Generativ kunstig intelligens (AI) har fått betydelig fart med organisasjoner som aktivt utforsker potensielle applikasjoner. Etter hvert som vellykket proof-of-concepts overgang til produksjon, har organisasjoner i økende grad behov for skalerbare bedriftsløsninger. Men for å låse opp den langsiktige suksessen og levedyktigheten til disse AI-drevne løsningene, er det avgjørende å tilpasse dem med veletablerte arkitektoniske prinsipper.
AWS Well-Architected Framework gir beste praksis og retningslinjer for utforming og drift av pålitelige, sikre, effektive og kostnadseffektive systemer i skyen. Å tilpasse generative AI-applikasjoner med dette rammeverket er viktig av flere grunner, inkludert å gi skalerbarhet, opprettholde sikkerhet og personvern, oppnå pålitelighet, optimalisere kostnader og effektivisere driften. Å omfavne disse prinsippene er avgjørende for organisasjoner som ønsker å bruke kraften til generativ AI og drive innovasjon.
Dette innlegget utforsker de nye bedriftskvalitetsfunksjonene for Kunnskapsbaser om Amazonas grunnfjell og hvordan de stemmer overens med AWS Well-Architected Framework. Med Knowledge Bases for Amazon Bedrock kan du raskt bygge applikasjoner ved å bruke Retrieval Augmented Generation (RAG) for brukstilfeller som svar på spørsmål, kontekstuelle chatbots og personlig søk.
Her er noen funksjoner som vi vil dekke:
- AWS CloudFormation-støtte
- Private nettverkspolicyer for Amazon OpenSearch Serverless
- Flere S3-bøtter som datakilder
- Støtte for tjenestekvoter
- Hybridsøk, metadatafiltre, tilpassede spørsmål for
RetreiveAndGenerate
API, og maksimalt antall henting.
AWS velarbeidede designprinsipper
RAG-baserte applikasjoner bygget ved hjelp av Knowledge Bases for Amazon Bedrock kan ha stor nytte av å følge AWS godt arkitektert rammeverk. Dette rammeverket har seks pilarer som hjelper organisasjoner med å sikre at applikasjonene deres er sikre, høyytende, spenstige, effektive, kostnadseffektive og bærekraftige:
- Operasjonell Excellence – Godt bygde prinsipper effektiviserer driften, automatiserer prosesser og muliggjør kontinuerlig overvåking og forbedring av generativ AI-appytelse.
- Sikkerhet – Implementering av sterke tilgangskontroller, kryptering og overvåking bidrar til å sikre sensitive data som brukes i organisasjonens kunnskapsbase og forhindre misbruk av generativ AI.
- Pålitelighet – Godt bygde prinsipper styrer utformingen av spenstige og feiltolerante systemer, og gir konsistent verdilevering til brukerne.
- Prestasjonsoptimalisering – Å velge de riktige ressursene, implementere cachingstrategier og proaktivt overvåke ytelsesmålinger sikrer at applikasjoner leverer raske og nøyaktige svar, noe som fører til optimal ytelse og en forbedret brukeropplevelse.
- Kostnadsoptimalisering – Godt bygde retningslinjer hjelper til med å optimalisere ressursbruken, bruke kostnadsbesparende tjenester og overvåke utgifter, noe som resulterer i langsiktig levedyktighet for generative AI-prosjekter.
- Bærekraft – Godt bygde prinsipper fremmer effektiv ressursutnyttelse og minimerer karbonfotavtrykk, og adresserer miljøpåvirkningen av økende generativ AI-bruk.
Ved å tilpasse seg Well-Architected Framework kan organisasjoner effektivt bygge og administrere RAG-applikasjoner i bedriftsklasse ved å bruke Knowledge Bases for Amazon Bedrock. La oss nå dykke dypt inn i de nye funksjonene som er lansert i Knowledge Bases for Amazon Bedrock.
AWS CloudFormation-støtte
For organisasjoner som bygger RAG-applikasjoner, er det viktig å tilby effektiv og effektiv drift og konsistent infrastruktur på tvers av ulike miljøer. Dette kan oppnås ved å implementere praksiser som automatisering av distribusjonsprosesser. For å oppnå dette tilbyr Knowledge Bases for Amazon Bedrock nå støtte for AWS skyformasjon.
