生成人工知能 (AI) は、組織がその潜在的なアプリケーションを積極的に模索するにつれて、大きな勢いを増しています。概念実証が成功して本番環境に移行するにつれて、組織はエンタープライズでスケーラブルなソリューションの必要性がますます高まっています。ただし、これらの AI を活用したソリューションの長期的な成功と実行可能性を引き出すには、確立されたアーキテクチャ原則にソリューションを合わせることが重要です。
AWS Well-Architected フレームワークは、クラウド内で信頼性、安全性、効率性、コスト効率の高いシステムを設計および運用するためのベストプラクティスとガイドラインを提供します。生成 AI アプリケーションをこのフレームワークと連携させることは、スケーラビリティの提供、セキュリティとプライバシーの維持、信頼性の実現、コストの最適化、運用の合理化など、いくつかの理由から不可欠です。これらの原則を受け入れることは、生成 AI の力を活用してイノベーションを推進しようとしている組織にとって重要です。
この投稿では、エンタープライズ グレードの新しい機能について説明します。 Amazon Bedrock のナレッジベース そしてそれらが AWS Well-Architected フレームワークとどのように連携するかについても説明します。 Amazon Bedrock のナレッジベースを使用すると、質問応答、コンテキストチャットボット、パーソナライズされた検索などのユースケース向けに、検索拡張生成 (RAG) を使用してアプリケーションを迅速に構築できます。
ここでは、いくつかの機能について説明します。
- AWS CloudFormation のサポート
- Amazon OpenSearch サーバーレスのプライベートネットワークポリシー
- データソースとしての複数の S3 バケット
- サービスクォータのサポート
- ハイブリッド検索、メタデータ フィルター、カスタム プロンプト
RetreiveAndGenerate
API、および最大取得数。
AWS Well-Architected の設計原則
Amazon Bedrock のナレッジベースを使用して構築された RAG ベースのアプリケーションは、以下に従うことで大きなメリットを得ることができます。 AWS の適切に設計されたフレームワーク。このフレームワークには、組織がアプリケーションの安全性、高パフォーマンス、回復力、効率性、コスト効率、持続性を確保するのに役立つ 6 つの柱があります。
- オペレーショナル·エクセレンス – Well-Architected の原則により、運用が合理化され、プロセスが自動化され、生成 AI アプリのパフォーマンスの継続的な監視と改善が可能になります。
- セキュリティ – 強力なアクセス制御、暗号化、監視を実装すると、組織のナレッジ ベースで使用される機密データを保護し、生成 AI の悪用を防ぐことができます。
- 信頼性の向上 – Well-Architected の原則は、回復力とフォールトトレラントなシステムの設計を導き、ユーザーに一貫した価値を提供します。
- 化する強力なツール群 – 適切なリソースの選択、キャッシュ戦略の実装、およびパフォーマンス メトリックのプロアクティブな監視により、アプリケーションは確実に高速かつ正確な応答を提供し、最適なパフォーマンスと強化されたユーザー エクスペリエンスを実現します。
- コスト最適化 – Well-Architected ガイドラインは、リソース使用量の最適化、コスト削減サービスの使用、経費の監視を支援し、生成 AI プロジェクトの長期的な実行可能性をもたらします。
- 3つの柱 – Well-Architected の原則により、リソースの効率的な利用と二酸化炭素排出量の最小限化が促進され、生成型 AI の使用量の増加による環境への影響に対処します。
Well-Architected フレームワークと連携することで、組織は Amazon Bedrock のナレッジベースを使用してエンタープライズグレードの RAG アプリケーションを効果的に構築および管理できます。ここで、Amazon Bedrock のナレッジベース内で開始された新機能を詳しく見てみましょう。
AWS CloudFormation のサポート
RAG アプリケーションを構築している組織にとって、効率的かつ効果的な運用と、さまざまな環境にわたって一貫したインフラストラクチャを提供することが重要です。これは、展開プロセスの自動化などの実践を実装することで実現できます。これを達成するために、Amazon Bedrock のナレッジベースでは、次のサポートが提供されるようになりました。 AWS CloudFormation.
