Bu blog yazısı, Accenture'dan Nick Vargas ve Anna Schreiber ile birlikte yazılmıştır.
Müşteri randevularını planlamak genellikle manuel ve emek yoğun bir süreçtir. Randevu planlamasını otomatikleştirmek için self servis teknolojisindeki gelişmelerden yararlanabilirsiniz.
Bu blog gönderisinde, aşağıdakilerle oluşturulmuş bir self servis randevu planlama çözümünün nasıl oluşturulacağını gösteriyoruz. Amazon Lex'i ve Amazon Bağlantısı. Bu çözüm, kullanıcıların Meta Messenger üzerinden randevu oluşturmasına ve SMS mobil mesajı ile randevu onayları almasına olanak tanır. Ayrıca web tabanlı bir gösterge panosu sağlar, böylece kullanıcılara planlanan zamanda tek tıklamayla arama sağlayabilirsiniz.
Amazon Lex, Meta messenger ile entegre olur ve sohbet konuşmalarını etkinleştirmek için kullanılabilir. Lex, uygulamalarda konuşma arabirimleri tasarlamak, oluşturmak, test etmek ve dağıtmak için Doğal dil anlayışına (NLU) sahip tam olarak yönetilen bir yapay zeka (AI) hizmetidir.
Çözüme genel bakış
Aşağıdaki mimari diyagram, farklı AWS bileşenleri ve hizmetleri arasındaki etkileşime ilişkin üst düzey bir genel bakışı gösterir. Çözüm şu ana bileşenlerden oluşur: Meta messenger kullanarak müşteri etkileşimi, Lex tarafından etkinleştirilen SMS aracılığıyla randevu planlaması ve Connect'ten bir müşteri giden çevirici. Bu giden çevirici, basit bir UI arabiriminden müşteriye giden bir arama oluşturmayı kolaylaştırır.
Bu gönderi aşağıdaki örnek bot konuşmasını kullanır:
kullanıcı: Randevu almak istiyorum.
Danışman: Sana hangi randevuyu alabilirim? Faturalandırma, Genel veya Teklifler diyebilirsiniz.
kullanıcı: Faturalandırma
Danışman: İlk adın nedir?
kullanıcı: aynı
Danışman: Ülke koduyla birlikte telefon numaranız nedir?
kullanıcı: +10001234567
Danışman: Faturalandırma randevunuzu ne zaman planlamalıyım?
kullanıcı: Önümüzdeki hafta Salı
Danışman: Faturalandırma randevusunu saat kaçta planlamalıyım?
kullanıcı: 9:00
Danışman: Sameer, 09:00 müsait, randevunuzu alayım mı?
kullanıcı: Evet
Danışman: Teşekkürler Sameer, randevunuz 09:00 için onaylandı ve detayları telefon numaranıza mesaj olarak gönderdik.
Planlayıcı ve müşteri bildirim bileşeni için bir AWS Lambda işleyici, zamanlama isteğini işlemek için kullanılır. Randevu bilgileri daha sonra bir Amazon DinamoDB veri tabanı. Bilgiler başarıyla kaydedildiğinde, müşteriye SMS ile randevu detaylarını teyit eden bir bildirim gönderilir. Amazon Nokta Tespiti.
Veritabanından kaydedilen müşteri randevularını takvim görünümü biçiminde görüntülemek için bir React.js uygulaması oluşturulur. Bu, çalışanların aranması gereken müşterileri belirlemesini kolaylaştırır. Çağrıyı başlatmak için takvim girişinden bir çağrı düğmesine tıklanır. Bu, müşteriyi Amazon Connect kullanarak çalışana bağlamak için hemen bir giden arama isteği gönderir.
Önkoşullar
Bu proje için aşağıdaki ön koşullara sahip olmalısınız:
- Kod dosyalarını şu adresten indirdim: GitHub deposu.
Depo şunları içerir:- altında bulunan React uygulama dosyaları UI
- altında bulunan Amazon Connect İletişim Akışları arka uç/bağlan/contact_flows Bu demo için dosya adlarına sahip dört kişi akışı var
AgentWhisper
,CustomerWaiting
,InboundCall
veOutboundCall
. - Amazon Lex Bot için bir zip dosyası, şurada bulunur: arka uç/lex AppointmentSchedulerBot.zip dosya adına sahip dizin.
- npm yerel makinenizde kurulu. Bahsetmek makinenize node.js ve npm nasıl kurulur,
Bu çözümün dağıtımı, mümkün olduğunda CloudFormation kullanılarak otomatikleştirilir, ancak dağıtımdaki bazı yapılandırmalar ve adımlar manueldir.
