Đây là bài đăng của khách bởi Tiến sĩ Naoki Okada, Nhà khoa học dữ liệu chính tại BrainPad Inc.
Được thành lập vào 2004, BrainPad Inc. là đối tác tiên phong trong lĩnh vực sử dụng dữ liệu, giúp các công ty khởi nghiệp kinh doanh và cải thiện khả năng quản lý thông qua việc sử dụng dữ liệu. Đến nay, BrainPad đã giúp đỡ hơn 1,300 công ty, chủ yếu là các công ty hàng đầu trong ngành. BrainPad có lợi thế là cung cấp dịch vụ toàn diện từ việc xây dựng chiến lược sử dụng dữ liệu đến bằng chứng về khái niệm và cách triển khai. Phong cách độc đáo của BrainPad là làm việc cùng với khách hàng để giải quyết các vấn đề thực tế, chẳng hạn như dữ liệu không được thu thập do cơ cấu tổ chức riêng biệt hoặc dữ liệu tồn tại nhưng không được sắp xếp.
Bài đăng này thảo luận về cách cấu trúc chia sẻ kiến thức nội bộ bằng cách sử dụng Amazon Kendra và AWS Lambda và cách Amazon Kendra giải quyết những trở ngại xung quanh việc chia sẻ kiến thức mà nhiều công ty gặp phải. Chúng tôi tóm tắt những nỗ lực của BrainPad trong bốn lĩnh vực chính:
- Vấn đề chia sẻ kiến thức mà nhiều công ty gặp phải là gì?
- Tại sao chúng tôi chọn Amazon Kendra?
- Chúng tôi đã triển khai hệ thống chia sẻ kiến thức như thế nào?
- Một công cụ dù có hữu ích đến mấy thì cũng vô nghĩa nếu không được sử dụng. Chúng tôi đã vượt qua rào cản để nhận con nuôi như thế nào?
Vấn đề chia sẻ kiến thức mà nhiều công ty gặp phải
Nhiều công ty đạt được kết quả bằng cách chia công việc của họ thành các lĩnh vực khác nhau. Mỗi hoạt động này đều tạo ra những ý tưởng mới mỗi ngày. Kiến thức này được tích lũy trên cơ sở cá nhân. Nếu kiến thức này có thể được chia sẻ giữa mọi người và các tổ chức thì có thể tạo ra sự phối hợp trong các công việc liên quan, hiệu quả và chất lượng công việc sẽ tăng lên đáng kể. Đây chính là sức mạnh của việc chia sẻ kiến thức.
Tuy nhiên, có nhiều rào cản chung đối với việc chia sẻ kiến thức:
- Rất ít người chủ động tham gia và quá trình này không thể duy trì lâu do lịch trình bận rộn.
- Kiến thức nằm rải rác trên nhiều phương tiện, chẳng hạn như wiki nội bộ và các tệp PDF, khiến việc tìm kiếm thông tin bạn cần trở nên khó khăn.
- Không ai đưa kiến thức vào hệ thống củng cố kiến thức. Hệ thống này sẽ không được sử dụng rộng rãi vì khả năng tìm kiếm kém.
Công ty chúng tôi cũng gặp phải tình huống tương tự. Vấn đề cơ bản của việc chia sẻ kiến thức là mặc dù hầu hết nhân viên đều có nhu cầu mạnh mẽ để có được kiến thức nhưng họ lại có rất ít động lực để chia sẻ kiến thức của mình với một cái giá phải trả. Thay đổi hành vi của nhân viên chỉ vì mục đích chia sẻ kiến thức là điều không hề dễ dàng.
Ngoài ra, mỗi nhân viên hoặc bộ phận đều có phương pháp tích lũy kiến thức ưa thích riêng và việc cố gắng ép buộc sự thống nhất sẽ không dẫn đến động lực hoặc hiệu quả trong việc chia sẻ kiến thức. Đây là vấn đề khiến giới quản lý đau đầu, những người muốn củng cố kiến thức, trong khi những người trong ngành lại muốn có kiến thức theo hướng phân cấp.
Tại công ty chúng tôi, Amazon Kendra là dịch vụ đám mây đã giải quyết được những vấn đề này.
Tại sao chúng tôi chọn Amazon Kendra
Amazon Kendra là dịch vụ đám mây cho phép chúng tôi tìm kiếm thông tin nội bộ từ một giao diện chung. Nói cách khác, nó là một công cụ tìm kiếm chuyên về thông tin nội bộ. Trong phần này, chúng tôi thảo luận về ba lý do chính khiến chúng tôi chọn Amazon Kendra.