AWS CloudFormation と AWSクラウド開発キット (AWS CDK) を使用すると、ナレッジベースと関連データ ソースを作成、更新、削除できるようになりました。ナレッジベースと関連データソースの管理に AWS CloudFormation と AWS CDK を採用すると、デプロイメントプロセスが合理化されるだけでなく、Well-Architected 原則の順守も促進されます。操作 (アプリケーション、インフラストラクチャ) をコードとして実行することで、複数の AWS アカウントおよび AWS リージョンに一貫性と信頼性の高いデプロイを提供し、バージョン管理され監査可能なインフラストラクチャ構成を維持できます。
以下はサンプルです JSON形式のCloudFormationスクリプト Amazon Bedrock でナレッジベースを作成および更新する場合:
Type
最上位のテンプレート内のリソースとしてナレッジ ベースを指定します。少なくとも、次のプロパティを指定する必要があります。
- 名前 – ナレッジベースの名前を指定します。
- ロールアーン – Amazon リソースネーム (ARN) を指定します。 AWS IDおよびアクセス管理 ナレッジ ベースで API 操作を呼び出す権限を持つ (IAM) ロール。詳細については、を参照してください。 Amazon Bedrock のナレッジベースのサービスロールを作成する.
- ナレッジベース構成 – ナレッジベースの埋め込み構成を指定します。次のサブプロパティが必要です。
- タイプ – 値を指定します
VECTOR
. - VectorKnowledgeBase構成 – ナレッジベースのベクトル埋め込みを作成するために使用されるモデルに関する詳細が含まれます。
- タイプ – 値を指定します
- ストレージ構成 – データ ソースが格納されているベクター ストアに関する情報を指定します。 保存され。次のサブプロパティが必要です。
- タイプ – 使用しているベクター ストア サービスを指定します。
- また、OpenSearchServerless、Pinecone、Amazon PostgreSQL などのナレッジベースでサポートされているベクター ストアの 1 つを選択し、選択したベクター ストアの設定を行う必要もあります。
Amazon Bedrock のナレッジベースでサポートされるさまざまなベクター ストアのすべてのフィールドと設定の詳細については、を参照してください。 AWS::Bedrock::KnowledgeBase.
Redis Enterprise Cloud ベクター ストアは、この記事の執筆時点では AWS CloudFormation ではサポートされていません。最新情報については、上記のドキュメントを参照してください。
ナレッジ ベースを作成したら、次からデータ ソースを作成する必要があります。 Amazon シンプル ストレージ サービス (Amazon S3) ナレッジベースのファイルを含むバケット。それは、 CreateDataSource
および DeleteDataSource
API。
以下はサンプルです CloudFormation スクリプト JSON形式:
Type
データ ソースをトップレベル テンプレートのリソースとして指定します。少なくとも、次のプロパティを指定する必要があります。
- 名前 – データ ソースの名前を指定します。
- ナレッジベースID – データ ソースが属するナレッジ ベースの ID を指定します。
- データソース構成 – データソースを含む S3 バケットに関する情報を指定します。次のサブプロパティが必要です。
- タイプ – 値 S3 を指定します。
- S3構成 – データソースを含む S3 オブジェクトの設定に関する詳細が含まれます。
- ベクトル取り込み構成 – データ ソースにドキュメントを取り込む方法の詳細が含まれます。 「」を提供する必要があります。チャンク構成ここでチャンキング戦略を定義できます。
- サーバー側の暗号化構成 – サーバー側暗号化の設定が含まれており、リソースの暗号化に使用される AWS KMS キーの Amazon リソースネーム (ARN) を指定できます。
Amazon Bedrock でのデータソースの設定の詳細については、を参照してください。 ナレッジベースのデータソースをセットアップする.
