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.
# Absichten hinzufügen
Absichten sind die Ziele, die Ihre Benutzer erreichen möchten, z. B. Blumen bestellen oder ein Hotel buchen. Ihr Bot muss mindestens über eine Absicht verfügen.
Standardmäßig enthalten alle Bots eine einzige integrierte Absicht, die Fallback-Absicht. Diese Absicht wird verwendet, wenn Amazon Lex V2 keine andere Absicht erkennt. Wenn ein Benutzer beispielsweise bei einer Hotelbuchungsabsicht „Ich möchte Blumen bestellen“ sagt, wird die Fallback-Absicht ausgelöst.
**Um eine Absicht hinzuzufügen**
1. Melden Sie sich bei der AWS-Managementkonsole an und öffnen Sie die Amazon Lex Lex-Konsole unter [https://console.aws.amazon.com/lex/](https://console.aws.amazon.com/lex/).
1. Wählen Sie aus der Liste der Bots den Bot aus, dem Sie die Absicht hinzufügen möchten, und wählen Sie dann unter **Sprachen hinzufügen** die Option **Sprachen anzeigen** aus.
1. Wählen Sie die Sprache aus, zu der die Absicht hinzugefügt werden soll, und wählen Sie dann **Absichten** aus.
1. Wählen Sie „**Absicht hinzufügen**“, geben Sie Ihrer Absicht einen Namen und wählen Sie dann „**Hinzufügen**“.
1. Fügen Sie im Absichtseditor die Details Ihrer Absicht hinzu.
+ **Konversationsablauf** — Verwenden Sie das Konversationsflussdiagramm, um zu sehen, wie ein Dialog mit Ihrem Bot aussehen könnte. Sie können verschiedene Abschnitte der Konversation auswählen, um zu diesem Abschnitt des Absichtseditors zu springen.
+ **Einzelheiten zur Absicht** — Geben Sie der Absicht einen Namen und eine Beschreibung, um den Zweck der Absicht leichter zu erkennen. Sie können auch die eindeutige Kennung sehen, die Amazon Lex V2 der Absicht zugewiesen hat.
+ **Kontexte** — Legen Sie die Eingabe- und Ausgabekontexte für die Absicht fest. Ein Kontext ist eine Zustandsvariable, die einer Absicht zugeordnet ist. Ein Ausgabekontext wird festgelegt, wenn eine Absicht erfüllt ist. Eine Absicht mit einem Eingabekontext kann nur erkannt werden, wenn der Kontext aktiv ist. Eine Absicht ohne Eingabekontexte kann immer erkannt werden.
+ **Beispieläußerungen** — Sie sollten 10 oder mehr Ausdrücke angeben, von denen Sie erwarten, dass Ihre Benutzer sie verwenden, um eine Absicht auszulösen. Amazon Lex V2 verallgemeinert anhand dieser Ausdrücke, um zu erkennen, dass der Benutzer die Absicht initiieren möchte.
+ **Erste Antwort** — Die erste Nachricht, die an den Benutzer gesendet wird, nachdem die Absicht aufgerufen wurde. Sie können Antworten geben, Werte initialisieren und den nächsten Schritt definieren, den Amazon Lex V2 unternimmt, um dem Benutzer zu Beginn der Absicht zu antworten.
+ **Slots** — Definieren Sie die Slots oder Parameter, die zur Erfüllung der Absicht erforderlich sind. Jeder Slot hat einen Typ, der die Werte definiert, die in den Slot eingegeben werden können. Sie können aus Ihren benutzerdefinierten Slot-Typen wählen oder Sie können einen integrierten Slot-Typ wählen.
+ **Bestätigung** — Diese Aufforderungen und Antworten werden verwendet, um die Erfüllung der Absicht zu bestätigen oder abzulehnen. Im Bestätigungsprompt wird der Benutzer aufgefordert, die Slot-Werte zu überprüfen, z. B. „Ich habe für Freitag ein Hotelzimmer gebucht. Ist das richtig?“. Die Ablehnungsantwort wird an den Benutzer gesendet, wenn er die Bestätigung ablehnt. Sie können Antworten geben, Werte festlegen und den nächsten Schritt definieren, den Amazon Lex V2 entsprechend einer Bestätigungs- oder Ablehnungsantwort des Benutzers unternimmt.
