טקסטורה באמזון הוא שירות למידת מכונה (ML) המחלץ אוטומטית טקסט, כתב יד ונתונים ממסמכים סרוקים. שאילתות היא תכונה המאפשרת לך לחלץ פיסות מידע ספציפיות ממסמכים שונים ומורכבים באמצעות שפה טבעית. שאילתות מותאמות אישית מספק לך דרך להתאים אישית את תכונת השאילתות למסמכים הספציפיים לעסק שלך, לא סטנדרטיים, כגון חוזי הלוואות אוטומטיים, צ'קים ודפי תשלום, באופן בשירות עצמי. על ידי התאמה אישית של התכונה כדי לזהות את המונחים, המבנים והמידע המרכזי הספציפיים לסוגי מסמכים אלה, תוכל לענות על צורכי העיבוד במורד הזרם שלך בדיוק רב יותר והתערבות אנושית מינימלית. קל לשלב שאילתות מותאמות אישית בצינור ה- Textract הקיים שלך ואתה ממשיך ליהנות מתכונות עיבוד המסמכים החכמות המנוהלות במלואן של Amazon Textract מבלי שתצטרך להשקיע במומחיות ML או בניהול תשתית.
בפוסט זה, אנו מראים כיצד שאילתות מותאמות אישית יכולות לחלץ במדויק נתונים מבדיקות שהן מסמכים מורכבים ולא סטנדרטיים. בנוסף, אנו דנים ביתרונות של שאילתות מותאמות אישית ומשתפים שיטות עבודה מומלצות לשימוש יעיל בתכונה זו.
סקירת פתרונות
כאשר מתחילים עם מקרה שימוש חדש, אתה יכול להעריך כיצד Textract Queries מתפקד במסמכים שלך על ידי ניווט אל קונסולת Textract ושימוש ב-Analyze Document Demo או Bulk Document Uploader. מתייחס שיטות עבודה מומלצות לשאילתות לנסח שאילתות הרלוונטיות למקרה השימוש שלך. אם אתה מזהה שגיאות בתגובות לשאילתה עקב אופי המסמכים העסקיים שלך, תוכל להשתמש בשאילתות מותאמות אישית כדי לשפר את הדיוק. בתוך שעות, אתה יכול להוסיף הערות למסמכים לדוגמה שלך באמצעות קונסולת הניהול של AWS ולהכשיר א מתאם. מתאמים הם רכיבים שמתחברים למודל למידה עמוקה שהוכשר מראש של Amazon Textract, תוך התאמה אישית של הפלט שלו על סמך המסמכים המוערים שלך. אתה יכול להשתמש במתאם להסקת מסקנות על ידי העברת מזהה המתאם כפרמטר נוסף ל- ניתוח שאילתות מסמכים בקשת API.
בואו נבדוק איך שאילתות מותאמות אישית יכול לשפר את דיוק החילוץ בתרחיש מאתגר בעולם האמיתי כגון חילוץ נתונים מהמחאות. האתגר העיקרי בעת עיבוד צ'קים נובע מדרגת השונות הגבוהה שלהם בהתאם לסוג (למשל, המחאות אישיות או קופאיות), המוסד הפיננסי והמדינה (למשל, פורמט קו MICR). . שינויים אלה יכולים לכלול את מיקום שמו של מקבל התשלום, הסכום במספרים ובמילים, התאריך והחתימה. זיהוי והתאמה לווריאציות אלו עשויות להיות משימה מורכבת במהלך חילוץ הנתונים. כדי לשפר את חילוץ הנתונים, ארגונים משתמשים לרוב בתהליכי אימות ואימות ידניים, מה שמגדיל את העלות והזמן של תהליך החילוץ.
שאילתות מותאמות אישית נותנות מענה לאתגרים האלה בכך שהיא מאפשרת לך להתאים אישית את תכונות השאילתות שהוכשרו מראש בווריאציות השונות של המחאות. התאמה אישית של התכונה שהוכשרה מראש עוזרת לך להשיג דיוק חילוץ נתונים גבוה במגוון הספציפי של פריסות שאתה מעבד.
