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Amélioration de la reconnaissance des valeurs des créneaux grâce à des indications d'exécution lors de la conversation

Grâce aux conseils d'exécution, vous pouvez attribuer à Amazon Lex V2 un ensemble de valeurs de créneaux en fonction du contexte afin d'obtenir une meilleure reconnaissance dans les conversations audio et d'améliorer la résolution des créneaux. Vous pouvez utiliser les indices d'exécution pour fournir une liste de phrases au moment de l'exécution susceptibles d'être utilisées pour la résolution d'une valeur de créneau.

Par exemple, si un utilisateur interagissant avec un robot de réservation de vols se rend fréquemment à San Francisco, Jakarta, Séoul et Moscou, vous pouvez configurer des indices d'exécution avec une liste de ces quatre villes lorsque vous sélectionnez la destination afin de mieux reconnaître les villes les plus fréquentées.

Les conseils d'exécution ne sont disponibles qu'en anglais (États-Unis) et en anglais (Royaume-Uni). Ils peuvent être utilisés avec les types de machines à sous suivants :

Conseils de base sur l'exécution

Vous pouvez envoyer des indications d'exécution à Amazon Lex V2 à l'aide de l'StartConversationopération PutSessionRecognizeTextRecognizeUtterance,, ou. Vous pouvez également ajouter des indices d'exécution à l'aide d'une fonction Lambda.

Vous pouvez envoyer des conseils d'exécution au début d'une conversation afin de configurer les conseils pour chaque emplacement utilisé dans le bot, ou vous pouvez envoyer des conseils dans le cadre de l'état de la session pendant une conversation. L'runtimeHintsattribut fait correspondre un emplacement aux indications relatives à cet emplacement.

Une fois que vous avez envoyé un indice d'exécution à Amazon Lex V2, il persiste à chaque étape de la conversation jusqu'à la fin de la session. Si vous envoyez une runtimeHints structure nulle, les indices existants sont utilisés. Vous pouvez modifier les indices en :

Ajouter des valeurs de créneau dans le contexte

Ajoutez du contexte à votre bot en fournissant les valeurs d'emplacement attendues comme indications d'exécution lorsque votre application dispose d'informations sur le prochain énoncé probable de l'utilisateur. Ajoutez un crochet de code de dialogue Lambda à votre bot (voir Intégrer un AWS Lambda fonctionne dans votre bot pour plus d'informations) et utilisez le proposedNextStatechamp du AWS Lambda format d'événement d'entrée pour Lex V2 pour déterminer les conseils d'exécution à inclure pour améliorer la conversation avec l'utilisateur.

Par exemple, dans une application bancaire, vous pouvez générer une liste de pseudonymes de compte pour un utilisateur spécifique, puis utiliser cette liste pour sélectionner le compte auquel l'utilisateur souhaite accéder.

Envoyez des conseils d'exécution au début de la conversation lorsque vous disposez d'un contexte pour aider votre bot à interpréter les données saisies par les utilisateurs. Par exemple, si vous avez le numéro de téléphone de l'utilisateur, vous pouvez utiliser ces informations pour rechercher l'utilisateur afin de pouvoir utiliser l'StartConversationopération PutSession ou pour transmettre des indications sur le prénom et le nom de famille au bot si vous demandez le nom de l'utilisateur pour valider ses informations d'identification.

Au cours d'une conversation, vous pouvez recueillir des informations à partir d'une valeur d'emplacement qui peuvent vous aider avec une autre valeur d'emplacement. Par exemple, dans une application d'entretien automobile, lorsque vous avez le numéro de compte de l'utilisateur, vous pouvez effectuer une recherche pour trouver les voitures que possède le client et les transmettre comme indices à un autre emplacement.

Entrez des acronymes ou d'autres mots dont les lettres doivent être prononcées individuellement, sous forme de lettres simples séparées par un point et un espace. N'utilisez pas de lettres individuelles à moins qu'elles ne fassent partie d'une phrase, telle que « J.P. Morgan » ou « A.W.S ». Vous pouvez utiliser des lettres majuscules ou minuscules pour définir un acronyme.

Ajouter des indices à un emplacement

Pour ajouter des indications d'exécution à un slot, vous devez utiliser la runtimeHints structure qui en fait partie. sessionState Voici un exemple de runtimeHints structure. Il fournit des indications pour deux emplacements, « FirstName » et « LastName » pour l'intention MakeAppointment « ».

{
    "sessionState": {
        "intent": {},
        "activeContexts": [],
        "dialogAction": {},
        "originatingRequestId": {},
        "sessionAttributes": {},
        "runtimeHints": {
            "slotHints": {
                "MakeAppointment": {
                    "FirstName": {
                        "runtimeHintValues": [
                            {
                                "phrase": "John"
                            },
                            {
                                "phrase": "Mary"
                            }
                        ]
                    },
                    "LastName": {
                        "runtimeHintValues": [
                            {
                                "phrase": "Stiles"
                            },
                            {
                                "phrase": "Major"
                            }
                        ]
                    }
                }
            }
        }
    }
}

Vous pouvez également utiliser une fonction Lambda pour ajouter des indices d'exécution au cours d'une conversation. Pour ajouter des indices d'exécution, vous devez ajouter la runtimeHints structure à l'état de session de la réponse que votre fonction Lambda envoie à Amazon Lex V2. Pour de plus amples informations, veuillez consulter AWS Lambda format de réponse pour Lex V2.

Vous devez spécifier un intentName et valide slotName dans la demande, sinon Amazon Lex V2 renvoie une erreur d'exécution.