עבור חברות מודרניות המתמודדות עם כמויות עצומות של מסמכים כגון חוזים, חשבוניות, קורות חיים ודוחות, עיבוד ואחזור יעיל של נתונים רלוונטיים הוא קריטי לשמירה על יתרון תחרותי. עם זאת, שיטות מסורתיות של אחסון וחיפוש מסמכים עשויות להיות גוזלות זמן ולעתים קרובות לגרום למאמץ גדול למצוא מסמך ספציפי, במיוחד כאשר הן כוללות כתב יד. מה אם הייתה דרך לעבד מסמכים בצורה חכמה ולהפוך אותם לחיפוש ברמת דיוק גבוהה?
זה מתאפשר עם טקסטורה באמזון, שירות עיבוד מסמכים חכם של AWS, יחד עם יכולות החיפוש המהירות של Opensearch. בפוסט זה, ניקח אותך למסע לבנייה ולפריסה מהירה של פתרון לאינדקס לחיפוש מסמכים שעוזר לארגון שלך לרתום ולחלץ תובנות ממסמכים בצורה טובה יותר.
בין אם אתה במשאבי אנוש ומחפש סעיפים ספציפיים בחוזי עובדים, או אנליסט פיננסי מסנן הר של חשבוניות כדי לחלץ נתוני תשלום, פתרון זה מותאם כדי להעניק לך גישה למידע שאתה צריך במהירות ובדיוק חסרי תקדים.
עם הפתרון המוצע, המסמכים שלך נקלטים באופן אוטומטי, התוכן שלהם מנותח ולאחר מכן מתווסף לאינדקס OpenSearch מגיב וניתן להרחבה.
נסקור כיצד טכנולוגיות כגון Amazon Textract, AWS למבדה, שירות אחסון פשוט של אמזון (Amazon S3), ו שירות חיפוש פתוח של אמזון ניתן לשלב בזרימת עבודה המעבדת מסמכים בצורה חלקה. לאחר מכן אנו צוללים לאינדקס נתונים אלה ל-OpenSearch ומדגים את יכולות החיפוש שהופכות לזמינות בקצות אצבעותיך.
בין אם הארגון שלך עושה את הצעדים הראשונים לעידן הטרנספורמציה הדיגיטלית ובין אם הוא ענק מבוסס המבקש לשחזר מידע בטורבו, המדריך הזה הוא המצפן שלך לנווט בהזדמנויות ש-AWS Intelligent Document Processing ו-OpenSearch מציעים.
השמיים הפעלה בשימוש בפוסט זה משתמש ב- Amazon Textract IDP CDK בונה – רכיבי ערכת פיתוח ענן של AWS (CDK) להגדרת תשתית לתהליכי עבודה חכמים של עיבוד מסמכים (IDP) – המאפשרים לך לבנות זרימות עבודה IDP הניתנות להתאמה אישית ספציפית למקרה שימוש. הבונים והדגימות של IDP CDK הם אוסף של רכיבים כדי לאפשר הגדרה של תהליכי IDP ב-AWS ופורסמו ל- GitHub. המושגים העיקריים שבהם נעשה שימוש הם ה-AWS ערכת פיתוח ענן (CDK) בונה, הממשי ערימות CDK ו פונקציות שלב AWS. הסדנה השתמש בלמידת מכונה כדי לבצע אוטומציה ולעבד מסמכים בקנה מידה מהווה נקודת התחלה טובה ללמוד עוד על התאמה אישית של זרימות עבודה ושימוש בזרימות עבודה לדוגמה האחרות כבסיס לתהליך העבודה שלך.
סקירת פתרונות
בפתרון זה, אנו מתמקדים באינדקס מסמכים לאינדקס OpenSearch לחיפוש ואחזור מהיר של מידע ומסמכים. מסמכים בפורמט PDF, TIFF, JPEG או PNG מוכנסים לשירות אחסון פשוט של אמזון (אמזון S3) דלי ולאחר מכן הוספה לאינדקס ל-OpenSearch באמצעות זרימת עבודה זו של Step Functions.
