ศูนย์ติดต่อของคุณทำหน้าที่เป็นตัวเชื่อมโยงที่สำคัญระหว่างธุรกิจของคุณและลูกค้าของคุณ การโทรติดต่อศูนย์ติดต่อของคุณทุกครั้งถือเป็นโอกาสในการเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับความต้องการของลูกค้า และความสามารถในการตอบสนองความต้องการเหล่านั้นได้ดีเพียงใด
ศูนย์ติดต่อส่วนใหญ่ต้องการให้ตัวแทนสรุปการสนทนาหลังการโทรทุกครั้ง การสรุปการโทรเป็นเครื่องมืออันทรงคุณค่าที่ช่วยให้ศูนย์ติดต่อเข้าใจและรับข้อมูลเชิงลึกจากการโทรของลูกค้า นอกจากนี้ สรุปการโทรที่แม่นยำยังช่วยปรับปรุงการเดินทางของลูกค้าโดยขจัดความจำเป็นที่ลูกค้าจะต้องทำซ้ำข้อมูลเมื่อโอนไปยังตัวแทนอื่น
ในโพสต์นี้ เราจะอธิบายวิธีใช้พลังของ Generative AI เพื่อลดความพยายามและปรับปรุงความแม่นยำในการสร้างสรุปการโทรและการจัดการการโทร นอกจากนี้เรายังแสดงวิธีเริ่มต้นใช้งานอย่างรวดเร็วโดยใช้เวอร์ชันล่าสุดของโซลูชันโอเพ่นซอร์สของเรา การวิเคราะห์การโทรสดพร้อม Agent Assist.
ความท้าทายพร้อมสรุปการโทร
เนื่องจากศูนย์ติดต่อรวบรวมข้อมูลคำพูดมากขึ้น ความจำเป็นในการสรุปการโทรที่มีประสิทธิภาพจึงเพิ่มขึ้นอย่างมาก อย่างไรก็ตาม ข้อมูลสรุปส่วนใหญ่จะว่างเปล่าหรือไม่ถูกต้อง เนื่องจากการสร้างด้วยตนเองใช้เวลานาน ซึ่งส่งผลต่อตัววัดหลักของตัวแทน เช่น เวลาจัดการเฉลี่ย (AHT) เจ้าหน้าที่รายงานว่าการสรุปอาจใช้เวลาถึงหนึ่งในสามของการโทรทั้งหมด ดังนั้นพวกเขาจึงข้ามไปหรือกรอกข้อมูลที่ไม่สมบูรณ์ สิ่งนี้ส่งผลเสียต่อประสบการณ์ของลูกค้า เนื่องจากทำให้ลูกค้าหงุดหงิดเป็นเวลานานในขณะที่ตัวแทนประเภทต่างๆ และการสรุปที่ไม่สมบูรณ์หมายถึงการขอให้ลูกค้าทำซ้ำข้อมูลเมื่อถ่ายโอนระหว่างตัวแทน
ข่าวดีก็คือ ขณะนี้การทำให้ระบบอัตโนมัติและการแก้ปัญหาความท้าทายในการสรุปเป็นไปได้ผ่าน AI เชิงสร้างสรรค์
Generative AI ช่วยสรุปการโทรของลูกค้าอย่างถูกต้องและมีประสิทธิภาพ
กำเนิด AI ขับเคลื่อนโดยโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงขนาดใหญ่มาก (ML) ซึ่งเรียกว่าโมเดลพื้นฐาน (FM) ที่ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้าเกี่ยวกับข้อมูลจำนวนมหาศาลตามขนาด ส่วนย่อยของ FM เหล่านี้มุ่งเน้นไปที่ความเข้าใจภาษาธรรมชาติเรียกว่าโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) และสามารถสร้างบทสรุปที่เกี่ยวข้องกับบริบทที่เหมือนมนุษย์ได้ LLM ที่ดีที่สุดสามารถประมวลผลแม้แต่โครงสร้างประโยคที่ซับซ้อนและไม่เชิงเส้นได้อย่างง่ายดาย และระบุแง่มุมต่างๆ รวมถึงหัวข้อ เจตนา ขั้นตอนต่อไป ผลลัพธ์ และอื่นๆ การใช้ LLM เพื่อทำให้การสรุปการโทรเป็นแบบอัตโนมัติช่วยให้สามารถสรุปการสนทนากับลูกค้าได้อย่างถูกต้องและใช้เวลาเพียงเศษเสี้ยวของการสรุปด้วยตนเอง ซึ่งจะช่วยให้ศูนย์ติดต่อสามารถมอบประสบการณ์ลูกค้าที่เหนือกว่า ในขณะเดียวกันก็ลดภาระด้านเอกสารของตัวแทนด้วย