Med AWS CloudFormation og AWS skyutviklingssett (AWS CDK), kan du nå opprette, oppdatere og slette kunnskapsbaser og tilhørende datakilder. Å ta i bruk AWS CloudFormation og AWS CDK for å administrere kunnskapsbaser og tilknyttede datakilder effektiviserer ikke bare distribusjonsprosessen, men fremmer også etterlevelse av de godt arkitektte prinsippene. Ved å utføre operasjoner (applikasjoner, infrastruktur) som kode, kan du gi konsistente og pålitelige distribusjoner i flere AWS-kontoer og AWS-regioner, og vedlikeholde versjonerte og reviderbare infrastrukturkonfigurasjoner.
Følgende er et eksempel CloudFormation-skript i JSON-format for å lage og oppdatere en kunnskapsbase i Amazon Bedrock:
Type
spesifiserer en kunnskapsbase som en ressurs i en mal på toppnivå. Som minimum må du spesifisere følgende egenskaper:
- Navn – Angi et navn for kunnskapsbasen.
- RolleArn – Spesifiser Amazon Resource Name (ARN) for AWS identitets- og tilgangsadministrasjon (IAM) rolle med tillatelser til å starte API-operasjoner på kunnskapsbasen. For mer informasjon, se Opprett en tjenesterolle for kunnskapsbaser for Amazon Bedrock.
- KnowledgeBaseConfiguration – Spesifiser innebyggingskonfigurasjonen for kunnskapsbasen. Følgende underegenskaper kreves:
- typen – Angi verdien
VECTOR
. - VectorKnowledgeBaseConfiguration – Inneholder detaljer om modellen som brukes til å lage vektorinnbygginger for kunnskapsbasen.
- typen – Angi verdien
- Lagringskonfigurasjon – Spesifiser informasjon om vektorlageret der datakilden er lagret. Følgende underegenskaper kreves:
- typen – Spesifiser vektorbutikktjenesten du bruker.
- Du må også velge en av vektorbutikkene som støttes av kunnskapsbaser som OpenSearchServerless, Pinecone eller Amazon PostgreSQL og gi konfigurasjon for den valgte vektorbutikken.
For detaljer om alle feltene og gi konfigurasjon av ulike vektorlagre støttet av Knowledge Bases for Amazon Bedrock, se AWS::Bedrock::KnowledgeBase.
Redis Enterprise Cloud vektorbutikker støttes ikke når dette skrives i AWS CloudFormation. For siste informasjon, se dokumentasjonen ovenfor.
Etter at du har opprettet en kunnskapsbase, må du opprette en datakilde fra Amazon enkel lagringstjeneste (Amazon S3) bøtte som inneholder filene for kunnskapsbasen din. Den kaller CreateDataSource
og DeleteDataSource
APIer.
Følgende er prøven CloudFormation-skript i JSON-format:
Type
spesifiserer en datakilde som en ressurs i en mal på toppnivå. Som minimum må du spesifisere følgende egenskaper:
- Navn – Angi et navn for datakilden.
- KnowledgeBaseId – Angi ID-en til kunnskapsbasen for datakilden som skal tilhøre.
- DataSourceConfiguration – Spesifiser informasjon om S3-bøtten som inneholder datakilden. Følgende underegenskaper kreves:
- typen – Angi verdien S3.
- S3-konfigurasjon – Inneholder detaljer om konfigurasjonen av S3-objektet som inneholder datakilden.
- VectorIngestionConfiguration – Inneholder detaljer om hvordan du kan ta inn dokumentene i en datakilde. Du må oppgi "ChunkingConfiguration” hvor du kan definere chunking-strategien din.
- ServerSideEncryptionConfiguration – Inneholder konfigurasjonen for serversidekryptering, der du kan oppgi Amazon Resource Name (ARN) til AWS KMS-nøkkelen som brukes til å kryptere ressursen.
For mer informasjon om å sette opp datakilder i Amazon Bedrock, se Sett opp en datakilde for kunnskapsbasen din.
Merk: Du kan ikke endre chunking-konfigurasjonen etter at du har opprettet datakilden.
CloudFormation-malen lar deg definere og administrere kunnskapsbaseressursene dine ved å bruke infrastruktur som kode (IaC). Ved å automatisere oppsettet og administrasjonen av kunnskapsbasen kan du tilby en konsistent infrastruktur på tvers av ulike miljøer. Denne tilnærmingen er på linje med operasjonell fortreffelighet-pilaren, som legger vekt på å utføre operasjoner som kode. Ved å behandle hele arbeidsmengden din som kode, kan du automatisere prosesser, skape konsistente svar på hendelser og til slutt redusere menneskelige feil.
