generative-ai-for-beginners / km

# AGENTS.md

## ទិដ្ឋភាពសង្ខេបគម្រោង

ឃ្លាំងនេះមានមេរៀនកម្មវិធីសិក្សាចំនួន ២១ មេរៀនពេញលេញគឹបង្ហាញគ្រឹះនិងការអភិវឌ្ឍន៌កម្មវិធី Generative AI។ វគ្គសិក្សានេះបានរចនាសម្រាប់អ្នកចាប់ផ្តើម ហើយគ្របដណ្តប់ពីមូលដ្ឋានដល់ការសំណង់កម្មវិធីដែលអាចប្រើប្រាស់បាន។

**បច្ចេកវិទ្យាសំខាន់ៗ៖**
- Python 3.9+ ជាមួយបណ្ណាល័យ៖ `openai`, `python-dotenv`, `tiktoken`, `azure-ai-inference`, `pandas`, `numpy`, `matplotlib`
- TypeScript/JavaScript ជាមួយ Node.js និងបណ្ណាល័យ៖ `openai` (Azure OpenAI តាមរយៈចំណុច v1 និង Responses API), `@azure-rest/ai-inference` (ម៉ូដែល Microsoft Foundry)
- សេវា Azure OpenAI, OpenAI API, និង ម៉ូដែល Microsoft Foundry (ម៉ូដែល GitHub កំពុងផ្អាកចាប់ពីចុងខែកក្កដា ២០២៦)
- សៀវភៅ Jupyter សម្រាប់ការសិក្សាផ្ទាល់  
- Dev Containers សម្រាប់បរិយាកាសអភិវឌ្ឍន៍ដែលមានភាពរឹងរូស

**រចនាសម្ព័ន្ធឃ្លាំង៖**
- បណ្ដាញថតមេរៀនលេខ ២១ (០០-២១) ដែលមាន README, ឧទាហរណ៍កូដ និងការងារផ្ទៀងផ្ទាត់
- ការអនុវត្តច្រើនប្រភេទ៖ Python, TypeScript, និងខ្លះៗ .NET
- ថតបំរែបំរួលភាសាជាមួយជាង ៤០ ភាសា
- ការកំណត់មូលដ្ឋានតាម `.env` (ប្រើ `.env.copy` ជាថំនាត)

## ពាក្យបញ្ជាររៀបចំ

### ការរៀបចំបឋមសម្រាប់ឃ្លាំង

```bash
# បញ្ចេញចម្លងកន្លែងផ្ទុក
git clone https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners.git
cd generative-ai-for-beginners

# យកគំរូបរិយាកាស
cp .env.copy .env
# កែប្រែ .env ជាមួយកូនសោ API និងចំណុចចេញដំណើរការរបស់អ្នក
```

### ការរៀបចំបរិយាកាស Python

```bash
# បង្កើតបរិយាកាសវីរុល
python3 -m venv venv

# បង្ហើបបរិយាកាសវីរុល
# នៅលើ macOS/Linux:
source venv/bin/activate
# នៅលើ Windows:
venv\Scripts\activate

# ដំឡើងភាពចាំបាច់
pip install -r requirements.txt
```

### ការរៀបចំ Node.js/TypeScript

```bash
# ដំឡើងការពឹងផ្អែកនៅកម្រិត root (សម្រាប់ឧបករណ៍ឯកសារយោង)
npm install

# សម្រាប់ឧទាហរណ៍ TypeScript មួយៗនៃមេរៀន ជំហានជាក់លាក់ទៅកាន់មេរៀនដែលអាចប្រើបាន៖
cd 06-text-generation-apps/typescript/recipe-app
npm install
```

### ការរៀបចំ Dev Container (ណែនាំ)

ឃ្លាំងនេះមានការកំណត់ពិសេស `.devcontainer` សម្រាប់ GitHub Codespaces ឬ VS Code Dev Containers:

១. បើកឃ្លាំងក្នុង GitHub Codespaces ឬ VS Code ជាមួយផ្នែកបន្ថែម Dev Containers
២. Dev Container នឹងបង្ហាញដោយស្វ័យប្រវត្តិ៖
   - ដំឡើងការពឹងផ្អែក Python ពី `requirements.txt`
   - ប្រតិបត្តិបញ្ជារបន្ទាប់ពីបង្កើត (`.devcontainer/post-create.sh`)
   - រៀបចំ Jupyter kernel