במקרה השימוש שלנו, מוסד פיננסי רוצה לחלץ את השדות הבאים מהמחאה: שם מקבל התשלום, שם המשלם, מספר חשבון, מספר ניתוב, סכום התשלום (במספרים), סכום התשלום (במילים), מספר המחאה, תאריך ו תַזכִּיר.
הבה נחקור את התהליך של יצירת מתאם (רכיב המתאים אישית את הפלט) לעיבוד שיקים. ניתן ליצור מתאמים דרך המסוף או באופן תכנותי דרך ה-API. פוסט זה מפרט את חווית הקונסולה; עם זאת, אם תרצה ליצור את המתאם באופן תוכנתי, עיין בדוגמאות הקוד ב- custom-queries-checks-blog.ipynb מחברת Jupyter (אפשרות 2).
תהליך יצירת המתאם כולל חמישה שלבים ברמה גבוהה: יצירת מתאם, העלאת מסמכים לדוגמה, הערות למסמכים, הדרכה של המתאם והערכת מדדי ביצועים.
צור מתאם
בקונסולת Amazon Textract, צור מתאם חדש על ידי מתן שם, תיאור ותגים אופציונליים שיכולים לעזור לך לזהות את המתאם. יש לך אפשרות להפעיל עדכונים אוטומטיים, מה שמאפשר לאמזון Textract לעדכן את המתאם שלך כאשר תכונת השאילתות הבסיסית מתעדכנת עם יכולות חדשות.
לאחר יצירת המתאם, תראה דף פרטי מתאם עם רשימה של שלבים ב- איך זה עובד סָעִיף. סעיף זה יפעיל את השלבים הבאים שלך כאשר אתה משלים אותם ברצף.
העלה מסמכים לדוגמה
השלב הראשוני ביצירת המתאמים כולל בחירה קפדנית של קבוצה מתאימה של מסמכים לדוגמה להערה, הדרכה ובדיקה. יש לנו אפשרות לפצל אוטומטית את המסמכים למערך נתונים של בדיקה והדרכה; עם זאת, עבור תהליך זה, אנו מפצלים את מערך הנתונים באופן ידני.
חשוב לציין שאתה יכול לבנות מתאם עם חמש דגימות מבחן וחמש דגימות הדרכה בלבד, אך חיוני לוודא שסט מדגם זה מגוון ומייצג את עומס העבודה הנתקל בסביבת ייצור.
עבור הדרכה זו, אספנו מערכי נתונים לדוגמה של בדיקות שתוכלו להורדה. מערך הנתונים שלנו כולל וריאציות כגון צ'קים אישיים, המחאות קופאיות, המחאות גירוי וצ'קים המוטבעים בתלושי שכר. כללנו גם צ'קים בכתב יד ומודפס; יחד עם וריאציות בשדות כגון שורת התזכיר.
הערה למסמכים לדוגמה
כשלב הבא, אתה מוסיף הערות למסמכים לדוגמה על ידי שיוך שאילתות לתשובות התואמות שלהן דרך המסוף. אתה יכול ליזום הערות באמצעות תיוג אוטומטי או תיוג ידני. תיוג אוטומטי משתמש ב- Amazon Textract Queries כדי לתייג מראש את מערך הנתונים. אנו ממליצים להשתמש בתיוג אוטומטי כדי לעקוב במהירות אחר תהליך ההערה.
עבור מקרה שימוש זה בעיבוד בדיקות, אנו משתמשים בשאילתות הבאות. אם מקרה השימוש שלך כולל סוגי מסמכים אחרים, עיין ב שיטות עבודה מומלצות לשאילתות לנסח שאילתות הרלוונטיות למקרה השימוש שלך.
- מי הוא מקבל התשלום?
- מה ההמחאה מס'?
- מהי כתובת מקבל התשלום?
- מה התאריך?
- מהו מספר החשבון?
- מהו סכום ההמחאה במילים?
- מהו שם החשבון/שם המשלם/המגירה?
- מה הסכום בדולר?
- מהו שם הבנק/שם המושך?
- מהו מספר הניתוב של הבנק?
- מהו קו MICR?
- מהו התזכיר?
לאחר השלמת תהליך התיוג האוטומטי, יש לך אפשרות לעיין ולערוך את התשובות שסופקו עבור כל מסמך. בחר התחל לסקור כדי לסקור את ההערות מול כל תמונה.