Private nettverkspolicyer for Amazon OpenSearch Serverless
For selskaper som bygger RAG-applikasjoner, er det avgjørende at dataene forblir sikre og at nettverkstrafikken ikke går til offentlig internett. For å støtte dette støtter Knowledge Bases for Amazon Bedrock nå retningslinjer for private nettverk for Amazon OpenSearch Serverless.
Kunnskapsbaser for Amazon Bedrock gir et alternativ for å bruke OpenSearch Serverless som en vektorbutikk. Du kan nå få tilgang til OpenSearch Serverless-samlinger som har en privat nettverkspolicy, som ytterligere forbedrer sikkerhetsstillingen for RAG-applikasjonen din. For å oppnå dette må du opprette en OpenSearch Serverless-samling og konfigurere den for privat nettverkstilgang. Først oppretter du en vektorindeks i samlingen for å lagre innebyggingene. Deretter, mens du oppretter samlingen, setter du inn Innstillinger for nettverkstilgang til Privat og spesifiser VPC-endepunktet for tilgang. Viktigere, du kan nå tilby privat nettverkstilgang til OpenSearch Serverless samlinger spesielt for Amazon Bedrock. For å gjøre dette, velg AWS tjeneste privat tilgang og spesifiser bedrock.amazonaws.com
som tjenesten.
Denne private nettverkskonfigurasjonen sørger for at innebyggingene dine lagres sikkert og bare er tilgjengelige for Amazon Bedrock, noe som forbedrer den generelle sikkerheten og personvernet til kunnskapsbasene dine. Den stemmer godt overens med Sikkerhetssøyle for å kontrollere trafikk på alle lag, fordi all nettverkstrafikk holdes innenfor AWS-ryggraden med disse innstillingene.
Så langt har vi utforsket automatiseringen av å opprette, slette og oppdatere kunnskapsbaseressurser og den forbedrede sikkerheten gjennom private nettverkspolicyer for OpenSearch Serverless for å lagre vektorinnbygginger sikkert. La oss nå forstå hvordan du bygger mer pålitelige, omfattende og kostnadsoptimaliserte RAG-applikasjoner.
Flere S3-bøtter som datakilder
Kunnskapsbaser for Amazon Bedrock støtter nå å legge til flere S3-bøtter som datakilder innenfor én kunnskapsbase, inkludert tilgang på tvers av kontoer. Denne forbedringen øker kunnskapsbasens helhet og nøyaktighet ved å tillate brukere å samle og bruke informasjon fra ulike kilder sømløst.
Følgende er nøkkelfunksjoner:
- Flere S3-bøtter – Kunnskapsbaser for Amazon Bedrock kan nå inkludere data fra flere S3-bøtter, slik at brukerne kan kombinere og bruke informasjon fra forskjellige kilder uten problemer. Denne funksjonen fremmer datamangfold og sørger for at relevant informasjon er lett tilgjengelig for RAG-baserte applikasjoner.
- Datatilgang på tvers av kontoer – Kunnskapsbaser for Amazon Bedrock støtter konfigurasjonen av S3-bøtter som datakilder på tvers av forskjellige kontoer. Du kan gi den nødvendige legitimasjonen for å få tilgang til disse datakildene, og utvide utvalget av informasjon som kan inkorporeres i kunnskapsbasene deres.
- Effektiv datahåndtering – Når en datakilde eller kunnskapsbase slettes, fjernes de relaterte eller eksisterende elementene i vektorlagrene automatisk. Denne funksjonen sørger for at kunnskapsbasen forblir oppdatert og fri for foreldede eller irrelevante data, og opprettholder integriteten og nøyaktigheten til RAG-prosessen.
Ved å støtte flere S3-bøtter som datakilder elimineres behovet for å opprette flere kunnskapsbaser eller overflødige datakopier, og derved optimere kostnadene og fremme skyøkonomisk styring. Videre muliggjør tilgangsmulighetene på tvers av kontoer utvikling av spenstige arkitekturer, i tråd med pålitelighetspilaren i AWS Well-Architected Framework, og gir høy tilgjengelighet og feiltoleranse.
Andre nylig annonserte funksjoner for kunnskapsbaser
For ytterligere å forbedre påliteligheten til RAG-applikasjonen din utvider Knowledge Bases for Amazon Bedrock nå støtte for Tjenestekvoter. Denne funksjonen gir én enkelt glassrute for å se brukte AWS-kvoteverdier og bruk. For eksempel har du nå rask tilgang til informasjon som tillatt antall `RetrieveAndGenerate
API-forespørsler per sekund.