ภาพหน้าจอต่อไปนี้แสดงตัวอย่างหน้ารายละเอียดการโทร Live Call Analytics พร้อม Agent Assist ซึ่งมีข้อมูลเกี่ยวกับการโทรแต่ละครั้ง
วิดีโอต่อไปนี้แสดงตัวอย่างการวิเคราะห์การโทรสดพร้อม Agent Assist ที่สรุปการโทรที่กำลังดำเนินอยู่ สรุปหลังการโทรสิ้นสุด และสร้างอีเมลติดตามผล
ภาพรวมโซลูชัน
ไดอะแกรมต่อไปนี้แสดงเวิร์กโฟลว์โซลูชัน
ขั้นตอนแรกในการสร้างสรุปการโทรเชิงนามธรรมคือการถอดเสียงการโทรของลูกค้า การมีข้อความถอดเสียงที่ถูกต้องและพร้อมใช้งานถือเป็นสิ่งสำคัญในการสร้างสรุปการโทรที่ถูกต้องและมีประสิทธิภาพ ถอดความจากอเมซอน สามารถช่วยคุณสร้างข้อความถอดเสียงสำหรับการโทรผ่านศูนย์ติดต่อของคุณได้อย่างแม่นยำสูง Amazon Transcribe เป็น API คำพูดเป็นข้อความที่มีฟีเจอร์หลากหลาย พร้อมด้วยโมเดลการรู้จำคำพูดที่ล้ำสมัยที่ได้รับการจัดการอย่างเต็มรูปแบบและฝึกฝนอย่างต่อเนื่อง ลูกค้าเช่น นิวยอร์กไทม์ส, หย่อน, จ้า, Wixและอีกหลายพัน คนอื่น ๆ ใช้ Amazon Transcribe เพื่อสร้างการถอดเสียงที่มีความแม่นยำสูงเพื่อปรับปรุงผลลัพธ์ทางธุรกิจ ความแตกต่างที่สำคัญสำหรับ Amazon Transcribe คือความสามารถในการปกป้องข้อมูลลูกค้าโดยการแก้ไขข้อมูลที่ละเอียดอ่อนจากเสียงและข้อความ แม้ว่าการปกป้องความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัยของลูกค้าจะมีความสำคัญโดยทั่วไปสำหรับศูนย์การติดต่อ แต่การปกปิดข้อมูลที่ละเอียดอ่อน เช่น ข้อมูลบัญชีธนาคารและหมายเลขประกันสังคม ก่อนที่จะสร้างสรุปการโทรอัตโนมัตินั้นสำคัญยิ่งกว่านั้น เพื่อไม่ให้ข้อมูลเหล่านั้นถูกแทรกเข้าไปในการสรุป
สำหรับลูกค้าที่ใช้งานอยู่แล้ว อเมซอน คอนเนคศูนย์ติดต่อคลาวด์แบบ Omnichannel ของเรา คอนแทคเลนส์สำหรับ Amazon Connect มอบคุณสมบัติการถอดความและการวิเคราะห์แบบเรียลไทม์ อย่างไรก็ตาม หากคุณต้องการใช้ generative AI กับศูนย์ติดต่อที่คุณมีอยู่ เราก็ได้พัฒนาขึ้น โซลูชั่น ที่ช่วยขจัดภาระหนักส่วนใหญ่ที่เกี่ยวข้องกับการถอดเสียงการสนทนาแบบเรียลไทม์หรือหลังการโทรจากศูนย์ติดต่อที่คุณมีอยู่ และสร้างสรุปการโทรอัตโนมัติโดยใช้ AI เชิงสร้างสรรค์ นอกจากนี้ วิธีแก้ปัญหาที่มีรายละเอียดในส่วนนี้ช่วยให้คุณทำได้เช่นกัน บูรณาการกับระบบการจัดการลูกค้าสัมพันธ์ (CRM) ของคุณ เพื่ออัปเดต CRM ที่คุณเลือกโดยอัตโนมัติด้วยสรุปการโทรที่สร้างขึ้น ในตัวอย่างนี้ เราใช้ของเรา การวิเคราะห์การโทรสด ด้วยโซลูชัน Agent Assist (LCA) เพื่อสร้างการถอดเสียงการโทรแบบเรียลไทม์และข้อมูลสรุปการโทรด้วย LLM ที่โฮสต์บน อเมซอน เบดร็อค. คุณยังสามารถเขียน AWS แลมบ์ดา และจัดเตรียม Amazon Resource Name (ARN) ของฟังก์ชันให้กับ LCA ใน การก่อตัวของ AWS Cloud พารามิเตอร์ และใช้ LLM ที่คุณเลือก
