claim.json
.
- בעד הזן את שם קבוצת הפעולה, להיכנס
- צור קבוצת פעולה שנייה:
- בעד הזן את שם קבוצת הפעולה, להיכנס
gather-evidence
. - בעד תיאור, להיכנס
Use this action group to send the user a URL for evidence upload on open status claims with pending documents. Return the documentUploadUrl to the user
- בעד בחר בפונקציית Lambda, בחר
<YOUR-STACK-NAME>-GatherEvidenceFunction
. - בעד בחר סכימת API, בחר דפדף ב- S3, בחר את הדלי שנוצר קודם לכן, ולאחר מכן בחר
agent/api-schema/gather_evidence.json
.
- בעד הזן את שם קבוצת הפעולה, להיכנס
- צור קבוצת פעולה שלישית:
- בעד הזן את שם קבוצת הפעולה, להיכנס
send-reminder
. - בעד תיאור, להיכנס
Use this action group to check claim status, identify missing or pending documents, and send reminders to policy holders
- בעד בחר בפונקציית Lambda, בחר
<YOUR-STACK-NAME>-SendReminderFunction
. - בעד בחר סכימת API, בחר דפדף ב- S3, בחר את הדלי שנוצר קודם לכן, ולאחר מכן בחר
agent/api-schema/send_reminder.json
.
- בעד הזן את שם קבוצת הפעולה, להיכנס
- בחרו הַבָּא.
- בעד בחר בסיס ידע, בחר את בסיס הידע שיצרת קודם לכן (
claims-knowledge-base
). - בעד הוראות מאגר ידע לסוכן, הזן את הפרטים הבאים:
Use to retrieve claim amount and repair estimate information for claim ID, or answer general insurance questions about things like coverage, premium, policy, rate, deductible, accident, and documents
- בחרו הַבָּא.
- תַחַת סקור וצור, אשר את הגדרות התצורה שלך ולאחר מכן בחר צור סוכן.
לאחר יצירת הסוכן שלך, תראה באנר ירוק "נוצר בהצלחה".
בדיקה ותיקוף
נוהל הבדיקה הבא נועד לוודא שהסוכן מזהה ומבין נכון את כוונות המשתמש ליצירת תביעות חדשות, שליחת תזכורות ממתינות למסמכים לתביעות פתוחות, איסוף ראיות לתביעות וחיפוש מידע על פני תביעות קיימות ומאגרי ידע של לקוחות. דיוק התגובה נקבע על ידי הערכת הרלוונטיות, הקוהרנטיות והאופי האנושי של התשובות שנוצרו על ידי סוכנים ומאגרי ידע עבור Amazon Bedrock.
מדדי הערכה וטכניקת הערכה
אימות קלט משתמש והוראות סוכן כולל את הדברים הבאים:
- עיבוד מוקדם - השתמש בהנחיות לדוגמה כדי להעריך את הפרשנות, ההבנה וההיענות של הסוכן לתשומות משתמשים מגוונות. אמת את עמידתו של הסוכן בהוראות מוגדרות לאימות, הגדרת הקשר וסיווג קלט משתמש בצורה מדויקת.
- תזמורת - הערך את השלבים ההגיוניים שהסוכן עוקב אחריהם (לדוגמה, "מעקב") עבור הפעלות ל-API של קבוצת פעולה ושאילתות בסיס ידע כדי לשפר את ההנחיה הבסיסית עבור ה-FM.
- לאחר עיבוד - סקור את התגובות הסופיות שנוצרו על ידי הסוכן לאחר איטרציות תזמורות כדי להבטיח דיוק ורלוונטיות. העיבוד לאחר עיבוד אינו פעיל כברירת מחדל ולכן אינו כלול במעקב של הסוכן שלנו.
הערכת קבוצת פעולה כוללת את הדברים הבאים:
- אימות סכימת API – ודא שסכימת OpenAPI (מוגדרת כקובצי JSON המאוחסנים באמזון S3) מנחה ביעילות את ההיגיון של הסוכן סביב מטרת כל API.
- יישום לוגיקה עסקית - בדוק את יישום ההיגיון העסקי הקשור לנתיבי API באמצעות פונקציות Lambda המקושרות לקבוצת הפעולה.
הערכת מאגר הידע כוללת את הדברים הבאים:
- אימות תצורה – אשר שהוראות בסיס הידע מכוונות נכון את הסוכן מתי לגשת לנתונים.
- שילוב מקור נתונים S3 – אמת את יכולתו של הסוכן לגשת ולהשתמש בנתונים המאוחסנים במקור הנתונים S3 שצוין.