注: データ ソースの作成後にチャンク構成を変更することはできません。
CloudFormation テンプレートを使用すると、コードとしてのインフラストラクチャ (IaC) を使用してナレッジ ベース リソースを定義および管理できます。ナレッジ ベースのセットアップと管理を自動化することで、さまざまな環境にわたって一貫したインフラストラクチャを提供できます。このアプローチは、コードとして操作を実行することを強調するオペレーショナル エクセレンスの柱と一致しています。ワークロード全体をコードとして扱うことで、プロセスを自動化し、イベントに対する一貫した応答を作成し、最終的に人的エラーを減らすことができます。
Amazon OpenSearch サーバーレスのプライベートネットワークポリシー
RAG アプリケーションを構築する企業にとって、データが安全に保たれ、ネットワーク トラフィックが公共のインターネットに流れないようにすることが重要です。これをサポートするために、Amazon Bedrock のナレッジベースでは、プライベート ネットワーク ポリシーがサポートされるようになりました。 Amazon OpenSearch サーバーレス.
Amazon Bedrock のナレッジベースには、OpenSearch Serverless をベクター ストアとして使用するためのオプションが用意されています。プライベート ネットワーク ポリシーを持つ OpenSearch サーバーレス コレクションにアクセスできるようになり、RAG アプリケーションのセキュリティ体制がさらに強化されます。これを実現するには、OpenSearch サーバーレス コレクションを作成し、プライベート ネットワーク アクセス用に構成する必要があります。まず、コレクション内にベクトル インデックスを作成して、埋め込みを保存します。次に、コレクションの作成中に、 ネットワークアクセス設定 〜へ プライベート アクセスするための VPC エンドポイントを指定します。重要なのは、現在提供できるのは、 OpenSearch サーバーレスへのプライベート ネットワーク アクセス Amazon Bedrock 専用のコレクション。これを行うには、次を選択します AWSサービスのプライベートアクセス と指定します bedrock.amazonaws.com
サービスとして。
このプライベートネットワーク構成により、エンベディングが安全に保存され、Amazon Bedrock のみがアクセスできるようになり、ナレッジベースの全体的なセキュリティとプライバシーが強化されます。それは、 セキュリティの柱 これらの設定では、すべてのネットワーク トラフィックが AWS バックボーン内に保持されるため、すべてのレイヤーでトラフィックを制御できます。
これまで、ナレッジ ベース リソースの作成、削除、更新の自動化と、ベクトル埋め込みを安全に保存するための OpenSearch サーバーレスのプライベート ネットワーク ポリシーによるセキュリティの強化について検討してきました。ここで、より信頼性が高く、包括的でコストが最適化された RAG アプリケーションを構築する方法を理解しましょう。
データソースとしての複数の S3 バケット
Amazon Bedrock のナレッジベースは、クロスアカウントアクセスを含む、単一のナレッジベース内のデータソースとして複数の S3 バケットの追加をサポートするようになりました。この機能強化により、ユーザーがさまざまなソースからの情報をシームレスに集約して使用できるようになり、ナレッジ ベースの包括性と正確性が向上します。
主な機能は次のとおりです。
- 複数の S3 バケット – Amazon Bedrock のナレッジベースに複数の S3 バケットからのデータを組み込むことができるようになり、ユーザーはさまざまなソースからの情報を簡単に組み合わせて使用できるようになります。この機能はデータの多様性を促進し、RAG ベースのアプリケーションで関連情報をすぐに利用できるようにします。
- クロスアカウントのデータアクセス – Amazon Bedrock のナレッジベースは、さまざまなアカウントにわたるデータソースとしての S3 バケットの構成をサポートします。これらのデータ ソースにアクセスするために必要な資格情報を提供すると、ナレッジ ベースに組み込める情報の範囲が広がります。
- 効率的なデータ管理 – データ ソースまたはナレッジ ベースが削除されると、ベクター ストア内の関連アイテムまたは既存のアイテムが自動的に削除されます。この機能により、ナレッジ ベースが最新の状態に保たれ、古いデータや無関係なデータがなくなり、RAG プロセスの整合性と正確性が維持されます。
複数の S3 バケットをデータ ソースとしてサポートすることで、複数のナレッジ ベースや冗長なデータ コピーを作成する必要がなくなり、コストが最適化され、クラウド財務管理が促進されます。さらに、クロスアカウント アクセス機能により、AWS Well-Architected フレームワークの信頼性の柱に沿った回復力のあるアーキテクチャの開発が可能になり、高可用性とフォールト トレランスが提供されます。
最近発表されたナレッジベースのその他の機能
