Etape 1 : Vérification des modèles de présentation utilisés dans cet exercice - Amazon Lex V1
Vue d'ensemble du plan du bot () BookTripPrésentation du plan directeur de la fonction Lambda () lex-book-trip-python

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Etape 1 : Vérification des modèles de présentation utilisés dans cet exercice

Vue d'ensemble du plan du bot () BookTrip

Le modèle de présentation (BookTrip) que vous utilisez pour créer un bot fournit la pré-configuration suivante :

  • Types d'option – Deux types d'option personnalisée :

    • RoomTypes avec les valeurs d'énumération : king, queen et deluxe, pour une utilisation dans l'intention BookHotel.

    • CarTypes avec les valeurs d'énumération : economy, standard, midsize, full size, luxury et minivan, pour une utilisation dans l'intention BookCar.

       

  • Intention 1 (BookHotel) — Il est préconfiguré comme suit :

    • Options préconfigurées

      • RoomType, du type d'option personnalisée RoomTypes

      • Location, du type d'option prédéfinie AMAZON.US_CITY

      • CheckInDate, du type d'option prédéfinie AMAZON.DATE

      • Nights, du type d'option prédéfinie AMAZON.NUMBER

    • Enoncés préconfigurés

      • « Book a hotel »

      • « I want to make hotel reservations »

      • « Book a {Nights} stay in {Location} »

      Si l'utilisateur prononce l'une de ces phrases, Amazon Lex détermine son intention, puis l'invite à saisir les données des créneaux. BookHotel

    • Invites préconfigurées

      • Invite de l'option Location – « What city will you be staying in? »

      • Invite de l'option CheckInDate – « What day do you want to check in? »

      • Invite de l'option Nights – « How many nights will you be staying? »

      • Invite de l'option RoomType – « What type of room would you like, queen, king, or deluxe? »

      • Déclaration de confirmation — « OK, je vous ai réservé un séjour de {nuits} nuits à {Location} à partir de {CheckInDate}. Shall I book the reservation? »

      • Refus – « Okay, I have cancelled your reservation in progress. »

         

  • Intention 2 (BookCar) — Il est préconfiguré comme suit :

    • Options préconfigurées

      • PickUpCity, du type d'option prédéfinie AMAZON.US_CITY.

      • PickUpDate, du type d'option prédéfinie AMAZON.DATE.

      • ReturnDate, du type d'option prédéfinie AMAZON.DATE.

      • DriverAge, du type d'option prédéfinie AMAZON.NUMBER.

      • CarType, du type d'option personnalisée CarTypes

    • Enoncés préconfigurés

      • « Book a car »

      • « Reserve a car »

      • « Make a car reservation »

      Si l'utilisateur prononce l'une de ces phrases, Amazon Lex détermine BookCar son intention, puis l'invite à saisir les données des créneaux.

    • Invites préconfigurées

      • Invite de l'option PickUpCity – « In what city do you need to rent a car? »

      • Invite de l'option PickUpDate – « What day do you want to start your rental? »

      • Invite de l'option ReturnDate – « What day do you want to return this car? »

      • Invite de l'option DriverAge – « How old is the driver for this rental? »

      • Demandez le CarType créneau — « Quel type de voiture souhaitez-vous louer ? Our most popular options are economy, midsize, and luxury »

      • Déclaration de confirmation — « OK, je vous ai réservé une {CarType} location à {PickUpCity} entre {PickUpDate} et {ReturnDate}. Should I book the reservation? »

      • Refus – « Okay, I have cancelled your reservation in progress. »

Présentation du plan directeur de la fonction Lambda () lex-book-trip-python

En plus du modèle de présentation de bot, AWS Lambda fournit un modèle de présentation (lex-book-trip-python) que vous pouvez utiliser en tant que hook de code avec le modèle de bot. Pour obtenir la liste des plans de bot et des plans de fonction Lambda correspondants, consultez. Amazon Lex et AWS Lambda Blueprints

Lorsque vous créez un bot à l'aide du BookTrip plan, vous mettez à jour la configuration des intentions (BookCar et BookHotel) en ajoutant cette fonction Lambda en tant que crochet de code pour l'initialisation/validation de la saisie des données utilisateur et la réalisation des intentions.

Ce code de fonction Lambda a fourni une illustration d'une conversation dynamique en utilisant des informations déjà connues (conservées dans des attributs de session) sur un utilisateur afin d'initialiser des valeurs d'option pour une intention. Pour de plus amples informations, veuillez consulter Gestion du contexte de conversation.

Étape suivante

Étape 2 : créer un robot Amazon Lex