🥇የአዙሬ አገልግሎቶችን በመጠቀም ልማትን እናፋጥናለን፡ መድረክን በመጠቀም ቻትቦቶችን እና የግንዛቤ ማስጨበጫ አገልግሎቶችን እንፈጥራለን

ሰላም ሀብር! ዛሬ በተለምዶ የሰውን ጣልቃገብነት የሚጠይቁ ችግሮችን ለመፍታት Azureን እንዴት መጠቀም እንደሚችሉ እናሳይዎታለን። ወኪሎች ለተመሳሳይ ጥያቄዎች መልስ በመስጠት፣ የስልክ ጥሪዎችን እና የጽሑፍ መልዕክቶችን በማስተናገድ ብዙ ጊዜ ያሳልፋሉ። ቻትቦቶች ግንኙነትን እና እውቅናን በራስ ሰር ያዘጋጃሉ እና በሰዎች ላይ ያለውን ሸክም ይቀንሳሉ. ቦቶች እንዲሁ በአዙሬ ዴቭኦፕስ ውስጥ ጥቅም ላይ ይውላሉ፣ ለምሳሌ ልቀቶችን ለማጽደቅ፣ ግንባታዎችን ለማስተዳደር - ለማየት፣ ለመጀመር እና ለማቆም - በቀጥታ ከ Slack ወይም Microsoft Teams። በመሠረቱ፣ ቻትቦት በተወሰነ መልኩ CLIን የሚያስታውስ፣ በይነተገናኝ ብቻ ነው፣ እና ገንቢው በውይይት ውይይቱ አውድ ውስጥ እንዲቆይ ያስችለዋል።

በዚህ ጽሑፍ ውስጥ ስለ ቻትቦቶች ስለመፍጠር መሳሪያዎች እንነጋገራለን ፣ በእውቀት (ኮግኒቲቭ) አገልግሎቶች እንዴት እንደሚሻሻሉ እናሳያለን እና በአዙሬ ውስጥ በተዘጋጁ አገልግሎቶች ልማትን እንዴት ማፋጠን እንደሚቻል እንገልፃለን።

ቻትቦቶች እና የግንዛቤ አገልግሎቶች-መመሳሰሎች እና ልዩነቶች ምንድ ናቸው?

በማይክሮሶፍት አዙር ውስጥ ቦቶችን ለመፍጠር የ Azure Bot አገልግሎት እና የቦት ማዕቀፍን ይጠቀማሉ። አንድ ላይ ሆነው ቦቶችን ለመገንባት፣ ለመፈተሽ፣ ለማሰማራት እና ለማስተዳደር የሶፍትዌር ስብስብን ይወክላሉ፣ ይህም ከተዘጋጁ ሞጁሎች ቀላል እና የላቀ የግንኙነት ስርዓቶች በንግግር ድጋፍ፣ በተፈጥሮ ቋንቋ እውቅና እና ሌሎች ችሎታዎች እንዲፈጥሩ ያስችልዎታል።

በድርጅት የጥያቄ እና መልስ አገልግሎት ላይ በመመስረት ቀላል ቦትን መተግበር እንደሚያስፈልግዎ እናስብ ወይም በተቃራኒው ውስብስብ እና ቅርንጫፍ ያለው የግንኙነት ስርዓት ያለው ተግባራዊ ቦት ይፍጠሩ። ይህንን ለማድረግ በሶስት ቡድን የተከፋፈሉ በርካታ መሳሪያዎችን መጠቀም ይችላሉ.

የንግግር በይነገጾች (ቦቶች) ፈጣን ልማት አገልግሎቶች.
ዝግጁ-የተሰራ የግንዛቤ AI አገልግሎቶች ለተለያዩ የአጠቃቀም ጉዳዮች (ንድፍ ማወቂያ፣ የንግግር ማወቂያ፣ የእውቀት መሰረት እና ፍለጋ)።
AI ሞዴሎችን ለመፍጠር እና ለማሰልጠን አገልግሎቶች።