+ **Erfüllung** — Antwort, die dem Benutzer während des Versandvorgangs gesendet wird. Sie können festlegen, dass der Versandstatus zu Beginn des Versandvorgangs und in regelmäßigen Abständen während der Ausführung aktualisiert wird. Zum Beispiel „Ich ändere Ihr Passwort, das kann ein paar Minuten dauern“ und „Ich arbeite noch an Ihrer Anfrage“. Fulfillment-Updates werden nur für Streaming-Konversationen verwendet. Sie können auch eine Erfolgsmeldung nach dem Versand, eine Fehlernachricht und eine Timeout-Meldung einrichten. Sie können Nachrichten nach der Auftragsabwicklung sowohl für Streaming-Konversationen als auch für normale Konversationen senden. Wenn der Versand erfolgreich ist, kannst du beispielsweise „Ich habe dein Passwort geändert“ senden. Wenn der Versand nicht erfolgreich ist, können Sie eine Antwort mit weiteren Informationen senden, z. B. „Ich konnte Ihr Passwort nicht ändern. Wenden Sie sich an den Helpdesk, um Unterstützung zu erhalten.“ Wenn der Versand länger dauert als der konfigurierte Timeout-Zeitraum, können Sie dem Benutzer eine Nachricht senden, z. B. „Unsere Server sind derzeit sehr ausgelastet. Versuchen Sie es später noch einmal mit Ihrer Anfrage.“ Sie können Antworten geben, Werte festlegen und den nächsten Schritt definieren, den Amazon Lex V2 unternimmt, um dem Benutzer zu antworten.
+ **Abschlussantworten** — Antwort, die an den Benutzer gesendet wird, nachdem die Absicht erfüllt wurde und alle anderen Nachrichten abgespielt wurden. Zum Beispiel ein Dankeschön für die Buchung eines Hotelzimmers. Oder es kann den Benutzer auffordern, eine andere Absicht zu starten, wie zum Beispiel: „Danke, dass Sie ein Zimmer gebucht haben. Möchten Sie einen Mietwagen buchen?“ Sie können Antworten geben und die nächsten Folgeaktionen konfigurieren, nachdem Sie die Absicht erfüllt und mit der abschließenden Antwort geantwortet haben.
+ **Code-Hooks** — Geben Sie an, ob Sie eine AWS Lambda Funktion verwenden, um die Absicht zu initialisieren und Benutzereingaben zu validieren. Sie geben die Lambda-Funktion in dem Alias an, mit dem Sie den Bot ausführen.
1. Wählen Sie **Absicht speichern**, um die Absicht zu speichern.
**Anmerkung**
Am 17. August 2022 veröffentlichte Amazon Lex V2 eine Änderung an der Art und Weise, wie Konversationen mit dem Benutzer verwaltet werden. Diese Änderung gibt Ihnen mehr Kontrolle über den Pfad, den der Benutzer durch die Konversation nimmt. Weitere Informationen finden Sie unter [Änderungen an Konversationsabläufen in Amazon Lex V2](understanding-new-flows.md). Bots, die vor dem 17. August 2022 erstellt wurden, unterstützen keine Dialogcode-Hook-Nachrichten, das Setzen von Werten, das Konfigurieren der nächsten Schritte und das Hinzufügen von Bedingungen.
## Konfiguration von Eingabeaufforderungen in einer bestimmten Reihenfolge
Sie können den Bot so konfigurieren, dass er Nachrichten in einer vordefinierten Reihenfolge abspielt, indem Sie das Kästchen **Nachrichten der Reihe nach abspielen** aktivieren. Andernfalls spielt der Bot die Nachricht und die Variationen in zufälliger Reihenfolge ab.