## ជំហានអភិវឌ្ឍន៍

### អថេរបរិយាកាស

មេរៀនទាំងអស់ដែលតម្រូវឱ្យចូលប្រើ API ប្រើអថេរបរិយាកាសដែលកំណត់ក្នុង `.env`៖

- `OPENAI_API_KEY` - សម្រាប់ OpenAI API
- `AZURE_OPENAI_API_KEY` - សម្រាប់ Azure OpenAI ក្នុង Microsoft Foundry (សេវា Azure OpenAI គឺជាផ្នែកមួយនៃ Microsoft Foundry: https://ai.azure.com)
- `AZURE_OPENAI_ENDPOINT` - URL ចំណុចចេញ Azure OpenAI (ចំណុចធនធាន Foundry)
- `AZURE_OPENAI_DEPLOYMENT` - ឈ្មោះការតំឡើងម៉ូដែលបញ្ចប់ជជែក (លំនាំដើមវគ្គ៖ `gpt-5-mini`)
- `AZURE_OPENAI_EMBEDDINGS_DEPLOYMENT` - ឈ្មោះការតំឡើងម៉ូដែល embeddings (លំនាំដើមវគ្គ៖ `text-embedding-3-small`)
- `AZURE_OPENAI_API_VERSION` - មុខងារ API (លំនាំដើម៖ `2024-10-21`)
- `HUGGING_FACE_API_KEY` - សម្រាប់ម៉ូដែល Hugging Face
- `AZURE_INFERENCE_ENDPOINT` - ចំណុចចេញម៉ូដែល Microsoft Foundry (កាតាឡុកម៉ូដែលពីអ្នកផ្គត់ផ្គង់ច្រើន)
- `AZURE_INFERENCE_CREDENTIAL` - កូនសោ API ម៉ូដែល Microsoft Foundry (ជំនួស `GITHUB_TOKEN` ដែលនឹងផ្អាក)
- `AZURE_INFERENCE_CHAT_MODEL` - ម៉ូដែលមិនមានការគិត (ឧ. `Llama-3.3-70B-Instruct`) ប្រើសម្រាប់ឧទាហរណ៍ `temperature` ព្រោះម៉ូដែលគិតមិនគាំទ្រការគ្រប់គ្រង sampling

### ប្រព័ន្ធម៉ូដែល (សំខាន់)

- **ម៉ូដែលជជែកលំនាំដើមគឺ `gpt-5-mini`** - ម៉ូដែល **គិត** បច្ចុប្បន្នដែលមិនលុបចោល។ ចាប់ពីឆ្នាំ ២០២៦ ម៉ូដែល "mini" ដែលមានសមត្ថភាព `temperature` ចាស់ៗ (`gpt-4o-mini`, `gpt-4.1-mini`) កំពុង *លុបចោល* ដូច្នេះវគ្គសិក្សានេះបានបញ្ជាក់លើក្រុម GPT-5។
- **ម៉ូដែលគិតដាក់ចោល `temperature` និង `top_p`** ហើយប្រើ `max_output_tokens` (Responses API) / `max_completion_tokens` (chat completions) ជំនួស `max_tokens`។ សូម **កុំ** បន្ថែម `temperature`/`top_p`/`max_tokens` លើឧទាហរណ៍ដែលហៅ `gpt-5-mini`។
- **ដើម្បីបង្ហាញពី `temperature`**, ឧទាហរណ៍ប្រើម៉ូដែល **Llama** (`Llama-3.3-70B-Instruct`) តាមរយៈចំណុចចេញម៉ូដែល Microsoft Foundry (`AZURE_INFERENCE_CHAT_MODEL`)។ គ្រប់គ្រងម៉ូដែលគិតដោយការតំលើងប៊ុល + ការគ្រប់គ្រងការគិត មិនមែនតាមលក្ខណៈ sampling។
- **ការកែលម្អម៉ូដែល (មេរៀន ១៨)** រក្សា `gpt-4.1-mini`: GPT-5 គាំទ្រតែការកែលម្អហ្វៃន៍-ធ្យួង (RFT) ប៉ុណ្ណោះ មិនគាំទ្រការកែលម្អតាមការបង្រៀន (SFT) ដែលបង្ហាញនៅទីនោះទេ។
- មេរៀន ២០ (Mistral) និង ២១ (Meta) រក្សា `temperature`/`max_tokens` ព្រោះគោលដៅទៅម៉ូដែល Mistral/Llama ដែលគាំទ្រពួកវា។

