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Erstellen Sie einen Amazon Lex Lex-Chatbot, um die Besucher Ihrer Website anzusprechen - AWS SDK-Codebeispiele

Weitere AWS SDK-Beispiele sind im Repo AWS Doc SDK Examples GitHub verfügbar.

Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.

Weitere AWS SDK-Beispiele sind im Repo AWS Doc SDK Examples GitHub verfügbar.

Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.

Erstellen Sie einen Amazon Lex Lex-Chatbot, um die Besucher Ihrer Website anzusprechen

Die folgenden Codebeispiele zeigen, wie Sie einen Chatbot erstellen, um die Besucher Ihrer Website anzusprechen.

Java
SDK für Java 2.x

Zeigt, wie Sie mithilfe der Amazon Lex Lex-API einen Chatbot innerhalb einer Webanwendung erstellen, um die Besucher Ihrer Website anzusprechen.

Den vollständigen Quellcode und Anweisungen zur Einrichtung und Ausführung finden Sie im vollständigen Beispiel unter GitHub.

In diesem Beispiel verwendete Dienste
  • Amazon Comprehend

  • Amazon Lex

  • Amazon Translate

JavaScript
SDK für JavaScript (v3)

Zeigt, wie Sie mithilfe der Amazon Lex Lex-API einen Chatbot innerhalb einer Webanwendung erstellen, um die Besucher Ihrer Website anzusprechen.

Den vollständigen Quellcode und Anweisungen zur Einrichtung und Ausführung finden Sie im vollständigen Beispiel „Einen Amazon Lex-Chatbot erstellen“ im AWS SDK for JavaScript Entwicklerhandbuch.

In diesem Beispiel verwendete Dienste
  • Amazon Comprehend

  • Amazon Lex

  • Amazon Translate

SDK für Java 2.x

Zeigt, wie Sie mithilfe der Amazon Lex Lex-API einen Chatbot innerhalb einer Webanwendung erstellen, um die Besucher Ihrer Website anzusprechen.

Den vollständigen Quellcode und Anweisungen zur Einrichtung und Ausführung finden Sie im vollständigen Beispiel unter GitHub.

In diesem Beispiel verwendete Dienste
  • Amazon Comprehend

  • Amazon Lex

  • Amazon Translate

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