Dễ dàng tổng hợp kiến thức
Như đã đề cập ở phần trước, kiến thức, ngay cả khi nó tồn tại, có xu hướng bị phân tán trên nhiều phương tiện. Trong trường hợp của chúng tôi, nó nằm rải rác trên wiki nội bộ của chúng tôi và các tệp tài liệu khác nhau. Amazon Kendra cung cấp sức mạnh kết nối cho tình huống này. Chúng tôi có thể dễ dàng nhập tài liệu từ nhiều phương tiện khác nhau, bao gồm phần mềm nhóm, wiki, tệp Microsoft PowerPoint, PDF, v.v. mà không gặp bất kỳ rắc rối nào.
Điều này có nghĩa là nhân viên không phải thay đổi cách họ lưu trữ kiến thức để chia sẻ nó. Mặc dù việc tổng hợp kiến thức có thể đạt được tạm thời nhưng việc duy trì nó rất tốn kém. Khả năng tự động hóa việc này là một yếu tố rất đáng mong đợi đối với chúng tôi.
Khả năng tìm kiếm tuyệt vời
Có rất nhiều phần mềm nhóm và wiki có khả năng nhập thông tin rất tốt. Tuy nhiên, họ thường có điểm yếu trong việc đưa ra thông tin (khả năng tìm kiếm). Điều này đặc biệt đúng với tìm kiếm tiếng Nhật. Ví dụ: trong tiếng Anh, việc so khớp cấp độ từ mang lại mức độ tìm kiếm hợp lý. Tuy nhiên, trong tiếng Nhật, việc trích xuất từ khó hơn và có những trường hợp việc khớp được thực hiện bằng cách tách các từ bằng số lượng ký tự thích hợp. Nếu tìm kiếm “Tokyo-to (東京都)” bị ngăn cách bởi hai ký tự “Tokyo (東京)” và “Kyoto (京都)” thì sẽ khó tìm được kiến thức mà bạn đang tìm kiếm.
Amazon Kendra cung cấp những điều tuyệt vời khả năng tìm kiếm thông qua học máy. Ngoài các tìm kiếm từ khóa truyền thống như “xu hướng công nghệ”, các tìm kiếm bằng ngôn ngữ tự nhiên như “Tôi muốn thông tin về các sáng kiến công nghệ mới” có thể nâng cao trải nghiệm người dùng một cách đáng kể. Khả năng tìm kiếm thông tin được thu thập một cách thích hợp là lý do thứ hai khiến chúng tôi chọn Amazon Kendra.
Chi phí sở hữu thấp
Các công cụ CNTT chuyên về tổng hợp và truy xuất kiến thức được gọi là hệ thống tìm kiếm doanh nghiệp. Một vấn đề khi triển khai các hệ thống này là chi phí. Đối với một tổ chức có vài trăm nhân viên, chi phí hoạt động có thể vượt quá 10 triệu yên mỗi năm. Đây không phải là một cách rẻ tiền để bắt đầu một sáng kiến chia sẻ kiến thức.
Amazon Kendra được cung cấp với giá chi phí thấp hơn nhiều hơn hầu hết các hệ thống tìm kiếm doanh nghiệp. Như đã đề cập trước đó, các sáng kiến chia sẻ kiến thức không dễ thực hiện. Chúng tôi muốn bắt đầu từ quy mô nhỏ và chi phí sở hữu thấp của Amazon Kendra là yếu tố then chốt trong quyết định của chúng tôi.
Ngoài ra, tính dễ triển khai và linh hoạt của Amazon Kendra cũng là những lợi thế lớn cho chúng tôi. Phần tiếp theo tóm tắt một ví dụ về việc triển khai của chúng tôi.
Cách chúng tôi triển khai hệ thống chia sẻ kiến thức
Việc thực hiện không phải là một quá trình phát triển cường điệu; việc này có thể được thực hiện mà không cần mã bằng cách làm theo quy trình xử lý của Amazon Kendra. Dưới đây là năm điểm chính trong quá trình thực hiện:
- Nguồn dữ liệu (tích lũy kiến thức) – Mỗi bộ phận và nhân viên của công ty chúng tôi thường xuyên tổ chức các buổi học nội bộ và thông qua các hoạt động này, kiến thức được tích lũy trên nhiều phương tiện như wiki và nhiều loại kho lưu trữ khác nhau. Khi đó có thể dễ dàng xem lại những thông tin từ những buổi học sau này. Tuy nhiên, để rút ra kiến thức về một lĩnh vực hoặc công nghệ cụ thể, cần phải xem xét chi tiết từng phương tiện, điều này không thuận tiện cho lắm.