השמיים OpenSearchWorkflow-Decider מסתכל על המסמך ומוודא שהמסמך הוא אחד מסוגי הפנטומימה הנתמכים (PDF, TIFF, PNG או JPEG). זה מורכב מאחד AWS למבדה פונקציה.
השמיים ספליטר מסמכים מייצר מקסימום 2500 עמודים ממסמכים. זה אומר שלמרות ש-Amazon Textract תומכת במסמכים של עד 3000 עמודים, אתה יכול להעביר מסמכים עם הרבה יותר עמודים והתהליך עדיין עובד מצוין ומכניס את הדפים ל-OpenSearch ויוצר מספרי עמודים נכונים. ה ספליטר מסמכים מיושם כפונקציית AWS Lambda.
השמיים מצב מפה מעבד כל נתח במקביל.
השמיים TextractAsync המשימה קוראת לאמזון Textract באמצעות האסינכרוני ממשק תכנות יישומים (API) בעקבות שיטות עבודה מומלצות עם שירות הודעות פשוט של אמזון (אמזון SNS) הודעות ו OutputConfig כדי לאחסן את הפלט של Amazon Textract JSON לדלי של Amazon S3 של הלקוח. הוא מורכב משתי פונקציות של Amazon Lambda: אחת להגשת המסמך לעיבוד ואחת מופעלת בהודעת Amazon SNS.
בגלל TextractAsyמשימה nc יכולה לייצר מספר קובצי פלט מעומדים, ה TextractAsyncToJSON2 תהליך משלב אותם לקובץ JSON אחד.
ההקשר של Step Functions מועשר במידע שאמור להיות ניתן לחיפוש גם באינדקס OpenSearch ב- SetMetaData שלב. היישום לדוגמה מוסיף ORIGIN_FILE_NAME
, START_PAGE_NUMBER
, ו ORIGIN_FILE_URI
. אתה יכול להוסיף כל מידע כדי להעשיר את חוויית החיפוש, כמו מידע ממערכות עורפיות אחרות, מזהים ספציפיים או מידע סיווג.
השמיים GenerateOpenSearchBatch לוקח את הפלט JSON של Amazon Textract שנוצר, משלב אותו עם המידע מההקשר שנקבע על ידי SetMetaData ומכין קובץ שמותאם לייבוא אצווה ל-OpenSearch.
ב OpenSearchPushInvoke, קובץ ייבוא אצווה זה נשלח לאינדקס OpenSearch וזמין לחיפוש. פונקציית AWS Lambda זו קשורה ל- aws-lambda-opensearch לבנות מה פתרונות AWS ספרייה באמצעות מופעי m6g.large.search, OpenSearch גרסה 2.7, וקבעה את התצורה של Amazon Elastic Block Service (אמזון EBS) נפח נפח ל-General Purpose 2 (GP2) עם 200 GB. אתה יכול לשנות את תצורת OpenSearch בהתאם לדרישות שלך.
הגמר TaskOpenSearchMapping הצעד מנקה את ההקשר, שאם לא כן עלול לחרוג מ- שלב פונקציות מכסת of גודל קלט או פלט מרבי עבור משימה, מצב או ביצוע.
תנאים מוקדמים
כדי לפרוס את הדוגמאות, אתה צריך חשבון AWS , ה ערכת פיתוח ענן של AWS (AWS CDK), נדרשים גרסת Python נוכחית ו-Docker. אתה צריך הרשאות כדי לפרוס תבניות AWS CloudFormation, לחץ על מרשם מיכל אלסטי של אמזון (Amazon ECR), צור ניהול זהות וגישה של אמזון (AWS IAM) תפקידים, פונקציות Amazon Lambda, Amazon S3 buckets, Amazon Step Functions, Amazon OpenSearch אשכול אמזון קוגניטו מאגר משתמשים. ודא שלך סביבת AWS CLI מוגדרת עם ההרשאות המתאימות.
אתה יכול גם לסובב א AWS Cloud9 מופע עם AWS CDK, Python ו-Docker מותקנים מראש כדי להתחיל את הפריסה.
