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随着人口持续增长，世界各地的政府部门正在探索扩大客户服务交付规模的新方法。安大略省政府劳动培训和技能发展部的转 […]

今天，Amazon Lex 团队发布了新的控制台体验，让对话体验的构建、部署和管理变得更加轻松。除了新控制台外，我们还推出了新的 V2 API，可提供持续流式处理功能。这些改进让您能够吸引新的受众、进行更自然的对话，并加快开发和迭代的速度。

虽然人们在与机器人交互时，使用的词语往往不那么精确，但我们仍然需要努力提供自然顺畅的用户体验。Amazon Lex此次推出的一系列自然语言理解改进与置信度评分，将帮助大家结合更多上下文信息设计出智能度更高的对话过程。您可以将Amazon Lex当中基于机器学习的intent区域功能与自有业务逻辑结合在用户intent当中，也可以在机器人开发过程中通过测试确定准确的置信度得分阈值，借此确定针对特定intent的样本话语更改是否能够实现预期效果。这些改进将帮助您设计出更加高效的对话流程。

配合Amazon Lex提供的自助服务，Amazon Connect将帮助您轻松创建便捷直观的客户服务体验。本文提供一种跨区域形式的高可用性实现方法，保证能够在某一区域中的机器人或支持实现API不可用时，使用来自其他区域的资源以继续响应客户呼叫。

本文介绍了如何在Amazon Lex中创建一款会话式聊天机器人，使用Amazon Textract从图像或PDF文档中提取文本，使用Amazon Comprehend从文本中提取洞见，并通过机器人实现与洞见的交互。本文中所使用的代码皆发布在GitHub repo 当中，供您随意使用及扩展。我们也期待了解您如何将这套解决方案应用于实际用例，请在评论区中分享您的观点与疑问。

本博文由 Dashbot 的联合创始人兼首席执行官 Arte Merritt 共同撰写。用他们自己的话说，“Dashbot 是一个用于聊天机器人和语音技能的分析平台，使企业能够通过可指导行动的见解和工具，提高参与度、满意度和转化率。”

汽车厂商在车辆中不断增加新的功能、用户界面和人工智能特性。同时，也发布了各种用户使用手册，详细介绍如何使用这些功能。然而这些用户手册往非常繁琐，包含不同的语言，长度长达数百页。因此，车主常常难以搜索到与特定功能相关的信息。车厂也曾尝试使用视频或移动应用替代纸质手册，但并没有改进用户体验，很多车主仍然不知道如何充分利用了汽车厂商提供的所有创新功能。

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