הבדיקה מקצה לקצה כוללת את הדברים הבאים:
- זרימת עבודה משולבת - בצע בדיקות מקיפות הכוללות הן קבוצות פעולה והן בסיסי ידע כדי לדמות תרחישים מהעולם האמיתי.
- הערכת איכות תגובה - הערכת הדיוק, הרלוונטיות והקוהרנטיות הכוללת של תגובות הסוכן בהקשרים ותרחישים מגוונים.
בדוק את בסיס הידע
לאחר הגדרת בסיס הידע שלך באמזון Bedrock, אתה יכול לבדוק את התנהגותו ישירות כדי להעריך את התגובות שלו לפני שילובו עם סוכן. תהליך בדיקה זה מאפשר לך להעריך את ביצועי בסיס הידע, לבדוק תגובות ולפתור בעיות על ידי חקירת נתחי המקור שמהם מאחזר המידע. השלם את השלבים הבאים:
- בקונסולת Amazon Bedrock, בחר בסיס ידע בחלונית הניווט.
- בחר את בסיס הידע שברצונך לבדוק ולאחר מכן בחר מִבְחָן כדי להרחיב חלון צ'אט.
- בחלון הבדיקה, בחר את מודל הבסיס שלך ליצירת תגובה.
- בדוק את בסיס הידע שלך באמצעות השאילתות לדוגמה הבאות ותשומות אחרות:
- מהי האבחנה על אומדן התיקון עבור מזהה תביעה 2s34w-8x?
- מהי הערכת הפתרון והתיקון לאותה תביעה?
- מה על הנהג לעשות לאחר תאונה?
- מה מומלץ לדוח התאונה ולתמונות?
- מהי השתתפות עצמית ואיך זה עובד?
אתה יכול לעבור בין יצירת תגובות להחזרת הצעות מחיר ישירות בחלון הצ'אט, ויש לך אפשרות לנקות את חלון הצ'אט או להעתיק את כל הפלט באמצעות הסמלים המסופקים.
כדי לבדוק את התגובות של מאגר הידע ואת נתחי המקור, אתה יכול לבחור את הערת השוליים המתאימה או לבחור הצג פרטי תוצאה. יופיע חלון נתחי מקור, המאפשר לך לחפש, להעתיק טקסט של נתח ולנווט אל מקור הנתונים S3.
בדוק את הסוכן
לאחר הבדיקה המוצלחת של בסיס הידע שלך, שלב הפיתוח הבא כולל הכנה ובדיקה של הפונקציונליות של הסוכן שלך. הכנת הסוכן כרוכה באריזה של השינויים האחרונים, בעוד שבדיקה מספקת הזדמנות קריטית לאינטראקציה עם הסוכן ולהעריך את התנהגותו. באמצעות תהליך זה, אתה יכול לחדד את יכולות הסוכן, לשפר את היעילות שלו ולטפל בכל בעיה או שיפורים פוטנציאליים הדרושים לביצועים מיטביים. השלם את השלבים הבאים:
- בקונסולת Amazon Bedrock, בחר סוכנים בחלונית הניווט.
- בחר את הסוכן שלך ורשום את מזהה הסוכן.
אתה משתמש במזהה הסוכן כמשתנה סביבה בשלב מאוחר יותר כאשר אתה פורס את ממשק המשתמש של Streamlit האינטרנט עבור הסוכן שלך. - נווט אל טיוטה עובדת. בתחילה, יש לך טיוטה עובדת וברירת מחדל
TestAlias
מצביע על טיוטה זו. טיוטת העבודה מאפשרת פיתוח איטרטיבי. - בחרו להכין לארוז את הסוכן עם השינויים האחרונים לפני הבדיקה. עליך לבדוק באופן קבוע את זמן ההכנה האחרון של הסוכן כדי לאשר שאתה בודק עם התצורות העדכניות ביותר.
- גש לחלון הבדיקה מכל עמוד בתוך מסוף הטיוטה העובד של הסוכן על ידי בחירה מִבְחָן או סמל החץ שמאלה.
- בחלון הבדיקה, בחר כינוי והגרסה שלו לבדיקה. עבור פוסט זה, אנו משתמשים
TestAlias
כדי להפעיל את גרסת הטיוטה של הסוכן שלך. אם הסוכן אינו מוכן, תופיע הנחיה בחלון הבדיקה. - בדוק את הסוכן שלך באמצעות ההנחיות הבאות לדוגמה ותשומות אחרות:
- צור תביעה חדשה.
- שלח תזכורת מסמכים ממתינים לבעל הפוליסה של תביעה 2s34w-8x.