สถาปัตยกรรม LCA ที่เรียบง่ายต่อไปนี้แสดงให้เห็นการสรุปการโทรด้วย Amazon Bedrock
LCA จัดทำเป็นเทมเพลต CloudFormation ที่ใช้สถาปัตยกรรมก่อนหน้าและช่วยให้คุณสามารถถอดเสียงการโทรได้แบบเรียลไทม์ ขั้นตอนเวิร์กโฟลว์มีดังนี้:
- เสียงการโทรสามารถสตรีมผ่าน SIPREC จากระบบโทรศัพท์ของคุณไปยัง Amazon Chime SDK Voice Connector ซึ่งจะบัฟเฟอร์เสียงใน สตรีมวิดีโอ Amazon Kinesis. LCA ยังรองรับกลไกการนำเข้าเสียงอื่นๆ อีกด้วย เช่น Genesys Cloud Audiohook.
- จากนั้น Amazon Chime SDK Call Analytics จะสตรีมเสียงจาก Kinesis Video Streams ไปยัง Amazon Transcribe และเขียนเอาต์พุต JSON ไปที่ สตรีมข้อมูล Amazon Kinesis.
- ฟังก์ชัน Lambda ประมวลผลส่วนการถอดเสียงและคงไว้เป็น อเมซอน ไดนาโมดีบี ตาราง
- หลังจากการโทรสิ้นสุดลง Amazon Chime SDK Voice Connector จะเผยแพร่ไฟล์ อเมซอน EventBridge การแจ้งเตือนที่ทริกเกอร์ฟังก์ชัน Lambda ที่อ่านการถอดเสียงที่คงอยู่จาก DynamoDB สร้างพรอมต์ LLM (เพิ่มเติมเกี่ยวกับเรื่องนี้ในส่วนต่อไปนี้) และเรียกใช้การอนุมาน LLM กับ Amazon Bedrock ข้อมูลสรุปที่สร้างขึ้นจะคงอยู่ใน DynamoDB และเอเจนต์สามารถใช้งานได้ในส่วนติดต่อผู้ใช้ LCA คุณสามารถเลือกระบุฟังก์ชัน ARN ของ Lambda ที่จะเรียกใช้หลังจากสร้างข้อมูลสรุปเพื่อผสานรวมกับระบบ CRM ของบริษัทอื่นได้
LCA ยังอนุญาตให้มีตัวเลือกในการเรียกใช้ฟังก์ชัน Summarization Lambda ในระหว่างการโทร เนื่องจากสามารถดึงข้อความถอดเสียงและสร้างพร้อมท์ได้ตลอดเวลา แม้ว่าการโทรจะดำเนินการอยู่ก็ตาม สิ่งนี้มีประโยชน์สำหรับเวลาที่โอนสายไปยังตัวแทนอื่นหรือส่งต่อไปยังหัวหน้างาน แทนที่จะให้ลูกค้าพักสายและอธิบายการโทร ตัวแทนใหม่สามารถอ่านสรุปที่สร้างขึ้นอัตโนมัติได้อย่างรวดเร็ว และอาจรวมว่าปัญหาปัจจุบันคืออะไรและสิ่งที่ตัวแทนคนก่อนพยายามทำเพื่อแก้ไข
ตัวอย่างพรอมต์การสรุปการโทร
คุณสามารถเรียกใช้การอนุมาน LLM ด้วยวิศวกรรมที่รวดเร็วเพื่อสร้างและปรับปรุงสรุปการโทรของคุณ คุณสามารถแก้ไขเทมเพลตพร้อมท์เพื่อดูว่าอะไรทำงานได้ดีที่สุดสำหรับ LLM ที่คุณเลือก ต่อไปนี้เป็นตัวอย่างของพรอมต์เริ่มต้นสำหรับการสรุปทรานสคริปต์ด้วย LCA เราแทนที่ {transcript}