በተለምዶ ሰዎች "ቦቶች" እና "የግንዛቤ አገልግሎቶችን" ግራ ያጋባሉ ምክንያቱም ሁለቱም ጽንሰ-ሐሳቦች በመገናኛ መርህ ላይ የተመሰረቱ ናቸው, እና ለቦቶች እና አገልግሎቶች የአጠቃቀም ጉዳይ ውይይቶችን ያካትታል. ነገር ግን ቻትቦቶች በቁልፍ ቃላቶች እና ቀስቅሴዎች ይሰራሉ፣ እና የግንዛቤ አገልግሎቶች ብዙውን ጊዜ በሰዎች ከሚሰሩ የዘፈቀደ ጥያቄዎች ጋር ይሰራሉ።

የእውቀት (ኮግኒቲቭ) አገልግሎቶች ከተጠቃሚው ጋር የሚገናኙበት ሌላው መንገድ ነው, የዘፈቀደ ጥያቄን ወደ ግልጽ ትዕዛዝ ለመለወጥ እና ወደ ቦት ለማስተላለፍ ይረዳል.

ስለዚህ ቻትቦቶች ከጥያቄዎች ጋር ለመስራት አፕሊኬሽኖች ሲሆኑ የእውቀት (ኮግኒቲቭ) አገልግሎቶች ደግሞ በተናጥል የሚከፈቱ ጥያቄዎችን በብልህነት ለመመርመር የሚረዱ መሳሪያዎች ናቸው ነገር ግን ቻትቦቱ ሊደርስባቸው የሚችለውን እና “አስተዋይ” ይሆናሉ።

ቻትቦቶችን መፍጠር

በአዙሬ ውስጥ ላለው ቦት የሚመከር የንድፍ ንድፍ እንደሚከተለው ነው።

በ Azure ውስጥ ቦቶችን ለመንደፍ እና ለማዳበር ይጠቀሙ Bot Framework. GitHub ላይ ይገኛል። የቦቶች ምሳሌዎች, የማዕቀፉ ችሎታዎች ይለወጣሉ, ስለዚህ በቦቶች ውስጥ ጥቅም ላይ የዋለውን የኤስዲኬውን ስሪት ግምት ውስጥ ማስገባት ያስፈልጋል.

ማዕቀፉ ቦቶችን ለመፍጠር ብዙ አማራጮችን ይሰጣል፡ ክላሲክ ኮድ፣ የትዕዛዝ መስመር መሳሪያዎች ወይም የፍሰት ገበታዎችን በመጠቀም። የመጨረሻው አማራጭ መገናኛዎችን በዓይነ ሕሊናህ ያሳያል፤ ለዚህም ሥራ አስኪያጁን መጠቀም ትችላለህ Bot Framework አቀናባሪ. በ Bot Framework ኤስዲኬ ላይ የተገነባው እንደ የእይታ ማጎልበቻ መሳሪያ ሆኖ የዲሲፕሊን ቡድኖች ቦቶችን ለመፍጠር ሊጠቀሙበት ይችላሉ።

Bot Framework Composer ቦት የሚሠራበትን የውይይት መዋቅር ለመፍጠር ብሎኮችን እንድትጠቀም ይፈቅድልሃል። በተጨማሪም ፣ ቀስቅሴዎችን መፍጠር ይችላሉ ፣ ማለትም ፣ በንግግሩ ጊዜ ቦት ምላሽ የሚሰጣቸው ቁልፍ ቃላት። ለምሳሌ "ኦፕሬተር", "ስርቆት" ወይም "ማቆም" እና "በቃ" የሚሉት ቃላት.

በ Bot Framework Composer ውስጥ, በመጠቀም ውስብስብ የንግግር ስርዓቶችን መፍጠር ይችላሉ የሚለምደዉ መገናኛዎች. ውይይቶች ሁለቱንም የግንዛቤ አገልግሎቶችን እና የዝግጅት ካርዶችን (አስማሚ ካርዶችን) መጠቀም ይችላሉ፡-

ከተፈጠሩ በኋላ ቻትቦትን በደንበኝነት ምዝገባ ውስጥ ማሰማራት ይችላሉ ፣ እና በራስ-ሰር የተዘጋጀ ስክሪፕት ሁሉንም አስፈላጊ ሀብቶች ይፈጥራል-የእውቀት (ኮግኒቲቭ) አገልግሎቶች ፣ የመተግበሪያ ዕቅድ ፣ የመተግበሪያ ግንዛቤዎች ፣ የውሂብ ጎታ እና የመሳሰሉት።