Çözümü dağıtın
AWS hesabınızda randevu planlayıcı demo uygulaması için gerekli altyapıyı kurmak için aşağıdaki adımları tamamlayın:
- Adresinde oturum açın AWS Yönetim Konsolu.
- Klinik Yığını Başlat:
- Üzerinde Yığın Oluştur sayfanın altında Şablonu belirtin, seçmek Bir şablon dosyası yükleyin.
- Seçin
AppointmentsSchedulerCFTemplate
GitHub'dan indirdiğiniz dosya. - Klinik Sonraki.
- İçin Yığın adı, yığın için benzersiz bir ad girin, örneğin
AppointmentSchedulerDemo
.
- Klinik Sonrakive sonra seçim yapın Sonraki üzerinde Yığın seçeneklerini yapılandırma gidin.
- Üzerinde Değerlendirme sayfa seç AWS CloudFormation'ın IAM kaynakları oluşturabileceğini kabul ediyorum Ve seç oluşturmak.
Yığın aşağıdaki kaynakları oluşturur:
-
- DynamoDB tablosu
AppointmentSchedulerTable
- Amazon Pinpoint uygulaması
AppointmentSchedulerPinpointApp
- İki AWS Kimlik ve Erişim Yönetimi (IAM) politikaları:
AppointmentSchedulerPinpointPolicy
AppointmentSchedulerDynamoApiPolicy
- İki IAM rolü:
AppointmentsLambdaRole
OutboundContactLambdaRole
- İki Lambda işlevi:
AppointmentScheduler
AppointmentSchedulerOutboundContact
- The Amazon API Ağ Geçidi örnek Randevular
- Amazon CloudFront dağıtım
- The Amazon Basit Depolama Hizmeti (Amazon S3) kova
appointment-scheduler-website
- DynamoDB tablosu
Amazon Pinpoint uygulamasını yapılandırın
Amazon Pinpoint uygulamasını yapılandırmak için aşağıdaki adımları tamamlayın:
- Git Pinpoint konsolu.
- gidin RandevuPlanlayıcıPinpointApp yukarıda konuşlandırıldı.
- Altındaki sol menüde Ayarlar tıklayın SMS ve Ses.
- Numara ayarları altında tıklayın Telefon Numarası İste.
- Menşe ülkenizi seçin, seçin ÜcretsizVe tıklama Sonraki, Daha sonra Talep et.
Bu gönderi için Amazon Lex botunun bir amacı var, MakeAppointment
, müşterinin randevu türünü, tarihini, saatini, adını ve telefon numarasını öğrenmek için kullanıcıya önceki örnekteki bir dizi soru sorar.
AppointmentTypeValue
bu bot için tek özel yuva türüdür ve üç değerden birini alır: Faturalandırma, Genel veya Teklifler. Ad, Telefon, Tarih ve Saat yuvalarının her biri Amazon Lex tarafından sağlanan yerleşik yuva türünü kullanır.
Amazon Lex botunu dağıtın
Botu dağıtmak için önce Amazon Lex botunu içe aktarın (AppointmentSchedulerLex.zip
) hesabınıza girin.
- Adresinde oturum açın Amazon Lex V2 konsolu.
- Amazon Lex'i ilk kez kullanıyorsanız, Hoş Geldiniz sayfası gösterilecektir, Bot Oluştur.
- Botunuzu oluşturun sayfası sunulduğunda, sayfanın en altına gidin ve İptal etmek. Amazon Lex'i ilk kez kullanmıyorsanız, bu adımı atlayın.
- Klinik İşlemler, Daha sonra ithalat.
- Keşfet RandevuPlanlayıcıBot botun adı için içe aktarılacak .zip arşivini seçin.
- IAM izinleri altında, Temel Amazon Lex izinleriyle bir rol oluşturun.
- COPPA altında, Yok hayır.
- Tıkla ithalat.
- Botun adına tıklayarak botu açın.
- Altında açılma sol menüde tıklayın Takma adlarseçin TestBotAlias ve tıklayın İngilizce (ABD) altında Diller. Seç
AppointmentScheduler
Lambda işlevi ve tıklayın İndirim.
- Sol menüdeki Bot Sürümleri altında, Amaçlar ve sayfanın sağ alt tarafında, İnşa etmek.
