לארגונים יש גישה לכמויות אדירות של נתונים, שאת רובם קשה לגלות מכיוון שהנתונים אינם מובנים. גישות קונבנציונליות לניתוח נתונים בלתי מובנים השתמש בהתאמה של מילות מפתח או מילים נרדפות. הם אינם תופסים את ההקשר המלא של מסמך, מה שהופך אותם לפחות יעילים בהתמודדות עם נתונים לא מובנים.
לעומת זאת, הטמעות טקסט משתמשות למידת מכונה יכולות (ML) ללכוד את המשמעות של נתונים לא מובנים. הטבעות נוצרות על ידי מודלים של שפות ייצוגיות המתרגמות טקסט לוקטורים מספריים ומקודדות מידע הקשרי במסמך. זה מאפשר יישומים כגון חיפוש סמנטי, אחזור דור מוגבר (RAG), דוגמנות נושאים וסיווג טקסט.
לדוגמה, בתעשיית השירותים הפיננסיים, יישומים כוללים הפקת תובנות מדוחות רווחים, חיפוש מידע מדוחות כספיים וניתוח סנטימנט לגבי מניות ושווקים שנמצאו בחדשות פיננסיות. הטבעות טקסט מאפשרות לאנשי מקצוע בתעשייה לחלץ תובנות ממסמכים, למזער שגיאות ולהגביר את הביצועים שלהם.
בפוסט זה, אנו מציגים אפליקציה שיכולה לחפש ולשאול חדשות פיננסיות בשפות שונות באמצעות Cohere's שבץ ו דרג מחדש דגמים עם סלע אמזון.
מודל ההטמעה הרב לשוני של Cohere
Cohere היא פלטפורמת AI ארגונית מובילה שבונה מודלים של שפה גדולה (LLM) ברמה עולמית ופתרונות מונעי LLM המאפשרים למחשבים לחפש, ללכוד משמעות ולשוחח בטקסט. הם מספקים קלות שימוש ובקרות אבטחה ופרטיות חזקות.
מודל ההטמעה הרב לשוני של Cohere מייצר ייצוגים וקטוריים של מסמכים עבור למעלה מ-100 שפות וזמין ב- Amazon Bedrock. זה מאפשר ללקוחות AWS לגשת אליו כ-API, מה שמבטל את הצורך בניהול התשתית הבסיסית ומבטיח שמידע רגיש יישאר מנוהל ומוגן בצורה מאובטחת.
המודל הרב-לשוני מקבץ טקסט עם משמעויות דומות על-ידי הקצאת מיקומים קרובים זה לזה במרחב וקטור סמנטי. עם מודל הטמעה רב לשוני, מפתחים יכולים לעבד טקסט במספר שפות ללא צורך במעבר בין מודלים שונים, כפי שמוצג באיור הבא. זה הופך את העיבוד ליעיל יותר ומשפר את הביצועים עבור יישומים רב לשוניים.
להלן כמה מנקודות השיא של מודל ההטמעה של Cohere:
- התמקדו באיכות המסמך - מודלים אופייניים להטמעה מאומנים למדידת דמיון בין מסמכים, אך המודל של Cohere מודד גם את איכות המסמכים
- שליפה טובה יותר עבור יישומי RAG – יישומי RAG דורשים מערכת שליפה טובה, שמודל ההטמעה של Cohere מצטיין בה
- דחיסת נתונים חסכונית - Cohere משתמש בשיטת אימון מיוחדת, מודעת לדחיסה, וכתוצאה מכך חיסכון משמעותי בעלויות עבור מסד הנתונים הוקטורים שלך
השתמש במקרים להטמעת טקסט
הטמעות טקסט הופכות נתונים לא מובנים לצורה מובנית. זה מאפשר לך להשוות באופן אובייקטיבי, לנתח ולהפיק תובנות מכל המסמכים הללו. להלן מקרי שימוש לדוגמה שמודל ההטמעה של Cohere מאפשר:
- חיפוש סמנטי - מאפשר יישומי חיפוש רבי עוצמה בשילוב עם מסד נתונים וקטורי, עם רלוונטיות מעולה המבוססת על משמעות ביטויי החיפוש
- מנוע חיפוש למערכת גדולה יותר - מוצא ומחזיר את המידע הרלוונטי ביותר ממקורות נתונים ארגוניים מחוברים עבור מערכות RAG
- סיווג טקסט - תומך בזיהוי כוונות, ניתוח סנטימנטים וניתוח מסמכים מתקדם
- דוגמנות נושא - הופך אוסף של מסמכים לאשכולות נפרדים כדי לחשוף נושאים ונושאים מתפתחים
מערכות חיפוש משופרות עם דירוג מחדש
בארגונים שבהם כבר קיימות מערכות חיפוש קונבנציונליות של מילות מפתח, איך מציגים יכולות חיפוש סמנטי מודרניות? עבור מערכות כאלה שהן חלק מארכיטקטורת המידע של החברה במשך זמן רב, הגירה מלאה לגישה מבוססת הטמעות היא, במקרים רבים, פשוט בלתי אפשרית.