### រត់ឧទាហរណ៍ Python

```bash
# លំនៅទីតាំងថ្នាក់ទៅ
cd 06-text-generation-apps/python

# រត់ស្គ្រីប Python
python aoai-app.py
```

### រត់ឧទាហរណ៍ TypeScript

```bash
# ទៅកាន់ថតកម្មវិធី TypeScript
cd 06-text-generation-apps/typescript/recipe-app

# សង់កូដ TypeScript
npm run build

# រត់កម្មវិធីនេះ
npm start
```

### រត់សៀវភៅ Jupyter

```bash
# ឆ្លាតចាប់ផ្តើម Jupyter នៅរុកទីតាំងឃ្លាំងទិន្នន័យ
jupyter notebook

# ឬប្រើ VS Code ជាមួយការពង្រីក Jupyter
```

### ធ្វើការជាមួយប្រភេទមេរៀនខុសៗគ្នា

- **មេរៀន "ស្រាវជ្រាវ"**: ផ្តោតលើឯកសារ README.md និងគំនិត
- **មេរៀន "សំណង់"**: រួមបញ្ចូលឧទាហរណ៍កូដ Python និង TypeScript ធ្វើការបាន
- មេរៀននីមួយៗមាន README.md មានទ្រឹស្តី ការធ្វើយានកូដ និងតំណរភ្ជាប់ទៅវីដេអូ

## មគ្គុទេសក្ដាប្រកួតកូដ

### Python

- ប្រើ `python-dotenv` សម្រាប់គ្រប់គ្រងអថេរបរិយាកាស
- នាំចូលបណ្ណាល័យ `openai` សម្រាប់ប្រតិបត្តិ API
- ប្រើ `pylint` សម្រាប់បញ្ឆេកកូដ (ឧទាហរណ៍ខ្លះមាន `# pylint: disable=all` សម្រាប់ភាពសាមញ្ញ)
- ធ្វើតាមក្រម PEP 8 សម្រាប់ការផ្ដាសំនួរឈ្មោះ
- រក្សាកូនសោ API ក្នុងឯកសារ `.env` មិនចេញក្នុងកូដ

### TypeScript

- ប្រើកញ្ចប់ `dotenv` សម្រាប់អថេរបរិយាកាស
- ការកំណត់ TypeScript នៅក្នុង `tsconfig.json` សម្រាប់កម្មវិធីនីមួយៗ
- ប្រើកញ្ចប់ `openai` សម្រាប់ Azure OpenAI (បញ្ជាក់អតិថិជននៅចំណុច `/openai/v1/` ហើយហៅ `client.responses.create`); ប្រើ `@azure-rest/ai-inference` សម្រាប់ម៉ូដែល Microsoft Foundry
- ប្រើ `nodemon` សម្រាប់អភិវឌ្ឍដោយមានការតំឡើងឡើងវិញស្វ័យប្រវត្តិ
- សំណង់មុនរត់៖ `npm run build` បន្ទាប់មក `npm start`

### ប្រព័ន្ធទូទៅ

- ធ្វើឧទាហរណ៍កូដឱ្យសាមញ្ញ និងសម្រាប់ការសិក្សា
- រួមបញ្ចូលការពិពណ៌នាគន្លងស្នូល
- កូដនីមួយៗក្នុងមេរៀនត្រូវមានភាពឯករាជ្យ និងអាចបើកដំណើរការ
- ប្រើន័យប្រែឈ្មោះស្របគ្នា៖ `aoai-` សម្រាប់ Azure OpenAI, `oai-` សម្រាប់ OpenAI API, `githubmodels-` សម្រាប់ Microsoft Foundry Models (ការប្រើ prefix ពីសម័យម៉ូដែល GitHub)