אם התגובה לשאילתה חסרה או שגויה, תוכל להוסיף או לערוך את התגובה על ידי ציור תיבה תוחמת או הזנה ידנית של התגובה.
כדי להאיץ את ההליכה שלך, רשמנו מראש את דוגמאות ההמחאות כדי שתוכל להעתיק לחשבון AWS שלך. הפעל את custom-queries-checks-blog.ipynb מחברת Jupyter בתוך דוגמאות קוד של Amazon Textract ספרייה כדי לעדכן אוטומטית את ההערות שלך.
אמן את המתאם
לאחר שעיינת בכל המסמכים לדוגמה כדי להבטיח את דיוק ההערות, תוכל להתחיל בתהליך הכשרת המתאם. במהלך שלב זה, עליך להגדיר מיקום אחסון שבו יש לשמור את המתאם. משך תהליך האימון ישתנה בהתאם לגודל מערך הנתונים המשמש לאימון. ניתן להפעיל את ה-API להדרכה גם באופן תוכניתי אם תבחר להשתמש בכלי הערות לבחירתך ולהעביר את קבצי הקלט הרלוונטיים ל-API. מתייחס שאילתות מותאמות אישית לקבלת פרטים נוספים.
הערכת מדדי ביצועים
לאחר שהמתאם סיים הכשרה, תוכל להעריך את ביצועיו על ידי בחינת מדדי הערכה כגון ציון F1, דיוק, וזכירה. אתה יכול לנתח את המדדים האלה ביחד או על בסיס מסמך. באמצעות מערך הנתונים שלנו לבדיקות לדוגמה, תראה את מדד הדיוק (ציון F1) משתפר מ-68% ל-92% עם המתאם המיומן.
בנוסף, תוכל לבדוק את הפלט של המתאם על מסמכים חדשים על ידי בחירה נסה את המתאם.
לאחר ההערכה, תוכל לבחור לשפר את ביצועי המתאם על-ידי שילוב מסמכים לדוגמה נוספים במערך הנתונים של ההדרכה או על-ידי הערה מחדש של מסמכים עם ציונים נמוכים מהסף שלך. כדי להוסיף הערות מחדש למסמכים, בחר אמת מסמכים בדף פרטי המתאם, בחר את המסמך ובחר עיין בהערות.
בדוק באופן תכנותי את המתאם
לאחר שההכשרה הושלמה בהצלחה, כעת תוכל להשתמש במתאם שלך נתח את המסמך קריאות API. בקשת ה-API דומה לבקשת ה-API של Amazon Textract Queries, בתוספת של AdaptersConfig
אובייקט.
אתה יכול להריץ את הקוד לדוגמה הבא או להפעיל אותו ישירות בתוך custom-queries-checks-blog.ipynb מחברת Jupyter. המחברת לדוגמה מספקת גם קוד להשוואת תוצאות בין שאילתות אמזון Textract ושאילתות מותאמות אישית של Amazon Textract.
צור AdaptersConfig אובייקט עם מזהה המתאם וגרסת המתאם, ולכלול באופן אופציונלי את הדפים שעליהם רוצים שהמתאם יוחל:
צור QueriesConfig
אובייקט עם השאילתות שאימנת איתם את המתאם וקוראים ל-Amazon Textract API. שים לב שאתה יכול לכלול גם שאילתות נוספות שהמתאם לא עבר הכשרה לגביהן. Amazon Textract תשתמש אוטומטית בתכונת השאילתות עבור שאלות אלו ולא בשאילתות מותאמות אישית, ובכך תספק לך את הגמישות של שימוש בשאילתות מותאמות אישית רק במידת הצורך.
לבסוף, אנו מציגים את התוצאות שלנו לקריאות טובה יותר:
לנקות את
כדי לנקות את המשאבים שלך, בצע את השלבים הבאים:
- בקונסולת Amazon Textract, בחר שאילתות מותאמות אישית בחלונית הניווט.
- בחר את המתאם שברצונך למחוק.
- בחרו מחק.
