میڈیا پلیٹ فارمز پر صارفین کی مصروفیت اور اطمینان بڑھانے کے لیے صارفین کے نئے مواد کو دریافت کرنے کے طریقے کو بہتر بنانا بہت ضروری ہے۔ صرف مطلوبہ الفاظ کی تلاش میں سیمنٹکس اور صارف کے ارادے کو حاصل کرنے میں چیلنجز ہوتے ہیں، جس کے نتیجے میں ایسے نتائج برآمد ہوتے ہیں جن میں متعلقہ سیاق و سباق کی کمی ہوتی ہے۔ مثال کے طور پر، ڈیٹ نائٹ یا کرسمس پر مبنی فلمیں تلاش کرنا۔ اگر صارفین قابل اعتماد طریقے سے مطلوبہ مواد تلاش نہیں کر پاتے ہیں تو اس سے برقرار رکھنے کی شرح کم ہو سکتی ہے۔ تاہم، کے ساتھ بڑے زبان کے ماڈل (LLMs)، ان سیمنٹک اور صارف کے ارادے کے چیلنجوں کو حل کرنے کا ایک موقع ہے۔ ملا کر سرایت جو کہ ایک تکنیک کے ساتھ سیمنٹکس کو پکڑتا ہے۔ بازیافت اگمینٹڈ جنریشن (RAG)، آپ اپنے ڈیٹا کے ذرائع سے بازیافت شدہ سیاق و سباق کی بنیاد پر مزید متعلقہ جوابات تیار کر سکتے ہیں۔
اس پوسٹ میں، ہم آپ کو دکھاتے ہیں کہ کس طرح محفوظ طریقے سے مووی چیٹ بوٹ بنانے کے لیے آپ کے اپنے ڈیٹا کے ساتھ RAG کو لاگو کریں۔ علم کی بنیادیں لیے ایمیزون بیڈرک. ہم IMDb اور Box Office Mojo ڈیٹاسیٹ کا استعمال میڈیا اور تفریحی صارفین کے لیے ایک کیٹلاگ کی تقلید کے لیے کرتے ہیں اور یہ ظاہر کرتے ہیں کہ آپ صرف چند قدموں میں اپنا RAG حل کیسے بنا سکتے ہیں۔
حل جائزہ
۔ IMDb اور Box Office Mojo Movies/TV/OTT لائسنس یافتہ ڈیٹا پیکیج تفریحی میٹا ڈیٹا کی ایک وسیع رینج فراہم کرتا ہے، بشمول 1.6 بلین سے زیادہ صارف کی درجہ بندی؛ 13 ملین سے زیادہ کاسٹ اور عملے کے ارکان کے لیے کریڈٹ؛ 10 ملین فلم، ٹی وی، اور تفریحی عنوانات؛ اور 60 سے زیادہ ممالک سے عالمی باکس آفس رپورٹنگ ڈیٹا۔ بہت سے AWS میڈیا اور تفریحی صارفین IMDb ڈیٹا کے ذریعے لائسنس دیتے ہیں۔ AWS ڈیٹا ایکسچینج مواد کی دریافت کو بہتر بنانے اور گاہک کی مصروفیت اور برقرار رکھنے میں اضافہ کرنے کے لیے۔
ایمیزون بیڈرک کے لیے نالج بیسز کا تعارف
LLM کو تازہ ترین ملکیتی معلومات سے لیس کرنے کے لیے، تنظیمیں RAG کا استعمال کرتی ہیں، ایک ایسی تکنیک جس میں کمپنی کے ڈیٹا کے ذرائع سے ڈیٹا حاصل کرنا اور مزید متعلقہ اور درست جوابات فراہم کرنے کے لیے اس ڈیٹا کے ساتھ پرامپٹ کو افزودہ کرنا شامل ہے۔ Amazon Bedrock کے لیے نالج بیسز مکمل طور پر منظم RAG کی صلاحیت کو فعال کرتے ہیں جو آپ کو متعلقہ اور متعلقہ کمپنی کے ڈیٹا کے ساتھ LLM جوابات کو اپنی مرضی کے مطابق بنانے کی اجازت دیتا ہے۔ نالج بیسز اینڈ ٹو اینڈ آر اے جی ورک فلو کو خودکار بناتے ہیں، بشمول ادخال، بازیافت، فوری اضافہ، اور حوالہ جات، آپ کو ڈیٹا کے ذرائع کو مربوط کرنے اور سوالات کا نظم کرنے کے لیے حسب ضرورت کوڈ لکھنے کی ضرورت کو ختم کرتے ہیں۔ ایمیزون بیڈرک کے لیے علم کی بنیادیں ملٹی ٹرن بات چیت کو بھی قابل بناتی ہیں تاکہ ایل ایل ایم درست جواب کے ساتھ پیچیدہ صارف کے سوالات کا جواب دے سکے۔