- [İsteğe bağlı] Derleme tamamlandıktan sonra test sağda görünen pencereyi kullanarak botu test etmek için (botunuzla konuşmak için mikrofon simgesine tıklayın veya metin kutusuna yazın).
Bir Amazon Connect Örneği kurun
Amazon Connect bulut sunucunuzu ve iletişim akışlarınızı ayarlamak için aşağıdaki adımları tamamlarsınız:
- Bir Amazon Connect örneği kurun.
- Git Amazon Connect konsolu.
- Amazon Connect konsoluna ilk kez gidiyorsanız Hoş Geldiniz sayfasını göreceksiniz, Şimdi Başlayın.
- Amazon Connect'i ilk kez kullanmıyorsanız, Örnek ekle.
- İçin Kimlik yönetimiseçin Kullanıcıları Amazon Connect'te saklayın.
- İçin Erişim URL'si, örneğiniz için benzersiz bir ad yazın, örneğin,
AppointmentSchedulerDemo
, Daha sonra seçmek Sonraki. - Üzerinde Yönetici ekle sayfasında, Amazon Connect için yeni bir yönetici hesabı ekleyin. Benzersiz erişim URL'sini kullanarak daha sonra örneğinize giriş yapmak için bu hesabı kullanın. Tıklamak Sonraki adım.
- Sonraki iki sayfada - Telefon Seçenekleri ve Veri depolama – varsayılan ayarları kabul edin ve seçin Sonraki adım.
- Üzerinde İncele ve Oluştur sayfasını seçin Örnek oluştur.
- Yeni oluşturduğunuz Amazon Connect bulut sunucunuza Amazon Lex botlarını ekleyin.
- Örnekte oturum açın ve bir telefon numarası talep edin
- Connect Eşgörünümünüz için Oturum Açma URL'sine tıklayın.
- Örnek oluşturulurken girdiğiniz Yönetici kimlik bilgilerini girin. Bu, Connect Console'u açacaktır.
- Kontrol Panelinden, altında İletişim kanallarınızı keşfedin seçmek Telefon numaralarını görüntüleyin sağda.
- Tıkla Bir numara talep edin.
- Bir seçin Ülke ve varsayılan türünü bırakın DID (Doğrudan Dahili Arama), açılır listeden bir Telefon Numarası seçin ve Sonraki.
- Tıkla İndirim.
- Eklemek
OutboundQueue
- Soldaki gezinme menüsünden, kuyruklar Yönlendirme menüsünden
- Tıkla Yeni Kuyruk Ekle.
- Kuyruğu Adlandır
OutboundQueue
, Çalışma Saatleri'ni Temel Saatler'e ayarlamak için açılır menüyü kullanın ve daha önce talep ettiğiniz telefon numarasını seçmek için Giden arayan kimliği numarası açılır menüsünü kullanın.
- Tıkla Yeni sıra ekle.
- Soldaki gezinme menüsünden, Yönlendirme Profilleri itibaren Kullanıcılar menüsü.
- Tıkla Temel Yönlendirme Profili. Altında Yönlendirme profili kuyrukları, OutboundQueue ekleyin ve tıklayın İndirim.
- telefon numarasını şuraya ekleyin:
BasicQueue
- Soldaki gezinme menüsünden, kuyruklar Yönlendirme menüsünden
- Tıklayın
BasicQueue
. - Giden arayan kimliği numarası alanına daha önce talep ettiğiniz telefon numarasını ekleyin.
- Tıkla İndirim Sağ üst köşede.
- içe aktar
InboundCall
temas akışı - Ardından, bu akışı telefon numarasıyla ilişkilendirin.
- içe aktar
AgentWhisper
,CustomerWaiting
, veOutboundCall
temas akışları- Sol gezinme menüsünden İletişim Akışları altında Yönlendirme.
- Tıkla Ajan Fısıltı akışı oluşturun.
- Sayfanın sağ tarafında, aşağı oka tıklayın ve tıklayın İçe aktarma akışı (beta).
- AgentWhisper dosyasını bulun ve seçin ithalat.
- Tıkla Yayınlamak.
- Geri gidin İletişim Akışları listeleyin ve yanındaki aşağı oku tıklayın. Kişi akışı oluşturun.
- Oluştur'a tıklayın Müşteri Kuyruk Akışı.
- Sayfanın sağ tarafında, aşağı oka tıklayın ve Akışı içe aktar (beta) seçeneğine tıklayın.
- Bul
CustomerWaiting
dosyasını seçin ve İçe Aktar'ı seçin. - Yayınla'yı tıklayın.
