ตัวเลือกการบริการตนเองที่มีประสิทธิผลกำลังมีความสำคัญมากขึ้นเรื่อยๆ สำหรับศูนย์ติดต่อ แต่การนำไปปฏิบัติอย่างดีทำให้เกิดความท้าทายที่ไม่เหมือนใคร
อเมซอน เล็กซ์ ให้ .ของคุณ อเมซอน คอนเนค ศูนย์ติดต่อพร้อมฟังก์ชันแชทบอท เช่น การรู้จำเสียงพูดอัตโนมัติ (ASR) และความสามารถในการเข้าใจภาษาธรรมชาติ (NLU) ผ่านช่องทางเสียงและข้อความ บอทใช้คำพูดหรือการป้อนข้อความในภาษาธรรมชาติ จดจำเจตนาเบื้องหลังอินพุต และตอบสนองความตั้งใจของผู้ใช้โดยเรียกใช้การตอบสนองที่เหมาะสม
ผู้โทรสามารถมีสำเนียง การออกเสียง และไวยากรณ์ได้หลากหลาย เมื่อรวมกับเสียงรบกวนรอบข้าง อาจทำให้การรู้จำคำพูดเข้าใจข้อความได้อย่างถูกต้องแม่นยำได้ยาก ตัวอย่างเช่น "ฉันต้องการติดตามคำสั่งซื้อของฉัน" อาจเข้าใจผิดว่าเป็น "ฉันต้องการบรรทุกสินค้าที่ถือไป" เจตนาที่ล้มเหลว เช่น ลูกค้าหงุดหงิดที่ต้องทำซ้ำๆ กำหนดเส้นทางไม่ถูกต้อง หรือส่งต่อไปยังตัวแทนที่ใช้งานจริง ซึ่งทำให้ธุรกิจต้องเสียค่าใช้จ่ายมากขึ้น
อเมซอน เบดร็อค ทำให้การเข้าถึงโมเดลพื้นฐาน (FM) เป็นประชาธิปไตยสำหรับนักพัฒนา เพื่อสร้างและปรับขนาดแอปพลิเคชันที่ใช้ AI สร้างสรรค์สำหรับศูนย์ติดต่อสมัยใหม่ได้อย่างง่ายดาย FM ที่ส่งโดย Amazon Bedrock เช่น อเมซอนไททัน และ มนุษยศาสตร์ Claudeได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้าบนชุดข้อมูลระดับอินเทอร์เน็ตที่ให้ความสามารถ NLU ที่แข็งแกร่ง เช่น การจำแนกประโยค คำถามและคำตอบ และความเข้าใจเชิงความหมายที่ได้รับการปรับปรุงแม้จะมีข้อผิดพลาดในการรู้จำเสียงก็ตาม
ในโพสต์นี้ เราจะสำรวจโซลูชันที่ใช้ FM ที่นำเสนอโดย Amazon Bedrock เพื่อปรับปรุงการรับรู้เจตนาของ Amazon Lex ที่ผสานรวมเข้ากับ Amazon Connect ซึ่งท้ายที่สุดจะมอบประสบการณ์การบริการตนเองที่ได้รับการปรับปรุงให้กับลูกค้าของคุณในที่สุด
ภาพรวมของโซลูชัน
สารละลายใช้ อเมซอน คอนเนค, อเมซอน เล็กซ์ , AWS แลมบ์ดาและ อเมซอน เบดร็อค ในขั้นตอนต่อไปนี้:
- โฟลว์การติดต่อของ Amazon Connect ทำงานร่วมกับบอต Amazon Lex ผ่านทาง
GetCustomerInput
กลุ่ม - เมื่อบอทไม่สามารถรับรู้จุดประสงค์ของผู้เรียกและตั้งค่าเริ่มต้นเป็นจุดประสงค์สำรอง ฟังก์ชัน Lambda จะถูกทริกเกอร์
- ฟังก์ชัน Lambda ถอดเสียงคำพูดของลูกค้าแล้วส่งต่อไปยังโมเดลพื้นฐานใน Amazon Bedrock
- แบบจำลองจะกำหนดจุดประสงค์ของผู้โทรโดยใช้ความสามารถด้านภาษาธรรมชาติขั้นสูง
- จากนั้นฟังก์ชัน Lambda จะสั่งให้บอทกำหนดเส้นทางการเรียกไปยังจุดประสงค์ที่ถูกต้องเพื่อการดำเนินการให้สำเร็จ
ด้วยการใช้โมเดลพื้นฐาน Amazon Bedrock โซลูชันนี้ช่วยให้บอต Amazon Lex เข้าใจจุดประสงค์ได้แม้จะมีข้อผิดพลาดในการรู้จำเสียงก็ตาม ส่งผลให้การกำหนดเส้นทางและการดำเนินการเป็นไปอย่างราบรื่น ป้องกันการยกระดับไปยังเจ้าหน้าที่ และทำให้ผู้โทรต้องหงุดหงิดซ้ำๆ