ہم اس حل کے حصے کے طور پر درج ذیل خدمات استعمال کرتے ہیں:
ہم درج ذیل اعلیٰ سطحی مراحل سے گزرتے ہیں:
- ہر فلم کے ریکارڈ سے دستاویزات بنانے کے لیے IMDb ڈیٹا کو پہلے سے پروسیس کریں اور ڈیٹا کو ایک میں اپ لوڈ کریں۔ ایمیزون سادہ اسٹوریج سروس (ایمیزون S3) بالٹی۔
- علم کی بنیاد بنائیں۔
- اپنے نالج بیس کو اپنے ڈیٹا سورس کے ساتھ ہم آہنگ کریں۔
- مووی کیٹلاگ کے بارے میں معنوی سوالات کا جواب دینے کے لیے علم کی بنیاد کا استعمال کریں۔
شرائط
اس پوسٹ میں استعمال ہونے والے IMDb ڈیٹا کے لیے AWS ڈیٹا ایکسچینج پر IMDb اور Box Office Mojo Movies/TV/OTT لائسنسنگ پیکج کے لیے تجارتی مواد کا لائسنس اور ادا شدہ سبسکرپشن درکار ہے۔ لائسنس کے بارے میں پوچھ گچھ کرنے اور نمونے کے ڈیٹا تک رسائی کے لیے، ملاحظہ کریں۔ developer.imdb.com. ڈیٹاسیٹ تک رسائی کے لیے رجوع کریں۔ IMDb علمی گراف کا استعمال کرتے ہوئے طاقت کی سفارش اور تلاش - حصہ 1 اور پیروی کریں IMDb ڈیٹا تک رسائی حاصل کریں۔ سیکشن پر ایک اقتصادی کینڈر سکین کر لیں۔
IMDb ڈیٹا کو پہلے سے پروسیس کریں۔
علم کی بنیاد بنانے سے پہلے، ہمیں IMDb ڈیٹاسیٹ کو ٹیکسٹ فائلوں میں پہلے سے پروسیس کرنے اور انہیں S3 بالٹی میں اپ لوڈ کرنے کی ضرورت ہے۔ اس پوسٹ میں، ہم IMDb ڈیٹاسیٹ کا استعمال کرتے ہوئے ایک کسٹمر کیٹلاگ کی نقل کرتے ہیں۔ ہم کیٹلاگ کے لیے IMDb ڈیٹاسیٹ سے 10,000 مقبول فلمیں لیتے ہیں اور ڈیٹاسیٹ بناتے ہیں۔
مندرجہ ذیل استعمال کریں نوٹ بک اضافی معلومات جیسے اداکاروں، ہدایت کاروں اور پروڈیوسر کے ناموں کے ساتھ ڈیٹاسیٹ بنانے کے لیے۔ ہم مندرجہ ذیل کوڈ کو کسی فلم کے لیے ایک فائل بنانے کے لیے استعمال کرتے ہیں جس میں فائل میں موجود تمام معلومات کو غیر ساختہ متن میں محفوظ کیا جا سکتا ہے جسے LLMs سمجھ سکتے ہیں:
آپ کے پاس .txt فارمیٹ میں ڈیٹا ہونے کے بعد، آپ درج ذیل کمانڈ کا استعمال کرتے ہوئے ڈیٹا کو Amazon S3 میں اپ لوڈ کر سکتے ہیں۔
IMDb نالج بیس بنائیں
اپنے علم کی بنیاد بنانے کے لیے درج ذیل مراحل کو مکمل کریں:
- ایمیزون بیڈرک کنسول پر، منتخب کریں۔ علم کی بنیاد نیوی گیشن پین میں.
- میں سے انتخاب کریں علم کی بنیاد بنائیں.