- Kết nối (tổng hợp kiến thức) – Với chức năng kết nối trong Amazon Kendra, chúng tôi có thể liên kết kiến thức rải rác khắp công ty với Amazon Kendra và đạt được khả năng tìm kiếm trên nhiều mặt. Ngoài ra, trình kết nối được tải thông qua tài khoản bị hạn chế, cho phép triển khai có ý thức bảo mật.
- Công cụ tìm kiếm (tìm kiếm thông tin) – Bởi vì Amazon Kendra có trang tìm kiếm để kiểm tra khả năng sử dụng, chúng tôi có thể nhanh chóng kiểm tra khả năng sử dụng của công cụ tìm kiếm ngay sau khi tải tài liệu để xem có thể tìm thấy loại kiến thức nào. Điều này rất hữu ích trong việc củng cố hình ảnh của buổi ra mắt.
- UI tìm kiếm (trang tìm kiếm cho người dùng) – Amazon Kendra có một tính năng gọi là Trình tạo trải nghiệm hiển thị màn hình tìm kiếm cho người dùng. Tính năng này có thể được triển khai mà không cần mã, điều này rất hữu ích trong việc nhận phản hồi trong quá trình triển khai thử nghiệm. Ngoài Experience Builder, Amazon Kendra còn hỗ trợ triển khai API Python và React.js, vì vậy cuối cùng chúng tôi có thể cung cấp các trang tìm kiếm tùy chỉnh cho nhân viên của mình để cải thiện trải nghiệm của họ.
- Analytics (theo dõi xu hướng sử dụng) – Hệ thống tìm kiếm doanh nghiệp chỉ có giá trị nếu có nhiều người sử dụng. Amazon Kendra có khả năng giám sát có bao nhiêu tìm kiếm đang được thực hiện và cho những cụm từ nào. Chúng tôi sử dụng tính năng này để theo dõi xu hướng sử dụng.
Chúng tôi cũng có một số câu hỏi và đáp liên quan đến việc triển khai của chúng tôi:
- Một số thách thức trong việc thu thập kiến thức nội bộ là gì? Chúng tôi phải bắt đầu bằng việc thu thập kiến thức mà mỗi bộ phận và nhân viên có, nhưng không nhất thiết phải ở một nơi có thể kết nối trực tiếp với Amazon Kendra.
- Chúng tôi đã được hưởng lợi như thế nào từ Amazon Kendra? Trước đây, chúng tôi đã cố gắng chia sẻ kiến thức nhiều lần nhưng đều thất bại. Lý do là do tổng hợp thông tin, khả năng tìm kiếm, chi phí vận hành và chi phí thực hiện. Amazon Kendra có các tính năng giải quyết những vấn đề này và chúng tôi đã triển khai thành công tính năng này trong vòng khoảng 3 tháng sau khi thụ thai. Giờ đây, chúng ta có thể sử dụng Amazon Kendra để tìm giải pháp cho các nhiệm vụ mà trước đây đòi hỏi kiến thức của các cá nhân hoặc bộ phận giống như kiến thức chung của toàn bộ tổ chức.
- Bạn đánh giá khả năng tìm kiếm của hệ thống như thế nào và bạn đã làm gì để cải thiện nó? Đầu tiên, chúng tôi yêu cầu nhiều nhân viên tương tác với hệ thống và nhận phản hồi. Một vấn đề nảy sinh khi bắt đầu triển khai là có sự phân tán thông tin có ít giá trị như kiến thức. Điều này là do một số nguồn dữ liệu chứa thông tin từ các bài đăng trên blog nội bộ chẳng hạn. Chúng tôi liên tục làm việc để cải thiện trải nghiệm người dùng bằng cách chọn đúng nguồn dữ liệu.
Như đã đề cập trước đó, bằng cách sử dụng Amazon Kendra, chúng tôi có thể vượt qua nhiều rào cản triển khai với chi phí tối thiểu. Tuy nhiên, thách thức lớn nhất với loại công cụ này là rào cản tiếp nhận sau khi triển khai. Phần tiếp theo cung cấp một ví dụ về cách chúng tôi vượt qua rào cản này.