ไดอะแกรมต่อไปนี้แสดงสถาปัตยกรรมโซลูชันและเวิร์กโฟลว์
ในส่วนต่อไปนี้ เราจะดูองค์ประกอบสำคัญของโซลูชันโดยละเอียดยิ่งขึ้น
ฟังก์ชัน Lambda และ LangChain Framework
เมื่อบอต Amazon Lex เรียกใช้ฟังก์ชัน Lambda บอตจะส่งข้อความเหตุการณ์ที่มีข้อมูลบอตและการถอดเสียงคำพูดจากผู้เรียก เมื่อใช้ข้อความเหตุการณ์นี้ ฟังก์ชัน Lambda จะดึงข้อมูลเจตนาที่กำหนดค่าไว้ของบอท คำอธิบายเจตนา และคำพูดของเจตนา และสร้างพรอมต์โดยใช้ หลังเชนซึ่งเป็นเฟรมเวิร์กการเรียนรู้ของเครื่องแบบโอเพ่นซอร์ส (ML) ที่ช่วยให้นักพัฒนาสามารถบูรณาการโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) แหล่งข้อมูล และแอปพลิเคชันได้
จากนั้นโมเดลพื้นฐาน Amazon Bedrock จะถูกเรียกใช้โดยใช้พร้อมท์ และได้รับการตอบสนองตามระดับความตั้งใจและความมั่นใจที่คาดการณ์ไว้ หากระดับความเชื่อมั่นมากกว่าเกณฑ์ที่ตั้งไว้ เช่น 80% ฟังก์ชันจะส่งกลับความตั้งใจที่ระบุไปยัง Amazon Lex พร้อมการดำเนินการเพื่อ ตัวแทน. หากระดับความเชื่อมั่นต่ำกว่าเกณฑ์ ค่าดีฟอลต์จะกลับเป็นค่าเริ่มต้น FallbackIntent
และการดำเนินการเพื่อปิดมัน
การเรียนรู้ในบริบท วิศวกรรมที่รวดเร็ว และการเรียกใช้แบบจำลอง
เราใช้การเรียนรู้ในบริบทเพื่อให้สามารถใช้แบบจำลองพื้นฐานเพื่อบรรลุภารกิจนี้ได้ การเรียนรู้ในบริบทคือความสามารถสำหรับ LLM ในการเรียนรู้งานโดยใช้สิ่งที่อยู่ในพรอมต์โดยไม่ต้องได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้าหรือปรับแต่งสำหรับงานเฉพาะ
ในข้อความแจ้ง ขั้นแรกเราจะให้คำแนะนำโดยละเอียดว่าต้องทำอะไร จากนั้น ฟังก์ชัน Lambda จะดึงข้อมูลและแทรก Intent ที่กำหนดค่าไว้ของบอต Amazon Lex แบบไดนามิก คำอธิบาย Intent และคำพูดของเจตนาลงในพรอมต์ ในที่สุด เราก็ให้คำแนะนำเกี่ยวกับวิธีการแสดงความคิดและผลลัพธ์สุดท้าย
เทมเพลตพร้อมต์ต่อไปนี้ได้รับการทดสอบบนโมเดลการสร้างข้อความ Anthropic Claude Instant v1.2 และ Anthropic Claude v2 เราใช้แท็ก XML เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพของโมเดลให้ดียิ่งขึ้น นอกจากนี้เรายังเพิ่มพื้นที่ให้โมเดลคิดก่อนที่จะระบุจุดประสงค์สุดท้ายเพื่อปรับปรุงเหตุผลในการเลือกเจตนาที่ถูกต้องได้ดียิ่งขึ้น ที่ {intent_block}
มีรหัสเจตนา คำอธิบายเจตนา และคำพูดของเจตนา ที่ {input}
บล็อกประกอบด้วยคำพูดที่ถอดเสียงจากผู้โทร มีการเพิ่ม backticks (“`) สามอันที่ส่วนท้ายเพื่อช่วยให้โมเดลส่งออกบล็อกโค้ดได้สม่ำเสมอมากขึ้น ก <STOP>
ลำดับจะถูกเพิ่มเพื่อหยุดไม่ให้สร้างเพิ่มเติม
หลังจากเรียกใช้โมเดลแล้ว เราได้รับการตอบกลับจากโมเดลพื้นฐานดังต่อไปนี้:
กรองความตั้งใจที่มีอยู่ตามแอตทริบิวต์เซสชันโฟลว์การติดต่อ
เมื่อใช้โซลูชันเป็นส่วนหนึ่งของโฟลว์การติดต่อของ Amazon Connect คุณจะสามารถเพิ่มความสามารถของ LLM ได้อีกเพื่อระบุจุดประสงค์ที่ถูกต้องโดยการระบุแอตทริบิวต์เซสชัน available_intents