Durch geordnete Eingabeaufforderungen können die Nachricht und die Varianten einer Nachrichtengruppe in der Reihenfolge der Wiederholungen abgespielt werden. Sie können eine Nachricht alternativ umformulieren, wenn der Benutzer eine ungültige Antwort auf die Aufforderung gegeben hat, oder um die Absicht zu bestätigen. In jedem Slot können bis zu zwei Varianten der ursprünglichen Nachricht gespeichert werden. Sie können wählen, ob Sie die Nachrichten der Reihe nach oder nach dem Zufallsprinzip abspielen möchten.
Ordered Prompt unterstützt alle vier Nachrichtentypen: Text, benutzerdefinierte Payload-Antwort, SSML und Kartengruppe. Die Antworten werden innerhalb derselben Nachrichtengruppe angeordnet. Verschiedene Nachrichtengruppen sind unabhängig.
**Topics**
+ [Konfiguration von Eingabeaufforderungen in einer bestimmten Reihenfolge](#configuring-prompts)
+ [Beispiele für Äußerungen](sample-utterances.md)
+ [Absicht-Struktur](intent-structure.md)
+ [Gesprächspfade erstellen](building-paths.md)
+ [Verwenden von Visual Conversation Builder](visual-conversation-builder.md)
+ [Integrierte Absichten](built-in-intents.md)
# Beispiele für Äußerungen
Sie erstellen Beispieläußerungen, bei denen es sich um Varianten von Ausdrücken handelt, von denen Sie erwarten, dass Benutzer sie verwenden, um eine Absicht zu wecken. Für eine **BookFlight** Absicht könnten Sie beispielsweise Äußerungen wie die folgenden einbeziehen:
1. Ich möchte einen Flug buchen
1. hilf mir, einen Flug zu bekommen.
1. Flugtickets, bitte\$1
1. Flug von \$1*DepartureCity*\$1 nach \$1*DestinationCity*\$1
Sie sollten 10 oder mehr Beispieläußerungen angeben. Geben Sie Stichproben an, die eine Vielzahl von Satzstrukturen und Wörtern repräsentieren, die Benutzer möglicherweise aussprechen. Denken Sie auch an unvollständige Sätze, wie in den Beispielen 3 und 4 oben. Sie können auch Slots verwenden, die Sie für die Absicht in einer Beispieläußerung definiert haben, indem Sie den Slot-Namen in geschweifte Klammern setzen, wie in \$1*DepartureCity*\$1 in Beispiel 4. Wenn Sie Slot-Namen in eine Beispieläußerung aufnehmen, füllt Amazon Lex V2 die Slots der Absicht mit den Werten, die der Benutzer in der Äußerung angibt.
Eine Vielzahl von Beispieläußerungen hilft Amazon Lex V2 bei der Generalisierung, sodass effektiv erkannt wird, dass der Benutzer die Absicht initiieren möchte.
Sie können Beispieläußerungen im Absichtseditor, im Visual Conversation Builder oder mit den [CreateIntent](https://docs.aws.amazon.com/lexv2/latest/APIReference/API_CreateIntent.html)API-Operationen oder hinzufügen. [UpdateIntent](https://docs.aws.amazon.com/lexv2/latest/APIReference/API_UpdateIntent.html) Sie können auch automatisch Beispieläußerungen generieren, indem Sie die generativen KI-Funktionen von Amazon Bedrock nutzen. Weitere Informationen finden Sie unter [Verwenden Sie die Generierung von Äußerungen, um Beispieläußerungen für die Absichtserkennung zu generieren](utterance-generation.md).
**Verwenden Sie den Intent-Editor oder den Visual Conversation Builder**
1. Navigieren Sie im Intent-Editor zum Abschnitt **Beispieläußerungen**. Suchen Sie im Visual Conversation Builder im **Startblock** nach dem Abschnitt **Beispieläußerungen**.
1. Geben Sie in das Feld mit dem transparenten Text **I want to book a flight** eine Beispieläußerung ein. Wählen Sie **Äußerung hinzufügen aus, um die Äußerung** hinzuzufügen.
