Amazon Lex V2를 사용하는 경우 Amazon Lex V2 가이드를 대신 참조하십시오.
Amazon Lex V1을 사용하는 경우 봇을 Amazon Lex V2로 업그레이드하는하는 것이 좋습니다. 더 이상 V1에 새로운 기능을 추가하지 않으므로 모든 새 봇에 V2를 사용할 것을 강력히 권장합니다.
기계 번역으로 제공되는 번역입니다. 제공된 번역과 원본 영어의 내용이 상충하는 경우에는 영어 버전이 우선합니다.
1단계: Amazon Lex 봇 생성
이 섹션에서는 Amazon Lex 콘솔에서 제공하는 ScheduleAppointment 블루프린트를 사용하여 Amazon Lex 봇을 생성합니다.
에서 Amazon Lex 콘솔에 AWS Management Console 로그인하고 엽니다 https://console.aws.amazon.com/lex/
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봇 페이지에서 생성을 선택합니다.
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Lex bot 생성 페이지에서 다음 작업을 수행합니다.
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[ScheduleAppointment] 블루프린트를 선택합니다.
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기본 봇 이름 (ScheduleAppointment) 을 그대로 두십시오.
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생성(Create)을 선택합니다.
이 단계에서는 봇을 저장하고 구축합니다. 콘솔은 빌드 프로세스 중에 Amazon Lex에 다음 요청을 보냅니다.
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슬롯 유형의 새 버전을 생성합니다 ($ LATEST 버전에서). 이 봇 청사진에서 정의된 슬롯 유형에 대한 자세한 내용은 봇 블루프린트 개요 () ScheduleAppointment을 참조하십시오.
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($ 버전에서)
MakeAppointment인텐트 LATEST 버전을 생성합니다. 새 버전을 생성하기 전에 콘솔에서updateAPI 작업 요청을 보내는 경우도 있습니다. -
봇의 $ LATEST 버전을 업데이트하세요.
이때, Amazon Lex가 봇을 위한 기계 학습 모델을 구축합니다. 콘솔에서 봇을 테스트하면 콘솔은 런타임을 API 사용하여 사용자 입력을 Amazon Lex로 다시 보냅니다. 그 뒤에 Amazon Lex는 기계 학습 모델을 사용하여 사용자 입력을 해석합니다.
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콘솔에 ScheduleAppointment 봇이 표시됩니다. 편집기 탭에서, 미리 구성된 의도(
MakeAppointment)의 세부 정보를 검토합니다. -
테스트 창에서 봇을 테스트합니다. 다음 스크린샷을 사용하여 사용자의 봇을 상대로 테스트 대화에 참여합니다.
참고사항
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초기 사용자 입력("예약 진행")에서 봇은 의도(
MakeAppointment)를 유추합니다. -
그러면 봇은 구성된 프롬프트를 사용하여 사용자로부터 슬롯 데이터를 얻습니다.
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봇 청사진에는 다음 확인 프롬프트로 구성된
MakeAppointment의도가 있습니다.{Time} is available, should I go ahead and book your appointment?사용자가 모든 슬롯 데이터를 제공하면, Amazon Lex는 확인 프롬프트가 포함된 응답을 클라이언트에 메시지로 반환합니다. 클라이언트는 사용자에게 다음 메시지를 표시합니다.
16:00 is available, should I go ahead and book your appointment?
사용자 데이터를 초기화하거나 검증할 코드가 없으므로 봇은 모든 약속 날짜 및 시간 값을 수락합니다. 다음 섹션에서는 Lambda 함수를 추가하여 이를 수행합니다.
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다음 단계
