Amazon Lex Tutorial: Ein Anfängerleitfaden zu AI -Chatbots

Dieses Tutorial führt Sie durch den Bau eines Gesprächs -Chatbots mit Amazon Lex V2, einem Dienst in der Amazon Web Services (AWS) Suite. Wir werden Setup, Konfiguration, Intent -Erstellung, Integration mit externen Backends über AWS Lambda und Bereitstellungsstrategien für Web- und Messaging -Anwendungen abdecken.

Amazon Lex: Ein Überblick

Amazon Lex ist eine KI-betriebene Konversationsschnittstelle. Es akzeptiert Sprach- und Texteingaben, verwaltet den Dialog basierend auf vordefinierten Konversationsflüssen und kann auf verschiedenen Plattformen (Sprachbots, Web-Apps, Messaging-Dienste wie Slack oder Facebook Messenger) bereitgestellt werden. Es untermauert Amazon Alexa und vereinfacht die Chatbot -Entwicklung auch für diejenigen ohne Deep -Learning -Fachkenntnisse. Lex kombiniert natürliches Sprachverständnis (NLU) und automatische Spracherkennung (ASR).

Schlüsselintegrationen:

• Amazon Cognito (Identitätsmanagement)
• Amazon CloudWatch (Serviceüberwachung)
• DynamoDB (Datenbank -Backend)
• Amazon Lambda (externe Datenquellenverbindungen)

Diese Integrationen rationalisieren die Bereitstellung und Skalierung.

Einrichten von Amazon Lex

Schritt 1: AWS -Konsolenzugriff

Melden Sie sich in Ihr AWS -Konto an (erstellen Sie bei Bedarf eine). Navigieren Sie zur AWS Lex -Konsole.

Schritt 2: Erstellen eines neuen Bots

• Wählen Sie in der Lex -Konsole "Bot erstellen".
• Wählen Sie die "traditionelle" Methode.
• Geben Sie einen Bot -Namen (z. B. "CabBookBot"), eine Beschreibung und die IAM -Rolle an (erstellen Sie gegebenenfalls eine neue Rolle mit grundlegenden LEX -Berechtigungen).
coppa compliance (falls zutreffend) und timeout in der Leerlaufsitzung konfigurieren.
Wählen Sie die standardmäßige englische Sprache (US).
klicken Sie auf "Done."

Schritt 3: Konfigurieren von Absichten

Absichten repräsentieren Benutzerziele (z. B. Buchung eines Taxials). LEX verwendet Beispiel Äußerungen, um die Benutzereingabe in Absichten zu entsprechen.

Auf der Seite "Absichten" erstellen Sie eine neue Absicht (z. B. "Cabbookintent").
Beispiele addieren (z. B. "Buchen Sie ein Taxi", "Ich brauche ein Taxi").
Definieren Sie eine erste Antwort (z. B. "Okay, lass uns ein Taxi buchen").

Beispiel Äußerungen in Amazon Lex

Entwerfen des Gesprächsflusses

Schritt 1: Hinzufügen von Slots

Slots erfassen die erforderlichen Informationen (z. B. Quellstadt, Ziel, Datum).

Fügen Sie Slots (Quelligkeit, DestinationCity, TravelDate) mit geeigneten Schlitztypen (Amazon.City, Amazon.Date) und Eingabeaufforderungen hin. Markieren Sie sie nach Bedarf.
Hinzufügen von Äußerungen mit Slots (z. B. "Buchung ein Kabine von {Sourcecity} zu {DestinationCity} auf {TravelDate}").

Hinzufügen von Slots zu Absichten in Amazon Lex

benutzerdefinierte Slots: Erstellen Sie benutzerdefinierte Slots (z. B. Cabype) für spezifischere Anforderungen, wobei entweder "Expand" oder "Einschränkungs" -Wertzeichen verwendet werden.