- אסוף ראיות לטענה 5t16u-7v.
- מהו סכום התביעה הכולל עבור תביעה 3b45c-9d?
- מהו סך אומדן התיקון עבור אותה תביעה?
- אילו גורמים קובעים את פרמיית ביטוח הרכב שלי?
- כיצד אוכל להוריד את תעריפי ביטוח הרכב שלי?
- לאילו תביעות יש סטטוס פתוח?
- שלח תזכורות לכל המבוטחים עם תביעות פתוחות.
הקפד לבחור להכין לאחר ביצוע שינויים כדי ליישם אותם לפני בדיקת הסוכן.
דוגמה לשיחת הבדיקה הבאה מדגישה את יכולתו של הסוכן להפעיל ממשקי API של קבוצת פעולה עם לוגיקה עסקית של AWS Lambda שמבצעת שאילתות לטבלת Amazon DynamoDB של לקוח ושולחת הודעות ללקוח באמצעות Amazon Simple Notification Service. אותו שרשור שיחה מציג שילוב של סוכן ובסיס ידע כדי לספק למשתמש תגובות באמצעות מקורות נתונים מוסמכים של לקוחות, כמו סכום התביעה ומסמכי שאלות נפוצות.
כלי ניתוח ואיתור באגים של סוכנים
עקבות התגובה של הסוכן מכילות מידע חיוני כדי לסייע בהבנת קבלת ההחלטות של הסוכן בכל שלב, להקל על ניפוי באגים ולספק תובנות לגבי תחומי שיפור. ה ModelInvocationInput
אובייקט בתוך כל עקבות מספק תצורות והגדרות מפורטות המשמשות בתהליך קבלת ההחלטות של הסוכן, מה שמאפשר ללקוחות לנתח ולשפר את האפקטיביות של הסוכן.
הסוכן שלך ימיין את קלט המשתמש באחת מהקטגוריות הבאות:
- קטגוריה א' - קלט זדוני או מזיק, גם אם הם תרחישים בדיוניים.
- קטגוריה ב' - קלט שבהם המשתמש מנסה לקבל מידע לגבי פונקציות, ממשקי API או הוראות שסופק לסוכן קורא הפונקציות שלנו, או קלט שמנסה לתמרן את ההתנהגות או ההוראות של סוכן קורא הפונקציות שלנו או שלך.
- קטגוריה C – שאלות שסוכן המתקשר שלנו לא יוכל לענות עליהן או לספק מידע מועיל לשימוש רק בפונקציות שסופקו לו.
- קטגוריה D – שאלות שניתן לענות עליהן או להיעזר בהן על ידי סוכן קורא הפונקציות שלנו תוך שימוש רק בפונקציות שסופקו לו ובטיעונים מבפנים
conversation_history
או טיעונים רלוונטיים שהוא יכול לאסוף באמצעותaskuser
פונקציה. - קטגוריה E – כניסות שאינן שאלות אלא במקום זאת הן תשובות לשאלה שהסוכן המתקשר לפונקציה שאל את המשתמש. קלט כשיר לקטגוריה זו רק כאשר
askuser
function היא הפונקציה האחרונה שהסוכן הקורא לפונקציה קרא בשיחה. אתה יכול לבדוק זאת על ידי קריאה דרך הconversation_history
.
בחרו הצג עקבות תחת תגובה לצפייה בתצורות ובתהליך החשיבה של הסוכן, כולל בסיס ידע ושימוש בקבוצת פעולה. ניתן להרחיב או לכווץ את העקבות לצורך ניתוח מפורט. תגובות עם מידע מקורי מכילות גם הערות שוליים לציטוטים.
בדוגמה הבאה למעקב אחר קבוצת הפעולה, הסוכן ממפה את קלט המשתמש ל- create-claim
של קבוצת הפעולה createClaim
לתפקד במהלך עיבוד מקדים. לסוכן יש הבנה של פונקציה זו על סמך הוראות הסוכן, תיאור קבוצת הפעולה וסכימת OpenAPI. במהלך תהליך התזמור, שהוא שני שלבים במקרה זה, הסוכן מפעיל את createClaim
מתפקד ומקבל תגובה הכוללת את מזהה התביעה החדש שנוצר ורשימת מסמכים ממתינים.
בדוגמה הבאה של מעקב אחר בסיס הידע, הסוכן ממפה את קלט המשתמש לקטגוריה D במהלך עיבוד מקדים, כלומר אחת מהפונקציות הזמינות של הסוכן אמורה להיות מסוגלת לספק תגובה. במהלך התזמור, הסוכן מחפש את בסיס הידע, מושך את הנתחים הרלוונטיים באמצעות הטמעות, ומעביר את הטקסט הזה למודל הבסיס כדי ליצור תגובה סופית.