Walkthrough
פְּרִיסָה
- לאחר הגדרת התנאים המוקדמים, תחילה עליך לשכפל את המאגר:
- לאחר מכן תקליטור לתוך תיקיית המאגר והתקן את התלות:
- פרוס את מחסנית OpenSearchWorkflow:
הפריסה נמשכת כ-25 דקות עם הגדרות ברירת המחדל של תצורת הדגימות של GitHub, ויוצרת זרימת עבודה של Step Functions, המופעלת כאשר מסמך מוכנס לדלי/קידומת של Amazon S3 ולאחר מכן מעובד עד להוספת תוכן המסמך לאינדקס. באשכול OpenSearch.
להלן פלט לדוגמה הכולל קישורים ומידע שימושי שנוצרcdk deploy OpenSearchWorkflow
פקודה:
מידע זה זמין גם ב-AWS CloudFormation Console.
כאשר מסמך חדש ממוקם תחת OpenSearchWorkflow.DocumentUploadLocation, מתחילה זרימת עבודה חדשה של Step Functions עבור מסמך זה.
כדי לבדוק את המצב של מסמך זה, ה OpenSearchWorkflow.StepFunctionFlowLink מספק קישור לרשימת ביצועי StepFunction במסוף הניהול של AWS, המציג את מצב עיבוד המסמכים עבור כל מסמך שהועלה לאמזון S3. ההדרכה צפייה וניפוי באגים של ביצועים במסוף Step Functions מספק סקירה כללית של הרכיבים והתצוגות ב-AWS Console.
בדיקות
- בדיקה ראשונה באמצעות קובץ לדוגמה.
- לאחר בחירת הקישור לזרימת העבודה של StepFunction או פתיחת מסוף הניהול של AWS ומעבר לדף השירות Step Functions, תוכל להסתכל על הפעלות שונות של זרימת העבודה.
- תסתכל על ביצוע המסמך לדוגמה הפועל כעת, שם תוכל לעקוב אחר ביצוע משימות זרימת העבודה הבודדות.
חיפוש
לאחר שהתהליך הסתיים, נוכל לאמת שהמסמך מתווסף באינדקס OpenSearch.
- לשם כך, ראשית אנו יוצרים משתמש אמזון קוגניטו. Amazon Cognito משמש לאימות משתמשים מול אינדקס OpenSearch. בחר את הקישור בפלט מה-cdk deploy (או הסתכל על AWS CloudFormation פלט ב-AWS Management Console) בשם OpenSearchWorkflow.CognitoUserPoolLink.
- לאחר מכן, בחר את צור משתמש לחצן, שמפנה אותך לדף להזין שם משתמש וסיסמה לגישה למרכז השליטה של OpenSearch.
- לאחר הבחירה צור משתמש, תוכל להמשיך ללוח המחוונים של OpenSearch על ידי לחיצה על OpenSearchWorkflow.OpenSearch Dashboard מפלט הפריסה של CDK. התחבר באמצעות שם המשתמש והסיסמה שנוצרו קודם לכן. בפעם הראשונה שאתה מתחבר, אתה צריך לשנות את הסיסמה.
- לאחר הכניסה ללוח המחוונים של OpenSearch, בחר את ניהול מחסנית סעיף, ואחריו תבנית אינדקסs כדי ליצור אינדקס חיפוש.
- שם ברירת המחדל של האינדקס הוא ניירות-אינדקס ושם דפוס אינדקס של ניירות-אינדקס* יתאים לזה.
- לאחר הלחיצה שלב הבא, בחר חותם כמו שדה זמן ו צור דפוס אינדקס.
- כעת, מהתפריט, בחר גילוי.
ברוב המקרים, עליך לשנות את טווח הזמן בהתאם לבליעה האחרונה שלך. ברירת המחדל היא 15 דקות ולעיתים קרובות לא הייתה פעילות ב-15 הדקות האחרונות. בדוגמה זו, זה השתנה ל-15 ימים כדי לדמיין את הבליעה.