ตัวยึดตำแหน่งพร้อมสำเนาการโทรจริง
LCA รันพรอมต์และจัดเก็บข้อมูลสรุปที่สร้างขึ้น นอกจากการสรุปแล้ว คุณยังสามารถสั่งให้ LLM สร้างข้อความเกือบทั้งหมดที่มีความสำคัญต่อประสิทธิภาพการทำงานของตัวแทนได้ ตัวอย่างเช่น คุณสามารถเลือกจากชุดหัวข้อที่ครอบคลุมในระหว่างการโทร (การจัดการของตัวแทน) สร้างรายการงานติดตามผลที่จำเป็น หรือแม้แต่เขียนอีเมลถึงผู้โทรเพื่อขอบคุณสำหรับการโทร
ภาพหน้าจอต่อไปนี้เป็นตัวอย่างของการสร้างอีเมลติดตามผลตัวแทนในส่วนติดต่อผู้ใช้ LCA
ด้วยการแจ้งเตือนที่ออกแบบมาอย่างดี LLM บางแห่งมีความสามารถในการสร้างข้อมูลทั้งหมดนี้ในการอนุมานเดียวเช่นกัน ซึ่งช่วยลดต้นทุนการอนุมานและเวลาในการประมวลผล ตัวแทนสามารถใช้การตอบสนองที่สร้างขึ้นภายในไม่กี่วินาทีหลังจากสิ้นสุดการโทรสำหรับงานหลังการติดต่อ คุณยังสามารถรวมการตอบกลับที่สร้างขึ้นได้อีกด้วย เข้าสู่ระบบ CRM ของคุณโดยอัตโนมัติ.
ภาพหน้าจอต่อไปนี้แสดงตัวอย่างสรุปในส่วนติดต่อผู้ใช้ LCA
นอกจากนี้ยังสามารถสร้างสรุปในขณะที่การโทรยังคงดำเนินอยู่ได้ (ดูภาพหน้าจอต่อไปนี้) ซึ่งอาจเป็นประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับการโทรของลูกค้าเป็นเวลานาน
ก่อนที่จะมี generative AI เจ้าหน้าที่จะต้องให้ความสนใจในขณะเดียวกันก็จดบันทึกและปฏิบัติงานอื่นๆ ตามความจำเป็น ด้วยการถอดเสียงการโทรโดยอัตโนมัติและการใช้ LLM เพื่อสร้างสรุปโดยอัตโนมัติ เราสามารถลดภาระทางจิตให้กับตัวแทนได้ เพื่อให้พวกเขาสามารถมุ่งเน้นไปที่การมอบประสบการณ์ที่เหนือกว่าของลูกค้าได้ สิ่งนี้ยังนำไปสู่การทำงานหลังการโทรที่แม่นยำยิ่งขึ้น เนื่องจากการถอดเสียงเป็นการนำเสนอสิ่งที่เกิดขึ้นระหว่างการโทรอย่างถูกต้อง ไม่ใช่แค่สิ่งที่เจ้าหน้าที่จดบันทึกหรือจดจำเท่านั้น
สรุป
แอปพลิเคชัน LCA ตัวอย่างมีให้เป็นโอเพ่นซอร์ส ใช้เป็นจุดเริ่มต้นสำหรับโซลูชันของคุณเอง และช่วยเราปรับปรุงให้ดียิ่งขึ้นโดยสนับสนุนการแก้ไขและฟีเจอร์ต่างๆ ผ่านคำขอดึง GitHub สำหรับข้อมูลเกี่ยวกับการปรับใช้ LCA โปรดดูที่ การวิเคราะห์การโทรแบบสดและการให้ความช่วยเหลือตัวแทนสำหรับศูนย์ติดต่อของคุณด้วยบริการ AI ภาษาของ Amazon. เรียกดูไปที่ ที่เก็บ LCA GitHub เพื่อสำรวจโค้ด ลงทะเบียนเพื่อรับการแจ้งเตือนเกี่ยวกับการเปิดตัวใหม่ และดูที่ README สำหรับการอัพเดตเอกสารล่าสุด สำหรับลูกค้าที่ใช้ Amazon Connect อยู่แล้ว คุณสามารถเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับ AI เชิงสร้างสรรค์ด้วย Amazon Connect ได้โดยอ้างอิงจาก ผู้นำศูนย์ติดต่อสามารถเตรียมตัวสำหรับ generative AI ได้อย่างไร.
