Hinweis zum Ende des Supports: Am 15. September 2025 AWS wird der Support für Amazon Lex V1 eingestellt. Nach dem 15. September 2025 können Sie nicht mehr auf die Amazon-Lex-V1-Konsole oder die Amazon-Lex-V1-Ressourcen zugreifen. Wenn Sie Amazon Lex V2 verwenden, lesen Sie stattdessen das [Amazon Lex V2-Handbuch](https://docs.aws.amazon.com/lexv2/latest/dg/what-is.html).
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.
# Übung 1: Erstellen Sie einen Amazon Lex Lex-Bot (AWS CLI)
Grundsätzlich gilt beim Erstellen von Bots:
1. Erstellen Sie Slot-Typen, um die Daten zu definieren, mit denen der Bot dann arbeitet.
1. Erstellen Sie Absichten, die die vom Bot unterstützten Benutzeraktionen definieren. Verwenden Sie die zuvor erstellten benutzerdefinierten Slot-Typen (Parameter), die für die Absicht benötigt werden.
1. Erstellen Sie einen Bot, der die von Ihnen definierten Absichten verwendet.
In dieser Übung erstellen und testen Sie mithilfe der CLI einen neuen Amazon Lex Lex-Bot. Verwenden Sie die JSON-Strukturen, die wir zum Erstellen des Bots bereitstellen. Um die Befehle in dieser Übung auszuführen, müssen Sie wissen, in welcher Region die Befehle ausgeführt werden. Eine Liste der Regionen finden Sie unter [Kontingente des Modellbaus](gl-limits.md#gl-limits-model-building).
**Topics**
+ [
# Schritt 1: Erstellen einer serviceverknüpften Rolle (AWS CLI)
](gs-create-role.md)
+ [
# Schritt 2: Erstellen eines benutzerdefinierten Slot-Typs (AWS CLI)
](gs-create-flower-types.md)
+ [
# Schritt 3: Erstellen einer Absicht (AWS CLI)
](gs-cli-create-order-flowers.md)
+ [
# Schritt 4: Erstellen eines Bots (AWS CLI)
](gs-cli-create-order-flowers-bot.md)
+ [
# Schritt 5: Testen eines Bots (AWS CLI)
](gs-create-test.md)
# Schritt 1: Erstellen einer serviceverknüpften Rolle (AWS CLI)
Amazon Lex übernimmt AWS Identity and Access Management dienstbezogene Rollen, um AWS Dienste im Namen Ihrer Bots aufzurufen. Die Rollen, die sich in Ihrem Konto befinden, sind mit Amazon Lex-Anwendungsfällen verknüpft und verfügen über vordefinierte Berechtigungen. Weitere Informationen finden Sie unter [Verwenden von serviceverknüpften Rollen für Amazon Lex](using-service-linked-roles.md).
Wenn Sie mit der Konsole bereits einen Amazon Lex Lex-Bot erstellt haben, wurde die serviceverknüpfte Rolle automatisch erstellt. Fahren Sie mit [Schritt 2: Erstellen eines benutzerdefinierten Slot-Typs (AWS CLI)](gs-create-flower-types.md) fort.
**So erstellen Sie eine serviceverknüpfte Rolle (AWS CLI)**
1. Geben Sie in AWS CLI der den folgenden Befehl ein:
```
aws iam create-service-linked-role --aws-service-name lex.amazonaws.com
```
1. Prüfen Sie die Richtlinie mit dem folgenden Befehl:
```
aws iam get-role --role-name AWSServiceRoleForLexBots
```
Die Antwort ist:
## Nächster Schritt
[Schritt 2: Erstellen eines benutzerdefinierten Slot-Typs (AWS CLI)](gs-create-flower-types.md)
# Schritt 2: Erstellen eines benutzerdefinierten Slot-Typs (AWS CLI)
Erstellen Sie einen benutzerdefinierten Slot-Typ mit Enumerationswerten für die Blumen, die bestellt werden können. Dieser Typ wird im nächsten Schritt verwendet, wenn Sie die `OrderFlowers`-Absicht erstellen. Ein *Slot-Typ* definiert die möglichen Werte für einen Slot (Parameter) der Absicht.