ใน “รับข้อมูลจากลูกค้า” บล็อกด้วยรายการความตั้งใจที่คั่นด้วยเครื่องหมายจุลภาค ดังที่แสดงในภาพหน้าจอต่อไปนี้ การทำเช่นนี้ ฟังก์ชัน Lambda จะรวมเฉพาะ Intent ที่ระบุเหล่านี้เป็นส่วนหนึ่งของการแจ้งเตือนไปยัง LLM ซึ่งจะช่วยลดจำนวน Intent ที่ LLM ต้องใช้เหตุผล ถ้า available_intents
ไม่ได้ระบุแอตทริบิวต์ของเซสชัน เจตนาทั้งหมดในบอต Amazon Lex จะถูกใช้เป็นค่าเริ่มต้น
การตอบสนองของฟังก์ชัน Lambda ต่อ Amazon Lex
หลังจากที่ LLM กำหนดเจตนาแล้ว ฟังก์ชัน Lambda จะตอบสนองใน รูปแบบเฉพาะ Amazon Lex ต้องการเพื่อประมวลผลการตอบสนอง
หากพบจุดประสงค์ที่ตรงกันเหนือเกณฑ์ความเชื่อมั่น ระบบจะส่งกลับประเภทการดำเนินการของกล่องโต้ตอบ Delegate
เพื่อสั่งให้ Amazon Lex ใช้ความตั้งใจที่เลือก และส่งคืนความตั้งใจที่เสร็จสมบูรณ์แล้วกลับไปที่ Amazon Connect ผลลัพธ์การตอบสนองจะเป็นดังนี้:
หากระดับความเชื่อมั่นต่ำกว่าเกณฑ์หรือไม่รู้จักจุดประสงค์ จะเป็นประเภทการดำเนินการโต้ตอบ ปิดหน้านี้ ถูกส่งกลับมาเพื่อสั่งให้ Amazon Lex ปิด FallbackIntent
และคืนการควบคุมกลับไปที่ Amazon Connect ผลลัพธ์การตอบสนองจะเป็นดังนี้:
ซอร์สโค้ดที่สมบูรณ์สำหรับตัวอย่างนี้มีอยู่ใน GitHub.
เบื้องต้น
ก่อนที่คุณจะเริ่มต้น ตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณมีข้อกำหนดเบื้องต้นดังต่อไปนี้:
ดำเนินการแก้ปัญหา
หากต้องการนำโซลูชันไปใช้ ให้ทำตามขั้นตอนต่อไปนี้:
- โคลนที่เก็บ
- รันคำสั่งต่อไปนี้เพื่อเริ่มต้นสภาพแวดล้อมและสร้าง การลงทะเบียน Amazon Elastic Container พื้นที่เก็บข้อมูล (Amazon ECR) สำหรับอิมเมจของฟังก์ชัน Lambda ของเรา ระบุชื่อภูมิภาค AWS และพื้นที่เก็บข้อมูล ECR ที่คุณต้องการสร้าง
- อัปเดต
ParameterValue
เขตข้อมูลในscripts/parameters.json
ไฟล์:ParameterKey ("AmazonECRImageUri")
– ป้อน URL ที่เก็บจากขั้นตอนก่อนหน้าParameterKey ("AmazonConnectName")
– ป้อนชื่อที่ไม่ซ้ำParameterKey ("AmazonLexBotName")
– ป้อนชื่อที่ไม่ซ้ำParameterKey ("AmazonLexBotAliasName")
– ค่าเริ่มต้นคือ “prodversion”; คุณสามารถเปลี่ยนได้หากจำเป็นParameterKey ("LoggingLevel")
– ค่าเริ่มต้นคือ “ข้อมูล”; คุณสามารถเปลี่ยนได้ถ้าจำเป็น ค่าที่ถูกต้องคือ DEBUG, WARN และ ERRORParameterKey ("ModelID")
– ค่าเริ่มต้นคือ “anthropic.claude-instant-v1”; คุณสามารถเปลี่ยนได้หากต้องการใช้รุ่นอื่นParameterKey ("AmazonConnectName")
– ค่าเริ่มต้นคือ “0.75”; คุณสามารถเปลี่ยนได้หากต้องการอัปเดตคะแนนความเชื่อมั่น
- รันคำสั่งเพื่อสร้างสแต็ก CloudFormation และปรับใช้ทรัพยากร:
หากคุณไม่ต้องการสร้างโฟลว์การติดต่อตั้งแต่ต้นใน Amazon Connect คุณสามารถนำเข้าโฟลว์ตัวอย่างที่มาพร้อมกับพื้นที่เก็บข้อมูลนี้ได้ filelocation: /contactflowsample/samplecontactflow.json
.