- Kişi Akışları listesine geri dönün ve Kişi akışı oluştur'un yanındaki aşağı oka tıklayın.
- Kişi akışı oluştur'u seçin.
- Sayfanın sağ tarafında, aşağı oka tıklayın ve Akışı içe aktar (beta) seçeneğine tıklayın.
- Bul
OutboundCall
Dosyayı daha önce indirdiğiniz GitHub deposundan alın ve İçe Aktar'ı seçin. - Yayınla'yı tıklayın.
Lambda İşlevlerini Düzenle:
- Git Lambda konsolu.
- Tıkla
AppointmentScheduler
fonksiyonu. - Tıklayın yapılandırma ve Ortam Değişkenleri tıklayın.
- Tıkla Düzenle. Değeri Pinpoint'inizle Değiştirin Proje kimliği ve Ücretsiz numara. tıklayın İndirim.
- Dönmek Lambda konsolu ve tıklayın
AppointmentSchedulerOutboundContact
fonksiyonu. - için değerleri değiştirerek 3. ve 4. adımı tekrarlayın.
CONTACT_FLOW
,INSTANCE_ID
veQUEUE_ID
doğru değerlerle. Tıklamak İndirim bir kez bitti.- Kişi akışı kimliğini bulmak için şuraya gidin:
OutboundCall
Amazon Connect Console'da Akış ile İletişime Geçin ve yanındaki oka tıklayın. Ek akış bilgilerini göster. Kontak akış kimliği, aşağıdaki değerden sonraki son değerdir: temas akışı/.
- Bulut sunucusu kimliğini bulmak için Amazon Connect Konsoluna gidin ve bulut sunucunuzun Takma Adına tıklayın. Örnek kimliği, aşağıdakilerden sonra Örnek ARN'sindeki son değerdir: misal/.
- Sıra kimliğini bulmak için şuraya gidin:
OutboundQueue
Amazon Connect Console'da ve yanındaki oka tıklayın. Ek sıra bilgilerini göster. Kontak akış kimliği, aşağıdaki değerden sonraki son değerdir: sıra/.
- Kişi akışı kimliğini bulmak için şuraya gidin:
Lex Bots ve Amazon Connect Eşgörünümü artık kullanıma hazır. Ardından, UI'yi dağıtacağız.
API Ağ Geçidi rotasını düzenle:
- Git API Ağ Geçidi konsolu
- Adlandırılmış örneği tıklayın Randevular
- Kaynaklar bölümünün altında /outcall kaynağına ait POST yöntemine tıklayın.
- Tıkla Entegrasyon Talebi.
- Ardından Lambda İşlevi alanının sağındaki düzenle simgesine tıklayın. Ardından, metin alanının sağında görünen onay işareti simgesini tıklayın.
- Lambda işlevine izin eklemek için Tamam'a tıklayın.
Kullanıcı arabirimini dağıtın:
- Dağıtımdan önce kullanıcı arayüzünü yapılandırın
- Tercih ettiğiniz kod düzenleyicide, ui İndirilen kod dosyalarından klasör.
- değiştirmek ve API kimliğiniz ile (kimlik sütununun altında erişilebilir) API Ağ Geçidi Konsolu) ve aşağıdaki satırlarda dağıtılan kaynaklarınızın bölgesi: 103, 168, 310, 397, 438, 453.
- değiştirmek 172 ve 402 satırlarında Amazon Connect bulut sunucusu adınızla.
- [İsteğe bağlı] index.js dosyası, satır 331'e bir uygulama logosu ekleyin:
index.html dosyasında 5. satır:
- Bir terminalde, şuraya gidin: ui indirilen projenin klasörü.
- koşmak npm'yi yükleyin. Bu işlemin tamamlanması birkaç dakika sürecektir.
- koşmak npm çalıştırma komut dosyası oluşturma. Bu, bir klasör oluştur içinde ui dizin.
- Kod dosyalarını S3 kovasına ekleyin:
- Git S3 Konsolu.
- CloudFormation Stack ile dağıtılan paketi arayın, randevu-zamanlayıcı-web sitesi-.
- içeriğini sürükleyip bırakın. inşa etmek dosya son adımda oluşturulan ui dizinindeki kovaya.
- Tıkla Foto Yükle.
Artık uygulamaya CloudFront Dağıtımından erişebilmelisiniz.
- CloudFront Dağıtımını onaylanmış bir kaynak olarak ekleyin.
-
- Amazon Connect konsoluna gidin.
