Amazon Lex 자습서 : AI 챗봇에 대한 초보자 안내서

이 튜토리얼은 AWS (Amazon Web Services) 제품군의 서비스 인 Amazon Lex V2를 사용하여 대화적인 챗봇을 구축함으로써 당신을 안내합니다. 우리는 설정, 구성, 의도 생성, AWS Lambda를 통한 외부 백엔드와의 통합 및 웹 및 메시징 응용 프로그램을위한 배포 전략을 다룰 것입니다. Amazon Lex : 개요 Amazon Lex는 AI 기반 대화 인터페이스 엔진입니다. 음성 및 텍스트 입력을 허용하고 사전 정의 된 대화 흐름을 기반으로 대화를 관리하며 다양한 플랫폼 (음성 봇, 웹 앱, Slack 또는 Facebook Messenger와 같은 메시징 서비스)에 배치 할 수 있습니다. Amazon Alexa를 뒷받침하고 딥 러닝 전문 지식이없는 사람들에게도 챗봇 개발을 단순화합니다. Lex는 자연어 이해 (NLU)와 자동 음성 인식 (ASR)을 결합합니다. <:> 주요 통합 :

Amazon Cognito (Identity Management) Amazon CloudWatch (서비스 모니터링) dynamodb (데이터베이스 백엔드) Amazon Lambda (외부 데이터 소스 연결)

이러한 통합은 배포 및 스케일링을 간소화합니다 Amazon Lex 설정 1 단계 : AWS 콘솔 액세스 AWS 계정에 로그인하십시오 (필요한 경우 한 계정을 작성하십시오). AWS Lex 콘솔로 이동하십시오 2 단계 : 새 봇 만들기

lex 콘솔에서 "봇 만들기"를 선택하십시오 "전통적인"방법을 선택하십시오 봇 이름 (예 : "CabbookBot"), 설명 및 IAM 역할을 제공합니다 (필요한 경우 기본 LEX 권한으로 새로운 역할을 작성하십시오). COPPA 준수 (해당되는 경우) 및 유휴 세션 타임 아웃을 구성하십시오 기본 영어 (미국) 언어를 선택하십시오 <.> "완료"를 클릭하십시오

3 단계 : 의도 구성

의도는 사용자 목표를 나타냅니다 (예 : 운전실 예약). Lex는 샘플 발화를 사용하여 사용자 입력에 일치합니다.

"의도"페이지에서 새로운 의도 (예 : "cabbookintent")를 만듭니다. 샘플 발화 추가 (예 : "택시 예약", "택시가 필요합니다"). 초기 응답 정의 (예 : "좋아요, 택시를 예약하자").
• Amazon Lex의 샘플 발언
• 대화 흐름 설계 1 단계 : 슬롯 추가
슬롯은 필요한 정보를 캡처합니다 (예 : 소스 도시, 목적지, 날짜)
• 적절한 슬롯 유형 (Amazon.City, Amazon.Date) 및 프롬프트가있는 슬롯 (SourceCity, DestinationCity, TravelDate)을 추가하십시오. 필요에 따라 표시하십시오. 슬롯을 통합 한 발언을 추가하십시오 (예 : "{sourcecity}에서 {travingdate}"에서 {treestmentcity}로 {택시를 예약하십시오.

Amazon Lex 의 의도에 슬롯을 추가합니다

사용자 정의 슬롯 : "확장"또는 "제한"값 유형을 사용하여보다 구체적인 요구에 맞는 사용자 정의 슬롯 (예 : Cabtype)을 만듭니다. Amazon Lex에서 사용자 정의 슬롯 생성

2 단계 : 프롬프트 및 오류 처리

유효하지 않은 슬롯 값에 대한 프롬프트 및 오류 처리를 구성합니다. 유용한 피드백을 제공하기 위해 실패 응답을 설정하십시오. 마감 응답으로 Fallbackintent를 정의하십시오

Amazon Lex의 오류 처리 및 고장 응답 3 단계 : 확인, 이행 및 폐쇄 사용자 입력을 확인하기 위해 확인 프롬프트를 추가하십시오 이행 메시지 (예 : "예약 예약") 및 마감 메시지 (예 : "감사합니다!")를 제공하십시오.

Amazon Lex의 확인 프롬프트 봇 테스트 <.> 봇을 구축하십시오 텍스트 및 (선택적으로) 음성 입력을 사용하여 Lex 콘솔에서 테스트하십시오.

Amazon Lex Bot 테스트 > 일반 오류 해결 : 누락 된 람다 함수 또는 오해 된 대화 상자 흐름과 관련된 오류를 해결하고 설정을 확인하고 조정하여.

Amazon Lex의 초기 응답을위한 고급 옵션 AWS Lambda와 통합 람다 함수는 백엔드 상호 작용을 처리합니다. Lambda 함수 (예 : Python 3.x 사용)를 작성하여 사용자 요청을 처리하고 응답을 반환합니다. 이행 중에이 람다 함수를 호출하도록 봇을 구성하십시오. 봇 배포

웹/모바일 애플리케이션 : Lex Web UI 로더 라이브러리, 클라우드 포맷, AWS Amplify 또는 Lex API를 사용하여 통합.

메시징 플랫폼 :

LEX 콘솔에서 채널 통합을 생성하고 관련 플랫폼의 개발자 콘솔에서 필요한 설정을 구성하여 Facebook 메신저 (또는 기타 플랫폼)와 통합합니다.

모범 사례

명확하고 간결한 대화를 디자인하십시오. 슬롯 유형 및 검증을 활용하십시오 다중 회전 대화를 활성화하십시오 CloudWatch를 사용하여 성능을 모니터링하고 최적화합니다

결론 이 튜토리얼은 Amazon Lex V2를 사용하여 챗봇을 구축하고 배포하는 데 대한 포괄적 인 안내서를 제공했습니다. 챗봇의 기능을 더욱 향상시키기 위해 추가 AWS 서비스 및 리소스를 탐색해야합니다. 아래의 FAQ는 일반적인 질문을 다룹니다 faqs
다른 AWS 서비스와의 LEX 통합 : 예, LEX는 기능 및 모니터링을 향상시키기 위해 수많은 AWS 서비스와 통합됩니다.
음성 및 텍스트 처리 :
• Lex는 음성 및 텍스트 입력을 모두 지원하며 텍스트 음성 변환을 위해 Amazon Polly를 사용합니다.
• 사용자 정의 사용자 인터페이스 : 예, 사용자 정의 UI를 만들고 백엔드 상호 작용에 Lex API를 사용할 수 있습니다.
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람다없이 Lex를 사용하는 것 :

간단한 봇의 경우 가능하지만 람다는 일반적으로 외부 시스템과 상호 작용하는 데 필요합니다.

훈련 AWS Lex : Lex의 훈련은 샘플 발언 및 슬롯 값에 기초하여 유사한 입력에 적응하는 것으로 제한됩니다. 완전히 훈련 할 수있는 LLM이 아닙니다

위 내용은 Amazon Lex 자습서 : AI 챗봇에 대한 초보자 안내서의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!