פרוס את ממשק המשתמש של Streamlit האינטרנט עבור הסוכן שלך
כאשר אתה מרוצה מהביצועים של הסוכן ומבסיס הידע שלך, אתה מוכן לייצר את היכולות שלהם. אנו משתמשים מוארת בפתרון זה להשיק חזית דוגמה, שנועדה לחקות יישום ייצור. Streamlit היא ספריית Python שנועדה לייעל ולפשט את תהליך בניית אפליקציות חזיתיות. האפליקציה שלנו מספקת שתי תכונות:
- קלט בקשת סוכן - מאפשר למשתמשים להפעיל את הסוכן באמצעות קלט משימות משלהם.
- העלאת קבצים מבסיס הידע - מאפשר למשתמש להעלות את הקבצים המקומיים שלו לדלי S3 המשמש כמקור הנתונים עבור בסיס הידע. לאחר העלאת הקובץ, האפליקציה מתחיל עבודת בליעה כדי לסנכרן את מקור הנתונים של בסיס הידע.
כדי לבודד את התלות ביישום Streamlit שלנו ולהקל על הפריסה, אנו משתמשים ב- setup-streamlit-env.sh סקריפט shell ליצירת סביבת Python וירטואלית עם הדרישות המותקנות. השלם את השלבים הבאים:
- לפני שתפעיל את סקריפט המעטפת, נווט אל הספרייה שבה שיבטת את
amazon-bedrock-samples
מאגר ושנה את הרשאות סקריפט המעטפת של Streamlit לקובץ הפעלה:
- הפעל את סקריפט המעטפת כדי להפעיל את סביבת Python הווירטואלית עם התלות הנדרשת:
- הגדר את מזהה סוכן אמזון, מזהה כינוי סוכן, מזהה בסיס ידע, מזהה מקור נתונים, שם דלי בסיס הידע ומשתני סביבת אזור AWS:
- הפעל את אפליקציית Streamlit שלך והתחל לבדוק בדפדפן האינטרנט המקומי שלך:
לנקות את
כדי להימנע מחיובים בחשבון ה-AWS שלך, נקה את המשאבים המוקצבים של הפתרון
השמיים delete-customer-resources.sh סקריפט shell מרוקן ומוחק את דלי S3 של הפתרון ומוחק את המשאבים שסופקו במקור מה- bedrock-customer-resources.yml
מחסנית CloudFormation. הפקודות הבאות משתמשות בשם מחסנית ברירת המחדל. אם התאמת אישית את שם המחסנית, התאם את הפקודות בהתאם.
הקודם ./delete-customer-resources.sh
פקודת shell מפעילה את הפקודות הבאות של AWS CLI כדי למחוק את מחסנית משאבי הלקוח ודלי S3:
כדי למחוק את הסוכן ומאגר הידע שלך, עקוב אחר ההוראות עבור מחיקת סוכן ו מחיקת בסיס ידע, בהתאמה.
שיקולים
למרות שהפתרון המודגם מציג את היכולות של סוכנים ומאגרי ידע עבור Amazon Bedrock, חשוב להבין שהפתרון הזה אינו מוכן לייצור. במקום זאת, הוא משמש כמדריך קונספטואלי עבור לקוחות שמטרתם ליצור סוכנים מותאמים אישית עבור המשימות הספציפיות שלהם וזרימות עבודה אוטומטיות. לקוחות המכוונים לפריסת ייצור צריכים לחדד ולהתאים את המודל הראשוני הזה, תוך התחשבות בגורמי האבטחה הבאים:
- גישה מאובטחת לממשקי API ונתונים:
- הגבל גישה לממשקי API, מסדי נתונים ומערכות אחרות המשולבות בסוכן.
- השתמש בקרת גישה, ניהול סודות והצפנה כדי למנוע גישה לא מורשית.
- אימות קלט וחטא:
- אמת וחיטוי קלט של משתמשים כדי למנוע התקפות הזרקות או ניסיונות לתמרן את התנהגות הסוכן.
- קבע כללי קלט ומנגנוני אימות נתונים.
- בקרות גישה לניהול ובדיקות של סוכנים:
- הטמע בקרות גישה נאותות עבור קונסולות וכלים המשמשים לעריכה, בדיקה או תצורה של הסוכן.
- הגבל את הגישה למפתחים ולבודקים מורשים.
