>

> Amazon Cognito（身份管理）
Amazon CloudWatch（服務監(jiān)視）
dynamodb（數(shù)據(jù)庫后端）
> Amazon Lambda（外部數(shù)據(jù)源連接）

步驟1：AWS控制臺訪問

步驟2：創(chuàng)建一個新的bot

在Lex控制臺中，選擇“ Create Bot”。
• 選擇“傳統(tǒng)”方法。
>
• 提供一個機器人名稱（例如，“ cabbookbot”），描述和IAM角色（如有必要，在基本的LEX權限時創(chuàng)建新角色）。
配置COPPA合規(guī)性（如果適用）和閑置會話超時。
• >
選擇默認英語（US）語言。
• 單擊“完成?！?
• 步驟3：配置意圖

>意圖代表用戶目標（例如，預訂出租車）。 LEX使用示例話語將用戶輸入與意見匹配。> 在“意圖”頁面上，創(chuàng)建一個新的意圖（例如，“ cabbookintent”）。

添加樣本話語（例如，“預訂出租車”，“我需要出租車”）。

定義初始響應（例如，“好吧，讓我們預訂駕駛室”）。
• >
中的示例話語

設計對話流量

>

步驟1：添加插槽

>插槽捕獲了必要的信息（例如，來源城，目的地，日期）。
添加插槽（Sourcecity，DestinationCity，Traveldate），具有適當?shù)牟宀垲愋停ˋmazon.City，Amazon.date）和提示。 根據(jù)需要標記它們。

>添加包含插槽的話語（

• >在Amazon Lex
• 中添加插槽

  >自定義插槽：使用“展開”或“限制”值類型創(chuàng)建自定義插槽（例如，cabtype）。

  

  >在Amazon Lex 中創(chuàng)建自定義插槽

  >

  步驟2：提示和錯誤處理> 為無效的插槽值配置提示和錯誤處理。 設置失敗響應以提供有用的反饋。 定義帶有閉合響應的后衛(wèi)。

  Amazon Lex

  錯誤處理和故障響應 步驟3：確認，履行和關閉

  > 添加一個確認提示，以驗證用戶輸入。

  >提供一條履行消息（例如，“正在進行的預訂”）和一個閉幕消息（例如，“謝謝！”）。

  >在Amazon Lex

  中的確認提示 測試您的bot

  構建機器人。

  >使用文本和（（可選））語音輸入在Lex控制臺中對其進行測試。

  測試Amazon Lex bot

  >

  解決常見錯誤：解決與缺少lambda函數(shù)或錯誤配置的對話框有關的錯誤，通過檢查和調整設置。>

  >
  的初始響應的高級選項

  與AWS Lambda 集成 lambda功能處理后端交互。創(chuàng)建一個lambda函數(shù)（例如，使用Python 3.x）來處理用戶請求并返回響應。

  在履行過程中配置bot以調用此lambda功能。

  >部署bot

  import json
  import urllib.request
  
  def lambda_handler(event, context):
      # ... (code to extract slot values and interact with backend API) ...

  Web/Mobile Applications：

  使用LEX Web UI加載程序庫，CloudFormation，AWS Amplify或LEX API進行集成。
  >

  • 通過在LEX控制臺中創(chuàng)建頻道集成并在相關平臺的開發(fā)人員的開發(fā)人員控制臺中配置必要的設置。

  最佳實踐

  • 設計清晰，簡潔的對話。
  • >使用插槽類型和驗證。
  >
  • 啟用多轉交談。
  • 使用CloudWatch監(jiān)視并優(yōu)化性能。

  結論

  本教程提供了使用Amazon Lex V2構建和部署聊天機器人的綜合指南。請記住要探索其他AWS服務和資源，以進一步增強您的聊天機器人的功能。 下面的常見問題解答解決了常見問題。

  FAQS

  • 與其他AWS服務集成

    是：是的，LEX與許多AWS服務集成，以增強功能和監(jiān)視。>

  • 語音和文本處理：

    LEX支持語音和文本輸入，并利用Amazon Polly進行文本到語音轉換。

  >自定義用戶接口：
  • 是的，您可以創(chuàng)建自定義UIS并使用LEX API進行后端交互。
    >
  使用沒有l(wèi)ambda的Lex：

  • 對于簡單的機器人來說，lambda通常對于與外部系統(tǒng)進行交互是必需的。

  訓練AWS LEX： LEX的訓練僅限于基于樣本話語和插槽值的類似輸入；這不是一個完全可訓練的LLM。