1. Sehen Sie sich die Beispieläußerungen an, die Sie entweder im **Vorschaumodus** oder im **Nur-Text-Modus** hinzugefügt haben. Im **Nur-Text-Modus** ist jede Zeile eine separate Äußerung. Bewegen **Sie im Vorschaumodus den** Mauszeiger über eine Äußerung, um die folgenden Optionen einzublenden:
+ Wählen Sie das Textfeld aus, um die Äußerung zu bearbeiten.
+ Wählen Sie die X-Schaltfläche rechts neben dem Textfeld, um die Äußerung zu löschen.
+ Ziehen Sie die Schaltfläche links neben dem Textfeld, um die Reihenfolge der Beispieläußerungen zu ändern.
1. Verwenden Sie die Suchleiste oben, um Ihre Beispieläußerungen zu durchsuchen, und das Dropdownmenü daneben, um nach der Reihenfolge zu sortieren, in der Sie die Äußerungen hinzugefügt haben, oder in alphabetischer Reihenfolge.
**Verwenden Sie eine API-Operation**
1. Erstellen Sie eine neue Absicht mit der [CreateIntent](https://docs.aws.amazon.com/lexv2/latest/APIReference/API_CreateIntent.html)Operation oder aktualisieren Sie eine bestehende Absicht mit der [UpdateIntent](https://docs.aws.amazon.com/lexv2/latest/APIReference/API_UpdateIntent.html)Operation.
1. Die API-Anfrage enthält ein `sampleUtterances` Feld, das einem Array von [SampleUtterance](https://docs.aws.amazon.com/lexv2/latest/APIReference/API_SampleUtterance.html)Objekten zugeordnet ist.
1. Fügen Sie für jede Beispieläußerung, die Sie hinzufügen möchten, ein `SampleUtterance` Objekt an das Array an. Fügen Sie die Beispieläußerung als Wert des Felds hinzu. `utterance`
1. Senden Sie eine Anfrage, um Beispieläußerungen zu bearbeiten und zu löschen. `UpdateIntent` Die Liste der Äußerungen, die Sie in dem `sampleUtterances` Feld angeben, ersetzt die vorhandenen Äußerungen.
**Wichtig**
Jedes Feld, das Sie in der `UpdateIntent` Anfrage leer lassen, führt dazu, dass bestehende Konfigurationen in der Absicht gelöscht werden. Verwenden Sie den [DescribeIntent](https://docs.aws.amazon.com/lexv2/latest/APIReference/API_DescribeIntent.html)Vorgang, um die Bot-Konfiguration zurückzugeben und alle Konfigurationen, die nicht gelöscht werden sollen, in die `UpdateIntent` Anfrage zu kopieren.
# Absicht-Struktur
Absichten sind die Ziele, die Ihre Benutzer erreichen möchten, z. B. Blumen bestellen oder ein Hotel buchen. Ihr Bot muss mindestens über eine Absicht verfügen. Eine Absicht besteht aus den folgenden Komponenten
+ **Erste Antwort** — Die erste Nachricht, die an den Benutzer gesendet wird, nachdem die Absicht aufgerufen wurde. Sie können Antworten festlegen, Werte initialisieren und den nächsten Schritt definieren, den Ihr Bot unternimmt, um dem Benutzer zu Beginn der Absicht zu antworten.
+ **Slots** — Die Parameter, die zur Erfüllung einer Absicht erforderlich sind. Jeder Slot hat einen Typ, der die Werte definiert, die in den Slot eingegeben werden können. Sie können aus Ihren benutzerdefinierten Slot-Typen oder einem integrierten Slot-Typ wählen.
+ **Bestätigung** — Nachdem die Konversation mit dem Benutzer abgeschlossen ist und die Slot-Werte für die Absicht gefüllt sind, können Sie eine Bestätigungsaufforderung einrichten, um den Benutzer zu fragen, ob die Slot-Werte korrekt sind.
+ **Erfüllung** — Die Antwort, die während der Ausführung an einen Benutzer gesendet wird. Sie können zu Beginn des Fulfillments Updates zum Status des Fulfillments einrichten und während der Ausführung weiterhin regelmäßig Updates senden. Sie können auch eine Erfolgsmeldung nach dem Versand, eine Fehlermeldung und eine Timeout-Meldung einrichten.