- אבטחת תשתית:
- היצמד לשיטות העבודה המומלצות לאבטחת AWS לגבי VPCs, רשתות משנה, קבוצות אבטחה, רישום וניטור לצורך אבטחת התשתית הבסיסית.
- אימות הוראות סוכן:
- קבע תהליך קפדני לבדיקה ואימות של הוראות הסוכן כדי למנוע התנהגויות לא מכוונות.
- בדיקות וביקורת:
- בדוק היטב את הסוכן והרכיבים המשולבים.
- יישם ביקורת, רישום ובדיקות רגרסיה של שיחות סוכן כדי לזהות ולטפל בבעיות.
- אבטחת בסיס ידע:
- אם משתמשים יכולים להגדיל את בסיס הידע, אמתו העלאות כדי למנוע התקפות הרעלה.
לשיקולים מרכזיים אחרים, עיין ב בנה סוכני AI מחוללים עם Amazon Bedrock, Amazon DynamoDB, Amazon Kendra, Amazon Lex ו-LangChain.
סיכום
הטמעה של סוכני AI מחוללים באמצעות סוכנים ובסיסי ידע עבור Amazon Bedrock מייצג התקדמות משמעותית ביכולות התפעול והאוטומציה של ארגונים. כלים אלה לא רק מייעלים את מחזור החיים של תביעת הביטוח, אלא גם יוצרים תקדים ליישום AI בתחומים שונים אחרים של ארגונים. על ידי אוטומציה של משימות, שיפור שירות הלקוחות ושיפור תהליכי קבלת החלטות, סוכני AI אלה מחזקים ארגונים להתמקד בצמיחה וחדשנות, תוך טיפול יעיל במשימות שגרתיות ומורכבות.
ככל שאנו ממשיכים לראות את ההתפתחות המהירה של AI, הפוטנציאל של כלים כמו סוכנים ומאגרי ידע עבור Amazon Bedrock בשינוי הפעילות העסקית הוא עצום. ארגונים המשתמשים בטכנולוגיות אלו עומדים להשיג יתרון תחרותי משמעותי, המסומן בשיפור היעילות, שביעות רצון הלקוחות וקבלת ההחלטות. העתיד של ניהול ותפעול נתונים ארגוניים נוטה ללא ספק לשילוב AI גדול יותר, ואמזון Bedrock נמצאת בחזית השינוי הזה.
כדי ללמוד עוד, בקר סוכנים עבור Amazon Bedrock, התייעץ עם תיעוד אמזון, חקור את מרחב AI גנרטיבי ב-community.aws, ולהתעסק עם ה סדנת סלע אמזון.
על המחבר
קייל טי בלוקסום הוא אדריכל פתרונות Sr. עם AWS שבסיסו בדרום קליפורניה. התשוקה של קייל היא לקרב אנשים ולמנף טכנולוגיה כדי לספק פתרונות שלקוחות אוהבים. מחוץ לעבודה, הוא נהנה לגלוש, לאכול, להיאבק עם הכלב שלו ולפנק את אחייניתו ואחיינו.
- הפצת תוכן ויחסי ציבור מופעל על ידי SEO. קבל הגברה היום.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. העצים את עצמך. גישה כאן.
- PlatoAiStream. Web3 Intelligence. הידע מוגבר. גישה כאן.
- PlatoESG. פחמן, קלינטק, אנרגיה, סביבה, שמש, ניהול פסולת. גישה כאן.
- PlatoHealth. מודיעין ביוטכנולוגיה וניסויים קליניים. גישה כאן.