Denne funksjonen lar deg effektivt administrere ressurskvoter, forhindre overprovisionering og begrense API-forespørselsfrekvenser for å beskytte tjenester mot potensielt misbruk.
Du kan også forbedre applikasjonens ytelse ved å bruke nylig annonserte funksjoner som hybrid søk, filtrering basert på metadata, tilpassede spørsmål for RetreiveAndGenerate API, og maksimalt antall henting. Disse funksjonene forbedrer samlet nøyaktigheten, relevansen og konsistensen til genererte svar, og stemmer overens med ytelseseffektivitet-pilaren i AWS Well-Architected Framework.
Kunnskapsbaser for Amazon Bedrock er i tråd med bærekraftspilaren i AWS Well-Architected Framework ved å bruke administrerte tjenester og optimalisere ressursutnyttelsen. Som en fullstendig administrert tjeneste fjerner Knowledge Bases for Amazon Bedrock byrden med å tilrettelegge, administrere og skalere den underliggende infrastrukturen, og dermed redusere miljøpåvirkningen knyttet til drift og vedlikehold av disse ressursene.
I tillegg, ved å tilpasse seg AWS Well-Architected-prinsippene, kan organisasjoner designe og drifte sine RAG-applikasjoner på en bærekraftig måte. Praksis som automatisering av distribusjoner gjennom AWS CloudFormation, implementering av private nettverkspolicyer for sikker datatilgang og bruk av effektive tjenester som OpenSearch Serverless bidrar til å minimere miljøpåvirkningen av disse arbeidsbelastningene.
Totalt sett gir Knowledge Bases for Amazon Bedrock, kombinert med AWS Well-Architected Framework, organisasjoner i stand til å bygge skalerbare, sikre og pålitelige RAG-applikasjoner samtidig som miljømessig bærekraft prioriteres gjennom effektiv ressursutnyttelse og bruk av administrerte tjenester.
konklusjonen
De nye funksjonene i bedriftsgrad, som AWS CloudFormation-støtte, private nettverkspolicyer, muligheten til å bruke flere S3-bøtter som datakilder og støtte for tjenestekvoter, gjør det enkelt å bygge skalerbare, sikre og pålitelige RAG-applikasjoner med kunnskapsbaser for Amazon Bedrock. Ved å bruke AWS-administrerte tjenester og å følge godt utformet beste praksis lar organisasjoner fokusere på å levere innovative generative AI-løsninger, samtidig som det gir operativ ekspertise, robust sikkerhet og effektiv ressursutnyttelse. Når du bygger applikasjoner på AWS, gir justering av RAG-applikasjoner med AWS Well-Architected Framework et solid grunnlag for å bygge bedriftsbaserte løsninger som gir forretningsverdi samtidig som de overholder industristandarder.
For ytterligere ressurser, se følgende:
Om forfatterne
Mani Khanuja er en Tech Lead – Generative AI Specialists, forfatter av boken Applied Machine Learning and High Performance Computing on AWS, og medlem av styret for Women in Manufacturing Education Foundation Board. Hun leder maskinlæringsprosjekter innen forskjellige domener som datasyn, naturlig språkbehandling og generativ AI. Hun snakker på interne og eksterne konferanser som AWS re:Invent, Women in Manufacturing West, YouTube-webinarer og GHC 23. På fritiden liker hun å gå lange løpeturer langs stranden.
Nitin Eusebius er senior Enterprise Solutions Architect ved AWS, erfaren innen programvareteknikk, Enterprise Architecture og AI/ML. Han er dypt lidenskapelig opptatt av å utforske mulighetene til generativ AI. Han samarbeider med kunder for å hjelpe dem med å bygge godt utformede applikasjoner på AWS-plattformen, og er dedikert til å løse teknologiutfordringer og bistå med deres skyreise.
Pallavi Nargund er en hovedløsningsarkitekt ved AWS. I sin rolle som skyteknologi-enabler jobber hun med kunder for å forstå deres mål og utfordringer, og gi foreskrivende veiledning for å nå deres mål med AWS-tilbud. Hun brenner for kvinner innen teknologi og er et kjernemedlem i Women in AI/ML hos Amazon. Hun snakker på interne og eksterne konferanser som AWS re:Invent, AWS Summits og webinarer. Utenom jobben liker hun frivillig arbeid, hagearbeid, sykling og fotturer.