Um die Befehle in dieser Übung auszuführen, müssen Sie wissen, in welcher Region die Befehle ausgeführt werden. Eine Liste der Regionen finden Sie unter [Kontingente des Modellbaus](gl-limits.md#gl-limits-model-building).
**So erstellen Sie einen benutzerdefinierten Slot-Typ (AWS CLI)**
1. Erstellen Sie eine Textdatei mit dem Namen **FlowerTypes.json**. Kopieren Sie den JSON-Code aus [FlowerTypes.json](gs-cli-create-flower-types-json.md) in die Textdatei.
1. Rufen Sie den [PutSlotType](API_PutSlotType.md) Vorgang mit dem AWS CLI auf, um den Slot-Typ zu erstellen. Das Beispiel ist für Unix, Linux und macOS formatiert. Ersetzen Sie unter Windows den umgekehrten Schrägstrich (\$1), das Unix-Fortsetzungszeichen, am Ende jeder Zeile durch ein Caret-Zeichen oder Zirkumflex (^).
```
aws lex-models put-slot-type \
--region region \
--name FlowerTypes \
--cli-input-json file://FlowerTypes.json
```
Die Antwort des Servers:
```
{
"enumerationValues": [
{
"value": "tulips"
},
{
"value": "lilies"
},
{
"value": "roses"
}
],
"name": "FlowerTypes",
"checksum": "checksum",
"version": "$LATEST",
"lastUpdatedDate": timestamp,
"createdDate": timestamp,
"description": "Types of flowers to pick up"
}
```
## Nächster Schritt
[Schritt 3: Erstellen einer Absicht (AWS CLI)](gs-cli-create-order-flowers.md)
# FlowerTypes.json
Der folgende Code repräsentiert die JSON-Daten, die zum Erstellen des benutzerdefinierten Slot-Typs `FlowerTypes` benötigt werden:
```
{
"enumerationValues": [
{
"value": "tulips"
},
{
"value": "lilies"
},
{
"value": "roses"
}
],
"name": "FlowerTypes",
"description": "Types of flowers to pick up"
}
```
# Schritt 3: Erstellen einer Absicht (AWS CLI)
Erstellen Sie eine Absicht für den Bot `OrderFlowersBot` und übergeben Sie drei Slots (Parameter). Mit den Slots kann der Bot die Absicht erfüllen:
+ `FlowerType` ist ein benutzerdefinierter Slot-Typ, der angibt, welche Blumensorten bestellt werden können.
+ `AMAZON.DATE` und `AMAZON.TIME` sind integrierte Slot-Typen zum Abrufen von Datum und Zeit der Blumenlieferung vom Benutzer.
Um die Befehle in dieser Übung auszuführen, müssen Sie wissen, in welcher Region die Befehle ausgeführt werden. Eine Liste der Regionen finden Sie unter [Kontingente des Modellbaus](gl-limits.md#gl-limits-model-building).
**So erstellen Sie die `OrderFlowers`-Absicht (AWS CLI)**
1. Erstellen Sie eine Textdatei mit dem Namen **OrderFlowers.json**. Kopieren Sie den JSON-Code aus [OrderFlowers.json](gs-cli-create-order-flowers-json.md) in die Textdatei.
1. Rufen Sie in der die [PutIntent](API_PutIntent.md) Operation auf AWS CLI, um die Absicht zu erstellen. Das Beispiel ist für Unix, Linux und macOS formatiert. Ersetzen Sie unter Windows den umgekehrten Schrägstrich (\$1), das Unix-Fortsetzungszeichen, am Ende jeder Zeile durch ein Caret-Zeichen oder Zirkumflex (^).