- کے لئے علم کی بنیاد کا نام، داخل کریں
imdb
. - کے لئے علم کی بنیاد کی تفصیل، ایک اختیاری تفصیل درج کریں، جیسے کہ imdb ڈیٹا کو ہضم کرنے اور ذخیرہ کرنے کے لیے نالج بیس۔
- کے لئے IAM اجازتیں۔منتخب ایک نیا سروس رول بنائیں اور استعمال کریں۔، پھر اپنے نئے سروس رول کے لیے ایک نام درج کریں۔
- میں سے انتخاب کریں اگلے.
- کے لئے ڈیٹا سورس کا نام، داخل کریں
imdb-s3
. - کے لئے S3 URIS3 URI درج کریں جس پر آپ نے ڈیٹا اپ لوڈ کیا ہے۔
- میں اعلی درجے کی ترتیبات - اختیاری۔ سیکشن، کے لیے چنکنگ حکمت عملیمنتخب کریں کوئی ٹکڑا نہیں۔.
- میں سے انتخاب کریں اگلے.
نالج بیسز آپ کو اپنے دستاویزات کو چھوٹے حصوں میں تقسیم کرنے کے قابل بناتے ہیں تاکہ آپ کے لیے بڑی دستاویزات پر کارروائی کرنا آسان ہو جائے۔ ہمارے معاملے میں، ہم نے پہلے ہی ڈیٹا کو چھوٹے سائز کے دستاویز (ایک فی فلم) میں تبدیل کر دیا ہے۔
- میں ویکٹر ڈیٹا بیس سیکشن، منتخب کریں فوری طور پر ایک نیا ویکٹر اسٹور بنائیں.
Amazon Bedrock خود بخود ایک مکمل طور پر منظم OpenSearch Serverless ویکٹر تلاش کا مجموعہ بنائے گا اور منتخب کردہ Titan Embedding G1 - ٹیکسٹ ایمبیڈنگ ماڈل کا استعمال کرتے ہوئے آپ کے ڈیٹا کے ذرائع کو سرایت کرنے کے لیے ترتیبات کو ترتیب دے گا۔
- میں سے انتخاب کریں اگلے.
- اپنی ترتیبات کا جائزہ لیں اور منتخب کریں۔ علم کی بنیاد بنائیں.
اپنے ڈیٹا کو نالج بیس کے ساتھ ہم آہنگ کریں۔
اب جب کہ آپ نے اپنا نالج بیس بنا لیا ہے، آپ نالج بیس کو اپنے ڈیٹا کے ساتھ ہم آہنگ کر سکتے ہیں۔
- ایمیزون بیڈرک کنسول پر، اپنے علم کی بنیاد پر جائیں۔
- میں ڈیٹا کا ذریعہ سیکشن کا انتخاب کریں، ہم وقت ساز کریں.
ڈیٹا ماخذ کی مطابقت پذیری کے بعد، آپ ڈیٹا سے استفسار کرنے کے لیے تیار ہیں۔
سیمنٹک نتائج کا استعمال کرتے ہوئے تلاش کو بہتر بنائیں
حل کو جانچنے کے لیے درج ذیل مراحل کو مکمل کریں اور معنوی نتائج کا استعمال کرتے ہوئے اپنی تلاش کو بہتر بنائیں:
- ایمیزون بیڈرک کنسول پر، اپنے علم کی بنیاد پر جائیں۔
- اپنے علم کی بنیاد کو منتخب کریں اور منتخب کریں۔ علم کی بنیاد کی جانچ کریں۔.
- میں سے انتخاب کریں ماڈل منتخب کریں۔، اور منتخب کریں انتھروپک کلاڈ v2.1.
- میں سے انتخاب کریں کا اطلاق کریں.