เกี่ยวกับผู้แต่ง
คริสโตเฟอร์ ลอตต์ เป็นสถาปนิกโซลูชันอาวุโสในทีมบริการภาษา AWS AI เขามีประสบการณ์ 20 ปีในการพัฒนาซอฟต์แวร์ระดับองค์กร Chris อาศัยอยู่ในแซคราเมนโต แคลิฟอร์เนีย และชอบทำสวน การบินและอวกาศ และท่องเที่ยวรอบโลก
สมิต รันจาน เป็นผู้จัดการผลิตภัณฑ์หลักในทีม AWS AI/ML ที่เน้นด้านภาษาและบริการการค้นหา ก่อนที่จะมาร่วมงานกับ AWS เธอเคยทำงานที่ Amazon Devices และบริษัทสตาร์ทอัพด้านเทคโนโลยีอื่นๆ ซึ่งเป็นผู้นำด้านผลิตภัณฑ์และการเติบโต Smriti อาศัยอยู่ในบอสตัน รัฐแมสซาชูเซตส์ และสนุกกับการเดินป่า ชมคอนเสิร์ต และท่องเที่ยวรอบโลก
- 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/use-generative-ai-to-increase-agent-productivity-through-automated-call-summarization/
- :มี
- :เป็น
- $ ขึ้น
- 100
- 13
- 20
- 438
- 7
- a
- ความสามารถ
- สามารถ
- เกี่ยวกับเรา
- ลงชื่อเข้าใช้
- ความถูกต้อง
- ถูกต้อง
- แม่นยำ
- ที่เกิดขึ้นจริง
- นอกจากนี้
- การบินและอวกาศ
- หลังจาก
- ตัวแทน
- ตัวแทน
- AI
- AI / ML
- ทั้งหมด
- ช่วยให้
- เกือบจะ
- แล้ว
- ด้วย
- แม้ว่า
- อเมซอน
- กระดิ่งอเมซอน
- ถอดความจากอเมซอน
- Amazon Web Services
- จำนวน
- an
- การวิเคราะห์
- และ
- อื่น
- คำตอบ
- ใด
- API
- การใช้งาน
- สถาปัตยกรรม
- เป็น
- AS
- ขอให้
- ด้าน
- ช่วยเหลือ
- ผู้ช่วย
- ที่เกี่ยวข้อง
- At
- เข้าร่วม
- ความสนใจ
- เสียง
- โดยอัตโนมัติ
- อัตโนมัติ
- อัตโนมัติ
- โดยอัตโนมัติ
- เฉลี่ย
- AWS
- กลับ
- ธนาคาร
- บัญชีธนาคาร
- ตาม
- BE
- เพราะ
- ก่อน
- ด้านล่าง
- นอกจากนี้
- ที่ดีที่สุด
- ดีกว่า
- ระหว่าง
- บอสตัน
- ภาระ
- ธุรกิจ
- by
- แคลิฟอร์เนีย
- โทรศัพท์
- ที่เรียกว่า
- ผู้เรียก
- โทร
- CAN
- ไม่ได้
- ศูนย์
- ศูนย์
- ท้าทาย
- ตรวจสอบ
- ความคล้องจอง
- ทางเลือก
- Choose
- คริส
- คริส
- เมฆ
- รหัส
- รวบรวม
- ซับซ้อน
- คอนเสิร์ต
- เชื่อมต่อ
- ติดต่อเรา
- contact center
- มี
- อย่างต่อเนื่อง
- การบริจาค
- การสนทนา
- การสนทนา
- ราคา
- ปกคลุม
- สร้าง
- ที่สร้างขึ้น
- การสร้าง
- CRM
- สำคัญมาก
- ปัจจุบัน
- ลูกค้า
- ข้อมูลลูกค้า
- ประสบการณ์ของลูกค้า
- การเดินทางของลูกค้า
- ลูกค้า
- ข้อมูล
- ค่าเริ่มต้น
- กำหนด
- ส่งมอบ
- การส่งมอบ
- ปรับใช้
- Deploys
- รายละเอียด
- รายละเอียด
- กำหนด
- พัฒนา