```
aws lex-models put-intent \
--region region \
--name OrderFlowers \
--cli-input-json file://OrderFlowers.json
```
Der Server antwortet wie folgt:
## Nächster Schritt
[Schritt 4: Erstellen eines Bots (AWS CLI)](gs-cli-create-order-flowers-bot.md)
# OrderFlowers.json
Der folgende Code repräsentiert die JSON-Daten, die zum Erstellen der `OrderFlowers`-Absicht benötigt werden:
```
{
"confirmationPrompt": {
"maxAttempts": 2,
"messages": [
{
"content": "Okay, your {FlowerType} will be ready for pickup by {PickupTime} on {PickupDate}. Does this sound okay?",
"contentType": "PlainText"
}
]
},
"name": "OrderFlowers",
"rejectionStatement": {
"messages": [
{
"content": "Okay, I will not place your order.",
"contentType": "PlainText"
}
]
},
"sampleUtterances": [
"I would like to pick up flowers",
"I would like to order some flowers"
],
"slots": [
{
"slotType": "FlowerTypes",
"name": "FlowerType",
"slotConstraint": "Required",
"valueElicitationPrompt": {
"maxAttempts": 2,
"messages": [
{
"content": "What type of flowers would you like to order?",
"contentType": "PlainText"
}
]
},
"priority": 1,
"slotTypeVersion": "$LATEST",
"sampleUtterances": [
"I would like to order {FlowerType}"
],
"description": "The type of flowers to pick up"
},
{
"slotType": "AMAZON.DATE",
"name": "PickupDate",
"slotConstraint": "Required",
"valueElicitationPrompt": {
"maxAttempts": 2,
"messages": [
{
"content": "What day do you want the {FlowerType} to be picked up?",
"contentType": "PlainText"
}
]
},
"priority": 2,
"description": "The date to pick up the flowers"
},
{
"slotType": "AMAZON.TIME",
"name": "PickupTime",
"slotConstraint": "Required",
"valueElicitationPrompt": {
"maxAttempts": 2,
"messages": [
{
"content": "Pick up the {FlowerType} at what time on {PickupDate}?",
"contentType": "PlainText"
}
]
},
"priority": 3,
"description": "The time to pick up the flowers"
}
],
"fulfillmentActivity": {
"type": "ReturnIntent"
},
"description": "Intent to order a bouquet of flowers for pick up"
}
```
# Schritt 4: Erstellen eines Bots (AWS CLI)
Der Bot `OrderFlowersBot` hat eine Absicht, die im vorherigen Schritt erstellte Absicht `OrderFlowers`. Um die Befehle in dieser Übung auszuführen, müssen Sie wissen, in welcher Region die Befehle ausgeführt werden. Eine Liste der Regionen finden Sie unter [Kontingente des Modellbaus](gl-limits.md#gl-limits-model-building).
**Anmerkung**
Das folgende AWS CLI Beispiel ist für Unix, Linux und macOS formatiert. Ändern Sie unter Windows `"\$LATEST"` in `$LATEST`.
**So erstellen Sie den `OrderFlowersBot`-Bot (AWS CLI)**
1. Erstellen Sie eine Textdatei mit dem Namen **OrderFlowersBot.json**. Kopieren Sie den JSON-Code aus [OrderFlowersBot.json](gs-cli-create-order-flowers-bot-json.md) in die Textdatei.
1. Rufen Sie im den [PutBot](API_PutBot.md) Vorgang auf AWS CLI, um den Bot zu erstellen. Das Beispiel ist für Unix, Linux und macOS formatiert. Ersetzen Sie unter Windows den umgekehrten Schrägstrich (\$1), das Unix-Fortsetzungszeichen, am Ende jeder Zeile durch ein Caret-Zeichen oder Zirkumflex (^).