QnA ሰሪ

በድርጅት Q&A ዳታቤዝ ላይ ተመስርተው ቀላል ቦቶችን ለመፍጠር የQnA Maker የግንዛቤ አገልግሎትን መጠቀም ይችላሉ። እንደ ቀላል የድር ጠንቋይ የተተገበረ፣ ወደ ኮርፖሬት የእውቀት መሰረት (FAQ Urls) አገናኝ እንዲያስገቡ ይፈቅድልዎታል ወይም የሰነድ ዳታቤዝ በ *.doc ወይም *.pdf ቅርጸት እንደ መሰረት ይጠቀሙ። መረጃ ጠቋሚውን ከፈጠሩ በኋላ, ቦት ለተጠቃሚው ጥያቄዎች በጣም ትክክለኛ የሆኑትን መልሶች በራስ-ሰር ይመርጣል.

QnAMAkerን በመጠቀም፣ በራስ ሰር ቁልፎችን በመፍጠር ጥያቄዎችን የማብራሪያ ሰንሰለት መፍጠር፣ የእውቀት መሰረቱን በሜታዳታ ማሟላት እና በአገልግሎት ጊዜ አገልግሎቱን ማሰልጠን ይችላሉ።

አገልግሎቱ ይህንን አንድ ተግባር ብቻ የሚተገበር እንደ ቻትቦት ወይም እንደ ጥያቄው ፣ ሌሎች AI አገልግሎቶች ወይም የ Bot Framework አካላትን የሚጠቀም ውስብስብ የቻትቦት አካል ሆኖ ሊያገለግል ይችላል።

ከሌሎች የግንዛቤ አገልግሎቶች ጋር በመስራት ላይ

በ Azure መድረክ ላይ ብዙ የተለያዩ የግንዛቤ አገልግሎቶች አሉ። በቴክኒክ እነዚህ ከኮድ ሊጠሩ የሚችሉ ገለልተኛ የድር አገልግሎቶች ናቸው። በምላሹ, አገልግሎቱ በቻትቦት ውስጥ ጥቅም ላይ ሊውል የሚችል የተወሰነ ቅርጸት json ይልካል.

በጣም የተለመዱት የቻትቦቶች አጠቃቀም፡-

ጽሑፍን ማወቂያ።
በገንቢ የተገለጹ ብጁ ቪዥን አገልግሎት ምስል ምድቦችን ማወቅ (የምርት ጉዳይ፡ ሰራተኛው ሃርድ ባርኔጣ፣ መነጽር ወይም ጭንብል ማድረጉን ማወቅ)።
የፊት ለይቶ ማወቂያ (በጣም ጥሩ የአጠቃቀም ሁኔታ ጥናቱ የሚካሄደው ሰው የራሱን ፊት ወይም ለምሳሌ የውሻ ፎቶ ወይም የተለየ ጾታ ያለው ሰው ፎቶ እንደለጠፈ ማረጋገጥ ነው)።
የንግግር ማወቂያ.
የምስል ትንተና.
ትርጉም (ሁላችንም በስካይፒ ውስጥ በአንድ ጊዜ የሚተረጎም ድምጽ ምን ያህል እንደተፈጠረ እናስታውሳለን)።
ስህተቶችን ለማረም የፊደል ማረም እና የአስተያየት ጥቆማዎች።

ሉዊስ

እንዲሁም ቦቶችን ለመፍጠር ሊያስፈልግዎ ይችላል። ሉዊስ (ቋንቋ የመረዳት ችሎታ ያለው አገልግሎት)። የአገልግሎት ዓላማዎች፡-

የተጠቃሚው መግለጫ ትርጉም ያለው መሆኑን እና የቦት ምላሽ አስፈላጊ መሆኑን ይወስኑ።
የተጠቃሚ ንግግር (ጽሑፍ) ለቦቱ ሊረዱት ወደሚችሉ ትዕዛዞች ለመገልበጥ ጥረቶችን ይቀንሱ።
እውነተኛ የተጠቃሚ ግቦችን/ዓላማዎችን መተንበይ እና በውይይት ውስጥ ካሉ ሐረጎች ቁልፍ ግንዛቤዎችን አውጣ።
ገንቢው ጥቂት የትርጉም ማወቂያ ምሳሌዎችን እና በሚሰራበት ጊዜ ተጨማሪ የቦቱን ስልጠና በመጠቀም ቦትውን እንዲጀምር ይፍቀዱለት።
የትዕዛዝ ግልባጭን ጥራት ለመገምገም ገንቢው ምስላዊነትን እንዲጠቀም ያንቁት።
በእውነተኛ ዒላማ ማወቂያ ላይ ተጨማሪ ማሻሻያዎችን ያግዙ።