נקודת הקצה מחדש של Cohere נועד לגשר על הפער הזה. זה פועל כשלב השני של זרימת חיפוש כדי לספק דירוג של מסמכים רלוונטיים לפי שאילתה של משתמש. ארגונים יכולים לשמור על מערכת מילות מפתח קיימת (או אפילו סמנטית) לצורך אחזור השלב הראשון ולהגביר את איכות תוצאות החיפוש עם נקודת הקצה מחדש של דירוג מחדש בשלב השני.
דירוג מחדש מספק אפשרות מהירה ופשוטה לשיפור תוצאות החיפוש על ידי הכנסת טכנולוגיית חיפוש סמנטית לערימה של המשתמש עם שורת קוד אחת. נקודת הקצה מגיעה גם עם תמיכה רב לשונית. האיור הבא ממחיש את זרימת העבודה של האחזור והדירוג מחדש.
סקירת פתרונות
אנליסטים פיננסיים צריכים לעכל הרבה תוכן, כמו פרסומים פיננסיים ומדיה חדשותית, כדי להישאר מעודכנים. על פי האגודה לאנשי מקצוע פיננסיים (AFP), אנליסטים פיננסיים מבלים 75% מזמנם באיסוף נתונים או בניהול התהליך במקום בניתוח בעל ערך מוסף. מציאת התשובה לשאלה על פני מגוון מקורות ומסמכים היא עבודה רבת זמן ומייגעת. מודל ההטמעה של Cohere עוזר לאנליסטים לחפש במהירות במספר כותרות מאמרים במספר שפות כדי למצוא ולדרג את המאמרים הרלוונטיים ביותר לשאילתה מסוימת, וחוסך כמות עצומה של זמן ומאמץ.
בדוגמה הבאה לשימוש במקרה, אנו מציגים כיצד מודל ההטמעה של Cohere מחפש ושאילתות על פני חדשות פיננסיות בשפות שונות בצינור ייחודי אחד. לאחר מכן נדגים כיצד הוספת דירוג מחדש לאחזור ההטמעות שלך (או הוספתו לחיפוש מילוני מדור קודם) יכולה לשפר עוד יותר את התוצאות.
המחברת התומכת זמינה ב- GitHub.
התרשים הבא ממחיש את זרימת העבודה של היישום.
אפשר גישה לדגם דרך Amazon Bedrock
משתמשי Amazon Bedrock צריכים לבקש גישה לדגמים כדי להפוך אותם לזמינים לשימוש. כדי לבקש גישה לדגמים נוספים, בחר גישה לדגם חלונית הניווט בסלע אמזון לנחם. לקבלת מידע נוסף, ראה גישה לדגם. עבור הדרכה זו, עליך לבקש גישה למודל Cohere Embed Multilingual.
