Directrices y prácticas recomendadas

Consulte las siguientes pautas y prácticas recomendadas para optimizar el comportamiento y las interacciones de su bot con los clientes.

Firma de solicitudes

Todas las solicitudes en tiempo de ejecución y de desarrollo de modelo de Amazon Lex V2 incluidas en la Referencia de API utilizan Signature Version 4 para autenticar las solicitudes. Para obtener más información sobre las solicitudes de autenticación, consulte Proceso de firma de Signature Version 4 en la Referencia general de AWS.

Protección de la información confidencial

La API en tiempo de ejecución RecognizeUtterancefunciona RecognizeTexty toma un ID de sesión como parámetro obligatorio. Los desarrolladores lo pueden establecer en cualquier valor que cumpla las limitaciones descritas en la API. Recomendamos no usar este parámetro para enviar cualquier información confidencial, por ejemplo, inicios de sesión de los usuarios, mensajes de correo o números de la seguridad social. Este ID se usa principalmente para identificar de forma única una conversación con un bot.

Capturar valores de slot a partir de los enunciados de los usuarios

Amazon Lex V2 utiliza los valores de enumeración facilitados en una definición de tipo de slot para entrenar a sus modelos de machine learning. Suponga que define una intención denominada GetPredictionIntent con el siguiente enunciado de muestra:

"Tell me the prediction for {sign}"

donde {sign} es un slot con el tipo personalizado ZodiacSign que tiene 12 valores de enumeración: de Aries a Pisces. Ahora supongamos que el usuario dice «Dime la predicción para la Tierra»:

Al definir sinónimos para los valores de los slots, se reconoce que son iguales a los valores de los slots. Sin embargo, se devuelve el valor del slot en lugar del sinónimo.

Dado que Amazon Lex V2 transfiere este valor a la aplicación de su cliente o a la función de Lambda, debe comprobar que los valores de los slots son valores válidos antes de utilizarlos en su actividad de cumplimiento.

Cuando Amazon Lex V2 llama a una función de Lambda o devuelve el resultado de una interacción de voz con la aplicación cliente, no se garantiza el uso de mayúsculas y minúsculas para los valores de slot. En el caso de las interacciones de texto, el uso de mayúsculas y minúsculas en los valores de slot coincide con el texto introducido o con el valor de slot, en función del valor del campo valueResolutionStrategy.

Acrónimos en los valores de slots

Al definir los valores de los slots que contienen acrónimos, utilice los siguientes patrones:

Slots integrados para fecha y hora

Los tipos de slot integrados AMAZON.Date y AMAZON.Time capturan fechas y horas relativas y absolutas. Las fechas y horas relativas se resuelven en el momento y la fecha en que Amazon Lex V2 recibe la solicitud y en la región en la que la procesa.

Para el tipo de slot integrado AMAZON.Time, si el usuario no especifica si una hora es antes o después del mediodía, esa hora es ambigua. En ese caso, Amazon Lex V2 volverá a preguntar al usuario. Recomendamos utilizar preguntas que permitan obtener la hora absoluta. Por ejemplo, para una pregunta como «¿Cuándo quieres recibir la pizza?» Puede decir «6 p. m.» o «a las 6 de la tarde».

Evitar la ambigüedad en los datos de entrenamiento de su bot

Si proporciona datos de aprendizaje confusos en su bot, se reducirá la capacidad de Amazon Lex V2 para comprender la entrada del usuario. Supongamos que su bot tiene dos intenciones (OrderPizza y OrderDrink) e incluye «Quiero pedir» como ejemplo de enunciado. Cuando compila su bot, Amazon Lex V2 no puede asignar este enunciado a una intención específica. Como resultado, cuando un usuario dice este enunciado en tiempo de ejecución, Amazon Lex v2 no puede elegir una intención con un alto nivel de confianza.

Si tiene dos intenciones con el mismo enunciado de ejemplo, utilice los contextos de entrada para ayudar a Amazon Lex V2 a distinguir entre las dos intenciones en tiempo de ejecución. Para obtener más información, consulte Configurar contexto de intención.

Usar el alias TSTALIASID