እንደ እውነቱ ከሆነ፣ የLUIS ዋና ግብ ተጠቃሚው ምን ለማለት እንደፈለገ በተወሰነ ደረጃ መረዳት እና የተፈጥሮ ጥያቄን ወደ አንድ ወጥ ትዕዛዝ መለወጥ ነው። የጥያቄ እሴቶችን ለመለየት LUIS የፍላጎት ስብስብ (ትርጉሞች፣ ዓላማዎች) እና አካላት (በገንቢዎች ቀድሞ የተዋቀሩ፣ ወይም የተወሰዱ እና አስቀድሞ የተፈጠሩ “ጎራዎች” - አንዳንድ ዝግጁ-የተሰሩ መደበኛ ሀረጎችን በ Microsoft) ይጠቀማል።

ቀላል ምሳሌ፡ የአየር ሁኔታ ትንበያ የሚሰጥዎ ቦቲ አለዎት። ለእሱ, ዓላማው የተፈጥሮ ጥያቄን ወደ "ድርጊት" መተርጎም - የአየር ሁኔታ ትንበያ ጥያቄ, እና አካላት ጊዜ እና ቦታ ይሆናሉ. የCheckWeather ሐሳብ ለእንደዚህ አይነት ቦት እንዴት እንደሚሰራ የሚያሳይ ሥዕላዊ መግለጫ እዚህ አለ።

ዓላማ
ጥንካሬ
የተፈጥሮ መጠይቅ ምሳሌ

የአየር ሁኔታን ይፈትሹ
{"አይነት": "አካባቢ", "አካል": "ሞስኮ"}
{"አይነት": "builtin.datetimeV2.date", "ህጋዊ አካል": "ወደፊት", "ጥራት":"2020-05-30"}
ሞስኮ ውስጥ ነገ የአየር ሁኔታ ምን ይመስላል?

የአየር ሁኔታን ይፈትሹ
{"አይነት": "ቀን_ክልል", "ኢንቲቲቲ": "በዚህ ቅዳሜና እሁድ" }
የዚህ ቅዳሜና እሁድ ትንበያውን አሳየኝ።

QnA Maker እና LUISን ለማጣመር መጠቀም ይችላሉ። አስመሳይ.

ከQnA ሰሪ ጋር ሲሰሩ እና ከተጠቃሚ ጥያቄ ሲቀበሉ ስርዓቱ ከQnA የሚሰጠው ምላሽ ከጥያቄው ጋር የሚዛመደው ምን ያህል መቶኛ ይሆን ዘንድ ይወስናል። ዕድሉ ከፍ ያለ ከሆነ ተጠቃሚው በቀላሉ ከድርጅታዊ ዕውቀት መሰረት መልስ ይሰጠዋል፤ ዝቅተኛ ከሆነ ጥያቄው ለማብራራት ወደ LUIS መላክ ይችላል። Dispatcher ን መጠቀም ይህንን አመክንዮ ፕሮግራም እንዳያዘጋጁ ይፈቅድልዎታል ፣ ግን ይህንን የጥያቄዎች መለያየት ጠርዝ በራስ-ሰር ለመወሰን እና በፍጥነት ለማሰራጨት ያስችልዎታል።

ቦቱን መሞከር እና ማተም

ሌላ የአካባቢ መተግበሪያ ለሙከራ ጥቅም ላይ ይውላል ፣ Bot ማዕቀፍ emulator. ኢሙሌተርን በመጠቀም ከቦቱ ጋር መገናኘት እና የሚላኳቸውን እና የሚቀበሏቸውን መልዕክቶች ማረጋገጥ ይችላሉ። ኢምፑላተሩ መልእክቶችን በድር ቻት በይነገጽ ላይ እንደሚታዩ ያሳያል እና ቦት ሲልኩ የJSON ጥያቄዎችን እና ምላሾችን ይመዘግባል።