اب آپ ڈیٹا سے استفسار کرنے کے لیے تیار ہیں۔
ہم کچھ معنوی سوالات پوچھ سکتے ہیں، جیسے کہ "مجھے کرسمس کی تھیم والی کچھ فلمیں تجویز کریں۔"
نالج بیس جوابات میں ایسے اقتباسات ہوتے ہیں جنہیں آپ جواب کی درستگی اور حقیقت کے لیے تلاش کر سکتے ہیں۔
آپ ان فلموں سے درکار کسی بھی معلومات کو بھی ڈرل کر سکتے ہیں۔ درج ذیل مثال میں، ہم پوچھتے ہیں کہ "کرسمس سے پہلے ڈراؤنے خواب کس نے دیکھے؟"
آپ انواع اور درجہ بندی سے متعلق مزید مخصوص سوالات بھی پوچھ سکتے ہیں، جیسے کہ "مجھے 7 سے زیادہ ریٹنگ والی کلاسک اینیمیٹڈ فلمیں دکھائیں؟"
ایجنٹوں کے ساتھ اپنے علم کی بنیاد میں اضافہ کریں۔
ایمیزون بیڈرک کے ایجنٹ پیچیدہ کاموں کو خودکار کرنے میں آپ کی مدد کریں۔ ایجنٹ صارف کے استفسار کو چھوٹے کاموں میں توڑ سکتے ہیں اور اپنی مرضی کے APIs یا نالج بیسز کو کال کر سکتے ہیں تاکہ وہ کارروائیوں کو چلانے کے لیے معلومات کی تکمیل کر سکیں۔ Amazon Bedrock کے ایجنٹوں کے ساتھ، ڈویلپر ذہین ایجنٹوں کو اپنی ایپس میں ضم کر سکتے ہیں، AI سے چلنے والی ایپلی کیشنز کی ترسیل کو تیز کر سکتے ہیں اور ہفتوں کے ترقیاتی وقت کی بچت کر سکتے ہیں۔ ایجنٹوں کے ساتھ، آپ کی طرف سے سفارشات جیسی مزید فعالیت شامل کر کے اپنے علم کی بنیاد کو بڑھا سکتے ہیں۔ ایمیزون کو ذاتی بنائیں۔ صارف کی مخصوص سفارشات یا صارف کی ضروریات کی بنیاد پر فلموں کو فلٹر کرنے جیسی کارروائیوں کے لیے۔
نتیجہ
اس پوسٹ میں، ہم نے آپ کے اپنے ڈیٹا اور IMDb اور Box Office Mojo Movies/TV/OTT لائسنس یافتہ ڈیٹاسیٹ کی بنیاد پر معنوی تلاش اور بات چیت کے تجربات کا جواب دینے کے لیے چند مراحل میں Amazon Bedrock کا استعمال کرتے ہوئے ایک مکالماتی مووی چیٹ بوٹ بنانے کا طریقہ دکھایا۔ اگلی پوسٹ میں، ہم Amazon Bedrock کے ایجنٹوں کا استعمال کرتے ہوئے آپ کے حل میں مزید فعالیت شامل کرنے کے عمل سے گزرتے ہیں۔ ایمیزون بیڈرک پر علمی بنیادوں کے ساتھ شروع کرنے کے لیے، رجوع کریں۔ ایمیزون بیڈرک کے لیے نالج بیسز.
مصنفین کے بارے میں
گورو ریلی جنریٹو AI انوویشن سینٹر میں ایک سینئر ڈیٹا سائنٹسٹ ہے، جہاں وہ مختلف عمودی حصوں میں AWS صارفین کے ساتھ کام کرتا ہے تاکہ ان کے کاروباری چیلنجوں کو حل کرنے کے لیے جنریٹو AI اور AWS کلاؤڈ سروسز کے استعمال کو تیز کیا جا سکے۔
دیویا بھارگوی جنریٹو AI انوویشن سینٹر میں ایک سینئر اپلائیڈ سائنٹسٹ لیڈ ہے، جہاں وہ AWS صارفین کے لیے جنریٹو AI طریقوں کا استعمال کرتے ہوئے اعلیٰ قدر کے کاروباری مسائل حل کرتی ہے۔ وہ تصویر/ویڈیو کی تفہیم اور بازیافت، نالج گراف میں بڑے لینگوئج ماڈلز اور ذاتی تشہیر کے استعمال کے معاملات پر کام کرتی ہے۔
سورین گنٹورو جنریٹیو AI انوویشن سینٹر میں کام کرنے والا ڈیٹا سائنٹسٹ ہے، جہاں وہ مختلف AWS صارفین کے ساتھ اعلیٰ قدر کے کاروباری مسائل کو حل کرنے کے لیے کام کرتا ہے۔ وہ بڑی زبان کے ماڈلز کا استعمال کرتے ہوئے ML پائپ لائنز بنانے میں مہارت رکھتا ہے، بنیادی طور پر Amazon Bedrock اور دیگر AWS Cloud سروسز کے ذریعے۔