התקן חבילות וייבוא מודולים
ראשית, אנו מתקינים את החבילות הדרושות ומייבאים את המודולים שבהם נשתמש בדוגמה זו:
ייבוא מסמכים
אנו משתמשים במערך נתונים (MultiFIN) המכיל רשימה של כותרות מאמרים בעולם האמיתי המכסה 15 שפות (אנגלית, טורקית, דנית, ספרדית, פולנית, יוונית, פינית, עברית, יפנית, הונגרית, נורווגית, רוסית, איטלקית, איסלנדית ושוודית ). זהו מערך נתונים בקוד פתוח שנאסף לעיבוד שפה טבעית פיננסית (NLP) והוא זמין ב-a מאגר GitHub.
במקרה שלנו, יצרנו קובץ CSV עם הנתונים של MultiFIN וכן עמודה עם תרגומים. אנחנו לא משתמשים בעמודה הזו כדי להזין את המודל; אנו משתמשים בו כדי לעזור לנו לעקוב אחרי שאנו מדפיסים את התוצאות עבור אלה שאינם דוברים דנית או ספרדית. אנו מצביעים על ה-CSV הזה כדי ליצור את מסגרת הנתונים שלנו:
בחר רשימה של מסמכים לשאילתה
ל-MultiFIN יש למעלה מ-6,000 רשומות ב-15 שפות שונות. במקרה השימוש לדוגמה שלנו, אנו מתמקדים בשלוש שפות: אנגלית, ספרדית ודנית. אנחנו גם ממיינים את הכותרות לפי אורך ובוחרים את הארוכים ביותר.
מכיוון שאנו בוחרים את המאמרים הארוכים ביותר, אנו מבטיחים שהאורך אינו נובע מרצפים חוזרים ונשנים. הקוד הבא מציג דוגמה שבה זה המקרה. אנחנו ננקה את זה.
df['text'].iloc[2215]
רשימת המסמכים שלנו מפוזרת יפה על פני שלוש השפות:
להלן כותרת המאמר הארוכה ביותר במערך הנתונים שלנו:
הטמעת ואינדקס מסמכים
כעת, אנו רוצים להטביע את המסמכים שלנו ולאחסן את ההטבעות. ההטמעות הן וקטורים גדולים מאוד שמכילים את המשמעות הסמנטית של המסמך שלנו. בפרט, אנו משתמשים במודל embed-multilingual-v3.0 של Cohere, אשר יוצר הטבעות עם 1,024 ממדים.
כאשר שאילתה מועברת, אנו גם מטמיעים את השאילתה ומשתמשים בספריית hnswlib כדי למצוא את השכנים הקרובים ביותר.
נדרשות רק כמה שורות קוד כדי להקים לקוח Cohere, להטמיע את המסמכים וליצור את אינדקס החיפוש. אנו גם עוקבים אחר השפה והתרגום של המסמך כדי להעשיר את הצגת התוצאות.
בניית מערכת אחזור
לאחר מכן, אנו בונים פונקציה שלוקחת שאילתה כקלט, מטביעה אותה ומוצאת את ארבע הכותרות הקשורות אליה יותר:
שאילתה במערכת האחזור
בואו נחקור מה המערכת שלנו עושה עם כמה שאילתות שונות. נתחיל באנגלית:
התוצאות הן כדלקמן:
שימו לב לדברים הבאים:
- אנו שואלים שאלות קשורות, אך מעט שונות, והמודל הוא בעל ניואנסים מספיק כדי להציג את התוצאות הרלוונטיות ביותר בראש.
- המודל שלנו אינו מבצע חיפוש מבוסס מילות מפתח, אלא חיפוש סמנטי. גם אם אנו משתמשים במונח כמו "מדע נתונים" במקום "AI", המודל שלנו מסוגל להבין מה נשאל ולהחזיר את התוצאה הרלוונטית ביותר בראש.
מה דעתך על שאילתה בדנית? בואו נסתכל על השאילתה הבאה:
בדוגמה הקודמת, ראשי התיבות באנגלית "PP&E" מייצגים "רכוש, מפעל וציוד", והמודל שלנו הצליח לחבר אותו לשאילתה שלנו.
