ステップ3: ボットの構築とテスト - Amazon Lex

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ステップ3: ボットの構築とテスト

ボットを構築およびテストして、ボットが動作することを確認します。

ボットを構築してテストするには

  1. PizzaOrderingBot ボットを構築するには、[Build] を選択します。

    Amazon Lex はボットの機械学習モデルをビルドします。ボットをテストすると、コンソールはランタイム API を使用してユーザー入力を Amazon Lex に返します。Amazon Lex は、機械学習モデルを使用してユーザー入力を解釈します。

    構築が完了するまでには時間がかかることがあります。

  2. ボットをテストするには、[Test Bot (ボットのテスト)] ウィンドウで、Amazon Lex ボットとの通信を開始します。

    • たとえば、次のように言うか、入力します。

      
                                ピザボットからピザを注文するための会話。
    • OrderPizza インテントで設定したサンプル発話を使用してボットをテストします。たとえば、以下は PizzaOrder インテントに設定したサンプル発話の 1 つです。

      I want a {size} {crust} crust {pizzaKind} pizza

      これをテストするには、次のように入力します。

      I want a large thin crust cheese pizza

    「ピザを注文します」と入力すると、Amazon Lex はそのインテント (OrderPizza) を検出します。次に、Amazon Lex からスロット情報の入力を求められます。

    すべてのスロット情報を指定すると、Amazon Lex はインテントに設定した Lambda 関数を呼び出します。

    Lambda 関数はメッセージ (「かしこまりました。お客様の ... を注文いたしました」) を Amazon Lex に返し、Amazon Lex によって返信されます。

レスポンスの検査

チャットウィンドウの下のペインで、Amazon Lex からのレスポンスを検査できます。このペインには、ボットとのやり取りに応じて変わるボットの状態に関する全体情報が表示されます。

ペインの情報は、オペレーションの現在の状態を示します。

  • ダイアログ状態 – ユーザーとの会話の現在の状態。これは、 ElicitIntentElicitSlotConfirmIntent 又は Fulfilled.

     

  • 概要 – ダイアログの簡素化されたビューであり、処理対象のインテントのスロット値が表示されます。これにより、情報フローを追跡できます。インテント名、スロット総数と入力済みスロット数、すべてのスロットおよび関連値の一覧が表示されます。

     

    
                            [ Amazon Lex コンソールのレスポンスサマリー検査ペイン。
  • 詳細 – チャットボットの未加工の JSON レスポンスを表示します。これにより、チャットボットのテストとデバッグを行う際に、ボットとのやり取りやダイアログの現在の状態をより深く把握できます。チャットウィンドウに入力すると、検査ペインに PostText オペレーションからの JSON レスポンスが表示されます。チャットウィンドウに話しかけると、検査ペインに PostContent オペレーションからのレスポンスヘッダーが表示されます。

     

    
                            コンソールのレスポンス検査ペイン。

次のステップ

ステップ4(オプション): クリーンアップ