- מקור: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/automate-the-insurance-claim-lifecycle-using-agents-and-knowledge-bases-for-amazon-bedrock/
- :יש ל
- :הוא
- :לֹא
- :איפה
- $ למעלה
- 1
- 10
- 100
- 1040
- 11
- 19
- 500
- 7
- 8
- 9
- a
- יכולת
- יכול
- אודות
- הפשטה
- מאיץ
- גישה
- תאונה
- לפיכך
- חֶשְׁבּוֹן
- דיוק
- במדויק
- לרוחב
- לפעול
- פעולה
- פעולות
- להפעיל
- מפעילה
- להסתגל
- להוסיף
- נוסף
- כתובת
- דבקות
- מתקדם
- קידום
- יתרון
- לאחר
- סוֹכֵן
- סוכנים
- AI
- סיוע
- מכוון
- מטרות
- יישור
- תעשיות
- להתיר
- מאפשר
- מאפשר
- כְּבָר
- גם
- חלופה
- אמזון בעברית
- אמזון קנדרה
- אמזון לקס
- אמזון שירותי אינטרנט
- כמות
- כמויות
- an
- אנליזה
- לנתח
- ו
- לענות
- תשובות
- אנתרופי
- צופה
- כל
- API
- ממשקי API
- לְהוֹפִיעַ
- מופיע
- בקשה
- יישומים
- החל
- ארכיטקטורה
- ARE
- אזורים
- טיעונים
- סביב
- AS
- לְהַעֲרִיך
- הערכה
- לעזור
- עוזרים
- סייע
- עמית
- המשויך
- At
- המתקפות
- ניסיונות
- ביקורת
- לְהַגדִיל
- מוגבר
- מורשה
- אוטומטי
- אוטומטי
- אוטומציה
- אוטומציה
- זמין
- לְהִמָנַע
- AWS
- AWS CloudFormation
- AWS למבדה
- באנר
- בסיס
- מבוסס
- BE
- היה
- לפני
- להתחיל
- בשם
- התנהגות
- התנהגויות
- להיות
- הטוב ביותר
- שיטות עבודה מומלצות
- בֵּין
- לְהַגבִּיר
- שניהם
- שבירה
- להביא
- דפדפן
- לִבנוֹת
- בִּניָן
- נבנה
- ניטל
- עסקים
- אבל
- by
- קליפורניה
- נקרא
- קוראים
- שיחות
- CAN
- יכולות
- מכונית
- מקרה
- קטגוריות
- סיווג
- קטגוריה
- CD
- שינוי
- שינויים
- חיובים
- צ'אט
- לבדוק
- בחרו
- בחירה
- לטעון
- טענות
- לְנַקוֹת
- ברור
- קלי
- מקרוב
- קוד
- קרס
- אוסף
- קהילה
- חברות
- חברה
- השוואות
- תחרותי
- להשלים
- מורכב
- רכיבים
- מַקִיף
- מכיל
- רעיוני
- מצב
- לנהל
- תְצוּרָה
- מוגדר
- לאשר
- לְחַבֵּר
- שיקולים
- מורכב
- קונסול
- קונסולות
- להתייעץ
- להכיל
- תוכן
- יצירת תוכן
- הקשר
- הקשרים
- קשר
- להמשיך
- ממשיך
- רציף
- לִשְׁלוֹט
- בקרות
- אמנה
- שיחה
- שיחות
- הומר
- תיאום
- צורה נכונה
- תוֹאֵם
- עלות
- עלויות
- יחד
- כיסוי
- לעצב
- לִיצוֹר
- נוצר
- יוצר
- יוצרים
- יצירה
- יְצִירָתִי
- קריטי
- אוצרות
- לקוח
- נתוני לקוחות
- שביעות רצון של לקוח
- שירות לקוחות
- שירות לקוחות
- לקוחות
- התאמה אישית
- אישית
- נתונים
- הזנת נתונים
- ניהול נתונים
- מאגרי מידע
- החלטה
- קבלת החלטות
- השתתפות עצמית
- בְּרִירַת מֶחדָל
- לְהַגדִיר
- מוגדר
- למסור
- הדגמה
- מופגן
- תלות
- לפרוס
- פרס
- פריסה
- תיאור
- מעוצב
- מְפוֹרָט
- פרטים
- לאתר
- לקבוע
- נחוש
- מפתחים
- צעצועי התפתחות
- מפתחת
- אבחון
- תרשים
- ישיר
- בימוי
- ישירות
- נכה
- לדון
- לְהַצִיג
- שונה
- do
- מסמך
- תיעוד
- מסמכים
- עושה
- כֶּלֶב
- תחומים
- מטה
- טיוטה
- נהג
- בְּמַהֲלָך
- e
- כל אחד
- מוקדם יותר
- להקל
- הד
- אדג '