+ **Abschlussantwort** — Die abschließende Antwort, die an den Benutzer gesendet wird, nachdem seine Absicht erfüllt wurde. Sie können die abschließende Antwort so einstellen, dass die Konversation beendet wird, oder Sie können sie so einstellen, dass der Benutzer weiß, dass er mit einer anderen Absicht fortfahren kann.
**Topics**
+ [Erste Antwort](intent-initial.md)
+ [Slots](intent-slots.md)
+ [Bestätigung](intent-confirm.md)
+ [Erfüllung](intent-fulfillment.md)
+ [Antwort schließen](intent-closing.md)
# Erste Antwort
Die erste Antwort wird an den Benutzer gesendet, nachdem Amazon Lex V2 die Absicht ermittelt hat und bevor es beginnt, Slot-Werte zu ermitteln. Sie können diese Antwort verwenden, um den Benutzer über die erkannte Absicht zu informieren und ihn auf die Informationen vorzubereiten, die Sie zur Erfüllung der Absicht sammeln.
Wenn Sie beispielsweise beabsichtigen, einen Wartungstermin für ein Auto zu vereinbaren, könnte die erste Reaktion wie folgt lauten:
| |
| --- |
| Ich kann Ihnen helfen, einen Termin zu vereinbaren. Sie müssen die Marke, das Modell und das Jahr Ihres Autos angeben. |
Eine erste Antwortnachricht ist nicht erforderlich. Wenn Sie keine angeben, folgt Amazon Lex V2 weiterhin dem nächsten Schritt der ersten Antwort.
In der ersten Antwort können Sie die folgenden Optionen konfigurieren:
+ **Nächsten Schritt konfigurieren** — Sie können den nächsten Schritt in der Konversation angeben, z. B. zu einer bestimmten Dialogaktion springen, einen bestimmten Slot auslösen oder zu einer anderen Absicht springen. Weitere Informationen finden Sie unter [Konfigurieren Sie die nächsten Schritte in der Konversation](paths-nextstep.md).
+ **Werte festlegen** — Sie können Werte für Slots und Sitzungsattribute festlegen. Weitere Informationen finden Sie unter [Legen Sie Werte während der Konversation fest](paths-setting-values.md).
+ **Bedingte Verzweigung hinzufügen** — Sie können Bedingungen anwenden, nachdem Sie die erste Antwort abgespielt haben. Wenn eine Bedingung als wahr bewertet wird, werden die von Ihnen definierten Aktionen ausgeführt. Weitere Informationen finden Sie unter [Fügen Sie Bedingungen zu Konversationen in Filialen hinzu](paths-branching.md).
+ **Dialogcode-Hook ausführen** — Sie können einen Lambda-Code-Hook definieren, um Daten zu initialisieren und Geschäftslogik auszuführen. Weitere Informationen finden Sie unter [Rufen Sie den Code-Hook des Dialogs auf](paths-code-hook.md). Wenn die Option zum Ausführen der Lambda-Funktion für den Intent aktiviert ist, wird der Dialogcode-Hook standardmäßig ausgeführt. Sie können den Dialog-Code-Hook deaktivieren, indem Sie auf die Schaltfläche **Aktiv** klicken.
In Ermangelung einer Bedingung oder eines ausdrücklichen nächsten Schritts wechselt Amazon Lex V2 in Prioritätsreihenfolge zum nächsten Slot.
![\[Die erweiterten Optionen für die erste Antwort auf die Anfrage eines Benutzers.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/lexv2/latest/dg/images/response-initial.png)
**Anmerkung**
Am 17. August 2022 veröffentlichte Amazon Lex V2 eine Änderung an der Art und Weise, wie Konversationen mit dem Benutzer verwaltet werden. Diese Änderung gibt Ihnen mehr Kontrolle über den Pfad, den der Benutzer durch die Konversation nimmt. Weitere Informationen finden Sie unter [Änderungen an Konversationsabläufen in Amazon Lex V2](understanding-new-flows.md). Bots, die vor dem 17. August 2022 erstellt wurden, unterstützen keine Dialogcode-Hook-Nachrichten, das Setzen von Werten, das Konfigurieren der nächsten Schritte und das Hinzufügen von Bedingungen.