ኢሙሌተርን የመጠቀም ምሳሌ በዚህ ማሳያ ውስጥ ቀርቧል፣ ይህም ለ BMW ምናባዊ ረዳት መፈጠሩን ያሳያል። ቪዲዮው እንዲሁ ቻትቦቶችን ለመፍጠር ስለ አዳዲስ አፋጣኞች ይናገራል - አብነቶች፡

https://youtu.be/u7Gql-ClcVA?t=564

የእርስዎን ቻትቦቶች ሲፈጥሩ አብነቶችን መጠቀም ይችላሉ።
አብነቶች መደበኛ bot ተግባራትን እንደ አዲስ እንዲጽፉ አይፈቅዱም, ነገር ግን የተዘጋጀ ኮድ እንደ "ችሎታ" ለመጨመር. አንድ ምሳሌ ከቀን መቁጠሪያ ጋር መስራት፣ ቀጠሮዎችን ማድረግ፣ ወዘተ ዝግጁ-የተሰሩ ክህሎቶች ኮድ ሊሆን ይችላል። ታትሟል በ github ላይ።

ሙከራው የተሳካ ነበር፣ ቦቱ ዝግጁ ነው፣ እና አሁን መታተም እና ሰርጦችን ማገናኘት አለበት። ማተም የሚከናወነው Azureን በመጠቀም ሲሆን መልእክተኞችን ወይም ማህበራዊ አውታረ መረቦችን እንደ ቻናል መጠቀም ይቻላል ። መረጃ ለማስገባት የሚያስፈልግ ቻናል ከሌልዎት፣ በ GitHab በሚዛመደው ማህበረሰብ ውስጥ መፈለግ ይችላሉ።

እንዲሁም ከተጠቃሚው እና ከእውቀት (ኮግኒቲቭ) አገልግሎቶች ጋር ለመግባባት እንደ በይነገጽ የተሟላ ቻትቦት ለመፍጠር ፣ በእርግጥ ፣ እንደ ዳታቤዝ ፣ አገልጋይ አልባ (አዙር ተግባራት) ፣ እንዲሁም LogicApp አገልግሎቶች እና ምናልባትም ተጨማሪ የ Azure አገልግሎቶች ያስፈልግዎታል ። , የክስተት ፍርግርግ.

ግምገማ እና ትንታኔ

የተጠቃሚ መስተጋብርን ለመገምገም ሁለቱንም አብሮ የተሰራውን የ Azure Bot አገልግሎት እና ልዩ የመተግበሪያ ግንዛቤዎች አገልግሎትን መጠቀም ትችላለህ።

በውጤቱም, በሚከተሉት መስፈርቶች መሰረት መረጃ መሰብሰብ ይችላሉ.

በተመረጠው ጊዜ ውስጥ ስንት ተጠቃሚዎች ቦቱን ከተለያዩ ቻናሎች እንደደረሱት።
አንድ መልእክት የላኩ ስንት ተጠቃሚዎች በኋላ ተመልሰው ሌላ ላኩ።
በተጠቀሰው የጊዜ ክፍተት ውስጥ እያንዳንዱን ሰርጥ በመጠቀም ምን ያህል እርምጃዎች ተልከዋል እና ተቀበሉ።

አፕሊኬሽን ኢንሳይትስን በመጠቀም በአዙሬ እና በተለይም በቻትቦቶች ላይ ስለተጠቃሚ ባህሪ ፣ጭነቶች እና የቻትቦት ምላሾች ተጨማሪ መረጃ በማግኘት ማንኛውንም መተግበሪያ መከታተል ይችላሉ። የመተግበሪያ ግንዛቤዎች አገልግሎት በአዙሬ ፖርታል ውስጥ የራሱ የሆነ በይነገጽ እንዳለው ልብ ሊባል ይገባል።

በPowerBI ውስጥ ተጨማሪ የእይታ እና የትንታኔ ዘገባዎችን ለመፍጠር በዚህ አገልግሎት የተሰበሰበውን መረጃ መጠቀም ይችላሉ። የ PowerBI እንደዚህ ያለ ዘገባ እና አብነት ምሳሌ መውሰድ ይቻላል። እዚህ.