Chúng tôi đã vượt qua rào cản để được nhận con nuôi như thế nào
Bạn đã bao giờ thấy một công cụ mà bạn đã tốn rất nhiều công sức, thời gian và tiền bạc để triển khai trở nên lỗi thời nếu không được sử dụng rộng rãi chưa? Cho dù chức năng giải quyết vấn đề có tốt đến đâu thì nó cũng sẽ không hiệu quả nếu mọi người không sử dụng nó.
Một trong những sáng kiến chúng tôi thực hiện khi ra mắt Amazon Kendra là cung cấp chatbot. Nói cách khác, khi bạn đặt câu hỏi trong công cụ trò chuyện, bạn sẽ nhận được câu trả lời kèm theo kiến thức phù hợp. Bởi vì tất cả nhân viên làm việc từ xa của chúng tôi đều sử dụng công cụ trò chuyện hàng ngày nên việc sử dụng chatbot sẽ tương thích hơn nhiều so với việc họ mở màn hình tìm kiếm mới trong trình duyệt của mình.
Để triển khai chatbot này, chúng tôi sử dụng Lambda, một dịch vụ cho phép chúng tôi chạy các chương trình theo sự kiện, không có máy chủ. Cụ thể, quy trình làm việc sau đây được triển khai:
- Người dùng đăng câu hỏi lên chatbot kèm theo lời đề cập.
- Chatbot đưa ra một sự kiện cho Lambda.
- Hàm Lambda phát hiện sự kiện và tìm kiếm câu hỏi trên Amazon Kendra.
- Hàm Lambda đăng kết quả tìm kiếm lên công cụ trò chuyện.
- Người dùng xem kết quả tìm kiếm.
Quá trình này chỉ mất vài giây và cung cấp trải nghiệm người dùng chất lượng cao để khám phá kiến thức. Phần lớn nhân viên đã được tiếp xúc với cơ chế chia sẻ kiến thức thông qua chatbot và không còn nghi ngờ gì nữa, chatbot đã góp phần phổ biến cơ chế này. Và vì có một số lĩnh vực mà chatbot không thể thực hiện được nên chúng tôi cũng đã yêu cầu họ sử dụng màn hình tìm kiếm tùy chỉnh kết hợp với chatbot để mang lại trải nghiệm người dùng tốt hơn nữa.
Kết luận
Trong bài đăng này, chúng tôi đã trình bày một nghiên cứu điển hình về Amazon Kendra để chia sẻ kiến thức và một ví dụ về cách triển khai chatbot bằng Lambda để phổ biến cơ chế này. Chúng tôi mong muốn được thấy Amazon Kendra tiến thêm một bước nữa khi các mô hình ngôn ngữ quy mô lớn tiếp tục phát triển.
Nếu bạn muốn dùng thử Amazon Kendra, hãy xem Tăng cường tìm kiếm doanh nghiệp với Amazon Kendra. BrainPad cũng có thể giúp bạn chia sẻ kiến thức nội bộ và khai thác tài liệu bằng cách sử dụng AI tổng hợp. Vui lòng liên hệ với chúng tôi để biết thêm thông tin.
Lưu ý
Tiến sĩ Naoki Okada là Nhà khoa học dữ liệu chính tại BrainPad Inc. Với kinh nghiệm đa chức năng trong kinh doanh, phân tích và kỹ thuật, anh hỗ trợ nhiều khách hàng từ xây dựng tổ chức DX đến tận dụng dữ liệu trong các lĩnh vực chưa được khám phá.
- Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
- EVM tài chính. Giao diện hợp nhất cho tài chính phi tập trung. Truy cập Tại đây.
- Tập đoàn truyền thông lượng tử. Khuếch đại IR/PR. Truy cập Tại đây.
- PlatoAiStream. Thông minh dữ liệu Web3. Kiến thức khuếch đại. Truy cập Tại đây.