ניהול מתאם
אתה יכול לשפר באופן קבוע את המתאמים שלך על ידי יצירת גרסאות חדשות של מתאם שנוצר בעבר. כדי ליצור גרסה חדשה של מתאם, אתה מוסיף מסמכים לדוגמה חדשים למתאם קיים, תווית את המסמכים ומבצעת הדרכה. אתה יכול לתחזק בו זמנית מספר גרסאות של מתאם לשימוש בצינורות הפיתוח שלך. כדי לעדכן את המתאמים שלך בצורה חלקה, אל תבצע שינויים או תמחק את המתאמים שלך שירות אחסון פשוט של אמזון (Amazon S3) דלי שבו נשמרים הקבצים הדרושים ליצירת מתאם.
שיטות עבודה מומלצות
בעת שימוש בשאילתות מותאמות אישית במסמכים שלך, עיין ב שיטות עבודה מומלצות עבור שאילתות מותאמות אישית של Amazon Textract לשיקולים נוספים ושיטות עבודה מומלצות.
היתרונות של שאילתות מותאמות אישית
שאילתות מותאמות אישית מציעות את היתרונות הבאים:
- הבנת מסמכים משופרת – באמצעות יכולתה לחלץ ולנרמל נתונים ברמת דיוק גבוהה, שאילתות מותאמות אישית מפחיתה את ההסתמכות על ביקורות וביקורות ידניות, ומאפשרת לך לבנות אוטומציה אמינה יותר עבור תהליכי העבודה החכמים של עיבוד המסמכים שלך.
- זמן מהיר יותר להעריך - כאשר אתה נתקל בסוגי מסמכים חדשים שבהם אתה זקוק לדיוק גבוה יותר, אתה יכול להשתמש בשאילתות מותאמות אישית כדי ליצור מתאם בשירות עצמי תוך מספר שעות. אינך צריך לחכות לעדכון מודל מיומן מראש כאשר אתה נתקל בסוגי מסמכים חדשים או וריאציות של מסמכים קיימים בזרימת העבודה שלך. יש לך שליטה מלאה על הצינור שלך ולא צריך לסמוך על Amazon Textract כדי לתמוך בסוגי המסמכים החדשים שלך.
- פרטיות מידע – שאילתות מותאמות אישית אינה שומרת או משתמשת בנתונים המופעלים בהפקת מתאמים כדי לשפר את המודלים הכלליים שלנו שהוכשרו מראש הזמינים לכל הלקוחות. המתאם מוגבל לחשבון הלקוח או לחשבונות אחרים שצוינו במפורש על ידי הלקוח, מה שמבטיח שרק חשבונות כאלה יכולים לגשת לשיפורים שנעשו באמצעות נתוני הלקוח.
- נוחות -שאילתות מותאמות אישית מספקת חווית הסקה מנוהלת במלואה בדומה לשאילתות. הכשרת המתאמים היא בחינם ותשלם רק עבור מסקנות. שאילתות מותאמות אישית חוסכות לך את התקורה וההוצאות של הדרכה והפעלת מודלים מותאמים אישית.
סיכום
בפוסט זה, דנו ביתרונות של שאילתות מותאמות אישית, הראינו כיצד שאילתות מותאמות אישית יכולות לחלץ במדויק נתונים מהבדיקות, ושיתפנו שיטות עבודה מומלצות לשימוש יעיל בתכונה זו. תוך מספר שעות בלבד, אתה יכול ליצור מתאם באמצעות המסוף ולהשתמש בו ב-AnalyzeDocument API לצרכי חילוץ הנתונים שלך. למידע נוסף, עיין ב שאילתות מותאמות אישית.
על המחברים
שיבין מיכאלרג' הוא מנהל מוצר אב בצוות Amazon Textract. הוא מתמקד בבניית מוצרים מבוססי AI/ML עבור לקוחות AWS. הוא נרגש לעזור ללקוחות לפתור את האתגרים העסקיים המורכבים שלהם על ידי מינוף טכנולוגיות AI ו-ML. בזמנו הפנוי, הוא נהנה לרוץ, להתכוונן לפודקאסטים ולשכלל את כישורי הטניס החובבים שלו.
קית' מסקרנהס הוא אדריכל Sr. Solutions עם צוות השירות של Amazon Textract. הוא נלהב בפתרון בעיות עסקיות בקנה מידה באמצעות למידת מכונה, וכרגע הוא עוזר ללקוחותינו ברחבי העולם להפוך את עיבוד המסמכים שלהם לאוטומטי כדי להשיג זמן מהיר יותר לשוק עם עלויות תפעול מופחתות.