- SEO-drevet innhold og PR-distribusjon. Bli forsterket i dag.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Styrk deg selv. Tilgang her.
- PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Kunnskap forsterket. Tilgang her.
- PlatoESG. Karbon, CleanTech, Energi, Miljø, Solenergi, Avfallshåndtering. Tilgang her.
- PlatoHelse. Bioteknologisk og klinisk etterretning. Tilgang her.
- kilde: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/building-scalable-secure-and-reliable-rag-applications-using-knowledge-bases-for-amazon-bedrock/
- : har
- :er
- :ikke
- :hvor
- $OPP
- 100
- 125
- 16
- 23
- 7
- a
- evne
- Om oss
- ovenfor
- misbruk
- adgang
- tilgjengelig
- utrette
- kontoer
- nøyaktighet
- nøyaktig
- Oppnå
- oppnådd
- oppnå
- tvers
- aktivt
- legge
- Ytterligere
- adressering
- binding
- fester seg
- vedta
- Adopsjon
- Etter
- aggregat
- AI
- AI-drevet
- AI / ML
- justere
- justering
- Justerer
- Alle
- tillatt
- tillate
- tillater
- langs
- også
- Amazon
- Amazon Web Services
- an
- og
- annonsert
- besvare
- api
- APIer
- app
- Søknad
- søknader
- anvendt
- tilnærming
- hensiktsmessig
- arkitektonisk
- arkitektur
- arkitekturer
- ER
- kunstig
- AS
- bistå
- bistå
- assosiert
- At
- kontrollerbar
- augmented
- forfatter
- automatisere
- automatisk
- Automatisere
- Automatisering
- tilgjengelighet
- tilgjengelig
- AWS
- AWS skyformasjon
- AWS re: Oppfinne
- Backbone
- basen
- basert
- BE
- Strand
- fordi
- nytte
- BEST
- beste praksis
- borde
- styret
- bok
- bygge
- Bygning
- bygget
- byrde
- virksomhet
- men
- by
- caching
- Samtaler
- CAN
- kan ikke
- evner
- karbon
- saker
- utfordringer
- endring
- chatbots
- velge
- tett
- Cloud
- SKYETEKNOLOGI
- kode
- samarbeider
- samling
- samlinger
- samlet sett
- kombinere
- kombinert
- Selskaper
- omfattende
- datamaskin
- Datamaskin syn
- databehandling
- konferanser
- Konfigurasjon
- konsistent
- inneholder
- kontekstuelle
- kontinuerlig
- bidra
- kontrollerende
- kontroller
- Kjerne
- Kostnad
- kostnadseffektiv
- Kostnader
- dekke
- skape
- Opprette
- Credentials
- kritisk
- avgjørende
- skikk
- Kunder
- dato
- data tilgang
- Dato
- dedikert
- dyp
- dypt
- definere
- leverer
- levere
- levering
- distribusjon
- distribusjoner
- beskrivelse
- utforming
- utforme
- detaljer
- Utvikling
- forskjellig
- Styremedlemmer
- dykk
- Mangfold
- do
- dokumentasjon
- dokumenter
- gjør
- domener
- stasjonen
- Kunnskap
- Effektiv
- effektivt
- effektivitet
- effektiv
- uanstrengt
- eliminert
- omfavner
- legger vekt på
- bemyndiger
- muliggjøre
- enabler
- muliggjør
- kryptere
- kryptering
- Endpoint
- Ingeniørarbeid
- forbedre
- forbedret
- ekstrautstyr
- Forbedrer
- styrke
- sikre
- Enterprise
- enterprise-klasse
- Hele
- miljømessige
- Bærekraftig miljø
- miljøer
- feil
- avgjørende
- hendelser
- eksempel
- Excellence
- eksisterende
- ekspanderende
- utgifter
- erfaring
- erfaren
- utforsket
- utforsker
- Utforske
- strekker
- utvendig
- langt
- FAST
- Trekk
- Egenskaper
- Felt
- Filer
- filtre
- finansiell
- Først
- Fokus
- etter
- Til
- format
- Fundament
- Rammeverk
- Gratis
- fra
- fullt
- videre
- Dess
- fikk
- generert
- generasjonen
- generative
- Generativ AI
- Gi
- glass
- Go
- Mål
- sterkt
- Økende
- veiledning
- veilede
- retningslinjer
- Ha
- he
