Tutoriel Amazon Lex: A Guide du débutant des chatbots IA

Ce tutoriel vous guide à travers la création d'un chatbot conversationnel à l'aide d'Amazon Lex V2, un service dans la suite Amazon Web Services (AWS). Nous couvrirons la configuration, la configuration, la création de l'intention, l'intégration avec des backends externes via AWS Lambda, et des stratégies de déploiement pour les applications Web et de messagerie.

Amazon Lex: un aperçu

Amazon Lex est un moteur d'interface conversationnel propulsé par AI. Il accepte la contribution vocale et du texte, gère le dialogue basé sur les flux de conversation prédéfinis et peut être déployé sur diverses plates-formes (robots vocaux, applications Web, services de messagerie comme Slack ou Facebook Messenger). Il sous-tend Amazon Alexa et simplifie le développement du chatbot, même pour ceux qui n'ont pas d'expertise en profondeur. Lex combine la compréhension du langage naturel (NLU) et la reconnaissance automatique de la parole (ASR).

INTESTRATIONS CLÉS:

• Amazon Cognito (gestion de l'identité)
• Amazon CloudWatch (Service Monitoring)
• dynamoDB (backend de base de données)
• Amazon Lambda (Connexions de source de données externes)

Ces intégrations rationalisent le déploiement et la mise à l'échelle.

Configuration d'Amazon Lex

Étape 1: Accès à la console AWS

Connectez-vous à votre compte AWS (créez-en un si nécessaire). Accédez à la console AWS LEX.

Étape 2: Création d'un nouveau bot

• Dans la console Lex, sélectionnez "Créer un bot".
• Choisissez la méthode "traditionnelle".
• Fournir un nom de bot (par exemple, "CabBookbot"), description et IAM Role (créer un nouveau rôle avec les autorisations de base Lex si nécessaire).
• Configurer la conformité COPPA (le cas échéant) et le délai d'expiration de session inactif.
• Sélectionnez la langue anglaise (US) par défaut.
• Cliquez sur "DID."

Étape 3: Configuration des intentions

Les intentions représentent les objectifs de l'utilisateur (par exemple, la réservation d'un taxi). Lex utilise des exemples d'énoncés pour faire correspondre la saisie des utilisateurs aux intentions.

• Sur la page "Intentes", créez une nouvelle intention (par exemple, "CabBookIntent").
• Ajouter des exemples d'énoncés (par exemple, "réserver un cabine", "J'ai besoin d'un taxi").
• Définissez une réponse initiale (par exemple, "D'accord, réservons une cabine").

Échantillons d'échantillons dans Amazon Lex

Concevoir le flux de conversation

Étape 1: Ajout de machines à sous

Les machines à sous capturent les informations nécessaires (par exemple, Source City, Destination, Date).

• Ajouter des emplacements (SourceCity, DestinationCity, TravelDate) avec des types de machines à sous appropriés (Amazon.City, Amazon.Date) et invites. Marquez-les comme requis.
• Ajouter des énoncés incorporant des emplacements (par exemple, "réservez une cabine de {SourceCity} à {DestinationCity} sur {TravelDate}").

ajoutant des créneaux à des intentions dans Amazon Lex

Slots personnalisés: Créer des emplacements personnalisés (par exemple, Cabtype) pour des besoins plus spécifiques, en utilisant des types de valeur "développer" ou "restreindre".

Création de créneaux personnalisés dans Amazon Lex

Étape 2: Invitation et gestion des erreurs

Configurez les invites et la gestion des erreurs pour les valeurs de machines à sous non valides. Définissez les réponses d'échec pour fournir des commentaires utiles. Définissez une issue de secours avec une réponse de clôture.

Gestion des erreurs et réponse de défaillance dans Amazon Lex

Étape 3: Confirmation, accomplissement et fermeture

• Ajoutez une invite de confirmation pour vérifier la saisie de l'utilisateur.
• Fournir un message d'exécution (par exemple, "réservation en cours") et un message de clôture (par exemple, "Merci!").

Invite de confirmation dans Amazon Lex

tester votre bot

• construire le bot.
• Testez-le dans la console Lex à l'aide du texte et (éventuellement) une entrée vocale.

Test de l'Amazon Lex Bot

Traiter les erreurs courantes: résoudre les erreurs liées aux fonctions Lambda manquantes ou aux flux de dialogue mal configurés en vérifiant et en ajustant les paramètres en conséquence.

Options avancées pour la réponse initiale dans Amazon Lex

intégrer avec AWS Lambda

Les fonctions lambda gèrent les interactions backend. Créez une fonction lambda (en utilisant Python 3.x, par exemple) pour traiter les demandes des utilisateurs et retourner les réponses.

<code class="language-python">import json
import urllib.request

def lambda_handler(event, context):
    # ... (code to extract slot values and interact with backend API) ...</code>

Configurez le bot pour appeler cette fonction lambda pendant l'accomplissement.

Déployer votre bot

• Applications Web / mobiles: Utilisez la bibliothèque LEX Web Ui Loader, Cloudformation, AWS Amplify ou l'API LEX pour l'intégration.

• plates-formes de messagerie: Intégrer avec Facebook Messenger (ou d'autres plates-formes) en créant une intégration de canaux dans la console LEX et en configurant les paramètres nécessaires dans la console de développeur de la plate-forme pertinente.

meilleures pratiques

• Concevoir des conversations claires et concises.
• Utiliser les types de machines à sous et la validation.
• Activer les conversations multi-virages.
• Surveiller et optimiser les performances à l'aide de CloudWatch.

Conclusion

Ce tutoriel a fourni un guide complet pour créer et déployer des chatbots à l'aide d'Amazon Lex V2. N'oubliez pas d'explorer des services et des ressources AWS supplémentaires pour améliorer encore les capacités de votre chatbot. Les FAQ ci-dessous répondent aux questions courantes.

FAQS

• Intégration Lex avec d'autres services AWS: Oui, Lex s'intègre à de nombreux services AWS pour une fonctionnalité et une surveillance améliorées.

• Gestion de la voix et du texte: Lex prend en charge l'entrée vocale et de texte, en utilisant Amazon Polly pour la conversion de texte-parole.

• Interfaces utilisateur personnalisées: Oui, vous pouvez créer des UIS personnalisées et utiliser l'API LEX pour l'interaction backend.

• En utilisant lex sans lambda: Bien que possible pour les robots simples, la lambda est généralement nécessaire pour interagir avec les systèmes externes.

• Formation AWS LEX: La formation de Lex est limitée à l'adaptation à des entrées similaires en fonction des énoncés d'échantillons et des valeurs de fente; Ce n'est pas un llm.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!