- עכשיו אתה יכול להתחיל לחפש. רומן הוכנס לאינדקס, אתה יכול לחפש כל מונח כמו קרא לי ישמעאל ולראות את התוצאות.
במקרה זה, המונח קרא לי ישמעאל מופיע בעמוד 6 של המסמך במזהה המשאב האחיד (URI) הנתון, המצביע על המיקום של Amazon S3 של הקובץ. זה מאפשר לזהות מסמכים ולמצוא מידע מהר יותר על פני קורפוס גדול של מסמכי PDF, TIFF או תמונה, בהשוואה לדילוג ידני דרכם.
ריצה בקנה מידה
על מנת להעריך היקף ומשך תהליך הוספה לאינדקס, ההטמעה נבדקה עם 93,997 מסמכים וסכום כולל של 1,583,197 עמודים (ממוצע 16.84 עמודים/מסמך והקובץ הגדול ביותר בעל 3755 עמודים), שכולם נכנסו לאינדקס ל-OpenSearch. עיבוד כל הקבצים והוספה לאינדקס ל-OpenSearch ארך 5.5 שעות באזור מזרח ארה"ב (נ' וירג'יניה - us-east-1) באמצעות ברירת מחדל מכסות שירות של Amazon Textract. הגרף למטה מציג בדיקה ראשונית בשעה 18:00 ואחריה הבליעה העיקרית בשעה 21:00 והכל נעשה עד 2:30.
עבור העיבוד, ה tcdk.SFExecutionsStartThrottle הוגדר ל-an executions_concurrency_threshold
=550, מה שאומר שזרימות עבודה בו-זמנית של עיבוד מסמכים מוגבלות ל-550 ובקשות עודפות עומדות בתור SQS של אמזון תור Fist-In-First-Out (FIFO), שמתרוקן לאחר מכן כאשר זרימות העבודה הנוכחיות מסתיימות. הסף של 550 מבוסס על מכסת Textract Service של 600 באזור us-east-1. לכן, עומק התור והגיל של ההודעה הישנה ביותר הם מדדים שכדאי לעקוב אחריהם.
בבדיקה זו, כל המסמכים הועלו לאמזון S3 בבת אחת, ולכן מספר משוער של הודעות גלויות יש עליה חדה ולאחר מכן ירידה איטית מכיוון שלא נבלעים מסמכים חדשים. ה גיל משוער של ההודעה הוותיקה ביותר גדל עד שכל ההודעות יעובדו. ה-SQS של אמזון MessageRetentionPeriod מוגדר ל-14 ימים. עבור עיבוד צבר ארוך מאוד שעשוי לעלות על 14 יום עיבוד, התחל בעיבוד תת-קבוצה קטנה יותר של מסמכים מייצגים ועקוב אחר משך הביצוע כדי להעריך כמה מסמכים אתה יכול להעביר לפני מעבר ל-14 ימים. מדדי Amazon SQS CloudWatch נראים דומים עבור מקרה שימוש של עיבוד צבר גדול של מסמכים, שנבלע בבת אחת ואז מעובד במלואו. אם מקרה השימוש שלך הוא זרימה קבועה של מסמכים, שני המדדים, ה מספר משוער של הודעות גלויות ו גיל משוער של ההודעה הוותיקה ביותר יהיה ליניארי יותר. אתה יכול גם להשתמש בפרמטר הסף כדי לערבב עומס קבוע עם עיבוד צבר ולהקצות קיבולת בהתאם לצרכי העיבוד שלך.
מדדים נוספים שיש לנטר הוא תקינות אשכול OpenSearch, אותו עליך להגדיר לפי שיטות עבודה מומלצות לאומיות עבור Amazon OpenSearch Service. פריסת ברירת המחדל משתמשת במופעי m6g.large.search.
להלן תמונת מצב של מדדי הביצועים העיקריים (KPI) עבור אשכול OpenSearch. אין שגיאות, קצב נתונים ואינדקס קבועים.