- เข้าสู่ระบบของคุณ อินสแตนซ์ Amazon Connect. บัญชีต้องได้รับการกำหนดโปรไฟล์ความปลอดภัยที่มีสิทธิ์ในการแก้ไขโฟลว์
- บนคอนโซล Amazon Connect ในบานหน้าต่างนำทางด้านล่าง การกำหนดเส้นทางเลือก ช่องทางการติดต่อ.
- สร้างโฟลว์ใหม่ที่เป็นประเภทเดียวกันกับที่คุณกำลังนำเข้า
- Choose บันทึกและนำเข้าโฟลว์.
- เลือกไฟล์ที่จะนำเข้าและเลือก นำเข้า.
เมื่อนำเข้าโฟลว์ไปยังโฟลว์ที่มีอยู่ ชื่อของโฟลว์ที่มีอยู่ก็จะได้รับการอัปเดตเช่นกัน
- ตรวจสอบและอัปเดตข้อมูลอ้างอิงที่ได้รับการแก้ไขแล้วหรือยังไม่ได้รับการแก้ไขตามความจำเป็น
- หากต้องการบันทึกโฟลว์ที่นำเข้า ให้เลือก ลด. หากต้องการเผยแพร่ ให้เลือก บันทึกและเผยแพร่.
- หลังจากที่คุณอัปโหลดขั้นตอนการติดต่อ ให้อัปเดตการกำหนดค่าต่อไปนี้:
- อัปเดต
GetCustomerInput
บล็อกด้วยชื่อและเวอร์ชันของบอต Amazon Lex ที่ถูกต้อง - ภายใต้จัดการหมายเลขโทรศัพท์ ให้อัปเดตหมายเลขด้วยโฟลว์การติดต่อหรือ IVR ที่นำเข้าไว้ก่อนหน้านี้
- อัปเดต
ตรวจสอบการกำหนดค่า
ตรวจสอบว่าฟังก์ชัน Lambda ที่สร้างด้วยสแต็ก CloudFormation มีบทบาท IAM ที่มีสิทธิ์ในการดึงข้อมูลบอทและข้อมูล Intent จาก Amazon Lex (สิทธิ์รายการและการอ่าน) และสิทธิ์ Amazon Bedrock ที่เหมาะสม (สิทธิ์รายการและการอ่าน)
ในบอต Amazon Lex ของคุณ สำหรับนามแฝงและภาษาที่กำหนดค่าไว้ ให้ตรวจสอบว่าฟังก์ชัน Lambda ได้รับการตั้งค่าอย่างถูกต้อง สำหรับ FallBackIntent
, ยืนยันว่า Fulfillmentis
ตั้งค่าให้ Active
เพื่อให้สามารถเรียกใช้ฟังก์ชันได้ทุกเมื่อ FallBackIntent
ถูกทริกเกอร์
ณ จุดนี้ บอต Amazon Lex ของคุณจะเรียกใช้ฟังก์ชัน Lambda โดยอัตโนมัติ และโซลูชันควรทำงานได้อย่างราบรื่น
ทดสอบวิธีแก้ปัญหา
ลองดูตัวอย่างการกำหนดค่าความตั้งใจ คำอธิบาย และคำพูดใน Amazon Lex และดูว่า LLM ทำงานได้ดีเพียงใดกับอินพุตตัวอย่างที่มีการพิมพ์ผิด ข้อผิดพลาดด้านไวยากรณ์ และแม้แต่ภาษาอื่น
รูปต่อไปนี้แสดงภาพหน้าจอของตัวอย่างของเรา ด้านซ้ายแสดงชื่อเจตนา คำอธิบาย และตัวอย่างคำพูดคำเดียว หากไม่มีการกำหนดค่าบน Amazon Lex มากนัก LLM ก็สามารถคาดการณ์เจตนาที่ถูกต้องได้ (ด้านขวา) ในการทดสอบนี้ เรามีข้อความเติมเต็มง่ายๆ จากความตั้งใจที่ถูกต้อง
ทำความสะอาด
หากต้องการล้างทรัพยากรของคุณ ให้รันคำสั่งต่อไปนี้เพื่อลบที่เก็บ ECR และสแต็ก CloudFormation:
สรุป