- nguồn: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/how-brainpad-fosters-internal-knowledge-sharing-with-amazon-kendra/
- : có
- :là
- :không phải
- :Ở đâu
- $ 10 triệu
- $ LÊN
- 1
- 10
- 100
- 7
- a
- có khả năng
- Có khả năng
- Giới thiệu
- Tài khoản
- Tích lũy
- Đạt được
- đạt được
- ngang qua
- hoạt động
- Ngoài ra
- Nhận con nuôi
- Lợi thế
- lợi thế
- Sau
- tổng hợp
- tập hợp
- AI
- Tất cả
- Cho phép
- cho phép
- cô đơn
- Ngoài ra
- Mặc dù
- đàn bà gan dạ
- Amazon Kendra
- Amazon Web Services
- trong số
- an
- phân tích
- và
- Một
- bất kì
- api
- thích hợp
- thích hợp
- LÀ
- KHU VỰC
- khu vực
- xung quanh
- AS
- At
- tự động hóa
- AWS
- rào cản
- rào cản
- cơ sở
- BE
- bởi vì
- trở nên
- Bắt đầu
- được
- hưởng lợi
- Hơn
- lớn nhất
- Blog
- Blog Posts
- trình duyệt
- xây dựng
- Xây dựng
- kinh doanh
- bận rộn
- nhưng
- by
- gọi là
- CAN
- trường hợp
- trường hợp nghiên cứu
- trường hợp
- thách thức
- thách thức
- thay đổi
- thay đổi
- nhân vật
- chatbot
- chatbot
- giá rẻ
- kiểm tra
- Chọn
- chọn
- khách hàng
- đám mây
- CO
- mã
- Thu
- Tập thể
- đến
- Chung
- Các công ty
- công ty
- tương thích
- khái niệm
- quan niệm
- kết hợp
- kết nối
- Củng cố
- hợp nhất
- liên lạc
- chứa
- liên tục
- tiếp tục
- đóng góp
- Tiện lợi
- Phí Tổn
- tốn kém
- Chi phí
- có thể
- phủ
- tạo
- tạo ra
- tùy chỉnh
- tiền thưởng
- dữ liệu
- nhà khoa học dữ liệu
- Ngày
- ngày
- Phân quyền
- quyết định
- bộ
- phòng ban
- triển khai
- triển khai. thêm vao Đoa
- chi tiết
- Phát triển
- ĐÃ LÀM
- khác nhau
- khó khăn
- Lôi thôi
- trực tiếp
- phát hiện
- thảo luận
- do
- tài liệu
- tài liệu
- thực hiện
- dont
- nghi ngờ
- dr
- đột ngột
- hai
- suốt trong
- DX
- mỗi
- Sớm hơn
- dễ dàng
- dễ dàng
- dễ dàng
- Hiệu quả
- hiệu quả
- nỗ lực
- những nỗ lực
- Công nhân
- nhân viên
- Động cơ
- Kỹ Sư
- Tiếng Anh
- nâng cao
- Doanh nghiệp
- Nhập cảnh
- Toàn bộ
- đặc biệt
- đánh giá
- Ngay cả
- Sự kiện
- cuối cùng
- BAO GIỜ
- Mỗi
- mỗi ngày
- phát triển
- ví dụ
- quá
- Excel
- tồn tại
- kinh nghiệm
- khai thác
- tiếp xúc
- trích xuất
- Đối mặt
- phải đối mặt
- yếu tố
- thất bại
- Đặc tính
- Tính năng
- thông tin phản hồi
- vài
- lĩnh vực
- Các tập tin
- Tìm kiếm
- tìm kiếm
- Tên
- Linh hoạt
- dòng chảy
- tiếp theo
- Trong
- Buộc
- xây dựng
- Forward
- tìm thấy
- 4
- thường xuyên
- từ
- chức năng
- chức năng
- cơ bản
- thu thập
- tạo
- thế hệ
- Trí tuệ nhân tạo
- được
- nhận được
- tốt
- tuyệt vời
- rất nhiều
- Mặt đất
- Khách
- Bài đăng của Khách
- có
- Có
- có
- he
- Được tổ chức
- giúp đỡ
- đã giúp
- hữu ích
- giúp đỡ
- tại đây
- chất lượng cao
- của mình
- Độ đáng tin của
- Hướng dẫn
- Tuy nhiên
- HTML
- HTTPS
- một trăm
- Vượt rào
- ý tưởng
- if
- hình ảnh
- ngay
- thực hiện
- thực hiện
- thực hiện
- thực hiện
- nhập khẩu
- nâng cao
- in
- Mặt khác
- Inc.