RAG アプリケーションの信頼性をさらに高めるために、Amazon Bedrock のナレッジベースでサポートが拡張されました。 サービスクォータ。この機能により、適用された AWS クォータ値と使用状況を単一の画面で表示できます。たとえば、許可される ` の数などの情報に簡単にアクセスできるようになりました。RetrieveAndGenerate
1 秒あたりの API リクエスト。
この機能を使用すると、リソース クォータを効果的に管理し、オーバープロビジョニングを防止し、API リクエスト レートを制限して、潜在的な悪用からサービスを保護できます。
最近発表された次のような機能を使用して、アプリケーションのパフォーマンスを向上させることもできます。 ハイブリッド検索, メタデータに基づいたフィルタリング, RetreiveAndGenerate API のカスタム プロンプトと取得の最大数。これらの機能は、生成されるレスポンスの精度、関連性、一貫性を総合的に向上させ、AWS Well-Architected フレームワークのパフォーマンス効率の柱と一致します。
Amazon Bedrock のナレッジベースは、マネージドサービスを使用し、リソース使用率を最適化することで、AWS Well-Architected フレームワークのサステナビリティの柱に沿っています。フルマネージド型サービスである Knowledge Bases for Amazon Bedrock は、基盤となるインフラストラクチャのプロビジョニング、管理、拡張の負担を軽減し、これらのリソースの運用と維持に伴う環境への影響を軽減します。
さらに、AWS Well-Architected の原則に従うことで、組織は RAG アプリケーションを持続可能な方法で設計および運用できます。 AWS CloudFormation によるデプロイの自動化、安全なデータアクセスのためのプライベートネットワークポリシーの実装、OpenSearch Serverless などの効率的なサービスの使用などの実践は、これらのワークロードによる環境への影響を最小限に抑えるのに貢献します。
全体として、Amazon Bedrock のナレッジベースを AWS Well-Architected フレームワークと組み合わせることで、組織はリソースの効率的な利用とマネージドサービスの導入を通じて環境の持続可能性を優先しながら、スケーラブルで安全かつ信頼性の高い RAG アプリケーションを構築できるようになります。
まとめ
AWS CloudFormation サポート、プライベート ネットワーク ポリシー、複数の S3 バケットをデータ ソースとして使用する機能、サービス クォータのサポートなどの新しいエンタープライズ グレードの機能により、ナレッジ ベースを使用してスケーラブルで安全かつ信頼性の高い RAG アプリケーションを簡単に構築できます。 Amazon ベッドロック用。 AWS マネージドサービスを使用し、Well-Architected のベストプラクティスに従うことで、組織は優れた運用性、堅牢なセキュリティ、効率的なリソース利用を提供しながら、革新的な生成 AI ソリューションの提供に集中できます。 AWS でアプリケーションを構築する場合、RAG アプリケーションを AWS Well-Architected フレームワークと連携させることで、業界標準を遵守しながらビジネス価値を高めるエンタープライズグレードのソリューションを構築するための強固な基盤が提供されます。
追加のリソースについては、以下を参照してください。
著者について
マニカヌジャ テクノロジーリード – ジェネレーティブ AI スペシャリストであり、『Applied Machine Learning and High Performance Computing on AWS』の著者であり、女性製造教育財団理事会のメンバーでもあります。彼女は、コンピューター ビジョン、自然言語処理、生成 AI などのさまざまな分野で機械学習プロジェクトを主導しています。彼女は、AWS re:Invent、Women in Manufacturing West、YouTube ウェビナー、GHC 23 などの社内および社外のカンファレンスで講演しています。自由時間には、ビーチに沿って長距離ランニングをするのが好きです。
ニティン・エウセビウス AWS のシニア エンタープライズ ソリューション アーキテクトであり、ソフトウェア エンジニアリング、エンタープライズ アーキテクチャ、AI/ML の経験があります。彼は生成 AI の可能性を探求することに深い情熱を持っています。彼は顧客と協力して、AWS プラットフォーム上で適切に設計されたアプリケーションを構築できるよう支援し、テクノロジーの課題を解決し、クラウドへの移行を支援することに専念しています。
パラヴィ・ナルグンド AWS のプリンシパル ソリューション アーキテクトです。クラウドテクノロジーのイネーブラーとしての役割において、彼女は顧客と協力して目標と課題を理解し、AWS 製品で目的を達成するための規範的なガイダンスを提供します。彼女はテクノロジー業界の女性に情熱を持っており、Amazon の Women in AI/ML の中心メンバーです。彼女は、AWS re:Invent、AWS Summit、ウェビナーなどの社内外のカンファレンスで講演しています。仕事以外では、ボランティア、ガーデニング、サイクリング、ハイキングを楽しんでいます。