ด้วยการใช้ Amazon Lex ที่ปรับปรุงด้วย LLM ที่จัดส่งโดย Amazon Bedrock คุณสามารถปรับปรุงประสิทธิภาพการจดจำเจตนาของบอทของคุณได้ สิ่งนี้มอบประสบการณ์การบริการตนเองที่ราบรื่นให้กับลูกค้ากลุ่มที่หลากหลาย เชื่อมช่องว่างระหว่างสำเนียงและลักษณะคำพูดที่เป็นเอกลักษณ์ และเพิ่มความพึงพอใจของลูกค้าในท้ายที่สุด
หากต้องการเจาะลึกและเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับ Generative AI โปรดดูแหล่งข้อมูลเพิ่มเติมเหล่านี้:
สำหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับวิธีที่คุณสามารถทดลองใช้โซลูชันบริการตนเองที่ขับเคลื่อนด้วย AI โปรดดูที่ ปรับใช้การตอบคำถามแบบบริการตนเองด้วย QnABot บนโซลูชัน AWS ที่ขับเคลื่อนโดย Amazon Lex พร้อม Amazon Kendra และโมเดลภาษาขนาดใหญ่.
เกี่ยวกับผู้เขียน
ฮัมซา นาดีม เป็นสถาปนิกโซลูชันผู้เชี่ยวชาญของ Amazon Connect ที่ AWS ซึ่งตั้งอยู่ในโตรอนโต เขาทำงานร่วมกับลูกค้าทั่วประเทศแคนาดาเพื่อปรับปรุงศูนย์ติดต่อให้ทันสมัย และจัดหาโซลูชั่นสำหรับความท้าทายในการมีส่วนร่วมกับลูกค้าและความต้องการทางธุรกิจที่ไม่เหมือนใคร ในเวลาว่าง Hamza ชอบท่องเที่ยว เล่นฟุตบอล และลองสูตรอาหารใหม่ๆ กับภรรยาของเขา
ปาราก ศรีวัสตาวา เป็นสถาปนิกโซลูชันที่ Amazon Web Services (AWS) ซึ่งช่วยลูกค้าองค์กรในการปรับใช้และย้ายระบบคลาวด์ที่ประสบความสำเร็จ ในอาชีพการงานของเขา เขามีส่วนร่วมอย่างกว้างขวางในโครงการการเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัลที่ซับซ้อน เขายังหลงใหลในการสร้างโซลูชันที่เป็นนวัตกรรมใหม่เกี่ยวกับที่อยู่เชิงภูมิสารสนเทศ
รอส อลาส เป็นสถาปนิกโซลูชันที่ AWS ในเมืองโตรอนโต ประเทศแคนาดา เขาช่วยลูกค้าสร้างสรรค์นวัตกรรมด้วยโซลูชัน AI/ML และ Generative AI ที่นำไปสู่ผลลัพธ์ทางธุรกิจที่แท้จริง เขาทำงานร่วมกับลูกค้าหลากหลายประเภทตั้งแต่ร้านค้าปลีก บริการทางการเงิน เทคโนโลยี เภสัชกรรม และอื่นๆ ในเวลาว่าง เขาชอบกิจกรรมกลางแจ้งและเพลิดเพลินกับธรรมชาติร่วมกับครอบครัว
สงกีธา กามัตการ์ เป็นสถาปนิกโซลูชันที่ Amazon Web Services (AWS) ซึ่งช่วยเหลือลูกค้าในการปรับใช้และการย้ายระบบคลาวด์ที่ประสบความสำเร็จ เธอทำงานร่วมกับลูกค้าเพื่อสร้างสถาปัตยกรรมคลาวด์ที่ปรับขนาดได้ ยืดหยุ่น และยืดหยุ่นสูง ซึ่งจัดการกับปัญหาทางธุรกิจของลูกค้า ในเวลาว่าง เธอฟังเพลง ดูหนัง และเพลิดเพลินกับการทำสวนในช่วงฤดูร้อน
- เนื้อหาที่ขับเคลื่อนด้วย SEO และการเผยแพร่ประชาสัมพันธ์ รับการขยายวันนี้
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai เพิ่มพลังให้กับตัวเอง เข้าถึงได้ที่นี่.