- Bao gồm
- Tăng lên
- hệ thống riêng biệt,
- các cá nhân
- ngành công nghiệp
- thông tin
- Sáng kiến
- khả năng phán đoán
- đầu vào
- tương tác
- quan tâm
- Giao thức
- nội bộ
- trong
- tham gia
- các vấn đề
- IT
- ITS
- Tiếng Nhật
- Key
- Những vùng trọng điểm
- yếu tố chính
- Loại
- kiến thức
- Ngôn ngữ
- quy mô lớn
- một lát sau
- phóng
- phát động
- dẫn
- các nhà lãnh đạo
- Nhảy qua
- Cấp
- tận dụng
- LINK
- ít
- tải
- dài
- Xem
- tìm kiếm
- Rất nhiều
- Thấp
- thấp hơn
- máy
- duy trì
- Đa số
- Làm
- quản lý
- nhiều
- phù hợp
- chất
- có nghĩa
- cơ chế
- Phương tiện truyền thông
- trung bình
- đề cập
- phương pháp
- microsoft
- triệu
- tối thiểu
- mô hình
- tiền
- giám sát
- tháng
- chi tiết
- hầu hết
- Động lực
- nhiều
- nhiều
- Tự nhiên
- nhất thiết
- cần thiết
- Cần
- Mới
- tiếp theo
- Không
- tại
- con số
- lỗi thời
- trở ngại
- được
- of
- cung cấp
- Cung cấp
- thường
- on
- ONE
- có thể
- mở
- hoạt động
- hoạt động
- or
- gọi món
- cơ quan
- tổ chức
- tổ chức
- Tổ chức
- Nền tảng khác
- vfoXNUMXfipXNUMXhfpiXNUMXufhpiXNUMXuf
- Về chúng tôi
- ra
- đầu ra
- Vượt qua
- riêng
- quyền sở hữu
- trang
- đối tác
- qua
- người
- hiệu suất
- thực hiện
- Tiên phong
- Nơi
- plato
- Thông tin dữ liệu Plato
- PlatoDữ liệu
- xin vui lòng
- điểm
- người nghèo
- Bài đăng
- bài viết
- quyền lực
- mạnh mẽ
- ưa thích
- trình bày
- trước
- trước đây
- chủ yếu
- Vấn đề
- vấn đề
- quá trình
- xử lý
- Khóa Học
- bằng chứng
- bằng chứng về khái niệm
- cho
- cung cấp
- cung cấp
- mục đích
- Python
- Q & A
- chất lượng
- câu hỏi
- Mau
- phạm vi
- Phản ứng
- lý do
- hợp lý
- lý do
- liên quan
- cần phải
- phản ứng
- hạn chế
- Kết quả
- xem xét
- ngay
- chạy
- rải rác
- Nhà khoa học
- Màn
- Tìm kiếm
- công cụ tìm kiếm
- Thứ hai
- giây
- Phần
- xem
- nhìn thấy
- đã xem
- lựa chọn
- ngăn cách
- Không có máy chủ
- dịch vụ
- DỊCH VỤ
- phiên
- một số
- Chia sẻ
- chia sẻ
- chia sẻ
- tương tự
- tình hình
- nhỏ
- So
- Giải pháp
- động SOLVE
- Giải quyết
- Giải quyết
- một số
- nguồn
- nguồn
- Chuyên môn hoá
- chuyên
- riêng
- đặc biệt
- tiêu
- Bắt đầu
- là gắn
- hàng
- Chiến lược
- mạnh mẽ
- cấu trúc
- Học tập
- phong cách
- Thành công
- như vậy
- tóm tắt
- Hỗ trợ
- hệ thống
- hệ thống
- Hãy
- mất
- nhiệm vụ
- Công nghệ
- về
- thử nghiệm
- hơn
- việc này
- Sản phẩm
- thông tin
- cung cấp their dịch
- Them
- Đó
- Kia là
- họ
- điều này
- những
- số ba
- Thông qua
- khắp
- thời gian
- thời gian
- đến
- bên nhau
- mất
- công cụ
- công cụ
- theo dõi
- truyền thống
- Xu hướng
- cố gắng
- đúng
- hai
- kiểu
- loại
- ui
- độc đáo
- us
- khả năng sử dụng
- Sử dụng
- sử dụng
- đã sử dụng
- người sử dang
- Kinh nghiệm người dùng
- Người sử dụng
- sử dụng
- Quý báu
- giá trị
- nhiều
- khác nhau
- rất
- Lượt xem
- muốn
- muốn
- muốn
- là
- Đường..
- we
- web
- các dịch vụ web
- là
- Điều gì
- khi nào
- cái nào
- trong khi
- CHÚNG TÔI LÀ
- tại sao
- rộng
- Phạm vi rộng
- rộng rãi
- phổ biến rộng rãi
- sẽ
- với
- ở trong
- không có
- Từ
- từ
- Công việc
- làm việc cùng nhau
- quy trình làm việc
- đang làm việc
- năm
- yên
- Bạn
- zephyrnet