```
aws lex-models put-bot \
--region region \
--name OrderFlowersBot \
--cli-input-json file://OrderFlowersBot.json
```
Die Antwort des Servers folgt. Beim Erstellen oder Aktualisieren des Bots wird dem Feld `status` der Wert `BUILDING` zugewiesen. Das gibt an, dass der Bot nicht betriebsbereit ist. Um zu ermitteln, ob der Bot einsatzbereit ist, verwenden Sie die Operation [GetBot](API_GetBot.md) im nächsten Schritt.
1. Um zu bestimmen, ob der neue Bot betriebsbereit ist, führen Sie den folgenden Befehl aus. Wiederholen Sie diesen Befehl, bis das Feld `status` den Wert `READY` zurückgibt. Das Beispiel ist für Unix, Linux und macOS formatiert. Ersetzen Sie unter Windows den umgekehrten Schrägstrich (\$1), das Unix-Fortsetzungszeichen, am Ende jeder Zeile durch ein Caret-Zeichen oder Zirkumflex (^).
```
aws lex-models get-bot \
--region region \
--name OrderFlowersBot \
--version-or-alias "\$LATEST"
```
Suchen Sie in der Antwort nach dem Feld `status`.
```
{
"status": "READY",
...
}
```
## Nächster Schritt
[Schritt 5: Testen eines Bots (AWS CLI)](gs-create-test.md)
# OrderFlowersBot.json
Der folgende Code stellt die JSON-Daten bereit, die für die Erstellung des `OrderFlowers` Amazon Lex Lex-Bot erforderlich sind:
```
{
"intents": [
{
"intentVersion": "$LATEST",
"intentName": "OrderFlowers"
}
],
"name": "OrderFlowersBot",
"locale": "en-US",
"abortStatement": {
"messages": [
{
"content": "Sorry, I'm not able to assist at this time",
"contentType": "PlainText"
}
]
},
"clarificationPrompt": {
"maxAttempts": 2,
"messages": [
{
"content": "I didn't understand you, what would you like to do?",
"contentType": "PlainText"
}
]
},
"voiceId": "Salli",
"childDirected": false,
"idleSessionTTLInSeconds": 600,
"description": "Bot to order flowers on the behalf of a user"
}
```
# Schritt 5: Testen eines Bots (AWS CLI)
Zum Testen des Bots können Sie einen text- oder einen sprachbasierten Test verwenden.
**Topics**
+ [
# Testen des Bots mittels Texteingabe (AWS CLI)
](gs-create-test-text.md)
+ [
# Testen des Bots mittels Spracheingabe (AWS CLI)
](gs-create-test-speech.md)
# Testen des Bots mittels Texteingabe (AWS CLI)
Verwenden Sie die Operation [PostText](API_runtime_PostText.md), um die ordnungsgemäße Funktion des Bots mittels Texteingabe zu prüfen. Um die Befehle in dieser Übung auszuführen, müssen Sie wissen, in welcher Region die Befehle ausgeführt werden. Eine Liste der Regionen finden Sie unter [Laufzeit-Service-Kontingente](gl-limits.md#gl-limits-runtime).
**Anmerkung**
Das folgende AWS CLI Beispiel ist für Unix, Linux und macOS formatiert. Ändern Sie unter Windows `"\$LATEST"` zu `$LATEST`, und ersetzen Sie den umgekehrten Schrägstrich (\$1) am Ende jeder Zeile durch ein Caret-Zeichen (^).
**So verwenden Sie Text zum Testen des Bots (AWS CLI)**
1. Starten Sie im AWS CLI eine Konversation mit dem `OrderFlowersBot` Bot. Das Beispiel ist für Unix, Linux und macOS formatiert. Ersetzen Sie unter Windows den umgekehrten Schrägstrich (\$1), das Unix-Fortsetzungszeichen, am Ende jeder Zeile durch ein Caret-Zeichen oder Zirkumflex (^).