- เพลโตไอสตรีม. Web3 อัจฉริยะ ขยายความรู้ เข้าถึงได้ที่นี่.
- เพลโตESG. คาร์บอน, คลีนเทค, พลังงาน, สิ่งแวดล้อม แสงอาทิตย์, การจัดการของเสีย. เข้าถึงได้ที่นี่.
- เพลโตสุขภาพ เทคโนโลยีชีวภาพและข่าวกรองการทดลองทางคลินิก เข้าถึงได้ที่นี่.
- ที่มา: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/enhance-amazon-connect-and-lex-with-generative-ai-capabilities/
- :มี
- :เป็น
- :ไม่
- :ที่ไหน
- $ ขึ้น
- 1
- 100
- 11
- 14
- 7
- 8
- 9
- a
- ความสามารถ
- สามารถ
- เกี่ยวกับเรา
- ข้างบน
- เข้า
- บรรลุผล
- ลงชื่อเข้าใช้
- แม่นยำ
- การกระทำ
- เพิ่ม
- ที่เพิ่ม
- เพิ่มเติม
- ที่อยู่
- ที่อยู่
- การนำมาใช้
- สูง
- ตัวแทน
- ตัวแทน
- AI
- ขับเคลื่อนด้วย AI
- AI / ML
- ทั้งหมด
- ด้วย
- อเมซอน
- อเมซอน เคนดรา
- อเมซอน เล็กซ์
- Amazon Web Services
- Amazon Web Services (AWS)
- an
- และ
- คำตอบ
- ตอบ
- มานุษยวิทยา
- ใด
- การใช้งาน
- เหมาะสม
- สถาปัตยกรรม
- สถาปัตยกรรม
- เป็น
- รอบ
- AS
- ขอให้
- ด้าน
- ที่ได้รับมอบหมาย
- ผู้ช่วย
- At
- อัตโนมัติ
- อัตโนมัติ
- ใช้ได้
- AWS
- กลับ
- พื้นหลัง
- ตาม
- BE
- สมควร
- รับ
- ก่อน
- หลัง
- กำลัง
- ด้านล่าง
- ดีกว่า
- ระหว่าง
- ปิดกั้น
- Blocks
- ธ ปท
- บอท
- การแก้
- สร้าง
- การก่อสร้าง
- สร้าง
- ธุรกิจ
- ธุรกิจ
- แต่
- by
- โทรศัพท์
- ศูนย์บริการทางโทรศัพท์
- ผู้เรียก
- CAN
- แคนาดา
- ความสามารถในการ
- ความก้าวหน้า
- จัดหมวดหมู่
- CD
- ศูนย์
- ศูนย์
- ความท้าทาย
- ท้าทาย
- เปลี่ยนแปลง
- ช่อง
- ลักษณะ
- chatbot
- ตรวจสอบ
- การตรวจสอบ
- Choose
- เลือก
- การจัดหมวดหมู่
- ปลาเดยส์
- ปิดหน้านี้
- เมฆ
- การยอมรับระบบคลาวด์
- รหัส
- รวม
- สมบูรณ์
- เสร็จ
- ซับซ้อน
- ส่วนประกอบ
- ความมั่นใจ
- องค์ประกอบ
- การกำหนดค่า
- ยืนยัน
- เชื่อมต่อ
- เสมอต้นเสมอปลาย
- ปลอบใจ
- ติดต่อเรา
- contact center
- ภาชนะ
- มี
- ควบคุม
- แก้ไข
- ได้อย่างถูกต้อง
- หัตถกรรม
- สร้าง
- ที่สร้างขึ้น
- วิกฤติ
- ลูกค้า
- การมีส่วนร่วมของลูกค้า
- ความพึงพอใจของลูกค้า
- ลูกค้า