## មគ្គុទេសក៍ឯកសារណ៍

### ស្ទីល Markdown

- អាសយដ្ឋានទាំងអស់ត្រូវបង្រួមជារូបភាព `[text](../../url)` ដោយគ្មានចន្លោះច្រើន
- តំណក់ប្រើត្រូវចាប់ផ្តើមជាមួយ `./` ឬ `../`
- តំណនាំទៅដែន Microsoft ត្រូវមាន ID តាមដាន៖ `?WT.mc_id=academic-105485-koreyst`
- មិនមានភាសាតំបន់ជាក់លាក់ក្នុង URL (ជៀសវាង `/en-us/`)
- រូបភាពស្តុកក្នុងថត `./images` ជាមួយឈ្មោះពិពណ៌នា
- ប្រើអក្សរអង់គ្លេស លេខ និងសញ្ញាអក្សរថ្ពាល់ក្នុងឈ្មោះឯកសារ

### ការគាំទ្រ ការប្រែ

- ឃ្លាំងគាំទ្រ ៤០+ ភាសាតាមរយៈ GitHub Actions ដំណើរការ
- ការប្រែរក្សាទុកក្នុងថត `translations/`
- កុំដាក់ពាក្យបិទខ្សែក្នុងការប្រែ
- មិនទទួលការប្រែដោយ makina
- រូបភាពបដិសណ្ឋារក្សក្នុងថត `translated_images/`

## ការធ្វើតេស្ត និង ការផ្ទៀងផ្ទាត់

### ការត្រួតពិនិត្យមុនដាក់ស្នើ

ឃ្លាំងនេះប្រើ GitHub Actions សម្រាប់ផ្ទៀងផ្ទាត់។ មុនដាក់ស្នើ PR:

១. **ពិនិត្យតំណ Markdown**:
   ```bash
   # ការងារប្រតិបត្តិ validate-markdown.yml ពិនិត្យមើល៖
   # - ផ្លូវទាក់ទងដែលខូច
   # - ការខ្វះ ID តាមដានលើផ្លូវ
   # - ការខ្វះ ID តាមដានលើ URL
   # - URL ដែលមានភាសាទីតាំងប្រទេស
   # - URL ខាងក្រៅដែលខូច
   ```

២. **ការធ្វើតេស្តដោយដៃ**:
   - សាកល្បងឧទាហរណ៍ Python: បើក venv ហើយរត់ស្គ្រីប
   - សាកល្បងឧទាហរណ៍ TypeScript: `npm install`, `npm run build`, `npm start`
   - បញ្ជាក់ថាអថេរបរិយាកាសបានកំណត់ត្រឹមត្រូវ
   - ពិនិត្យថាកូនសោ API ប្រតិបត្តិសម្រួលជាមួយឧទាហរណ៍កូដ

៣. **ឧទាហរណ៍កូដ**:
   - ធានាថាកូដទាំងអស់ដំណើរការជោគជ័យដោយគ្មានកំហុស
   - សាកល្បងជាមួយ Azure OpenAI និង OpenAI API នៅពេលអាចបាន
   - បញ្ជាក់ឧទាហរណ៍ដំណើរការជាមួយ ម៉ូដែល Microsoft Foundry នៅពេលគាំទ្រ

### គ្មានតេស្តស្វ័យប្រវត្តិ

នេះជាឃ្លាំងសិក្សាអំពីមេរៀននិងឧទាហរណ៍។ មិនមានតេស្តឯកតា ឬតេសត់ការរួមបញ្ចូល ។ ការផ្ទៀងផ្ទាត់គឺជាៈ
- ការធ្វើតេស្តដោយដៃលើឧទាហរណ៍កូដ
- GitHub Actions សម្រាប់ផ្ទៀងផ្ទាត់ Markdown
- ការពិនិត្យសមាជិកសហគមន៍លើមាតិកាសិក្សា

## មគ្គុទេសក៍ស្នើសុំបូករួម

### មុនដាក់ស្នើ

១. សាកល្បងកូដផ្លាស់ប្តូរទាំង Python និង TypeScript នៅពេលអាចបាន
២. រត់ផ្ទៀងផ្ទាត់ Markdown (ធ្វើដោយស្វ័យប្រវត្តិពេល PR)
៣. ធានាមាន ID តាមដាននៅលើ URL Microsoft ទាំងអស់
៤. ពិនិត្យតំណពាក់ព័ន្ធមានត្រឹមត្រូវ
៥. បញ្ជាក់រូបភាពបានយោងត្រឹមត្រូវ

### ទ្រង់ទ្រាយចំណងជើង PR

- ប្រើចំណងជើងពណ៌នា: `[Lesson 06] ដោះស្រាយកំហុសឧទាហរណ៍ Python` ឬ `Update README សម្រាប់មេរៀន 08`
- ត દર્શ់លេខបញ្ហាពិតប្រាកដនៅពេលអាចបាន: `Fixes #123`