- Botun ekleneceği örneğin Örnek Takma Adını seçin.
- Onaylı kökenler'i seçin.
- + Kaynak ekle'ye tıklayın ve CloudFront Dağıtımınızın URL'sini girin.
- Ekle'yi tıklayın.
-
- Şimdi CloudFront Dağıtım URL'nize ve index.html'ye gidin. (Örneğin,
https:// <DistributionDomainName>.cloudfront.net/index.html
)
Temizlemek
Bu çözüm bittiğinde, istenmeyen ücretlere maruz kalmamak için AWS ortamınızı temizlediğinizden emin olun.
- Git S3 konsolu, CloudFormation şablonu (randevu-zamanlayıcı-web sitesi) tarafından oluşturulan kovanızı boşaltın.
- Git CloudFormation konsolu, yığınınızı silin. Bu yığınla ilişkili tüm kaynakların başarıyla silindiğinden emin olun.
- Git Amazon Connect konsolu, örneğinizi silin.
- Git Amazon Lex konsolu, oluşturduğunuz botu silin.
Sonuç
Bu blog için, Accenture ve AWS, otomatik bir randevu planlayıcı oluşturmak için AWS hizmetlerinin kullanımını vurgulayan bir makine öğrenimi çözümü geliştirmek için işbirliği yaptı. Bu çözüm, AWS'de bir randevu planlama çözümü oluşturmanın ne kadar kolay olduğunu gösterir. Amazon Lex'in Meta messenger gibi üçüncü taraf mesajlaşma hizmetlerini destekleme yeteneği, çözümün potansiyel erişimini birden çok kanalda genişletir. SMS yoluyla müşteri bildirimi, Amazon Pinpoint kullanılarak minimum çabayla uygulanır. Amazon Connect ile bir giden numara çevirici, takvim görünümü web uygulamasıyla sorunsuz bir şekilde entegre edilerek çalışanların basit bir tıkla ve ara düğmesiyle müşterilerle anında bağlantı kurmasını sağlar.
Accenture AWS Business Group (AABG) ile inovasyonu hızlandırabilirsiniz. Önde gelen iki yenilikçinin kaynaklarından, teknik uzmanlığından ve sektör bilgisinden öğrenebilir ve yıkıcı ürünler ve hizmetler sunmak için inovasyon hızını artırmanıza yardımcı olabilirsiniz. AABG, hızlı prototip geliştirme yoluyla müşterilerin müşteriler için bulut çözümleri tasarlamasına ve yenilemesine yardımcı olur. Ürün ve hizmetlerinizde makine öğrenimini nasıl kullanacağınızı öğrenmek ve hızlandırmak için ekibimizle bir aksanureaws@amazon.com adresinden bağlantı kurun.
Yazarlar Hakkında
Sameer Goel Hollanda'da son teknoloji girişimlerde prototipler oluşturarak müşteri başarısını yönlendiren bir Kıdemli Çözüm Mimarıdır. AWS'ye katılmadan önce Sameer, Boston'dan veri bilimi alanında yüksek lisans derecesi ile mezun oldu. Raspberry Pi üzerinde AI/ML projeleri oluşturmayı ve bunlarla denemeler yapmayı seviyor.
Nick Vargas Accenture'da Yönetici ve Teknoloji Mimarıdır. Accenture AWS Business Group (AABG) bünyesinde bir hızlı prototip oluşturma ekibinin proje teslimini yönetiyor. Sabahları köpeği Bingo ile yürüyüş yapmaktan, seyahat etmekten, sahile gitmekten ve yürüyüş yapmaktan hoşlanıyor.
Anna Schreiber Accenture'ın AWS Business Group (AABG) içindeki bir prototip oluşturma ekibinin parçasıdır. Kıdemli AWS Geliştiricisi olarak, müşterinin vizyonunu hayata geçirmeye yardımcı olan birkaç yüksek profilli kavram kanıtı üzerinde çalıştı. Çalışmadığı zamanlarda Corgi Gimli ile yemek pişirmeyi, el işi yapmayı ve oyun oynamayı seviyor.
- Akıllı para. Avrupa'nın En İyi Bitcoin ve Kripto Borsası.
- Plato blok zinciri. Web3 Metaverse Zekası. Bilgi Güçlendirildi. SERBEST ERİŞİM.
- KriptoHawk. Altcoin Radarı. Ücretsiz deneme.