- ข้อมูล
- ชุดข้อมูล
- กำลังตัดสินใจ
- ลึก
- ค่าเริ่มต้น
- ค่าเริ่มต้น
- ส่ง
- การส่งมอบ
- ทำให้เป็นประชาธิปไตย
- ปรับใช้
- ลักษณะ
- แม้จะมี
- รายละเอียด
- รายละเอียด
- แน่นอน
- แน่นอน
- นักพัฒนา
- แผนภาพ
- บทสนทนา
- ต่าง
- ดิจิตอล
- แปลงดิจิตอล
- ชี้นำ
- การดำน้ำ
- หลาย
- ทำ
- การทำ
- ทำ
- Dont
- ในระหว่าง
- แบบไดนามิก
- ก่อน
- ง่าย
- ช่วยให้
- ปลาย
- มีส่วนร่วม
- ชั้นเยี่ยม
- เสริม
- ที่เพิ่มขึ้น
- การเสริมสร้าง
- เพลิดเพลิน
- เพลิดเพลินกับ
- เข้าสู่
- Enterprise
- สิ่งแวดล้อม
- ความผิดพลาด
- ข้อผิดพลาด
- การยกระดับ
- แม้
- เหตุการณ์
- ตัวอย่าง
- ที่มีอยู่
- ประสบการณ์
- การทดลอง
- สำรวจ
- อย่างกว้างขวาง
- ล้มเหลว
- ล้มเหลว
- ครอบครัว
- สาขา
- รูป
- เนื้อไม่มีมัน
- สุดท้าย
- ในที่สุด
- ทางการเงิน
- บริการทางการเงิน
- ชื่อจริง
- มีความยืดหยุ่น
- ไหล
- กระแส
- ดังต่อไปนี้
- ดังต่อไปนี้
- สำหรับ
- รูป
- พบ
- รากฐาน
- พื้นฐาน
- กรอบ
- ราคาเริ่มต้นที่
- ที่น่าผิดหวัง
- ฟังก์ชัน
- ฟังก์ชันการทำงาน
- ฟังก์ชั่น
- ต่อไป
- ช่องว่าง
- สร้าง
- การสร้าง
- รุ่น
- กำเนิด
- กำเนิด AI
- ได้รับ
- กำหนด
- จะช่วยให้
- ไวยากรณ์
- มากขึ้น
- มี
- he
- ช่วย
- การช่วยเหลือ
- จะช่วยให้
- เธอ
- อย่างสูง
- ของเขา
- เจ้าของ
- สรุป ความน่าเชื่อถือของ Olymp Trade?
- ทำอย่างไร
- ที่ http
- HTTPS
- เป็นมนุษย์
- ระบุ
- แยกแยะ
- ระบุ
- รหัส
- if
- แสดงให้เห็นถึง
- ภาพ
- การดำเนินการ
- การดำเนินการ
- นำเข้า
- การนำเข้า
- ปรับปรุง
- การปรับปรุง
- in
- ประกอบด้วย
- รวมถึง
- อย่างไม่ถูกต้อง
- ขึ้น
- ข้อมูล
- เราสร้างสรรค์สิ่งใหม่ ๆ
- นวัตกรรม
- อินพุต
- ปัจจัยการผลิต
- ด่วน
- คำแนะนำการใช้
- รวบรวม
- แบบบูรณาการ
- รวม
- ความตั้งใจ
- เข้าไป
- เรียก
- จะเรียก
- ร่วมมือ
- IT
- ITS
- jpg
- เพียงแค่
- คีย์
- ภาษา
- ใหญ่
- นำไปสู่
- เรียนรู้
- การเรียนรู้
- ซ้าย
- ชั้น
- กดไลก์
- น่าจะ
- รายการ
- ฟัง
- สด
- LLM
- ดู
- รัก
- เครื่อง
- เรียนรู้เครื่อง
- ทำ
- จัดการ
- การจับคู่
- ที่ตรงกัน
- การจับคู่
- อาจ..