### ការពិពណ៌នាថ្មី PR

- ពន្យល់ថាអ្វីបានផ្លាស់ប្ដូរនិងហេតុផល
- តំណរភ្ជាប់ទៅបញ្ហាដែលពាក់ព័ន្ធ
- សម្រាប់ការផ្លាស់ប្តូរកូដ បញ្ជាក់ឧទាហរណ៍ដែលបានសាកល្បង
- សម្រាប់ PR ប្រែបម្រួល រួមបញ្ចូលឯកសារទាំងអស់សម្រាប់ការប្រែប្រួលពេញលេញ

### លក្ខខណ្ឌរួមចំណែក

- ចុះហត្ថលេខា Microsoft CLA (ធ្វើដោយស្វ័យប្រវត្តិលើ PR ដំបូង)
- Fork ឃ្លាំងទៅគណនីរបស់អ្នកមុនធ្វើបច្ចុប្បន្នភាព
- PR មួយសម្រាប់ការផ្លាស់ប្តូរយុទ្ធសាស្រ្ត (កុំបញ្ចូលកែប្រែផ្សេងគ្នា)
- រក្សា PR ឲ្យមានផ្ដោតក្នុងន័យ និងតូចតាចនៅពេលអាចបាន

## ដំណើរការគ្នាប្រចាំ

### ការបន្ថែមឧទាហរណ៍កូដថ្មី

១. ទៅថតមេរៀនដែលសមរម្យ
២. បង្កើតឧទាហរណ៍ក្នុងថត `python/` ឬ `typescript/`
៣. តាមដាននាមច្បាប់៖ `{provider}-{example-name}.{py|ts|js}`
៤. សាកល្បងជាមួយភស្តុតាង API ពិតប្រាកដ
៥. ចុះបញ្ជីអថេរបរិយាកាសថ្មីក្នុង README មេរៀន

### កែប្រែឯកសារ

១. កែសម្រួល README.md ក្នុងថតមេរៀន
២. ធ្វើតាមការណែនាំ Markdown (ID តាមដាន, តំណទំនាក់ទំនង)
៣. ការធ្វើបច្ចុប្បន្នភាពការប្រែប្រួលត្រូវបានគ្រប់គ្រងដោយ GitHub Actions (កុំកែដោយដៃ)
៤. សាកល្បងតំណទាំងអស់មានសុពលភាព

### ធ្វើការជាមួយ Dev Containers

១. ឃ្លាំងមាន `.devcontainer/devcontainer.json`
២. ស្គ្រីបបន្ទាប់បង្កើតដំឡើង Python dependencies ដោយស្វ័យប្រវត្តិ
៣. ផ្នែកបន្ថែម Python និង Jupyter ត្រូវបានកំណត់ជាមុន
៤. បរិយាកាសអាស្រ័យលើ `mcr.microsoft.com/devcontainers/universal:2.11.2`

## ការចេញផ្សាយនិងបង្ហោះ

នេះជាឃ្លាំងសិក្សា - មិនមានដំណើរការ deployment ។ វគ្គសិក្សាត្រូវបានប្រើប្រាស់តាមរយៈៈ

១. **ឃ្លាំង GitHub**: ចូលដំណើរការផ្ទាល់ទៅកូដនិងឯកសារ
២. **GitHub Codespaces**: បរិយាកាសអភិវឌ្ឍន៍ភ្លាមៗជាមួយការរៀបចំជាមុន
៣. **Microsoft Learn**: មាតិកាអាចត្រូវបានផ្សព្វផ្សាយទៅវេទិកាសិក្សាផ្លូវការជាថ្មី
៤. **docsify**: គេហទំព័រឯកសារត្រូវបានបង្កើតពី Markdown (មើល `docsifytopdf.js` និង `package.json`)

### ការសង់គេហទំព័រកម្មវិធី

```bash
# បង្កើត PDF ពីឯកសារដែលមាន (ប្រសិនបើចាំបាច់)
npm run convert
```

## ការដោះស្រាយបញ្ហា

### បញ្ហាទូទៅ

**កំហុសនាំចូល Python**:
- ធ្វើអោយបានបរិយាកាស virtual បានបើក
- រត់ `pip install -r requirements.txt`
- ពិនិត្យកំណែ Python គឺ 3.9+