- יעילות
- יְעִילוּת
- יְעִילוּת
- יעיל
- יעילות
- מאמץ
- זכאי
- אמייל
- מיילים
- הטבעה
- עובדים
- העסקת
- להסמיך
- העצמה
- מאפשר
- מה שמאפשר
- הצף
- מקצה לקצה
- לעסוק
- להגביר את
- שיפור
- מועשר
- לְהַבטִיחַ
- הבטחתי
- זן
- מִפְעָל
- חברות
- כניסה
- סביבה
- חיוני
- להקים
- נוסד
- לְהַעֲרִיך
- הערכות
- להעריך
- הערכה
- הערכה
- אֲפִילוּ
- עדות
- אבולוציה
- להתפתח
- דוגמה
- דוגמאות
- Excel
- הוצאת להורג
- קיימים
- לְהַרְחִיב
- מורחב
- צפוי
- לחקור
- היכרות
- יצוא
- נרחב
- לְהַקֵל
- גורמים
- שאלות נפוצות
- תכונות
- בִּדְיוֹנִי
- שלח
- קבצים
- סופי
- בסופו של דבר
- ראשון
- להתמקד
- לעקוב
- הבא
- כדלקמן
- בעד
- בחזית
- פוּרמָט
- קרן
- היסוד
- החל מ-
- לגמרי
- פונקציה
- פונקציונלי
- פונקציות
- עתיד
- g1
- לְהַשִׂיג
- ללקט
- איסוף
- כללי
- ליצור
- נוצר
- יצירת
- דור
- גנרטטיבית
- AI Generative
- לקבל
- הענקת
- יותר
- ירוק
- קְבוּצָה
- קבוצה
- צמיחה
- מדריך
- הנחיות
- מדריך
- טיפול
- ידות על
- מזיק
- רתמות
- יש
- he
- מועיל
- ביצועים גבוהים
- פסים
- שֶׁלוֹ
- היסטוריה
- מחזיק
- מחזיקים
- איך
- HTML
- http
- HTTPS
- בן אנוש
- משאבי אנוש
- i
- ICON
- סמלים
- ID
- מזהה
- לזהות
- זיהוי
- זהות
- מזהה
- if
- מדגים
- תמונות
- עָצוּם
- הפעלה
- חשוב
- לשפר
- משופר
- השבחה
- שיפורים
- שיפור
- in
- פעיל
- כלול
- כולל
- כולל
- שילוב
- מדד
- מידע
- תשתית
- בתחילה
- בהתחלה
- ליזום
- חדשנות
- קלט
- תשומות
- פניות
- תובנות
- מותקן
- במקום
- הוראות
- ביטוח
- משולב
- שילוב
- השתלבות
- ואינטגרציות
- התכוון
- אינטראקציה
- יחסי גומלין
- פנימי
- פענוח
- לפרש
- אל תוך
- מעורר
- כרוך
- מעורב
- בעיות
- IT
- איטרציות
- שֶׁלָה
- ג'סון
- רק
- שמירה
- מפתח
- ידע
- ניהול ידע
- קייל
- שפה
- גָדוֹל
- מפעלים גדולים
- אחרון
- מאוחר יותר
- האחרון
- לשגר
- שכבה
- מוביל
- לִלמוֹד
- יציאה
- עזיבה
- עזבו
- רמה
- תנופה
- סִפְרִיָה
- מעגל החיים
- כמו
- קו
- צמוד
- רשימה
- ברשימה
- מקומי
- רישום
- הגיון
- הגיוני
- אהבה
- להוריד
- לעשות
- עושה
- עשייה
- זדוני
- ניתן לניהול
- הצליח
- ניהול
- באופן ידני
- מפות
- מסומן
- משמעות
- אמצעים
- מנגנוני
- שיטה
- קַפְּדָנִי
- אכפת לי
- מזעור
- חסר
- MIT
- מודל
- מודלים
- לשנות
- ניטור
- יותר
- יתר על כן
- רוב
- מספר
- צריך
- my
- שם
- שמות
- טבעי
- טבע
- נווט
- ניווט
- הכרחי
- הכרח
- נחוץ
- צרכי
- חדש
- חדש
- הבא
- הערות
- הודעה
- הודעות
- עַכשָׁיו
- אובייקט
- מטרה
- תצפית
- of
- הצעה
- on
- ONE
- רק
- לפתוח
- להפעיל
- מבצעי
- תפעול
- הזדמנויות
- הזדמנות
- אופטימלי
- מייעל
- אפשרות
- or
- תזמור
- תזמור
- ארגון
- ארגונים
- מקור
- בְּמָקוֹר
- אחר
- שלנו
- מתווה
- outlining
- תפוקה
- פלטים
- בחוץ
- מקיף
- ממעל
- סקירה
- שֶׁלוֹ
- חבילה
- אריזה
- עמוד
- זוגות
- זגוגית
- פרמטרים
- מסוים
- מעברי
- תשוקה
- שבילים