במקרה זה, כל התוצאות המוחזרות הן בדנית, אך המודל יכול להחזיר מסמך בשפה שאינה השאילתה אם המשמעות הסמנטית שלו קרובה יותר. יש לנו גמישות מלאה, ובעזרת כמה שורות קוד נוכל לציין האם המודל צריך להסתכל רק על מסמכים בשפת השאילתה, או שצריך להסתכל על כל המסמכים.
שפר את התוצאות עם Cohere Rerank
הטמעות הן חזקות מאוד. עם זאת, כעת נבחן כיצד לחדד את התוצאות שלנו עוד יותר עם נקודת הקצה Rerank של Cohere, אשר הוכשרה לציון הרלוונטיות של מסמכים מול שאילתה.
יתרון נוסף של Rerank הוא שהוא יכול לעבוד על מנוע חיפוש של מילות מפתח מדור קודם. אתה לא צריך לעבור למסד נתונים וקטור או לבצע שינויים דרסטיים בתשתית שלך, וזה דורש רק כמה שורות קוד. דירוג מחדש זמין ב אמזון SageMaker.
בוא ננסה שאילתה חדשה. אנו משתמשים ב- SageMaker הפעם:
במקרה זה, חיפוש סמנטי הצליח לאחזר את התשובה שלנו ולהציג אותה בתוצאות, אבל היא לא נמצאת בראש. עם זאת, כאשר אנו מעבירים את השאילתה שוב לנקודת הקצה שלנו לדירוג מחדש עם רשימת המסמכים שאוחזרו, דירוג מחדש מסוגל להציג את המסמך הרלוונטי ביותר בראש.
ראשית, אנו יוצרים את הלקוח ואת נקודת הקצה מחדש:
כאשר אנו מעבירים את המסמכים ל-Rerank, המודל מסוגל לבחור את הרלוונטי ביותר במדויק:
סיכום
פוסט זה הציג הדרכה לשימוש במודל ההטמעה הרב לשוני של Cohere באמזון Bedrock בתחום השירותים הפיננסיים. במיוחד, הדגמנו דוגמה ליישום חיפוש מאמרים פיננסיים רב לשוניים. ראינו כיצד מודל ההטמעה מאפשר גילוי יעיל ומדויק של מידע, ובכך מגביר את הפרודוקטיביות ואיכות הפלט של אנליסט.
מודל ההטמעה הרב לשוני של Cohere תומך ביותר מ-100 שפות. זה מסיר את המורכבות של בניית יישומים הדורשים עבודה עם קורפוס של מסמכים בשפות שונות. ה דגם Cohere Embed מאומן לספק תוצאות ביישומים מהעולם האמיתי. הוא מטפל בנתונים רועשים כקלטים, מותאם למערכות RAG מורכבות ומספק עלות-יעילות משיטת האימון המודעת לדחיסה שלו.
התחל לבנות עם מודל ההטמעה הרב לשוני של Cohere באמזון Bedrock עוד היום.
על הכותבים
ג'יימס יי הוא ארכיטקט בכיר לפתרונות AI/ML בצוות Technology Partners COE Tech בשירותי האינטרנט של אמזון. הוא נלהב לעבוד עם לקוחות ארגוניים ושותפים לתכנון, פריסה והרחבה של יישומי AI/ML כדי להפיק ערך עסקי. מחוץ לעבודה, הוא נהנה לשחק כדורגל, לטייל ולבלות עם משפחתו.
גונזלו בטגון הוא אדריכל פתרונות ב-Cohere, ספקית של טכנולוגיית עיבוד שפה טבעית מתקדמת. הוא עוזר לארגונים לתת מענה לצרכים העסקיים שלהם באמצעות פריסת מודלים של שפה גדולים.
מאור עאמר הוא עורך דין למפתחים ב-Cohere, ספקית של טכנולוגיית עיבוד שפה טבעית (NLP) מתקדמת. הוא עוזר למפתחים לבנות יישומים מתקדמים עם מודלים של שפה גדולה (LLM) של Cohere.
- הפצת תוכן ויחסי ציבור מופעל על ידי SEO. קבל הגברה היום.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. העצים את עצמך. גישה כאן.