```
aws lex-runtime post-text \
--region region \
--bot-name OrderFlowersBot \
--bot-alias "\$LATEST" \
--user-id UserOne \
--input-text "i would like to order flowers"
```
Amazon Lex erkennt die Absicht des Benutzers und startet eine Konversation, indem es die folgende Antwort zurückgibt:
```
{
"slotToElicit": "FlowerType",
"slots": {
"PickupDate": null,
"PickupTime": null,
"FlowerType": null
},
"dialogState": "ElicitSlot",
"message": "What type of flowers would you like to order?",
"intentName": "OrderFlowers"
}
```
1. Führen Sie die folgenden Befehle aus, um die Konversation mit dem Bot zu beenden.
```
aws lex-runtime post-text \
--region region \
--bot-name OrderFlowersBot \
--bot-alias "\$LATEST" \
--user-id UserOne \
--input-text "roses"
```
```
aws lex-runtime post-text \
--region region \
--bot-name OrderFlowersBot \
--bot-alias "\$LATEST" \
--user-id UserOne \
--input-text "tuesday"
```
```
aws lex-runtime post-text \
--region region \
--bot-name OrderFlowersBot --bot-alias "\$LATEST" \
--user-id UserOne \
--input-text "10:00 a.m."
```
```
aws lex-runtime post-text \
--region region \
--bot-name OrderFlowersBot \
--bot-alias "\$LATEST" \
--user-id UserOne \
--input-text "yes"
```
Nachdem Sie die Bestellung bestätigt haben, sendet Amazon Lex eine Versandantwort, um die Konversation abzuschließen:
```
{
"slots": {
"PickupDate": "2017-05-16",
"PickupTime": "10:00",
"FlowerType": "roses"
},
"dialogState": "ReadyForFulfillment",
"intentName": "OrderFlowers"
}
```
## Nächster Schritt
[Testen des Bots mittels Spracheingabe (AWS CLI)](gs-create-test-speech.md)
# Testen des Bots mittels Spracheingabe (AWS CLI)
Verwenden Sie die Operation [PostContent](API_runtime_PostContent.md), um den Bot mit Audiodateien zu testen. Sie generieren die Audiodateien mithilfe von Amazon Polly text-to-speech Polly-Vorgängen.
Um die Befehle in dieser Übung ausführen zu können, müssen Sie die Region kennen, in der die Befehle Amazon Lex und Amazon Polly ausgeführt werden. Eine Liste der Regionen für Amazon Lex finden Sie unter[Laufzeit-Service-Kontingente](gl-limits.md#gl-limits-runtime). Eine Liste der Regionen für Amazon Polly finden Sie unter [AWS Regionen und Endpunkte](https://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/rande.html#pol_region) in der *Amazon Web Services General* Reference.
**Anmerkung**
Das folgende AWS CLI Beispiel ist für Unix, Linux und macOS formatiert. Ändern Sie unter Windows `"\$LATEST"` zu `$LATEST`, und ersetzen Sie den umgekehrten Schrägstrich (\$1) am Ende jeder Zeile durch ein Caret-Zeichen (^).
**So verwenden Sie eine Spracheingabe zum Testen des Bots (AWS CLI)**
1. Erstellen Sie in der AWS CLI eine Audiodatei mit Amazon Polly. Das Beispiel ist für Unix, Linux und macOS formatiert. Ersetzen Sie unter Windows den umgekehrten Schrägstrich (\$1), das Unix-Fortsetzungszeichen, am Ende jeder Zeile durch ein Caret-Zeichen oder Zirkumflex (^).
```
aws polly synthesize-speech \
--region region \
--output-format pcm \
--text "i would like to order flowers" \
--voice-id "Salli" \
IntentSpeech.mpg
```
1. Führen Sie den folgenden Befehl aus, um die Audiodatei an Amazon Lex zu senden. Amazon Lex speichert das Audio aus der Antwort in der angegebenen Ausgabedatei.
