Réservez un voyage - Amazon Lex V1

Si vous utilisez Amazon Lex V2, consultez plutôt le guide Amazon Lex V2.

 

Si vous utilisez Amazon Lex V1, nous vous recommandons de mettre à niveau vos robots vers Amazon Lex V2. Nous n'ajoutons plus de nouvelles fonctionnalités à la V1 et recommandons vivement d'utiliser la V2 pour tous les nouveaux robots.

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Réservez un voyage

Cet exemple illustre la création d'un bot configuré pour prendre en charge plusieurs intentions. L'exemple montre également comment utiliser des attributs de session pour le partage d'informations entre les intentions. Après avoir créé le bot, vous utilisez un client de test dans la console Amazon Lex pour tester le bot (BookTrip). Le client utilise l'opération PostText d'API d'exécution pour envoyer des demandes à Amazon Lex pour chaque entrée utilisateur.

Dans cet exemple, le BookTrip bot est configuré à deux fins (BookHotel et BookCar). Par exemple, supposons qu'un utilisateur réserve d'abord une chambre d'hôtel. Lors de l'interaction, l'utilisateur fournit des informations telles que les dates d'arrivée et de départ, l'emplacement, et le nombre de nuitées. Une fois l'intention traitée, le client peut conserver ces informations à l'aide d'attributs de session. Pour en savoir plus sur les attributs de session, consultez PostText.

Maintenant, supposons que l'utilisateur continue pour réserver une voiture. À l'aide des informations fournies par l'utilisateur lors de l' BookHotel intention précédente (c'est-à-dire la ville de destination et les dates d'arrivée et de départ), le crochet de code (fonction Lambda) que vous avez configuré pour initialiser et valider l'intention initialise les données de créneau correspondant à BookCar l'intention (c'est-à-dire la destination, BookCar la ville de prise en charge, la date de prise en charge et la date de retour). Ceci illustre la façon dont le partage d'informations entre les intentions vous permet de créer des bots qui peuvent engager une conversation dynamique avec l'utilisateur.

Dans cet exemple, nous utilisons les attributs de session suivants. Seuls le client et la fonction Lambda peuvent définir et mettre à jour les attributs de session. Amazon Lex les transmet uniquement entre le client et la fonction Lambda. Amazon Lex ne gère ni ne modifie aucun attribut de session.

  • currentReservation— Contient les données des créneaux pour une réservation en cours et d'autres informations pertinentes. Par exemple, voici un exemple de demande du client vers Amazon Lex. Il affiche l'attribut de session currentReservation dans le corps de la demande.

    POST /bot/BookTrip/alias/$LATEST/user/wch89kjqcpkds8seny7dly5x3otq68j3/text
"Content-Type":"application/json"
"Content-Encoding":"amz-1.0"

{
   "inputText":"Chicago",
   "sessionAttributes":{
       "currentReservation":"{\"ReservationType\":\"Hotel\",
                              \"Location\":\"Moscow\",
                              \"RoomType\":null,
                              \"CheckInDate\":null,
                              \"Nights\":null}"
   }
}

     

  • lastConfirmedReservation— Contient des informations similaires pour une intention antérieure, le cas échéant. Par exemple, si l'utilisateur a réservé un hôtel puis est en train de réserver une voiture, cet attribut de session stocke les données de créneau correspondant à l' BookHotel intention précédente.

     

  • confirmationContext— La fonction Lambda définit cette valeur AutoPopulate lorsqu'elle préremplit certaines données d'emplacement en fonction des données de créneau de la réservation précédente (le cas échéant). Ceci permet de partager des informations entre les intentions. Par exemple, si l'utilisateur a déjà réservé un hôtel et souhaite maintenant réserver une voiture, Amazon Lex peut l'inviter à confirmer (ou à refuser) que la voiture est réservée pour la même ville et aux mêmes dates que sa réservation d'hôtel

Dans cet exercice, vous allez utiliser des plans pour créer un bot Amazon Lex et une fonction Lambda. Pour plus d'informations sur les modèles de présentation, consultez Amazon Lex et AWS Lambda Blueprints.

Étape suivante

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