- PlatoAiStream. Web3 Intelligence. הידע מוגבר. גישה כאן.
- PlatoESG. פחמן, קלינטק, אנרגיה, סביבה, שמש, ניהול פסולת. גישה כאן.
- PlatoHealth. מודיעין ביוטכנולוגיה וניסויים קליניים. גישה כאן.
- מקור: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/build-financial-search-applications-using-the-amazon-bedrock-cohere-multilingual-embedding-model/
- :יש ל
- :הוא
- :לֹא
- :איפה
- $ למעלה
- 000
- 1
- 10
- 100
- 11
- 13
- 15%
- 16
- 2030
- 22
- 29
- 33
- 7
- 8
- 80
- 9
- a
- יכול
- אודות
- גישה
- פי
- חֶשְׁבּוֹן
- מדויק
- במדויק
- להשיג
- לרוחב
- מעשים
- מסתגל
- מוסיף
- נוסף
- כתובת
- מתקדם
- יתרון
- עו"ד
- AFP
- שוב
- נגד
- AI
- פלטפורמת AI
- AI / ML
- תעשיות
- להתיר
- מאפשר
- לאורך
- כְּבָר
- גם
- אמזון בעברית
- אמזון שירותי אינטרנט
- כמות
- כמויות
- an
- אנליזה
- מנתח
- אנליסטים
- ניתוח
- ו
- לענות
- API
- בקשה
- יישומים
- גישה
- גישות
- ארכיטקטורה
- ARE
- מאמר
- מאמרים
- AS
- לשאול
- At
- מוגבר
- זמין
- AWS
- מבוסס
- כי
- היה
- להיות
- מוטב
- בֵּין
- אבני
- לְהַגבִּיר
- חיזוק
- Brexit
- לְגַשֵׁר
- לִבנוֹת
- בִּניָן
- בונה
- עסקים
- מנהיגים עסקיים
- עסקים
- אבל
- by
- CAN
- יכולות
- ללכוד
- מקרה
- מקרים
- תִקרָה
- סמנכ"ל כספים
- לאתגר
- האתגרים
- שינוי
- שינויים
- בחרו
- מיון
- לְנַקוֹת
- לקוחות
- סְגוֹר
- מקרוב
- קרוב יותר
- CO
- קוד
- אוסף
- טור
- מגיע
- חברות
- של החברה
- לְהַשְׁווֹת
- להשלים
- מורכב
- מורכבות
- מחשבים
- מודאג
- לְחַבֵּר
- מחובר
- תוכן
- הקשר
- קשר
- לעומת זאת
- בקרות
- מקובל
- משותף
- עלות
- חיסכון עלויות
- יכול
- זוג
- יחד
- כיסוי
- תקופת הקורונה
- לִיצוֹר
- נוצר
- יוצר
- אשראי
- משבר
- הקריטריונים
- אוצר
- נוֹכְחִי
- לקוחות
- שיא הטכנולוגיה
- אבטחת סייבר
- דני
- נתונים
- מדע נתונים
- מסד נתונים
- de
- המועד אחרון
- התמודדות
- מוקדש
- דל
- למסור
- לספק תוצאות
- מספק
- להפגין
- מופגן
- זה
- לפרוס
- פריסה
- פיקדונות
- לגזור
- עיצוב
- מעוצב
- מפתח
- מפתחים
- צעצועי התפתחות
- אחר
- קשה
- תקציר
- ממדים
- לגלות
- תגלית
- לְהַצִיג
- מובהק
- מופץ
- הפצה
- do
- מסמך
- מסמכים
- עושה
- תחום
- לא
- מטה
- נהיגה
- ראוי
- e
- כל אחד
- מוקדם
- שכר
- להקל
- קלות שימוש
- כלכלה
- אפקטיבי
- יעיל
- מאמץ
- el
- מבטל
- אחר