Erstellen benutzerdefinierter Slots in Amazon Lex

Schritt 2: Aufforderung und Fehlerbehandlung

Konfigurieren Sie Eingabeaufforderungen und Fehlerbehandlung für ungültige Schlitzwerte. Setzen Sie die Ausfallantworten, um hilfreiches Feedback zu geben. Definieren Sie einen Fallbackintent mit einer schließenden Antwort.

Fehlerbehebung und Fehlerantwort in Amazon Lex

Schritt 3: Bestätigung, Erfüllung und Schließung

• Fügen Sie eine Bestätigungsaufforderung hinzu, um die Benutzereingabe zu überprüfen.
• Geben Sie eine Fulfillment -Nachricht (z. B. "Buchung in Bearbeitung") und eine abschließende Nachricht (z. B. "Danke!").
.

.

Bestätigungsaufforderung in Amazon Lex

Testen Sie Ihren Bot
• Erstellen Sie den Bot.

testen Sie es in der LEX -Konsole mit Text und (optional) Spracheingabe.

Testen Sie den Amazon Lex Bot

adressierte Fehler auf häufigste Fehler: Beheben Sie Fehler in Bezug auf fehlende Lambda -Funktionen oder falsch konfigurierte Dialogflüsse durch Überprüfen und Anpassung der Einstellungen entsprechend.

Erweiterte Optionen für die erste Antwort in Amazon Lex

Integration in AWS Lambda

import json
import urllib.request

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

Lambda -Funktionen verwandeln Backend -Interaktionen. Erstellen Sie eine Lambda -Funktion (z. B. mit Python 3.x), um Benutzeranforderungen zu verarbeiten und Antworten zurückzugeben.

Konfigurieren Sie den Bot, um diese Lambda -Funktion während der Erfüllung zu nennen.

Bereitstellen Ihres Bot

• Web/Mobile Anwendungen:
Verwenden Sie die Lex Web UI Loader -Bibliothek, CloudFormation, AWS -Amplify oder die Lex -API zur Integration.

• Messaging -Plattformen: Integrieren Sie sich in Facebook Messenger (oder andere Plattformen), indem Sie eine Kanalintegration in die Lex -Konsole erstellen und die erforderlichen Einstellungen in der Entwicklerkonsole der relevanten Plattform konfigurieren.

Best Practices

• klare, präzise Gespräche entwerfen.
• Verwenden Sie Schlitztypen und Validierung.
• Aktivieren Sie Multi-Turn-Gespräche.
• Überwachung und Optimierung der Leistung mit CloudWatch.

Schlussfolgerung

Dieses Tutorial bot einen umfassenden Leitfaden zum Erstellen und Bereitstellen von Chatbots mit Amazon Lex V2. Denken Sie daran, zusätzliche AWS -Dienste und -Ressourcen zu erkunden, um die Fähigkeiten Ihres Chatbot weiter zu verbessern. Die folgenden FAQs befassen sich mit allgemeinen Fragen.

faqs

• LEX -Integration in andere AWS -Dienste: Ja, Lex integriert sich in zahlreiche AWS -Dienste für verbesserte Funktionen und Überwachung.

• Sprach- und Texthandhabung: Lex unterstützt sowohl die Sprach- als auch die Texteingabe und verwendet Amazon Polly für die Konvertierung von Text zu Sprache.

• benutzerdefinierte Benutzeroberflächen: Ja, Sie können benutzerdefinierte Benutzeroberflächen erstellen und die Lex -API für die Backend -Interaktion verwenden.

• Verwenden Sie Lex ohne Lambda: Während für einfache Bots möglich, ist Lambda im Allgemeinen erforderlich, um mit externen Systemen zu interagieren.

• Training AWS Lex: Das Training von Lex ist auf die Anpassung an ähnliche Eingaben auf der Grundlage von Stichproben -Äußerungen und Slot -Werten beschränkt. Es ist kein voll trainierbares LLM.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonAmazon Lex Tutorial: Ein Anfängerleitfaden zu AI -Chatbots. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!