ስለ ትኩረትዎ ሁላችሁንም አመሰግናለሁ! በዚህ ጽሑፍ ውስጥ እንጠቀማለን ነገሮች ከዌቢናር በማይክሮሶፍት አዙር አርክቴክት አና Fenyushina “ሰዎች ጊዜ በማይኖራቸው ጊዜ። መደበኛ ሂደቶችን በራስ ሰር ለማሰራት ቻትቦቶችን እና የግንዛቤ አገልግሎቶችን 100% እንዴት መጠቀም እንደሚቻል”፣ በአዙሬ ውስጥ ምን አይነት ቻትቦቶች እንዳሉ እና አጠቃቀማቸው ምን ምን ሁኔታዎች እንዳሉ በግልፅ አሳይተናል፣ እና እንዲሁም በ QnA Maker ውስጥ ቦት በ15 ደቂቃ ውስጥ እንዴት እንደሚፈጠር እና እንዴት እንደሚሰራ አሳይተናል። የጥያቄ መዋቅር በ LUIS ውስጥ ይገለጻል።

ይህንን ዌቢናር የሰራነው እንደ የመስመር ላይ ማራቶን ለገንቢዎች Dev Bootcamp ነው። ልማትን የሚያፋጥኑ እና ከኩባንያው ሰራተኞች አውቶሜሽን መሳሪያዎችን እና ዝግጁ የሆኑ ቅድመ-የተዋቀሩ የ Azure ሞጁሎችን በመጠቀም አንዳንድ መደበኛ የስራ ጫናዎችን የሚያስታግሱ ምርቶች ነበር። በማራቶን ውስጥ የተካተቱ የሌሎች ዌብናሮች ቅጂዎች በሚከተለው ሊንክ ይገኛሉ።

Azure DevOps የዴቭኦፕስ ልምዶችን በመጠቀም በማንኛውም ቋንቋ እና በማንኛውም መድረክ ላይ የሙሉ ልማት ዑደትን ለማደራጀት እንደ መሣሪያ
ስለ Azure DevOps አገልግሎት የዝግመተ ለውጥ እና አዲስ ችሎታዎች እንነጋገራለን. አምስቱን ዋና ዋና ክፍሎች እና አገልግሎቱ የኢንዱስትሪ ሶፍትዌር ልማትን ለማደራጀት እንዴት እንደሚረዳ በዝርዝር እንመረምራለን ። አቅራቢ: ቭላድሚር ጉሳሮቭ ማይክሮሶፍት ኤምቪፒ.
Azure Pipelines በመጠቀም CI / ሲዲ ድርጅት
ባለብዙ ደረጃ የ YAML ቧንቧዎችን በመጠቀም ለማንኛውም የፕሮግራሚንግ ቋንቋዎች "ስብስብ እንደ ኮድ" አቀራረብን እንዴት እንደሚተገብሩ እንመለከታለን. አቅራቢ: ቭላድሚር ጉሳሮቭ ማይክሮሶፍት ኤምቪፒ.
Azure Reposን በመጠቀም በምርት ውስጥ ብዙ የምርት ስሪቶችን በተመሳሳይ ጊዜ የመደገፍ ልምዶች
እንዴት የሶፍትዌር ምንጭ ኮድን ለማከማቸት ስልቶችን ማዳበር እና Azure Reposን በመጠቀም የስሪት ማከማቻ ስርዓቶችን እንዴት መጠቀም እንደሚቻል እንወያያለን። አቅራቢ: ቭላድሚር ጉሳሮቭ ማይክሮሶፍት ኤምቪፒ.
WhiteSource ደህንነቱ የተጠበቀ ክፍት ምንጭ ቤተ-መጻሕፍት መከታተል
በWhiteSource መሳሪያ ልማት እና ተግባራዊ አተገባበር ላይ የክፍት ምንጭ አስተዳደር ቴክኒኮችን እናስተዋውቃለን። በክፍት ምንጭ አካላት ውስጥ ተጋላጭነቶችን መፈለግ እና የፈቃድ ንፅህናን ስለመጠበቅ እንነጋገራለን WhiteSource። አቅራቢዎች: ዲያና ሊዝባሮን, የሽያጭ ዋይትሶርስ ዳይሬክተር እና ዳሪያ ኦሬሽኪና, የድር ቁጥጥር, በሩሲያ ውስጥ የኋይት ሶርስ ኦፊሴላዊ አከፋፋይ.

ምንጭ: hab.com

የ Azure አገልግሎቶችን በመጠቀም ልማትን እናፋጥናለን፡ መድረክን በመጠቀም ቻትቦቶችን እና የግንዛቤ አገልግሎቶችን እንፈጥራለን