```
aws lex-runtime post-content \
--region region \
--bot-name OrderFlowersBot \
--bot-alias "\$LATEST" \
--user-id UserOne \
--content-type "audio/l16; rate=16000; channels=1" \
--input-stream IntentSpeech.mpg \
IntentOutputSpeech.mpg
```
Amazon Lex antwortet mit einer Anfrage für den ersten Slot. Die Audiodaten werden in der angegebenen Ausgabedatei gespeichert.
```
{
"contentType": "audio/mpeg",
"slotToElicit": "FlowerType",
"dialogState": "ElicitSlot",
"intentName": "OrderFlowers",
"inputTranscript": "i would like to order some flowers",
"slots": {
"PickupDate": null,
"PickupTime": null,
"FlowerType": null
},
"message": "What type of flowers would you like to order?"
}
```
1. Um Rosen zu bestellen, erstellen Sie die folgende Audiodatei und senden Sie sie an Amazon Lex:
```
aws polly synthesize-speech \
--region region \
--output-format pcm \
--text "roses" \
--voice-id "Salli" \
FlowerTypeSpeech.mpg
```
```
aws lex-runtime post-content \
--region region \
--bot-name OrderFlowersBot \
--bot-alias "\$LATEST" \
--user-id UserOne \
--content-type "audio/l16; rate=16000; channels=1" \
--input-stream FlowerTypeSpeech.mpg \
FlowerTypeOutputSpeech.mpg
```
1. Um das Lieferdatum festzulegen, erstellen Sie die folgende Audiodatei und senden Sie sie an Amazon Lex:
```
aws polly synthesize-speech \
--region region \
--output-format pcm \
--text "tuesday" \
--voice-id "Salli" \
DateSpeech.mpg
```
```
aws lex-runtime post-content \
--region region \
--bot-name OrderFlowersBot \
--bot-alias "\$LATEST" \
--user-id UserOne \
--content-type "audio/l16; rate=16000; channels=1" \
--input-stream DateSpeech.mpg \
DateOutputSpeech.mpg
```
1. Um die Lieferzeit festzulegen, erstellen Sie die folgende Audiodatei und senden Sie sie an Amazon Lex:
```
aws polly synthesize-speech \
--region region \
--output-format pcm \
--text "10:00 a.m." \
--voice-id "Salli" \
TimeSpeech.mpg
```
```
aws lex-runtime post-content \
--region region \
--bot-name OrderFlowersBot \
--bot-alias "\$LATEST" \
--user-id UserOne \
--content-type "audio/l16; rate=16000; channels=1" \
--input-stream TimeSpeech.mpg \
TimeOutputSpeech.mpg
```
1. Um die Lieferung zu bestätigen, erstellen Sie die folgende Audiodatei und senden Sie sie an Amazon Lex:
```
aws polly synthesize-speech \
--region region \
--output-format pcm \
--text "yes" \
--voice-id "Salli" \
ConfirmSpeech.mpg
```
```
aws lex-runtime post-content \
--region region \
--bot-name OrderFlowersBot \
--bot-alias "\$LATEST" \
--user-id UserOne \
--content-type "audio/l16; rate=16000; channels=1" \
--input-stream ConfirmSpeech.mpg \
ConfirmOutputSpeech.mpg
```
Nachdem Sie die Lieferung bestätigt haben, sendet Amazon Lex eine Antwort, die die Erfüllung der Absicht bestätigt:
```
{
"contentType": "text/plain;charset=utf-8",
"dialogState": "ReadyForFulfillment",
"intentName": "OrderFlowers",
"inputTranscript": "yes",
"slots": {
"PickupDate": "2017-05-16",
"PickupTime": "10:00",
"FlowerType": "roses"
}
}
```
## Nächster Schritt
[Übung 2: Hinzufügen einer neuen Äußerung (AWS CLI)](gs-cli-update-utterance.md)