- תלוי ועומד
- אֲנָשִׁים
- לְבַצֵעַ
- ביצועים
- הרשאות
- אישית
- שלב
- אפלטון
- מודיעין אפלטון
- אפלטון נתונים
- לְשַׂחֵק
- נקודה
- רעלת
- מדיניות
- מְאוּכלָס
- בעל
- הודעה
- פוטנציאל
- חזק
- פרקטיקות
- תקדים
- קודם
- דיוק
- פּרֶמיָה
- הכנה
- להכין
- מוּכָן
- העריכה
- למנוע
- פְּרָטִיוּת
- פְּרָטִי
- הליך
- תהליך
- תהליכים
- תהליך
- הפקה
- הנחיות
- תָקִין
- לספק
- ובלבד
- מספק
- מתן
- אַספָּקָה
- מושך
- מטרה
- פיתון
- איכות
- שאילתות
- שאלה
- שאלה
- שאלות
- סמרטוט
- רכס
- מהיר
- ציון
- תעריפים
- במקום
- רציונל
- להגיב
- קריאה
- מוכן
- עולם אמיתי
- טעם
- מקבל
- מוּמלָץ
- הקלטה
- מפחית
- הפחתה
- להתייחס
- הפניה
- לחדד
- בדבר
- באזור
- באופן קבוע
- קָשׁוּר
- הרלוונטיות
- רלוונטי
- תזכורת
- מרחוק
- לתקן
- חוזר על עצמו
- לדווח
- מאגר
- לייצג
- מייצג
- בקשות
- נדרש
- דרישות
- החלטה
- משאבים
- בהתאמה
- להגיב
- תגובה
- תגובות
- אחראי
- תוצאה
- לַחֲזוֹר
- חוזר
- סקירה
- שגרה
- כללי
- הפעלה
- פועל
- זמן ריצה
- s
- אותו
- לִטעוֹם
- שביעות רצון
- מרוצה
- מרוצה מ
- סולם
- תרחישים
- תסריט
- בצורה חלקה
- בצורה חלקה
- חיפוש
- חיפושים
- חיפוש
- שְׁנִיָה
- סודות
- סעיפים
- אַבטָחָה
- אבטחה
- לִרְאוֹת
- פילוח
- בחר
- נבחר
- סמנטי
- לשלוח
- שליחה
- שולח
- רצף
- סדרה
- משמש
- שרות
- שירותים
- סט
- הצבה
- הגדרות
- כמה
- משותף
- פָּגָז
- צריך
- משמעותי
- באופן משמעותי
- פָּשׁוּט
- לפשט
- לדמות
- יחיד
- יושב
- קטן יותר
- פִּתָרוֹן
- פתרונות
- כמה
- מָקוֹר
- מקור
- מקורות
- דרומי
- מֶרחָב
- מיוחד
- ספציפי
- מפורט
- מפרט
- לערום
- התמחות
- לעמוד
- מצב
- שלב
- צעדים
- עוד
- אחסון
- חנות
- מאוחסן
- חנויות
- אסטרטגי
- לייעל
- התייעלות
- סגנון
- רשתות משנה
- לאחר מכן
- מוצלח
- כזה
- לספק
- תמיכה
- בטוח
- סינכרון.
- סינטטי
- מערכות
- שולחן
- המשימות
- משימות
- טכני
- טכניקה
- טכנולוגיות
- טכנולוגיה
- תבנית
- מבחן
- בודקי
- בדיקות
- בדיקות
- טֶקסט
- זֶה
- השמיים
- העתיד
- המקור
- שֶׁלָהֶם
- אותם
- אז
- לכן
- אלה
- הֵם
- דברים
- שְׁלִישִׁי
- זֶה
- שְׁלוֹשָׁה
- דרך
- בכל
- זמן
- ל
- יַחַד
- כלי
- כלים
- נושא
- סה"כ
- לקראת
- עקבות
- מעקב
- טרנספורמציה
- טרנספורמציה
- הפיכה
- מנסה
- שתיים
- ui
- לא מסוגל
- לא מורשה
- ללא עוררין
- תחת
- לַעֲבוֹר
- בְּסִיסִי
- להבין
- הבנה
- מבין
- נטען
- על
- כתובת האתר
- נוֹהָג
- להשתמש
- מְשׁוּמָשׁ
- משתמש
- משתמשים
- שימושים
- באמצעות
- מנוצל
- לְאַמֵת
- מאמת
- אימות
- ערכים
- משתנה
- שונים
- אימות
- לאמת
- רב צדדי
- גרסה
- לצפיה
- וירטואלי
- לְבַקֵר
- לחכות
- רוצה
- we
- אינטרנט
- דפדפן אינטרנט
- שירותי אינטרנט
- היו
- מתי
- ואילו
- אשר
- בזמן
- של מי
- רָחָב
- טווח רחב
- יצטרך
- חלון
- עם
- בתוך
- לְלֹא
- עד
- תיק עבודות
- לעבוד יחד
- זרימת עבודה
- זרימות עבודה
- עובד
- אתה
- זפירנט
- רוכסן