- 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/customize-amazon-textract-with-business-specific-documents-using-custom-queries/
- :יש ל
- :הוא
- :לֹא
- :איפה
- $ למעלה
- 1
- 10
- 100
- 17
- 36
- 7
- a
- יכולת
- אודות
- להאיץ
- גישה
- חֶשְׁבּוֹן
- חשבונות
- דיוק
- במדויק
- להשיג
- מסתגל
- להוסיף
- תוספת
- נוסף
- כתובת
- כתובות
- נגד
- AI
- תעשיות
- מאפשר
- לאורך
- גם
- חובבן
- אמזון בעברית
- טקסטורה באמזון
- אמזון שירותי אינטרנט
- כמות
- an
- לנתח
- ו
- תשובות
- API
- ישים
- יישומית
- מתאים
- ARE
- AS
- לְהַעֲרִיך
- At
- ביקורת
- המכונית
- אוטומטי
- מכני עם סלילה אוטומטית
- באופן אוטומטי
- אוטומציה
- זמין
- AWS
- בנק
- מבוסס
- בסיס
- BE
- היה
- להתחיל
- תועלת
- הטבות
- הטוב ביותר
- שיטות עבודה מומלצות
- מוטב
- בֵּין
- אריזה מקורית
- לִבנוֹת
- בִּניָן
- עסקים
- אבל
- by
- שיחה
- שיחות
- CAN
- יכולות
- זהיר
- מקרה
- לאתגר
- האתגרים
- אתגר
- שינויים
- לבדוק
- בדיקות
- בחירה
- בחרו
- בחירה
- לְנַקוֹת
- קוד
- יַחַד
- לְהַשְׁווֹת
- להשלים
- השלמת
- מורכב
- רְכִיב
- רכיבים
- שיקולים
- קונסול
- לבנות
- להמשיך
- חוזים
- לִשְׁלוֹט
- תוֹאֵם
- עלות
- עלויות
- מדינה
- לִיצוֹר
- נוצר
- יוצרים
- אוצר
- כיום
- מנהג
- לקוח
- לקוחות
- התאמה אישית
- אישית
- נתונים
- מערכי נתונים
- תַאֲרִיך
- עמוק
- למידה עמוקה
- תואר
- הדגמה
- תלוי
- תיאור
- יעוד
- פרטים
- צעצועי התפתחות
- אחר
- ישירות
- לדון
- נָדוֹן
- שונה
- do
- מסמך
- מסמכים
- עושה
- דוֹלָר
- לא
- טיוטה
- ציור
- ראוי
- משך
- בְּמַהֲלָך
- e
- כל אחד
- קל
- יעילות
- או
- מוטבע
- מוּעֳסָק
- לאפשר
- מאפשר
- מה שמאפשר
- להגביר את
- לְהַבטִיחַ
- הבטחתי
- הזנת
- סביבה
- שגיאות
- חיוני
- להעריך
- הערכה
- לִבחוֹן
- בוחן
- נרגש
- קיימים
- הוצאות
- ניסיון
- מומחיות
- בִּמְפוּרָשׁ
- לחקור
- תמצית
- הוֹצָאָה
- תמציות
- f1
- מהר יותר
- מאפיין
- תכונות
- מעטים
- שדות
- קבצים
- כספי
- מוסד פיננסי
- חמש
- גמישות
- מרוכז
- הבא
- בעד
- פוּרמָט
- חופשי
- החל מ-
- לגמרי
- כללי
- ליצור
- נוצר
- יצירת
- דור
- GitHub
- יותר
- יש
- יש
- he
- לעזור
- עזרה
- עוזר
- גָבוֹהַ
- ברמה גבוהה
- גבוה יותר
- שֶׁלוֹ
- שעות
- איך
- אולם
- HTML
- http
- HTTPS
- בן אנוש
- ID
- מזהה
- לזהות
- if
- תמונה
- לייבא
- חשוב
- לשפר
- שיפורים
- in
- לכלול
- כלול
- כולל
- שילוב
- עליות
- מידע
- תשתית
- בתחילה
- ליזום
- קלט
- להתקין
- מוסד