# Slots
Slots sind Werte, die vom Benutzer bereitgestellt werden, um die Absicht zu erfüllen. Es gibt zwei Arten von Steckplätzen:
+ **Eingebauter Steckplatztyp** — Sie können integrierte Steckplatztypen verwenden, um Standardwerte wie Nummer, Name und Stadt zu erfassen. Eine Liste der unterstützten integrierten Steckplatztypen finden Sie unter[Integrierte Steckplatztypen](built-in-slots.md).
+ **Benutzerdefinierter Slot-Typ** — Sie können benutzerdefinierte Slot-Typen verwenden, um benutzerdefinierte Werte zu erfassen, die für die jeweilige Absicht spezifisch sind. Sie können beispielsweise einen benutzerdefinierten Slot-Typ verwenden, um den Kontotyp „Girokonto“ oder „Sparkonto“ zu erfassen. Weitere Informationen finden Sie unter [Benutzerdefinierter Slot-Typ](custom-slot-types.md).
Um einen Slot in einer Absicht zu definieren, müssen Sie Folgendes konfigurieren:
+ **Slot-Info** — Dieses Feld enthält einen Namen und eine optionale Beschreibung für den Slot. Sie können zum Beispiel den Slot-Namen als „AccountNumber“ angeben, um Kontonummern zu erfassen. Wenn der Slot als Teil des Konversationsablaufs zur Erfüllung der Absicht erforderlich ist, muss er als erforderlich gekennzeichnet werden.
+ **Slot-Typ** — Ein Slot-Typ definiert die Liste von Werten, die ein Slot akzeptieren kann. Sie können einen benutzerdefinierten Slot-Typ erstellen oder einen vordefinierten Slot-Typ verwenden.
+ **Slot-Prompt** — Ein Slot-Prompt ist eine Frage, die dem Benutzer gestellt wird, um Informationen zu sammeln. Sie können die Anzahl der Wiederholungen, die zum Sammeln von Informationen verwendet werden, und die Variation der Eingabeaufforderung, die für jede Wiederholung verwendet wird, konfigurieren. Sie können auch nach jedem erneuten Versuch einen Lambda-Funktionsaufruf aktivieren, um die erfasste Eingabe zu verarbeiten und zu versuchen, zu einer gültigen Eingabe aufzulösen.
+ **Warten und fortfahren (optional)** — Wenn Sie dieses Verhalten aktivieren, können Benutzer Formulierungen wie „Moment mal“ sagen, sodass der Bot darauf wartet, dass sie die Informationen finden und bereitstellen. Dies ist nur für Streaming-Konversationen aktiviert. Weitere Informationen finden Sie unter [Den Amazon Lex V2-Bot so aktivieren, dass er während einer Pause darauf wartet, dass der Benutzer weitere Informationen bereitstellt](wait-and-continue.md).
+ **Antworten auf Slot-Capture** — Sie können je nach Ergebnis der Erfassung des Slot-Werts anhand von Benutzereingaben eine Erfolgs- und eine Fehlerantwort konfigurieren.
+ **Bedingte Verzweigung** — Sie können Bedingungen anwenden, nachdem Sie die erste Antwort abgespielt haben. Wenn eine Bedingung als wahr bewertet wird, werden die von Ihnen definierten Aktionen ausgeführt. Weitere Informationen finden Sie unter [Fügen Sie Bedingungen zu Konversationen in Filialen hinzu](paths-branching.md).
+ **Dialog-Code-Hook** — Sie können auch einen Lambda-Code-Hook verwenden, um die Slot-Werte zu validieren und Geschäftslogik auszuführen. Weitere Informationen finden Sie unter [Rufen Sie den Code-Hook des Dialogs auf](paths-code-hook.md).