- hjelpe
- hjelper
- her
- Høy
- høytytende
- Hvordan
- Hvordan
- Men
- HTML
- http
- HTTPS
- menneskelig
- ID
- Identitet
- Påvirkning
- implementere
- viktig
- viktigere
- forbedre
- forbedring
- in
- Inkludert
- innlemme
- Incorporated
- øker
- stadig
- indeks
- industri
- industristandarder
- informasjon
- Infrastruktur
- Innovasjon
- innovative
- integritet
- intern
- Internet
- inn
- IT
- varer
- DET ER
- reise
- jpeg
- jpg
- JSON
- holdt
- nøkkel
- kunnskap
- Språk
- siste
- lansert
- lag
- føre
- ledende
- Fører
- læring
- i likhet med
- liker
- BEGRENSE
- Lang
- langsiktig
- maskin
- maskinlæring
- vedlikeholde
- Vedlike
- gjøre
- GJØR AT
- administrer
- fikk til
- ledelse
- administrerende
- måte
- produksjon
- maksimal
- medlem
- metadata
- Metrics
- minimere
- misbruk
- modell
- Momentum
- overvåking
- mer
- flere
- må
- navn
- Naturlig
- Natural Language Processing
- nødvendig
- Trenger
- nettverk
- nettverkstrafikk
- Ny
- Nye funksjoner
- nå
- Antall
- objekt
- Målet
- foreldet
- of
- tilbud
- Tilbud
- on
- ONE
- bare
- betjene
- drift
- operasjonell
- Drift
- optimal
- optimalisere
- Alternativ
- or
- organisasjoner
- utenfor
- samlet
- brød
- lidenskapelig
- for
- ytelse
- utfører
- tillatelser
- Personlig
- Pillar
- søyler
- plattform
- plato
- Platon Data Intelligence
- PlatonData
- vær så snill
- Politikk
- politikk
- muligheter
- Post
- postgresql
- potensiell
- makt
- praksis
- forebygge
- Principal
- prinsipper
- prioritering
- privatliv
- privat
- prosess
- Prosesser
- prosessering
- Produksjon
- prosjekter
- fremme
- fremmer
- fremme
- ledetekster
- egenskaper
- gi
- gir
- gi
- offentlig
- spørsmål
- Rask
- raskt
- fille
- område
- priser
- RE
- lett
- grunner
- nylig
- redusere
- redusere
- referere
- regioner
- i slekt
- relevans
- relevant
- pålitelighet
- pålitelig
- forblir
- fjernet
- Fjerner
- anmode
- forespørsler
- påkrevd
- spenstig
- ressurs
- Ressurser
- svar
- resulterende
- gjenfinning
- robust
- Rolle
- går
- ivareta
- sample
- skalerbarhet
- skalerbar
- skalering
- script
- sømløst
- Søk
- Sekund
- sikre
- sikkert
- sikkerhet
- se
- søker
- velg
- valgt
- sensitive
- server~~POS=TRUNC
- tjeneste
- Tjenester
- sett
- innstilling
- innstillinger
- oppsett
- flere
- hun
- signifikant
- Enkelt
- enkelt
- SIX
- Software
- software engineering
- solid
- Solutions
- løse
- noen
- kilde
- Kilder
- Snakker
- spesialister
- spesielt
- standarder
- lagring
- oppbevare
- lagret
- butikker
- rett fram
- strategier
- Strategi
- effektivisere
- effektiviserer
- effektivisering
- String
- sterk
- suksess
- vellykket
- slik
- Summits
- støtte
- Støttes
- Støtte
- Støtter
- sikker
- Bærekraft
- bærekraftig
- Systemer
- tech
- Teknologi
- mal
- Det
- De
- deres
- Dem
- deretter
- derved
- Disse
- de
- denne
- Gjennom
- tid
- til
- toleranse
- øverste nivå
- trafikk
- overgang
- behandling
- typen
- Til syvende og sist
- underliggende
- forstå
- låse opp
- Oppdater
- oppdatering
- bruk
- bruke
- brukt
- Bruker
- Brukererfaring
- Brukere
- ved hjelp av
- verdi
- Verdier
- ulike
- levedyktighet
- Se
- syn
- we
- web
- webtjenester
- Webinarer
- Vest
- når
- hvilken
- mens
- vil
- med
- innenfor
- Dame
- kvinner i teknologi
- Arbeid
- virker
- ville
- skriving
- Du
- Din
- youtube
- zephyrnet