ودیا ساگر روی پتی۔ جنریٹیو AI انوویشن سینٹر میں ایک سائنس مینیجر ہے، جہاں وہ بڑے پیمانے پر تقسیم شدہ نظاموں میں اپنے وسیع تجربے اور مشین لرننگ کے اپنے جذبے سے فائدہ اٹھاتا ہے تاکہ مختلف صنعتوں کے AWS صارفین کو ان کے AI اور کلاؤڈ کو اپنانے میں تیزی لا سکے۔
- SEO سے چلنے والا مواد اور PR کی تقسیم۔ آج ہی بڑھا دیں۔
- پلیٹو ڈیٹا ڈاٹ نیٹ ورک ورٹیکل جنریٹو اے آئی۔ اپنے آپ کو بااختیار بنائیں۔ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
- پلیٹوآئ اسٹریم۔ ویب 3 انٹیلی جنس۔ علم میں اضافہ۔ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
- پلیٹو ای ایس جی۔ کاربن، کلین ٹیک، توانائی ، ماحولیات، شمسی، ویسٹ مینجمنٹ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
- پلیٹو ہیلتھ۔ بائیوٹیک اینڈ کلینیکل ٹرائلز انٹیلی جنس۔ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
- ماخذ: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/build-a-movie-chatbot-for-tv-ott-platforms-using-retrieval-augmented-generation-in-amazon-bedrock/
- : ہے
- : ہے
- :کہاں
- 10 ڈالر ڈالر
- 000
- 1
- 10
- 100
- 11
- 118
- 12
- 13
- 360
- 385
- 60
- 7
- a
- ہمارے بارے میں
- رفتار کو تیز تر
- تیز
- تک رسائی حاصل
- درست
- کے پار
- اعمال
- اداکار
- انہوں نے مزید کہا
- ایڈیشنل
- منہ بولابیٹا بنانے
- اشتہار.
- ایجنٹ
- AI
- AI سے چلنے والا
- تمام
- کی اجازت دیتا ہے
- اکیلے
- پہلے ہی
- بھی
- ایمیزون
- ایمیزون ویب سروسز
- an
- اور
- جواب
- جواب
- کوئی بھی
- APIs
- ایپلی کیشنز
- اطلاقی
- ایپس
- کیا
- AS
- پوچھنا
- At
- اضافہ
- اضافہ
- خود کار طریقے سے
- خود کار طریقے سے
- AWS
- بیس
- کی بنیاد پر
- BE
- اس سے پہلے
- ارب
- باکس
- باکس آفس
- توڑ
- تعمیر
- عمارت
- کاروبار
- by
- فون
- کہا جاتا ہے
- کر سکتے ہیں
- صلاحیت
- قبضہ
- گرفتاری
- کیس
- مقدمات
- کیٹلوگ
- سینٹر
- چیلنجوں
- چیٹ بٹ
- میں سے انتخاب کریں
- منتخب کیا
- کرسمس
- کلاسک
- بادل
- بادل اپنانا
- بادل کی خدمات
- کوڈ
- مجموعہ
- امتزاج
- تجارتی
- کمپنی کے
- پیچیدہ
- کنسول
- پر مشتمل ہے
- مواد
- سیاق و سباق
- متعلقہ
- سنوادی
- مکالمات
- درست
- ممالک
- جوڑے
- تخلیق
- بنائی
- کریڈٹ
- عملے
- اہم
- اپنی مرضی کے
- گاہک
- گاہک کی مصروفیت
- گاہکوں
- اپنی مرضی کے مطابق
- اعداد و شمار
- ڈیٹا ایکسچینج
- ڈیٹا سائنسدان
- تاریخ
- نجات
- ترسیل
- تفصیل
- تفصیلات
- ڈویلپرز
- ترقی
- مختلف
- ہدایت
- ڈائریکٹر
- ڈائریکٹرز
- دریافت
- دریافت
- تقسیم کئے
- تقسیم شدہ نظام
- دستاویز
- دستاویزات
- نیچے
- ڈرائیو
- ختم کرنا
- سرایت کرنا
- کو چالو کرنے کے
- آخر سے آخر تک
- مصروفیت
- افزودہ
- درج
- تفریح
- Ether (ETH)