+ **Benutzereingabetyp** — Sie können den Eingabetyp so konfigurieren, dass der Bot eine bestimmte Modalität akzeptiert. Standardmäßig werden sowohl Audio- als auch DTMF-Modalitäten akzeptiert. Sie können ihn wahlweise auf Nur Audio oder Nur DTMF einstellen.
+ **Timeouts und Längen für Audioeingänge** — Sie können Audio-Timeouts wie Sprach-Timeout und Timeout für Stille konfigurieren. Sie können auch die maximale Audiolänge festlegen.
+ **Timeout, Zeichen und Längen bei der DTMF-Eingabe** — Sie können das DTMF-Timeout zusammen mit dem Löschzeichen und dem Endzeichen festlegen. Sie können auch die maximale DTMF-Länge festlegen.
+ **Textlänge** — Sie können die maximale Länge für die Textmodalität festlegen.
Nachdem die Slot-Eingabeaufforderung abgespielt wurde, gibt der Benutzer den Slot-Wert als Eingabe ein. Wenn Amazon Lex V2 einen vom Benutzer angegebenen Slot-Wert nicht versteht, versucht es erneut, den Slot auszulösen, bis es einen Wert versteht oder bis er die maximale Anzahl von Wiederholungen überschreitet, die Sie für den Slot konfiguriert haben. Mithilfe der erweiterten Einstellungen für Wiederholungsversuche können Sie die Timeouts konfigurieren, die Art der Eingabe einschränken und die Unterbrechung für die erste Aufforderung und Wiederholungsversuche aktivieren oder deaktivieren. Nach jedem Versuch, die Eingabe zu erfassen, kann Amazon Lex V2 die für den Bot konfigurierte Lambda-Funktion mit einem Aufruf-Label aufrufen, das für Wiederholungsversuche bereitgestellt wird. Sie können die Lambda-Funktion beispielsweise verwenden, um Ihre Geschäftslogik anzuwenden und zu versuchen, sie in einen gültigen Wert aufzulösen. Diese Lambda-Funktion kann in den **erweiterten Optionen** für Slot-Prompts aktiviert werden.
![\[Richten Sie Slot-Prompts ein, damit Ihr Bot Informationen abruft.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/lexv2/latest/dg/images/response-slot-prompt.png)
Sie können Antworten definieren, die der Bot an den Benutzer senden soll, sobald der Slot-Wert eingegeben wurde oder wenn die maximale Anzahl von Wiederholungen überschritten wurde. Beispielsweise können Sie bei einem Bot zur Serviceplanung für ein Auto eine Nachricht an den Benutzer senden, wenn die Fahrzeugidentifikationsnummer (VIN) eingegeben wird:
| |
| --- |
| Vielen Dank für die Angabe der Fahrgestellnummer Ihres Fahrzeugs. Ich werde jetzt einen Termin vereinbaren. |
Sie können zwei Antworten erstellen:
+ **Erfolgsantwort** — gesendet, wenn Amazon Lex V2 einen Slot-Wert versteht.
+ **Fehlerantwort** — wird gesendet, wenn Amazon Lex V2 nach der maximalen Anzahl von Wiederholungen einen Slot-Wert vom Benutzer nicht verstehen kann.
Sie können Werte festlegen, die nächsten Schritte konfigurieren und Bedingungen anwenden, die jeder Antwort entsprechen, um den Gesprächsablauf zu gestalten.
In Ermangelung einer Bedingung oder eines ausdrücklichen nächsten Schritts wechselt Amazon Lex V2 in Prioritätsreihenfolge zum nächsten Slot.
![\[Die erweiterten Optionen für Slot-Antworten.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/lexv2/latest/dg/images/response-slot.png)
Sie können eine Lambda-Funktion verwenden, um einen Slot-Wert, den ein Benutzer eingegeben hat, zu überprüfen und zu bestimmen, was die nächste Aktion sein soll. Sie können beispielsweise die Validierungsfunktion verwenden, um sicherzustellen, dass der eingegebene Wert in den richtigen Bereich fällt oder dass er korrekt formatiert ist. Um die Lambda-Funktion zu aktivieren, aktivieren Sie das Kontrollkästchen **Lambda-Funktion aufrufen** und klicken Sie im Abschnitt **Dialog-Code-Hook** auf die Schaltfläche **Aktiv**. Sie können ein Aufruf-Label für den Dialog-Code-Hook angeben. Dieses Aufruflitikett kann in der Lambda-Funktion verwendet werden, um die Geschäftslogik zu schreiben, die der Slot-Auslösung entspricht.