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- 必要
- 必要
- ネットワーク
- ネットワークトラフィック
- 新作
- 新しい特徴
- 今
- 数
- オブジェクト
- 客観
- 廃止された
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- オファリング
- オファー
- on
- ONE
- の
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- オペレーティング
- オペレーショナル
- 業務執行統括
- 最適な
- 最適化
- オプション
- or
- 組織
- 外側
- 全体
- ペイン
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- パーミッション
- カスタマイズ
- 柱
- 柱
- プラットフォーム
- プラトン
- プラトンデータインテリジェンス
- プラトデータ
- お願いします
- ポリシー
- 方針
- の可能性
- ポスト
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- 電力
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- 防ぐ
- 校長
- 原則
- 優先順位付け
- プライバシー
- プライベート
- プロセス
- ラボレーション
- 処理
- 生産
- プロジェクト(実績作品)
- 推進する
- 促進する
- 推進
- プロンプト
- プロパティ
- 提供します
- は、大阪で
- 提供
- 公共
- 質問
- クイック
- すぐに
- ぼろ
- 範囲
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- RE
- すぐに
- 理由は
- 最近
- 減らします
- 縮小
- 参照する
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- 関連する
- 関連性
- 関連した
- 信頼性
- 信頼性のある
- 残っている
- 削除済み
- 除去する
- 要求
- リクエスト
- の提出が必要です
- 弾力性のあります
- リソースを追加する。
- リソース
- 回答
- 結果として
- 検索
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- 実行
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- 安全に
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- 選択
- 敏感な
- サーバレス
- サービス
- サービス
- セッションに
- 設定
- 設定
- いくつかの
- 彼女
- 重要
- 簡単な拡張で
- SIX
- ソフトウェア
- ソフトウェア工学
- 固体
- ソリューション
- 解決
- 一部
- ソース
- ソース
- スピークス
- 専門家
- 特に
- 規格
- ストレージ利用料
- 店舗
- 保存され
- 店舗
- 簡単な
- 作戦
- 戦略
- 流線
- 流線
- 合理化
- 文字列
- 強い
- 成功
- 成功した
- そのような
- サミット
- サポート
- サポート
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- サポート
- 確か
- 3つの柱
- 持続可能な
- システム
- テク
- テクノロジー
- template
- それ
- アプリ環境に合わせて
- それら
- その後
- それによって
- ボーマン
- 彼ら
- この
- 介して
- 時間
- 〜へ
- 公差
- トップレベル
- トラフィック
- 遷移
- 治療
- type
- 最終的に
- 根本的な
- わかる
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- アップデイト
- 更新
- 使用法
- つかいます
- 中古
- ユーザー
- 操作方法
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- 値
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- さまざまな
- 生存率
- 詳しく見る
- ビジョン
- we
- ウェブ
- Webサービス
- ウェビナー
- ウェスト
- いつ
- which
- while
- 意志
- 以内
- レディース
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- 作品
- でしょう
- 書き込み
- You
- あなたの
- ユーチューブ
- ゼファーネット