- ہر کوئی
- مثال کے طور پر
- ایکسچینج
- تجربہ
- تجربات
- تلاش
- چند
- فائل
- فائلوں
- فلٹرنگ
- مل
- تلاش
- پر عمل کریں
- کے بعد
- کے لئے
- فارمیٹ
- سے
- مکمل طور پر
- فعالیت
- g1
- پیدا
- نسل
- پیداواری
- پیداواری AI۔
- انواع
- حاصل
- گلوبل
- Go
- گراف
- زیادہ سے زیادہ
- ہے
- he
- مدد
- اعلی سطحی
- ان
- کس طرح
- کیسے
- تاہم
- HTML
- HTTP
- HTTPS
- if
- پر عمل درآمد
- کو بہتر بنانے کے
- in
- سمیت
- اضافہ
- صنعت
- معلومات
- معلومات
- جدت طرازی
- پوچھ گچھ
- ضم
- انٹیلجنٹ
- ارادے
- میں
- شامل ہے
- IT
- فوٹو
- صرف
- علم
- نہیں
- زبان
- بڑے
- بڑے پیمانے پر
- قیادت
- معروف
- سیکھنے
- لیتا ہے
- لائسنس
- لائسنس یافتہ
- لائسنسنگ
- کی طرح
- ایل ایل ایم
- مقامی
- محل وقوع
- کم
- مشین
- مشین لرننگ
- بنا
- انتظام
- میں کامیاب
- مینیجر
- بہت سے
- me
- میڈیا
- اراکین
- میٹا ڈیٹا
- طریقوں
- دس لاکھ
- ML
- ماڈل
- ماڈل
- موجو
- زیادہ
- فلم
- فلم
- نام
- نام
- تشریف لے جائیں
- سمت شناسی
- ضرورت ہے
- ضروریات
- نئی
- اگلے
- رات
- of
- دفتر
- on
- ایک
- مواقع
- or
- تنظیمیں
- دیگر
- ہمارے
- پر
- خود
- پیکج
- صفحہ
- ادا
- پین
- حصہ
- جذبہ
- راستہ
- فی
- کارکردگی کا مظاہرہ
- نجیکرت
- پلیٹ فارم
- پلاٹا
- افلاطون ڈیٹا انٹیلی جنس
- پلیٹو ڈیٹا
- پلاٹ
- مقبول
- پوسٹ
- پوسٹر
- بنیادی طور پر
- مسائل
- عمل
- پروڈیوسر
- پروڈیوسرس
- ملکیت
- فراہم کرتا ہے
- سوالات
- استفسار میں
- سوالات
- چیتھڑا
- رینج
- قیمتیں
- درجہ بندی
- درجہ بندی
- تیار
- سفارش
- سفارش
- سفارشات
- ریکارڈ
- کا حوالہ دیتے ہیں
- متعلقہ
- متعلقہ
- رپورٹ
- کی ضرورت ہے
- جواب
- جوابات
- نتائج کی نمائش
- برقراری
- بازیافت
- واپسی
- کردار
- ROW
- چل رہا ہے
- کی اطمینان
- بچت
- سائنس
- سائنسدان
- تلاش کریں
- سیکشن
- محفوظ طریقے سے
- حصوں
- منتخب
- معنوی
- سیمنٹ
- سینئر
- بے سرور
- سروس
- سروسز
- ترتیبات
- وہ
- شاٹ
- دکھائیں
- نمائش
- سے ظاہر ہوا
- سادہ
- نقلی
- ایک
- سائز
- چھوٹے
- So
- حل
- حل
- حل کرتا ہے
- کچھ
- ماخذ
- ذرائع
- مہارت دیتا ہے
- مخصوص
- شروع
- مراحل
- ذخیرہ
- ذخیرہ
- ذخیرہ
- براہ راست
- سبسکرائب
- اس طرح
- کو بڑھانے کے
- ہم آہنگی
- سسٹمز
- لے لو
- کاموں
- تکنیک
- ٹیسٹ
- متن
- سے
- کہ
- ۔
- کے بارے میں معلومات
- ان
- ان
- تیمادار
- تو
- وہاں.
- یہ
- وہ
- اس
- کے ذریعے
- وقت
- ٹائٹین
- عنوانات
- کرنے کے لئے
- tv
- افہام و تفہیم
- سمجھا
- غیر ساختہ
- اپ ڈیٹ کرنے کے لئے
- اپ لوڈ کردہ
- URI
- URL
- استعمال کی شرائط
- استعمال کیا جاتا ہے
- رکن کا
- صارفین
- کا استعمال کرتے ہوئے
- مختلف
- وسیع
- عمودی
- دورہ
- W
- چلنا
- چاہتے ہیں
- تھا
- we
- ویب
- ویب خدمات
- مہینے
- وسیع
- وسیع رینج
- گے
- ساتھ
- کام کا بہاؤ
- کام کر
- کام کرتا ہے
- لکھنا
- X
- سال
- آپ
- اور
- زیفیرنیٹ