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Reportez-vous aux directives et bonnes pratiques suivantes pour optimiser le comportement de votre bot et ses interactions avec les clients.
Signature des requêtes
Toutes les demandes de création de modèles et d'exécution Amazon Lex V2 figurant dans la référence d'API utilisent la signature V4 pour authentifier les demandes. Pour plus d'informations sur l'authentification des demandes, consultez le processus de signature de la version 4 de Signature dans le Références générales AWS.
Protection des informations confidentielles
Les opérations de l'API d'exécution RecognizeTextet RecognizeUtteranceprennent un ID de session comme paramètre obligatoire. Les développeurs peuvent lui attribuer n'importe quelle valeur conformes aux contraintes décrites dans l'API. Nous vous recommandons de ne pas utiliser ce paramètre pour envoyer des informations confidentielles, telles que des identifiants d'utilisateur, des e-mails ou des numéros de sécurité sociale. Cet identifiant est principalement utilisé pour identifier de manière unique une conversation avec un bot.
Capture des valeurs de créneaux à partir des énoncés de l'utilisateur
Amazon Lex V2 utilise les valeurs d'énumération que vous fournissez dans une définition de type d'emplacement pour entraîner ses modèles d'apprentissage automatique. Supposons que vous définissiez une intention appelée GetPredictionIntent avec l'exemple d'énoncé suivant :
"Tell me the prediction for {sign}"où {sign} est un emplacement de type ZodiacSign personnalisé comportant 12 valeurs d'énumération : Aries jusqu'àPisces. Supposons maintenant que l'utilisateur dise « Donnez-moi la prédiction pour la Terre » :
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Amazon Lex V2 déduit que « terre » est une ZodiacSign valeur si vous effectuez l'une des actions suivantes :
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Définissez le
valueSelectionStrategychamp pour qu'ilORIGINAL_VALUEutilise l'CreateSlotTypeopération -
Sélectionnez Développer les valeurs dans la console
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Amazon Lex V2 ne reconnaît pas la valeur « earth » si vous limitez la reconnaissance aux valeurs que vous avez définies pour le type de slot en effectuant l'une des actions suivantes :
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Définissez le
valueSelectionStrategychamp pour qu'ilTOP_RESOLUTIONutilise l'CreateSlotTypeopération -
Sélectionnez Restreindre aux valeurs des emplacements et aux synonymes dans la console
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Lorsque vous définissez des synonymes pour les valeurs d'intervalle, elles sont reconnues comme étant identiques à une valeur de créneau. Cependant, la valeur de l'emplacement est renvoyée à la place du synonyme.
Dans la mesure où Amazon Lex V2 transmet cette valeur à votre application cliente ou à la fonction Lambda, vous devez vérifier que les valeurs des créneaux sont des valeurs valides avant de les utiliser dans le cadre de votre activité d'expédition.
Lorsqu'Amazon Lex V2 appelle une fonction Lambda ou renvoie le résultat d'une interaction vocale avec votre client, le respect des valeurs des créneaux n'est pas garanti. Dans des interactions textuelles, la casse des valeurs d'option correspond au texte saisi ou à la valeur d'option, en fonction de la valeur du champ valueResolutionStrategy.
Acronymes dans les valeurs des créneaux
Lorsque vous définissez des valeurs d'emplacement contenant des acronymes, utilisez les modèles suivants :
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Lettres majuscules séparées par des points (D.V.D.)
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Lettres majuscules séparées par des espaces (D V D)
Emplacements intégrés pour la date et l'heure
Les types Amazon. Date de créneaux Amazon Time intégrés capturent les dates et les heures (absolues et relatives). Les dates et heures relatives sont résolues à l'heure et à la date auxquelles Amazon Lex V2 reçoit la demande et dans la région où il traite la demande.
Pour le type de créneau AMAZON.Time intégré, si l'utilisateur ne précise pas d'heure avant ou après midi, l'heure est ambiguë. Dans ce cas, Amazon Lex V2 invite à nouveau l'utilisateur. Nous vous recommandons d'utiliser des invites qui impliquent une heure absolue. Par exemple, utilisez une invite, telles que « When do you want your pizza delivered? You can say 6 PM or 6 in the evening ».
Éviter toute ambiguïté dans les données d'entraînement de votre bot
Le fait de fournir des données d'entraînement confuses à votre bot réduit la capacité d'Amazon Lex V2 à comprendre les entrées des utilisateurs. Supposons que votre bot ait deux intentions (OrderPizzaetOrderDrink) et que vous incluiez « Je veux commander » comme exemple d'énoncé. Lorsque vous créez votre bot, Amazon Lex V2 n'est pas en mesure de faire correspondre cet énoncé à une intention spécifique. Par conséquent, lorsqu'un utilisateur saisit cet énoncé lors de l'exécution, Amazon Lex V2 ne peut pas sélectionner une intention avec un degré de confiance élevé.
Si vous avez deux intentions avec le même exemple d'énoncé, utilisez des contextes de saisie pour aider Amazon Lex V2 à faire la distinction entre les deux intentions lors de l'exécution. Pour plus d'informations, consultez la section Définition du contexte d'intention.
Utilisation de l'alias TSTALIASID
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L'alias TSTALIASID de votre bot pointe vers la version préliminaire et ne doit être utilisé que pour des tests manuels. Amazon Lex limite le nombre de demandes d'exécution que vous pouvez envoyer à l'alias TSTALIASID du bot.
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Lorsque vous mettez à jour la version préliminaire du bot, Amazon Lex arrête toutes les conversations en cours pour toute application cliente utilisant l'alias TSTALIASID du bot. En général, vous ne devez pas utiliser l'alias TSTALIASID d'un bot en production car la version préliminaire peut être mise à jour. Vous devez publier une version et un alias et les utiliser à la place.
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Lorsque vous mettez à jour un alias, Amazon Lex prend quelques minutes pour récupérer les modifications. Lorsque vous modifiez la version préliminaire du bot, la modification est immédiatement prise en compte par l'alias TSTALIASID.
