一般指导原则

签名请求 — API参考 中的所有 Amazon Lex 模型构建和运行时 API 操作都使用签名 V4 来验证请求。有关验证请求的更多信息，请参阅 Amazon Web Services 一般参考 中的签名版本 4 签名流程。

对于 PostContent，Amazon Lex 使用《Amazon Simple Storage Service (S3) API 参考》中的 Authorization 标头签名计算：在单个数据块中传输负载（AWS 签名版本 4）中所述的无符号负载选项。

当您使用无符号负载选项时，请勿在规范请求中包括有效负载的哈希。而应使用文字字符串“UNSIGNED-PAYLOAD”作为负载的哈希。还应在 PostContent 请求中包含一个名为 x-amz-content-sha256 并且值为 UNSIGNED-PAYLOAD 的标头。

请注意以下有关 Amazon Lex 从用户言语中捕获插槽值的方式的信息：

Amazon Lex 使用您在插槽类型定义中提供的枚举值来训练其机器学习模型。假设您使用以下示例表达定义了名为 GetPredictionIntent 的目的：

"Tell me the prediction for {Sign}" 

其中 {Sign} 是自定义类型 ZodiacSign 的槽。它具有 12 个枚举值 (Aries 到 Pisces)。从用户言语“告诉我预测 ...”中，Amazon Lex 了解到接下来要表达的是星座。

如果使用 PutSlotType 操作将 valueSelectionStrategy 字段设置为 ORIGINAL_VALUE，或如果在控制台中选中了扩展值，则当用户说“告诉我对地球的预测”时，Amazon Lex 将推断“地球”为 ZodiacSign 并将它传递到您的客户端应用程序或 Lambda 函数。您必须检查槽值是有效的，然后才能在完成活动中使用它们。

如果您使用 PutSlotType 操作将 valueSelectionStrategy 字段设置为 TOP_RESOLUTION，或如果在控制台中选中了 Restrict to slot values and synonyms，则返回的值将限制为您为槽类型定义的值。例如，如果用户说“Tell me the prediction for earth”，则无法识别此值，因为它不是为槽类型定义的值之一。如果您定义同义词作为槽值，则会将同义词视为与槽值相同，但是，将返回槽值而不是同义词。

当 Amazon Lex 调用 Lambda 函数或返回与您的客户端应用程序的语音交互的结果时，无法保证返回插槽值。例如，如果引发 AMAZON.Movie 内置插槽类型的插槽值，而用户说出或键入“Gone with the wind”，Amazon Lex 可能会返回“Gone with the Wind”、“gone with the wind”或“Gone With The Wind”。在文本交互中，是否返回槽值将与输入的文本或槽值匹配 (具体取决于 valueResolutionStrategy 字段的值)。

定义包含首字母缩略词的插槽值时，请使用以下模式：

Amazon Lex 不支持 AMAZON.LITERAL 内置插槽类型，但 Alexa Skills Kit 支持此类型。但是，Amazon Lex 支持创建您可用于实施此功能的自定义插槽类型。如上一要点中提到，您可捕获自定义槽类型定义外部的值。可添加更多不同的枚举值来提升自动语音识别 (ASR) 和自然语言理解 (NLU) 的准确度。

AMAZON.DATE 和 AMAZON.TIME 内置槽类型可同时捕获绝对和相对日期和时间。相对日期和时间在 Amazon Lex 处理请求的区域中解析。

对于 AMAZON.TIME 内置插槽类型，如果用户不指定是在上午还是下午，则时间是不确定的，Amazon Lex 会再次提示用户。我们建议提示引出绝对时间。例如，使用这类提示：“您希望披萨什么时候送到？ 您可以说下午 6 点或晚上 6 点。”

在机器人中提供易混淆的训练数据将减弱 Amazon Lex 理解用户输入的能力。请考虑以下示例：

假设自动程序包含两个目的 (OrderPizza 和 OrderDrink)，并且这两个目的都是使用“我需要订购”表达配置的。在构建时为机器人构建语言模型时，此言语不会映射到 Amazon Lex 可了解的特定意图。因此，当用户在运行时输入此言语时，Amazon Lex 无法高度自信地选择意图。

再举个例子，您定义自定义目的 (例如，MyCustomConfirmationIntent) 以获取用户确认并使用表达“是”和“否”来配置目的。请注意，Amazon Lex 还有一个理解用户确认的语言模型。这可能会导致出现冲突。当用户回复“是”时，这意味着确认进行中的目的还是用户在请求您创建的自定义目的？

通常，您提供的示例表达应映射到特定目的和 (可选) 特定槽值。

运行时 API 操作 PostContent 和 PostText 采用用户 ID 作为必需参数。开发人员可将此设置为满足 API 中所述约束的任何值。建议您不要使用此参数发送任何机密信息 (如用户登录名、电子邮件或身份证号)。此 ID 主要用于唯一识别与自动程序的对话 (可能有多个用户订购披萨)。

如果您的客户端应用程序使用 Amazon Cognito 进行身份验证，您可使用 Amazon Cognito 用户 ID 作为 Amazon Lex 用户 ID。请注意，为机器人配置的任何 Lambda 函数都必须有自己的身份验证机制才能标识 Amazon Lex 代表其调用 Lambda 函数的用户。

我们鼓励您定义捕获用户中断对话的意图的目的。例如，您可以定义具有示例言语（“我什么都不需要”、“退出”、“再见”）但没有插槽和配置为代码挂钩的 Lambda 函数的意图 (NothingIntent)。这将使用户能够正常关闭对话。