- พัฒนาการ
- อุปกรณ์
- ความแตกต่าง
- โดยตรง
- do
- เอกสาร
- Dont
- ในระหว่าง
- แต่ละ
- ความสะดวก
- มีประสิทธิภาพ
- ที่มีประสิทธิภาพ
- ความพยายาม
- การกำจัด
- อีเมล
- ช่วยให้
- สิ้นสุด
- สิ้นสุด
- ชั้นเยี่ยม
- เสริม
- Enterprise
- ซอฟต์แวร์ระดับองค์กร
- โดยเฉพาะอย่างยิ่ง
- แม้
- ทุกๆ
- ตัวอย่าง
- ที่มีอยู่
- ประสบการณ์
- อธิบาย
- อธิบาย
- สำรวจ
- คุณสมบัติ
- ดึงข้อมูลแล้ว
- สองสาม
- ใส่
- ชื่อจริง
- โฟกัส
- มุ่งเน้น
- โดยมุ่งเน้น
- ดังต่อไปนี้
- ดังต่อไปนี้
- สำหรับ
- รากฐาน
- เศษ
- ราคาเริ่มต้นที่
- อย่างเต็มที่
- ฟังก์ชัน
- ฟังก์ชั่น
- ได้รับ
- เพศ
- General
- สร้าง
- สร้าง
- สร้าง
- การสร้าง
- รุ่น
- กำเนิด
- กำเนิด AI
- ได้รับ
- GitHub
- ดี
- เจริญเติบโต
- การเจริญเติบโต
- จัดการ
- มี
- มี
- he
- หนัก
- ยกของหนัก
- ช่วย
- เป็นประโยชน์
- การช่วยเหลือ
- จะช่วยให้
- จุดสูง
- อย่างสูง
- ถือ
- ถือ
- เป็นเจ้าภาพ
- สรุป ความน่าเชื่อถือของ Olymp Trade?
- ทำอย่างไร
- อย่างไรก็ตาม
- ที่ http
- HTTPS
- เจ็บ
- if
- แสดงให้เห็นถึง
- ส่งผลกระทบต่อ
- สำคัญ
- ปรับปรุง
- in
- ไม่เที่ยง
- ประกอบด้วย
- รวมทั้ง
- เพิ่ม
- ข้อมูล
- ข้อมูลเชิงลึก
- รวบรวม
- ความตั้งใจ
- อินเตอร์เฟซ
- เข้าไป
- ปัญหา
- IT
- ITS
- การร่วม
- การเดินทาง
- JSON
- เพียงแค่
- คีย์
- ภาษา
- ใหญ่
- ล่าสุด
- ผู้นำ
- ชั้นนำ
- นำไปสู่
- เรียนรู้
- การเรียนรู้
- facelift
- กดไลก์
- LINK
- รายการ
- สด
- ชีวิต
- LLM
- นาน
- ลด
- เครื่อง
- เรียนรู้เครื่อง
- ทำ
- การจัดการ
- การจัดการ
- ผู้จัดการ
- คู่มือ
- ด้วยมือ
- หน้ากาก
- หมายความ
- กลไก
- ที่ประชุม
- จิต
- ตัวชี้วัด
- ML
- โมเดล
- แก้ไข
- ข้อมูลเพิ่มเติม
- มากที่สุด
- ชื่อ
- โดยธรรมชาติ
- จำเป็นต้อง
- จำเป็น
- ความต้องการ
- เป็นกลาง
- ใหม่
- ข่าว
- ถัดไป
- หมายเหตุ / รายละเอียดเพิ่มเติม
- การประกาศ
- ตอนนี้
- ตัวเลข
- ที่เกิดขึ้น
- of
- omnichannel
- on
- ต่อเนื่อง
- เพียง
- เปิด
- โอเพนซอร์ส
- โอกาส
- ตัวเลือกเสริม (Option)
- or
- อื่นๆ
- ของเรา
- ออก
- ผลลัพธ์
- เอาท์พุต
- ของตนเอง
- หน้า
- พารามิเตอร์
- ชำระ
- ที่มีประสิทธิภาพ
- ยังคงมีอยู่
- ตัวยึด
- เพลโต
- เพลโตดาต้าอินเทลลิเจนซ์
- เพลโตดาต้า
- จุด
- เป็นไปได้
- โพสต์
- อำนาจ
- ขับเคลื่อน