תהליכי העבודה של Step Functions מציגים את מצב העיבוד עבור כל מסמך בודד. אם אתה רואה הוצאות להורג ב נכשל המדינה ולאחר מכן בחר את הפרטים. מדד טוב לניטור הוא ה-AWS לוח המחוונים האוטומטי של CloudWatch עבור Step Functions, אשר חושף חלק מה- שלב פונקציות מדדי CloudWatch.
בגרף זה של לוח המחוונים של AWS CloudWatch, אתה רואה את ביצועי Step Functions המוצלחים לאורך זמן.
וזה מראה את ההוצאות להורג הכושלות. כדאי לחקור את אלה באמצעות סקירת פונקציות השלבים של מסוף AWS.
צילום המסך הבא מציג דוגמה אחת לביצוע כושל בגלל שקובץ המקור בגודל 0, וזה הגיוני מכיוון שלקובץ אין תוכן ולא ניתן היה לעבד אותו. חשוב לסנן תהליכים כושלים ולדמיין כשלים, על מנת שתוכלו לחזור למסמך המקור ולאמת את סיבת השורש.
כשלים אחרים עשויים לכלול מסמכים שאינם מסוג mime: application/pdf, image/png, image/jpeg או image/tiff מכיוון שסוגי מסמכים אחרים אינם נתמכים על ידי Amazon Textract.
עלות
העלות הכוללת של הכנסת 1,583,278 דפים פוצלה בין שירותי AWS ששימשו להטמעה. הרשימה הבאה משמשת כמספרים משוערים, מכיוון שהעלות בפועל ומשך העיבוד שלך משתנים בהתאם לגודל המסמכים, מספר העמודים למסמך, צפיפות המידע במסמכים ואזור AWS. אמזון דינמו צרך $0.55, Amazon S3 $3.33, OpenSearch Service $14.71, Step Functions $17.92, AWS Lambda $28.95, ו-Amazon Textract $1,849.97. כמו כן, זכור שאשכול שירות ה-Amazon OpenSearch הנפרס מחויב לפי שעה ויצבור עלות גבוהה יותר בהפעלה על פני תקופה.
שינויים
סביר להניח שאתה רוצה לשנות את היישום ולהתאים אישית את מקרה השימוש והמסמכים שלך. הסדנה השתמש בלמידת מכונה כדי לבצע אוטומציה ולעבד מסמכים בקנה מידה מציג סקירה טובה על איך לתפעל את זרימות העבודה בפועל, לשנות את הזרימה ולהוסיף רכיבים חדשים. כדי להוסיף שדות מותאמים אישית לאינדקס OpenSearch, עיין ב- SetMetaData משימה בזרימת העבודה באמצעות set-manifest-meta-data-opensearch פונקציית AWS Lambda להוספת מטא-נתונים להקשר, שיתווספו כשדה לאינדקס OpenSearch. כל מידע מטא נתונים יהפוך לחלק מהאינדקס.
ניקיון
מחק את המשאבים לדוגמה אם אינך זקוק להם יותר, כדי למנוע עלויות עתידיות באמצעות הפקודה followind:
באותה סביבה כמו ה cdk deploy
פקודה. היזהר שזה מסיר הכל, כולל אשכול OpenSearch וכל המסמכים ודלי Amazon S3. אם אתה רוצה לשמור על המידע הזה, גבה את דלי Amazon S3 שלך ו צור תמונת אינדקס מאשכול OpenSearch שלך. אם עיבדת קבצים רבים, ייתכן שתצטרך לרוקן את דלי Amazon S3 תחילה באמצעות מסוף הניהול של AWS (כלומר, לאחר שלקחת גיבוי או סינכרון לדלי אחר אם ברצונך לשמור את המידע), מכיוון שפונקציית הניקוי יכול פסק זמן ולאחר מכן להרוס את מחסנית AWS CloudFormation.