- שבץ
- הטבעה
- מתעורר
- פליטות
- עובד
- לאפשר
- מאפשר
- סוף
- נקודת קצה
- התעסקות
- מנוע
- אנגלית
- עֲנָקִי
- מספיק
- להעשיר
- לְהַבטִיחַ
- מבטיח
- מִפְעָל
- לקוחות ארגוניים
- חברות
- סביבה
- ציוד
- שגיאות
- ESG
- להקים
- Ether (ETH)
- אֲפִילוּ
- דוגמה
- מצוין
- קיימים
- מנוסה
- לחקור
- תמצית
- פולס
- משפחה
- מהר
- אפשרי
- מעטים
- תרשים
- שלח
- כספי
- חדשות פיננסיות
- שירותים פיננסיים
- מציאת
- ממצאים
- פיני
- חמש
- גמישות
- תזרים
- להתמקד
- לעקוב
- הבא
- כדלקמן
- בעד
- טופס
- מצא
- ארבע
- מועד אחרון
- החל מ-
- מלא
- פונקציה
- נוסף
- פער
- גז
- איסוף
- תמ"ג
- נוצר
- מייצר
- גלוֹבָּלִי
- כלכלה עולמית
- Go
- שערים
- הולך
- טוב
- יוונית
- קבוצה
- מדריך
- מטפל
- יש
- he
- כותרות
- כותרות
- עברית
- לעזור
- עוזר
- פסים
- שֶׁלוֹ
- מכה
- איך
- איך
- אולם
- HTML
- HTTPS
- הונגרי
- i
- if
- מדגים
- יישום
- לייבא
- לשפר
- משפר
- שיפור
- in
- לכלול
- להגדיל
- מדד
- תעשייה
- מידע
- מידע
- הודעה
- תשתית
- קלט
- תשומות
- תובנות
- להתקין
- במקום
- לשלב
- השתלבות
- כוונה
- אל תוך
- מבוא
- החדרה
- IP
- IT
- איטלקי
- שֶׁלָה
- יָנוּאָר
- יפני
- מקומות תעסוקה
- jpg
- רק
- שמור
- נוף
- שפה
- שפה
- שפות
- גָדוֹל
- גדול יותר
- הגדול ביותר
- אס
- אחרון
- האחרון
- מנהיגים
- מוביל
- החכרה
- מוֹרֶשֶׁת
- חקיקה
- הצעת חוק
- אורך
- פחות
- סִפְרִיָה
- כמו
- קו
- קווים
- רשימה
- ברשימה
- הלוואות
- ארוך
- הרבה זמן
- נראה
- ה
- מגרש
- ראשי
- לעשות
- עושה
- עשייה
- איש
- לנהל
- הצליח
- ניהול
- רב
- מַפָּה
- צעדה
- שוק
- שווי שוק
- שוקי
- מסיבי
- תואם
- משמעות
- משמעויות
- למדוד
- אמצעים
- מדיה
- לִפְגוֹשׁ
- מפגש
- סתם
- שיטה
- הֲגִירָה
- לצמצם
- ML
- מצב
- מודל
- דוגמנות
- מודלים
- מודרני
- מודולים
- יותר
- יותר יעיל
- רוב
- הרבה
- מספר
- שם
- טבעי
- שפה טבעית
- עיבוד שפה טבעית
- ניווט
- הכרחי
- צורך
- צרכי
- השכנים
- חדש
- חדשות
- מדיה חדשותית
- הבא
- NLP
- לא
- נורבגי
- מחברה
- עַכשָׁיו
- רב
- NY
- לסילבסטר
- NYT
- באופן אובייקטיבי
- of
- on
- ONE
- יחידות
- רק
- הִסתָעֲרוּת
- לפתוח
- קוד פתוח
- אפשרות
- or
- להזמין
- ארגונים
- מְקוֹרִי
- OS
- אחר
- שלנו
- תפוקה
- בחוץ
- יותר
- חבילה
- חבילות
- דובי פנדה
- זגוגית
- חלק
- מסוים
- שותף
- שותפים
- לעבור
- עבר