- לשלב
- אינטליגנטי
- עיבוד מסמכים חכם
- התערבות
- אל תוך
- להשקיע
- הופעל
- IT
- שֶׁלָה
- jpg
- רק
- מפתח
- תווית
- תיוג
- שפה
- למידה
- הַשׁאָלָה
- מינוף
- סִפְרִיָה
- כמו
- מוגבל
- קו
- רשימה
- מיקום
- להוריד
- מכונה
- למידת מכונה
- עשוי
- לתחזק
- לעשות
- הצליח
- ניהול
- מנהל
- דרך
- מדריך ל
- באופן ידני
- שוק
- לִפְגוֹשׁ
- תזכיר
- מטרי
- מדדים
- מינימלי
- חסר
- ML
- מודל
- מודלים
- יותר
- מספר
- שם
- טבעי
- טבע
- מנווט
- ניווט
- צורך
- נחוץ
- צרכי
- חדש
- הבא
- מחברה
- עַכשָׁיו
- מספר
- מספרים
- אובייקט
- of
- המיוחדות שלנו
- לעתים קרובות
- on
- יחידות
- רק
- פועל
- מבצעי
- אפשרות
- or
- ארגונים
- אחר
- שלנו
- תפוקה
- יותר
- שֶׁלוֹ
- עמוד
- דפים
- זגוגית
- פרמטר
- לעבור
- חולף
- לוהט
- תשלום
- תשלום
- לְבַצֵעַ
- ביצועים
- מבצע
- אישי
- שלב
- חתיכות
- צינור
- מיקום
- אפלטון
- מודיעין אפלטון
- אפלטון נתונים
- תקע
- פודקאסטים
- הודעה
- פרקטיקות
- דיוק
- קוֹדֶם
- יְסוֹדִי
- בעיות
- תהליך
- תהליכים
- תהליך
- המוצר
- מנהל מוצר
- הפקה
- מוצרים
- ובלבד
- מספק
- מתן
- שאילתות
- שאלות
- עולם אמיתי
- להכיר
- זיהוי
- להמליץ
- מופחת
- מפחית
- להתייחס
- זיקוק
- באופן קבוע
- רלוונטי
- אָמִין
- הסתמכות
- נציג
- לבקש
- משאבים
- תגובה
- תגובות
- תוצאות
- לִשְׁמוֹר
- סקירה
- סקר
- חוות דעת של לקוחותינו
- ניתוב
- הפעלה
- ריצה
- הציל
- סולם
- תרחיש
- ציון
- בצורה חלקה
- סעיף
- לִרְאוֹת
- מבחר
- שירות עצמי
- שרות
- שירותים
- סט
- שיתוף
- משותף
- צריך
- לְהַצִיג
- הראה
- חֲתִימָה
- דומה
- פָּשׁוּט
- בו זמנית
- מידה
- מיומנויות
- פתרונות
- לפתור
- פותר
- ספציפי
- לפצל
- החל
- הצהרות
- שלב
- צעדים
- גירוי
- בדיקות גירויים
- אחסון
- מבנים
- בהצלחה
- כזה
- תמיכה
- המשימות
- נבחרת
- טכנולוגיות
- מונחים
- מבחן
- בדיקות
- טֶקסט
- מֵאֲשֶׁר
- זֶה
- השמיים
- שֶׁלָהֶם
- אותם
- בכך
- אלה
- זֶה
- סף
- דרך
- זמן
- ל
- כלי
- רכבת
- מְאוּמָן
- הדרכה
- TRP
- כונון
- הדרכה
- סוג
- סוגים
- בְּסִיסִי
- ייחודי
- עדכון
- מְעוּדכָּן
- עדכונים
- להשתמש
- במקרה להשתמש
- שימושים
- באמצעות
- מנוצל
- ניצול
- אימות
- מגוון
- משתנה
- אימות
- גרסה
- גירסאות
- באמצעות
- לחכות
- בהדרכה
- רוצה
- רוצה
- דֶרֶך..
- we
- אינטרנט
- שירותי אינטרנט
- מה
- מה
- מתי
- אשר
- מי
- ויקיפדיה
- יצטרך
- עם
- בתוך
- לְלֹא
- מילים
- זרימת עבודה
- זרימות עבודה
- עולמי
- טעות
- אתה
- זפירנט
- רוכסן