סיכום
בפוסט זה, הראינו לך כיצד לפרוס פתרון מלא להטמעת מספר רב של מסמכים לאינדקס OpenSearch, המוכנים לשימוש עבור מקרי שימוש בחיפוש. נדונו המרכיבים האישיים של היישום וכן שיקולי קנה מידה, עלות ואפשרויות שינוי. כל הקוד נגיש כ-OpenSource ב-GitHub as דגימות IDP CDK וכמו IDP CDK בונה לבנות פתרונות משלך מאפס. כשלב הבא אתה יכול להתחיל לשנות את זרימת העבודה, להוסיף מידע למסמכים באינדקס החיפוש ולחקור את סדנת IDP. אנא הגיבו למטה על הניסיון והרעיונות שלכם כדי להרחיב את הפתרון הנוכחי.
על המחבר
מרטין שייד הוא בכיר ML Product SA עם צוות Amazon Textract. יש לו למעלה מ-20 שנות ניסיון עם טכנולוגיות הקשורות לאינטרנט, הנדסה ופתרונות ארכיטקטורה. הוא הצטרף ל-AWS ב-2014, תחילה הדריך כמה מלקוחות ה-AWS הגדולים ביותר לשימוש היעיל והניתן להרחבה בשירותי AWS, ולאחר מכן התמקד ב-AI/ML עם התמקדות בראייה ממוחשבת. נכון לעכשיו, הוא אובססיבי לחילוץ מידע ממסמכים.
- 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. רכב / רכבים חשמליים, פחמן, קלינטק, אנרגיה, סביבה, שמש, ניהול פסולת. גישה כאן.
- PlatoHealth. מודיעין ביוטכנולוגיה וניסויים קליניים. גישה כאן.
- ChartPrime. הרם את משחק המסחר שלך עם ChartPrime. גישה כאן.
- BlockOffsets. מודרניזציה של בעלות על קיזוז סביבתי. גישה כאן.
- מקור: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/implement-smart-document-search-index-with-amazon-textract-and-amazon-opensearch/
- :יש ל
- :הוא
- :לֹא
- :איפה
- $3
- $ למעלה
- 1
- 10
- 100
- 11
- 12
- 13
- 14
- 15%
- 16
- 17
- 20
- שנים 20
- 200
- 2014
- 216
- 220
- 25
- 30
- 3000
- 32
- 33
- 7
- 700
- 8
- 820
- 84
- 9
- a
- אודות
- גישה
- נגיש
- גישה
- פי
- חֶשְׁבּוֹן
- לצבור
- דיוק
- לרוחב
- פעילות
- ממשי
- להוסיף
- הוסיף
- מוסיף
- מוסיף
- לאחר
- נגד
- גיל
- AI / ML
- תעשיות
- להקצות
- להתיר
- גם
- אמזון בעברית
- אמזון קוגניטו
- שירות חיפוש פתוח של אמזון
- טקסטורה באמזון
- אמזון שירותי אינטרנט
- an
- מנתח
- ו
- כל
- API
- מופיע
- לְהִתְקַרֵב
- ARE
- סביב
- AS
- At
- אימות
- אוטומטי
- מכני עם סלילה אוטומטית
- באופן אוטומטי
- זמין
- מְמוּצָע
- לְהִמָנַע
- AWS
- AWS CloudFormation
- AWS למבדה
- קונסולת הניהול של AWS
- בחזרה
- קצה אחורי
- גיבוי
- בסיס
- מבוסס
- BE
- כי
- להיות
- לפני
- להיות
- להלן
- הטוב ביותר
- שיטות עבודה מומלצות
- מוטב
- לְהִזָהֵר
- לחסום
- שניהם
- לִבנוֹת
- לַחְצָן
- by
- שיחות
- CAN
- יכולות