- לוהט
- תשלום
- גליון שכר
- עבור
- לבצע
- ביצועים
- לבחור
- לקטוף
- צינור
- תכנית
- צמח
- פלטפורמה
- אפלטון
- מודיעין אפלטון
- אפלטון נתונים
- משחק
- פודקאסט
- נקודה
- פולני
- עמדות
- הודעה
- פוטנציאל
- חזק
- קודם
- להציג
- מוצג
- מנהל
- קופונים להדפסה
- פְּרָטִיוּת
- תהליך
- תהליך
- פִּריוֹן
- אנשי מקצוע
- התקדמות
- רכוש
- הצעה
- מוּגָן
- לספק
- ספק
- מספק
- פרסומים
- מטרה
- PWC
- איכות
- שאילתות
- שאלה
- שאלות
- מהירות
- R
- להעלות
- לדרג
- דירוג
- RE
- מוכן
- עולם אמיתי
- הכרה
- רשום
- להפחית
- הפניה
- לחדד
- רפורמה
- באזור
- קָשׁוּר
- הרלוונטיות
- רלוונטי
- להשאר
- שְׂרִידִים
- מסיר
- לפתוח מחדש
- חזר
- להחליף
- דווח
- דוחות לדוגמא
- לבקש
- לדרוש
- תוצאה
- וכתוצאה מכך
- תוצאות
- לִשְׁמוֹר
- לַחֲזוֹר
- חוזר
- רוסי
- s
- בעל חכמים
- חסכת
- חיסכון
- ראה
- סולם
- מדע
- ציון
- חיפוש
- מנוע חיפוש
- חיפושים
- חיפוש
- ה-SEC
- שְׁנִיָה
- מאובטח
- אבטחה
- לִרְאוֹת
- נבחר
- לחצני מצוקה לפנסיונרים
- רגיש
- רגש
- שירותים
- מושב
- בעל מניות
- צריך
- ראווה
- הופעות
- דומה
- יחיד
- אתרים
- מעט שונה
- לאט
- כדורגל
- פתרונות
- כמה
- מָקוֹר
- מקורות
- מֶרחָב
- ספרדי
- לדבר
- מיוחד
- לבלות
- הוצאה
- לערום
- סגל
- התמחות
- תֶקֶן
- עומד
- התחלה
- החל
- הצהרות
- להשאר
- מניות
- שוק המניות
- מניות
- חנות
- פשוט
- אִסטרָטֶגִיָה
- חזק
- מובנה
- ניכר
- כזה
- תמיכה
- נתמך
- מסייע
- תומך
- משטח
- סֶקֶר
- קיימות
- בר קיימא
- פיתוח בר קיימא
- שבדי
- מתג
- שֵׁם נִרדָף
- מערכת
- מערכות
- לוקח
- מטרות
- מס
- זיכוי מס
- נבחרת
- טק
- טכנולוגיה
- טווח
- טֶקסט
- סיווג טקסט
- מֵאֲשֶׁר
- זֶה
- השמיים
- שֶׁלָהֶם
- אותם
- אז
- שם.
- בכך
- אלה
- הֵם
- זֶה
- אלה
- שְׁלוֹשָׁה
- דרך
- זמן
- כותרות
- ל
- היום
- חלק עליון
- נושא
- נושאים
- לעקוב
- מְאוּמָן
- הדרכה
- לתרגם
- תרגום
- תרגומים
- נסיעה
- לנסות
- תורכי
- תור
- פונה
- טיפוסי
- UN
- לגלות
- בְּסִיסִי
- להבין
- ייחודי
- כתובת האתר
- us
- להשתמש
- במקרה להשתמש
- משתמשים
- שימושים
- באמצעות
- ערך
- מגוון
- מאוד
- בהדרכה
- רוצה
- היה
- גל
- דֶרֶך..
- we
- אינטרנט
- שירותי אינטרנט
- טוֹב
- מה
- מתי
- אם
- אשר
- מי
- יצטרך
- עם
- לְלֹא
- תיק עבודות
- זרימת עבודה
- עובד
- עוֹלָם
- רמה עולמית
- שנים
- עוד
- אתה
- זפירנט