- Kaynak: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/build-an-appointment-scheduler-interface-integrated-with-meta-using-amazon-lex-and-amazon-connect/
- "
- 100
- 9
- a
- kabiliyet
- hızlandırmak
- Accenture
- erişim
- ulaşılabilir
- Hesap
- karşısında
- Ek
- gelişmeler
- önde
- AI
- Türkiye
- veriyor
- Amazon
- api
- uygulamayı yükleyeceğiz
- Uygulama
- uygulamaları
- randevu
- mimari
- Arşiv
- yapay
- yapay zeka
- Yapay zeka (AI)
- Ortak
- ilişkili
- otomatikleştirmek
- Otomatik
- mevcut
- AWS
- önce
- altında
- beta
- arasında
- fatura
- Blog
- sınır
- boston
- Bot
- botlar
- kutu
- getirmek
- inşa etmek
- bina
- yerleşik
- iş
- Takvim
- çağrı
- Arayan
- kanallar
- yükler
- Klinik
- iddia
- bulut
- kod
- Sütun
- tamamlamak
- bileşen
- bileşenler
- konsantrasyon
- Sosyal medya
- konsolos
- UAF ile
- içeren
- içindekiler
- konuşma
- konuşmaları
- ülke
- yaratmak
- çevrimiçi kurslar düzenliyorlar.
- oluşturma
- Tanıtım
- görenek
- müşteri
- Müşteri Başarısı
- Müşteriler
- keskin kenar
- gösterge paneli
- veri
- veri bilimi
- veritabanı
- teslim
- dağıtmak
- konuşlandırılmış
- açılma
- Dizayn
- ayrıntılar
- geliştirmek
- Geliştirici
- gelişme
- farklı
- direkt
- ekran
- yıkıcı
- dağıtım
- aşağı
- Damla
- her
- editör
- çaba
- çalışanların
- etkinleştirmek
- etkinleştirme
- Keşfet
- girdi
- çevre
- örnek
- Uzmanlık
- Ad
- ilk kez
- akış
- takip etme
- biçim
- itibaren
- işlev
- fonksiyonlar
- geçit
- genel
- oluşturmak
- GitHub
- gidiş
- grup
- yardım et
- yardım
- yardımcı olur
- özeti
- Ne kadar
- Nasıl Yapılır
- Ancak
- HTTPS
- ICON
- belirlemek
- Kimlik
- hemen
- uygulanan
- indeks
- sanayi
- bilgi
- Altyapı
- girişimler
- Yenilikçilik
- yenilikçiler
- kurmak
- örnek
- entegre
- İstihbarat
- niyet
- etkileşim
- arayüzey
- IT
- bilgi
- dil
- başlatmak
- önemli
- İlanlar
- ÖĞRENİN
- öğrenme
- Ayrılmak
- çizgi
- hatları
- Liste
- yerel
- logo
- makine
- makine öğrenme
- yapmak
- YAPAR
- yönetim
- müdür
- Manuel
- yüksek lisans
- mesajlaşma
- Messenger
- Meta
- olabilir
- Telefon
- çoklu
- isimleri
- Doğal (Madenden)
- Gezin
- Navigasyon
- Hollanda
- sonraki
- tebliğ
- numara
- Teklifler
- açık
- operasyon
- Opsiyonlar
- Bölüm
- oynama
- politikaları
- mümkün
- potansiyel
- birincil
- süreç
- Ürünler
- Profil
- proje
- Projeler
- kanıt
- prototipler
- prototip
- sağlamak
- sağlanan
- sağlar
- yayınlamak
- ulaşmak
- React
- teslim almak
- bölge
- Depo
- talep
- gereklidir
- kaynak
- Kaynaklar
- Rol
- Rota
- Bilim
- sorunsuz
- Dizi
- hizmet
- Hizmetler
- set
- birkaç
- gösterilen
- Basit
- SMS
- So
- katı
- çözüm
- Çözümler
- biraz
- konuşmak
- yığın
- hafızası
- başarı
- Başarılı olarak
- destek
- takım
- Teknik
- Teknoloji
- terminal
- test
- The
- Hollanda
- üçüncü şahıslara ait
- üç
- İçinden
- zaman
- üst
- Seyahat
- ui
- altında
- anlayış
- benzersiz
- us
- kullanım
- kullanıcılar
- kullanmak
- değer
- Görüntüle
- vizyonumuz
- ağ
- Web tabanlı
- hafta
- karşılama
- Ne
- Nedir
- Fısıltı
- DSÖ
- içinde
- işlenmiş
- çalışma
- olur