Amélioration de la reconnaissance des valeurs des créneaux grâce à des indices d'exécution

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 :

• Types de machines à sous personnalisés

• Amazon.City

• Amazon.country

• AMAZON. FirstName

• AMAZON. LastName

• État d'Amazon

• AMAZON. StreetName

Conseils de base sur l'exécution

• Les indices d'exécution ne sont utilisés que pour obtenir une valeur d'emplacement auprès d'un utilisateur.

• Lorsque vous utilisez des indices d'exécution, leurs valeurs sont préférées aux valeurs similaires. Par exemple, pour un robot qui commande des plats, vous pouvez définir une liste d'éléments de menu à titre d'indices d'exécution tout en sélectionnant des plats dans un emplacement personnalisé pour préférer « filet » à un « gars » au son similaire.

• Si l'entrée utilisateur est différente des valeurs fournies dans les indications d'exécution, l'entrée utilisateur d'origine sera utilisée pour le slot.

• Pour les types d'emplacements personnalisés, les valeurs fournies sous forme d'indicateurs d'exécution seront utilisées pour la résolution de l'emplacement même si elles ne font pas partie de l'emplacement personnalisé lors de la création du bot.

• Les indices d'exécution ne sont pris en charge que pour une entrée audio de 8 kHz. Ils sont disponibles avec les intégrations de centres de contact prises en charge par Amazon Lex V2. Les indications d'exécution ne sont pas fournies pour l'entrée audio depuis la fenêtre de test de la console Amazon Lex V2, car celle-ci utilise une entrée audio 16 kHz.

Note

Avant de pouvoir utiliser les indices d'exécution avec un bot existant, vous devez d'abord le reconstruire. Les versions existantes d'un bot ne prennent pas en charge les indices d'exécution. Vous devez créer une nouvelle version du bot pour les utiliser.

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 :

• Envoi d'une nouvelle runtimeHints structure au bot. Le contenu de la nouvelle structure remplace celui existant.

• Envoi d'une runtimeHints structure vide au bot. Cela efface les indications d'exécution pour le bot.

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 Activation d'une logique personnalisée avec des AWS Lambda fonctions pour plus d'informations) et utilisez le proposedNextStatechamp du Interprétation du format d'événement d'entrée 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 en savoir plus, consultez Préparation du format de réponse.

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