- ข่าวสาร
- การโยกย้าย
- ความผิดพลาด
- ML
- แบบ
- โมเดล
- ทันสมัย
- ทันสมัย
- ข้อมูลเพิ่มเติม
- Movies
- มาก
- ดนตรี
- ต้อง
- my
- ชื่อ
- โดยธรรมชาติ
- ธรรมชาติ
- การเดินเรือ
- จำเป็น
- จำเป็นต้อง
- จำเป็น
- ความต้องการ
- ใหม่
- nlu
- สัญญาณรบกวน
- จำนวน
- of
- on
- ONE
- เพียง
- เปิด
- โอเพนซอร์ส
- Options
- or
- ใบสั่ง
- ผลิตภัณฑ์อื่นๆ
- ของเรา
- ออก
- ผลลัพธ์
- กลางแจ้ง
- เอาท์พุต
- บานหน้าต่าง
- ส่วนหนึ่ง
- ในสิ่งที่สนใจ
- ผ่าน
- หลงใหล
- การปฏิบัติ
- ดำเนินการ
- สิทธิ์
- เภสัชกรรม
- โทรศัพท์
- เพลโต
- เพลโตดาต้าอินเทลลิเจนซ์
- เพลโตดาต้า
- จุด
- โพสต์
- ขับเคลื่อน
- คาดการณ์
- ที่คาดการณ์
- ข้อกำหนดเบื้องต้น
- นำเสนอ
- การป้องกัน
- ก่อน
- ปัญหาที่เกิดขึ้น
- กระบวนการ
- มืออาชีพ
- โปรไฟล์
- โครงการ
- ให้
- ให้
- ให้
- ประกาศ
- ใส่
- คิวเอ็นเอบอท
- คำถาม
- อ่าน
- จริง
- เหตุผล
- รับ
- ที่ได้รับ
- การรับรู้
- รับรู้
- ได้รับการยอมรับ
- ตระหนักถึงความ
- ลด
- การอ้างอิง
- ภูมิภาค
- ทำซ้ำ
- กรุ
- จำเป็นต้องใช้
- ความต้องการ
- ยืดหยุ่น
- ได้รับการแก้ไข
- แหล่งข้อมูล
- ตอบสนอง
- คำตอบ
- ผล
- ผลสอบ
- ค้าปลีก
- กลับ
- รับคืน
- ขวา
- บทบาท
- ห้อง
- เส้นทาง
- เส้นทาง
- การกำหนดเส้นทาง
- วิ่ง
- เดียวกัน
- ตัวอย่าง
- ความพอใจ
- ลด
- ที่ปรับขนาดได้
- ขนาด
- คะแนน
- รอยขีดข่วน
- ภาพหน้าจอ
- ไร้รอยต่อ
- ได้อย่างลงตัว
- ส่วน
- ความปลอดภัย
- เห็น
- เลือก
- บริการตัวเอง
- ความหมาย
- ส่ง
- ประโยค
- ลำดับ
- บริการ
- เซสชั่น
- ชุด
- เธอ
- น่า
- แสดง
- แสดงให้เห็นว่า
- ด้าน
- ง่าย
- เรียบ
- So
- ฟุตบอล
- ทางออก
- โซลูชัน
- แหล่ง
- รหัสแหล่งที่มา
- แหล่งที่มา
- ผู้เชี่ยวชาญ
- ที่ระบุไว้
- ระบุ
- การพูด
- การรู้จำเสียง
- กอง
- ข้อความที่เริ่ม
- สถานะ
- งบ
- Status
- ขั้นตอน
- ขั้นตอน
- หยุด
- แข็งแรง
- ต่อจากนั้น
- ที่ประสบความสำเร็จ
- อย่างเช่น
- ฤดูร้อน
- แน่ใจ
- ใช้เวลา
- งาน
- เทคโนโลยี
- เทมเพลต
- ทดสอบ
- การทดสอบ
- ข้อความ
- กว่า
- ที่
- พื้นที่
- ของพวกเขา
- พวกเขา
- ตัวเอง
- แล้วก็
- ล้อยางขัดเหล่านี้ติดตั้งบนแกน XNUMX (มม.) ผลิตภัณฑ์นี้ถูกผลิตในหลายรูปทรง และหลากหลายเบอร์ความแน่นหนาของปริมาณอนุภาคขัดของมัน จะทำให้ท่านได้รับประสิทธิภาพสูงในการขัดและการใช้งานที่ยาวนาน
- คิด
- คิด
- นี้
- สาม
- ธรณีประตู
- ตลอด
- ตลอด
- เวลา
- ไปยัง
- เกินไป
- โตรอน
- ลู่
- สำเนา
- การแปลง
- การเดินทาง
- ทริกเกอร์
- รถบรรทุก
- ลอง
- พยายาม
- ชนิด
- ในที่สุด
- ภายใต้
- เข้าใจ
- ความเข้าใจ
- เป็นเอกลักษณ์
- บันทึก
- ให้กับคุณ
- URL
- ใช้
- มือสอง
- ใช้
- การใช้
- v1
- ถูกต้อง
- ความคุ้มค่า
- ความหลากหลาย
- ตรวจสอบ
- รุ่น
- ผ่านทาง
- เสียงพูด
- ต้องการ
- คือ
- นาฬิกา
- we
- เว็บ
- บริการเว็บ
- ดี
- อะไร
- เมื่อไรก็ตาม
- ที่
- WHO
- ภรรยา
- จะ
- กับ
- ไม่มี
- งาน
- ทำงาน
- เวิร์กโฟลว์
- โรงงาน
- จะ
- XML
- คุณ
- ของคุณ
- ลมทะเล