- เตรียมการ
- ก่อน
- หลัก
- ก่อน
- ความเป็นส่วนตัว
- กระบวนการ
- กระบวนการ
- การประมวลผล
- ผลิตภัณฑ์
- ผู้จัดการผลิตภัณฑ์
- ผลผลิต
- ความคืบหน้า
- ป้องกัน
- ปกป้อง
- ให้
- ให้
- ให้
- เผยแพร่
- วาง
- คำถาม
- คำถาม
- อย่างรวดเร็ว
- ค่อนข้าง
- อ่าน
- จริง
- เรียลไทม์
- การรับรู้
- ลด
- ลด
- อ้างอิง
- เรียกว่า
- ความสัมพันธ์
- สัมพันธ์
- ตรงประเด็น
- ทำซ้ำ
- แทนที่
- ตอบ
- รายงาน
- การแสดง
- การร้องขอ
- ต้องการ
- จำเป็นต้องใช้
- แก้ไข
- ทรัพยากร
- ตอบสนอง
- คำตอบ
- วิ่ง
- ทำงาน
- ซาคราเมนโต
- ความปลอดภัย
- ขนาด
- SDK
- ค้นหา
- วินาที
- Section
- ความปลอดภัย
- เห็น
- กลุ่ม
- ระดับอาวุโส
- มีความละเอียดอ่อน
- ประโยค
- ให้บริการอาหาร
- บริการ
- ชุด
- เธอ
- โชว์
- แสดงให้เห็นว่า
- ลงชื่อ
- อย่างมีความหมาย
- ที่เรียบง่าย
- เดียว
- So
- สังคม
- ซอฟต์แวร์
- การพัฒนาซอฟต์แวร์
- ทางออก
- โซลูชัน
- การแก้
- บาง
- แหล่ง
- การพูด
- การรู้จำเสียง
- คำพูดเป็นข้อความ
- ข้อความที่เริ่ม
- ที่เริ่มต้น
- startups
- รัฐของศิลปะ
- ขั้นตอน
- ขั้นตอน
- ยังคง
- ร้านค้า
- สตรีม
- ลำธาร
- โครงสร้าง
- อย่างเช่น
- สรุป
- สรุป
- เหนือกว่า
- รองรับ
- ระบบ
- ระบบ
- ตาราง
- เอา
- การ
- งาน
- ทีม
- เทคโนโลยี
- เทมเพลต
- แม่แบบ
- ข้อความ
- กว่า
- ที่
- พื้นที่
- โลก
- ของพวกเขา
- พวกเขา
- แล้วก็
- ล้อยางขัดเหล่านี้ติดตั้งบนแกน XNUMX (มม.) ผลิตภัณฑ์นี้ถูกผลิตในหลายรูปทรง และหลากหลายเบอร์ความแน่นหนาของปริมาณอนุภาคขัดของมัน จะทำให้ท่านได้รับประสิทธิภาพสูงในการขัดและการใช้งานที่ยาวนาน
- พวกเขา
- ที่สาม
- ของบุคคลที่สาม
- นี้
- เหล่านั้น
- พัน
- ตลอด
- เวลา
- ต้องใช้เวลามาก
- ครั้ง
- ไปยัง
- เอา
- เครื่องมือ
- หัวข้อ
- หัวข้อ
- รวม
- ผ่านการฝึกอบรม
- สำเนา
- โอน
- การเดินทาง
- พยายาม
- กลับ
- ชนิด
- เข้าใจ
- ความเข้าใจ
- บันทึก
- การปรับปรุง
- us
- ใช้
- มือสอง
- ผู้ใช้งาน
- ส่วนติดต่อผู้ใช้
- การใช้
- มีคุณค่า
- ต่างๆ
- กว้างใหญ่
- รุ่น
- มาก
- ผ่านทาง
- วีดีโอ
- จำเป็น
- เสียงพูด
- ต้องการ
- we
- เว็บ
- บริการเว็บ
- ดี
- คือ
- อะไร
- ความหมายของ
- เมื่อ
- ที่
- ในขณะที่
- WHO
- จะ
- กับ
- ภายใน
- งาน
- ทำงาน
- เวิร์กโฟลว์
- โรงงาน
- โลก
- จะ
- เขียน
- ปี
- นิวยอร์ก
- คุณ
- ของคุณ
- YouTube
- ลมทะเล