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Tag: Amazon Lex

将 Amazon Lex 自动程序架构导出至 Alexa Skills Kit

您现在可以将 Amazon Lex 聊天自动程序架构导出到 Alexa Skills Kit 来简化创建 Alexa 技能的流程。 利用 Amazon Lex,您现在能够以 JSON 文件形式导出 Amazon Lex 聊天自动程序定义,以便能够将其添加到 Alexa Skills Kit (ASK)。在将该自动程序架构文件添加到 ASK 中后,您可以使用它构建 Alexa 技能,以便在 Amazon Echo、Amazon Dot、Amazon Look、Amazon Tap、Amazon Echo Show 和支持 Alexa 的第三方设备上使用。JSON 配置文件包含您的 Amazon Lex 聊天自动程序的结构,包括带表达、槽、提示和槽类型的目的架构。导出功能简化了通过 Amazon Lex 聊天自动程序创建 Alexa 技能的过程。 要创建 Alexa 技能,您可以从 ASK 门户中使用 Amazon Lex 自动程序定义文件,并执行以下步骤。 在 Amazon Lex […]

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新增 – Amazon Connect 和 Amazon Lex 集成

Amazon Connect 和 Amazon Lex 这两项我最喜欢的服务最近推出了一些增强功能,我非常高兴有机会与大家分享这些功能。Amazon Connect 是一项基于云的自助式联络中心服务,可使任何企业能够轻松地以更低成本提供更优质的客户服务。Amazon Lex 是一项使用语音和文本构建对话界面的服务。通过将这两项服务相集成,您可以利用 Lex 的自动语音识别 (ASR) 和自然语言处理 (NLU) 功能为客户打造自助式体验。为了做到这一点,Amazon Lex 团队创建了新的深度学习模型,专门用来识别 8kHz 音频样本中的呼叫中心对话,稍后我将对此进行详细介绍。如果自动程序可以处理 90% 的客户请求,则客户等待时间将会减少,从而有更多时间来使用您的产品。 如需 Amazon Connect 或 Amazon Lex 的更多背景信息,我强烈建议您阅读 Jeff 之前发布的有关这两项服务的帖子 [1][2] (尤其是在您喜欢 LEGO 的情况下)。 接下来,我将向您展示如何使用这项新集成。大家也许知道,我喜欢在自己的 Twitch 频道上试用这些服务。我会选择一款我们针对 Twitch 频道构建的应用程序,然后针对博客进行修改。在这款应用程序的核心,用户拨打 Amazon Connect 号码后,随即会出现一系列“连锁反应”:将用户连接到 Amazon Lex 自动程序,自动程序调用 AWS Lambda 函数,而函数随后执行一组操作。 我们的应用程序有什么作用呢?我想最终解决哪个代码编辑器最为出色这个问题:我钟爱 Vim,这是一款超赞的编辑器,它的代码编辑功能非常棒 (堪称最好的编辑器)。我的同事 Jeff 偏爱 Emacs,它是一款强大的 […]

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Amazon Lex – 构建对话语音与文本界面

尽管能够“说话”的计算机确实令人振奋,但学会了倾听与回应的计算机无疑更加出色!如果大家曾经使用过Amazon Echo,一定体会过在Alexa服务支持下的交互模式是多么简单、实用和强大。 今天,我们利用与Amazon Alexa相同的深度学习技术(ASR,即自动语音识别;NLU,自然语言理解),为大家带来能够在您的对话应用程序内生效的新服务。大家可以利用Amazon Lex服务构建聊天机器人及其它类型的Web与移动应用程序,其将带来逼真的对话交互能力。您的聊天机器人能够提供信息、支持应用程序、简化工作行为,或者为其它机器人、无人机乃至玩具提供控制机制。 Amazon Lex的设计目标在于帮助大家快速实现上述目标。大家首先可在Lex Console中设计您的对话,即为Lex提供某些示例性短语以构建自然语言模型。在此之后,您即可公布自己的Amazon Lex机器人并利用其处理来自您用户的文本或者语音对话内容。Amazon Lex是一项全托管服务,因此大家无需为其配套基础设施的设置、管理或者规模伸缩而费心。 您的聊天机器人目前可接入Facebook Messenger; 面向Slack与Twilio的整合工作正在进行当中。在AWS方面,Amazon Lex可与AWS Lambda、AWS Mobile Hub以及Amazon CloudWatch进行协作。您也可在代码中使用Amazon DynamoDB、Amazon Cognito以及其它服务。 Amazon Lex允许大家利用AWS Lambda函数以实现聊天机器人的业务逻辑,其中包括接入您的企业应用及数据。配合刚刚公布的、适配于AWS Mobile Hub的SaaS集成能力,大家可以使用自己构建的企业生产力机器人为客户、联系人、领导层,以及存储于其它SaaS应用程序内的企业数据提供对话界面。 综合上述内容,大家现在能够利用全部相关组件来构建全面集成化解决方案。Amazon Lex可由移动应用为起点,并可逐步推进至逻辑实现层面。 Amazon Lex概念 下面我们将对Amazon Lex的各项基本概念加以阐述: 机器人 –  一个包含了所有对话组件的聊天机器人。 意图 –  意图代表使用这个机器人的用户所希望达成的目标(包括购买机票、安排预约或者获取天气预报信息等)。 话语 –  话语指的是以语音或者文本形式表达的短语。每个话语会调用一项意图。“我想预订酒店”或者“我想预订鲜花”就是两条简单的话语。 槽位 – 每个槽位代表着满足用户意图所对应的数据片段。槽位内容拥有具体类别; 差旅机器人一般使用的槽位包括城市、州或者机场。 提示 –  提示表现为问题,用于要求用户提供某些数据(以填充槽位)来表述其意图。 实现 –  实现代表的是能够达成用户意图的业务逻辑。Lex支持利用Lambda函数作为实现手段。 机器人、意图以及槽位具备版本控制机制,因此大家可以在多开发者环境当中,在诸如开发、测试、分段以及生产等流程间设定明确的边界。大家可以为机器人创建多种别称,并将其映射至各组件的特定版本当中。 构建一套机器人 大家可以通过Lex Console定义Lex机器人并为其设置全部组件。作为起步,大家可以首先使用我们提供的样例或者直接创建您理想中的定制化机器人: 您可在下一页面中定义您的话语及其配套槽位: 而后利用以下设置对机器人进行自定义: 您可以通过交互进行机器人测试并随时调整,直到其反应与预期相符: 此后,您可以生成一条回调URL以将其应用在Facebook(或者其它支持平台)当中: 在本届re: […]

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