- קיבולת
- מקרה
- מקרים
- לגרום
- CD
- שינוי
- השתנה
- משתנה
- לבדוק
- בחירה
- מיון
- ענן
- אשכול
- קוד
- אוסף
- משלב
- הערה
- חברות
- לעומת
- מצפן
- תחרותי
- רכיבים
- המחשב
- ראייה ממוחשבת
- מושגים
- במקביל
- תְצוּרָה
- מוגדר
- מחובר
- שיקולים
- מורכב
- קונסול
- קבוע
- לבנות
- מכולה
- תוכן
- הקשר
- להמשיך
- חוזים
- לתקן
- עלות
- עלויות
- יכול
- יחד
- לכסות
- לִיצוֹר
- נוצר
- יוצר
- קריטי
- נוֹכְחִי
- כיום
- מנהג
- לקוח
- לקוחות
- להתאמה אישית
- אישית
- לוח מחוונים
- לוחות מחוונים
- נתונים
- ימים
- עסקה
- ירידה
- בְּרִירַת מֶחדָל
- לְהַגדִיר
- הגדרה
- להפגין
- תלות
- תלוי
- לפרוס
- פרס
- פריסה
- עומק
- להרוס
- פרטים
- צעצועי התפתחות
- דיאלוג
- אחר
- דיגיטלי
- טרנספורמציה דיגיטלית
- לגלות
- נָדוֹן
- מציג
- צלילה
- do
- סַוָר
- מסמך
- מסמכים
- עשה
- סחוט
- ראוי
- משך
- e
- כל אחד
- מזרח
- אדג '
- יעיל
- יעילות
- מאמץ
- עובד
- להסמיך
- לאפשר
- הנדסה
- עֲנָקִי
- להעשיר
- מועשר
- זן
- סביבה
- תקופה
- שגיאות
- במיוחד
- נוסד
- לְהַעֲרִיך
- אֲפִילוּ
- הכל
- דוגמה
- עולה על
- העולה
- עודף
- הוצאת להורג
- לְהַרְחִיב
- ניסיון
- לחקור
- תמצית
- נכשל
- מהר
- מהר יותר
- שדה
- שדות
- תרשים
- שלח
- קבצים
- לסנן
- סופי
- כספי
- סוף
- קצות האצבעות
- גימור
- ראשון
- צעדים ראשונים
- firsttime
- תזרים
- להתמקד
- מרוכז
- לעקוב
- בעקבות
- הבא
- בעד
- פוּרמָט
- החל מ-
- מלא
- מחסנית מלאה
- לגמרי
- פונקציה
- פונקציות
- עתיד
- כללי
- נוצר
- מייצר
- מקבל
- ענק
- GitHub
- נתן
- Go
- הולך
- טוב
- גרף
- מדריך
- רתמת
- יש
- יש
- he
- בְּרִיאוּת
- עוזר
- גָבוֹהַ
- גבוה יותר
- מאוד
- שעה
- שעות
- איך
- איך
- אולם
- HTML
- HTTPS
- בן אנוש
- משאבי אנוש
- i
- רעיונות
- מזהה
- לזהות
- זהות
- מזהה
- if
- תמונה
- ליישם
- הפעלה
- יושם
- לייבא
- חשוב
- in
- לכלול
- כולל
- להגדיל
- עליות
- מדד
- -
- אינדיקטורים
- בנפרד
- מידע
- תשתית
- בתחילה
- ליזום
- קלט
- תובנות
- להתקין
- למשל
- משולב
- אינטליגנטי
- עיבוד מסמכים חכם
- אל תוך
- חקירה
- הופעל
- IT
- הצטרף
- מסע
- jpg
- ג'סון
- שמור
- מפתח
- גָדוֹל
- הגדול ביותר
- אחרון
- חֶבִיוֹן
- מאוחר יותר
- לִלמוֹד
- למידה
- סִפְרִיָה
- כמו
- סביר
- קשר
- קישורים
- רשימה
- לִטעוֹן
- מיקום
- מחובר
- התחבר
- ארוך
- עוד
- נראה
- הסתכלות
- נראה
- מכונה
- למידת מכונה
- עשוי
- ראשי
- לתחזק
- שמירה
- לעשות
- עושה
- ניהול
- באופן ידני
- רב
- להתאים
- מקסימום
- מאי..