**កំហុសសាងសង់ TypeScript**:
- រត់ `npm install` ក្នុងថតកម្មវិធីជាក់លាក់
- ពិនិត្យកំណែ Node.js ត្រូវគ្នា
- សម្អាត `node_modules` ហើយដំឡើងឡើងវិញប្រសិនបើត្រូវការ

**កំហុសសំរាប់បញ្ចាក់ API**:
- ពិនិត្យឯកសារ `.env` មានរួចហើយមានតម្លៃត្រឹមត្រូវ
- ពិនិត្យកូនសោ API ត្រឹមត្រូវ ហើយមិនផុតកំណត់
- ធ្វើអោយប្រាកដថា URL ចំណុចចេញត្រឹមត្រូវសម្រាប់តំបន់របស់អ្នក

**អថេរបរិយាកាសខ្វះ**:
- ចម្លង `.env.copy` ទៅ `.env`
- បំពេញតម្លៃទាំងអស់ដែលត្រូវការសម្រាប់មេរៀនដែលអ្នកកំពុងធ្វើការ
- ចាប់ផ្តើមកម្មវិធីឡើងវិញបន្ទាប់ពីធ្វើបំលែង `.env`

## ប្រភពចំណាំបន្ថែម

- [មគ្គុទេសក៍រៀបចំវគ្គសិក្សា](./00-course-setup/README.md?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
- [មគ្គុទេសក៍ចូលរួម](./CONTRIBUTING.md)
- [កូដនៃអាកប្បកិរិយា](./CODE_OF_CONDUCT.md)
- [គោលការណ៍សុវត្ថិភាព](./SECURITY.md)
- [Azure AI Discord](https://aka.ms/genai-discord?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
- [បណ្តាញឧទាហរណ៍កូដកម្រិតខ្ពស់](https://aka.ms/genai-beg-code?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)

## បញ្ហាពិសេសគម្រោង

- នេះជាឃ្លាំង **សិក្សា** មានគោលបំណងខាងការសិក្សា មិនមែនកូដផលិតកម្ម
- ឧទាហរណ៍មានភាពសាមញ្ញ និងផ្តោតលើការបង្រៀនគំនិត
- គុណភាពកូដត្រូវបានតុល្យភាពជាមួយភាពច្បាស់លាស់សម្រាប់សិក្សា
- មេរៀននីមួយៗមានភាពឯករាជ្យ ហើយអាចបញ្ចប់ដោយឯករាជ្យ
- ឃ្លាំងគាំទ្រ អ្នកផ្គត់ផ្គង់ API ច្រើន: Azure OpenAI, OpenAI, Microsoft Foundry Models, និងអ្នកផ្គត់ផ្គង់ក្រៅបណ្តាញដូចជា Foundry Local និង Ollama
- មាតិកា​ពហុ​ភាសា ជាមួយដំណើរការប្រែសម្រួលស្វ័យប្រវត្តិ
- សហគមន៍សកម្មលើ Discord សម្រាប់សំណួរនិងជំនួយ

---

<!-- CO-OP TRANSLATOR DISCLAIMER START -->
**ការបដិសេធ**:
ឯកសារនេះត្រូវបានបម្លែងភាសា ដោយប្រើសេវាបម្លែងភាសា AI [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator)។ ទោះយើងខ្ញុំមានក្តីប្រាថ្នាឱ្យបានច្បាស់លាស់ តែសូមយល់ដឹងថាការបម្លែងដោយស្វ័យប្រវត្តិក៏អាចមានកំហុសឬភាពមិនត្រឹមត្រូវ។ ឯកសារដើមជាភាសាទីតាំងគួរត្រូវបានគេប្រើជាប្រភពច្បាស់លាស់។ សម្រាប់ព័ត៌មានសំខាន់ៗ សូមណែនាំឱ្យប្រើប្រាស់ការប្រែដោយមនុស្សជំនាញ។ យើងខ្ញុំមិនទទួលខុសត្រូវចំពោះការយល់ច្រឡំ ឬការបកស្រាយខុសបន្ទាប់ពីការប្រើប្រាស់ការបម្លែងនេះនោះទេ។
<!-- CO-OP TRANSLATOR DISCLAIMER END -->