- me
- אומר
- תפריט
- הודעה
- הודעות
- שיטות
- מטרי
- מדדים
- יכול
- אכפת לי
- דקות
- לערבב
- ML
- מודרני
- לשנות
- צג
- ניטור
- יותר
- רוב
- הַר
- מספר
- שם
- שם
- מנווט
- צורך
- צרכי
- חדש
- הבא
- לא
- הודעה
- הודעות
- רומן
- מספר
- מספרים
- of
- הַצָעָה
- לעתים קרובות
- הוותיק ביותר
- on
- פעם
- ONE
- לפתוח
- opensource
- הזדמנויות
- אופטימיזציה
- אפשרויות
- or
- להזמין
- ארגון
- מקור
- אחר
- אַחֶרֶת
- הַחוּצָה
- תפוקה
- יותר
- סקירה
- שֶׁלוֹ
- עמוד
- דפים
- מקביל
- פרמטר
- חלק
- לעבור
- סיסמה
- תבנית
- דפוסי
- תשלום
- עבור
- ביצועים
- תקופה
- הרשאות
- אפלטון
- מודיעין אפלטון
- אפלטון נתונים
- אנא
- נקודה
- נקודות
- בריכה
- אפשרי
- הודעה
- פרקטיקות
- מכין
- תנאים מוקדמים
- מתנות
- קוֹדֶם
- תהליך
- מעובד
- תהליכים
- תהליך
- לייצר
- המוצר
- תכנות
- מוּצָע
- מספק
- לאור
- מטרה
- דחוף
- גם
- מכניס
- פיתון
- מָהִיר
- מהר
- ציון
- מוכן
- באזור
- דוחות לדוגמא
- מאגר
- נציג
- בקשות
- נדרש
- דרישות
- משאב
- משאבים
- תגובה
- תוצאה
- תוצאות
- לִשְׁמוֹר
- תפקידים
- שורש
- הפעלה
- ריצה
- SA
- אותו
- להרחבה
- סולם
- דרוג
- לגרד
- בצורה חלקה
- חיפוש
- חיפוש
- סעיף
- לִרְאוֹת
- מחפשים
- בחירה
- לחצני מצוקה לפנסיונרים
- תחושה
- נשלח
- משמש
- שרות
- שירותים
- סט
- הגדרות
- התקנה
- צריך
- לְהַצִיג
- הראה
- הופעות
- דומה
- פָּשׁוּט
- מידה
- להאט
- קטן יותר
- חכם
- תמונת בזק
- So
- פִּתָרוֹן
- פתרונות
- כמה
- מָקוֹר
- ספציפי
- מְהִירוּת
- לְסוֹבֵב
- לפצל
- לערום
- התחלה
- החל
- החל
- מדינה
- הברית
- מצב
- יציב
- שלב
- צעדים
- עוד
- אחסון
- חנות
- אחסון
- להגיש
- כתוצאה מכך
- מוצלח
- כזה
- נתמך
- תומך
- בטוח
- מערכות
- מותאם
- לקחת
- לוקח
- נטילת
- המשימות
- משימות
- נבחרת
- טכנולוגיות
- תבניות
- טווח
- מונחים
- מבחן
- נבדק
- טֶקסט
- זֶה
- השמיים
- הגרף
- המידע
- המקור
- המדינה
- שֶׁלָהֶם
- אותם
- אז
- שם.
- לכן
- אלה
- הֵם
- זֶה
- אם כי?
- סף
- דרך
- אל
- זמן
- דורש זמן רב
- ל
- לקח
- סה"כ
- מסורתי
- טרנספורמציה
- מופעל
- הדרכה
- שתיים
- סוג
- סוגים
- תחת
- חסר תקדים
- עד
- נטען
- us
- להשתמש
- במקרה להשתמש
- מְשׁוּמָשׁ
- משתמש
- משתמשים
- שימושים
- באמצעות
- מנצל
- לְאַמֵת
- ערך
- גרסה
- מאוד
- נופים
- וירג'יניה
- חזון
- לחזות
- כֶּרֶך
- כרכים
- רוצה
- היה
- דֶרֶך..
- we
- אינטרנט
- שירותי אינטרנט
- טוֹב
- היו
- מה
- מתי
- אשר
- יצטרך
- עם
- זרימת עבודה
- זרימות עבודה
- עובד
- סדנה
- סדנות
- ראוי
- שנים
- אתה
- זפירנט