![\[Die Optionen für den Dialogcode-Hook.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/lexv2/latest/dg/images/response-dialog-code-hook.png)
Slots, die für die Absicht nicht erforderlich sind, sind nicht Teil des Hauptkonversationsablaufs. Wenn eine Benutzeräußerung jedoch einen Wert enthält, den Ihr Bot als einem optionalen Slot entsprechend identifiziert, kann er den Slot mit diesem Wert füllen. Wenn Sie beispielsweise einen Business Intelligence-Bot so konfigurieren, dass er über einen optionalen `City` Slot und die Benutzeräußerung verfügt**What is the sales for April in San Diego?**, füllt der Bot den optionalen Slot mit. **San Diego** Sie können die Geschäftslogik so konfigurieren, dass sie den optionalen Slot-Wert verwendet, falls vorhanden.
Slots, die für die Absicht nicht erforderlich sind, können mit den nächsten Schritten nicht ermittelt werden. Diese Schritte können nur während der Absichtsermittlung (wie im vorherigen Beispiel) ausgefüllt werden oder können durch Einstellen des Dialogstatus in der Lambda-Funktion ausgelöst werden. Wenn der Slot mithilfe der Lambda-Funktion ausgelöst wird, müssen Sie die Lambda-Funktion verwenden, um nach Abschluss der Slot-Abfrage über den nächsten Schritt in der Konversation zu entscheiden. Um die Unterstützung für den nächsten Schritt bei der Erstellung des Bots zu aktivieren, müssen Sie den Slot als für die Absicht erforderlich markieren.
**Anmerkung**
Am 17. August 2022 veröffentlichte Amazon Lex V2 eine Änderung an der Art und Weise, wie Konversationen mit dem Benutzer verwaltet werden. Diese Änderung gibt Ihnen mehr Kontrolle über den Pfad, den der Benutzer durch die Konversation nimmt. Weitere Informationen finden Sie unter [Änderungen an Konversationsabläufen in Amazon Lex V2](understanding-new-flows.md). Bots, die vor dem 17. August 2022 erstellt wurden, unterstützen keine Dialogcode-Hook-Nachrichten, das Setzen von Werten, das Konfigurieren der nächsten Schritte und das Hinzufügen von Bedingungen.
In den folgenden Themen wird beschrieben, wie Sie einen Bot so konfigurieren, dass er einen bereits gefüllten Slot-Wert erneut auslöst, und wie Sie einen Slot erstellen, der aus mehreren Werten besteht:
**Topics**
+ [Wiedererweckende Slots](reelicit-slots.md)
+ [Verwendung mehrerer Werte in einem Slot](multi-valued-slots.md)
# Wiedererweckende Slots
Sie können Ihren Bot so konfigurieren, dass er einen bereits gefüllten Slot erneut auslöst, indem Sie diesen Slot-Wert auf setzen **null** und im nächsten Schritt in der Konversation festlegen, dass dieser Slot erneut abgerufen wird. Möglicherweise möchten Sie einen Slot erneut abrufen, nachdem Ihr Kunde eine Bestätigung des Slot-Zugangs auf der Grundlage zusätzlicher Informationen abgelehnt hat, wie in der folgenden Konversation:
![\[Ein Gespräch, das die Fleischpräferenz eines Kunden für eine Essensbestellung hervorruft.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/lexv2/latest/dg/images/slots/order-food.png)
Sie können eine Schleife von der Bestätigungsantwort zurück konfigurieren, um den Slot entweder mit dem Intent-Editor oder dem erneut abzurufen. [Verwenden von Visual Conversation Builder](visual-conversation-builder.md)
**Anmerkung**
Sie können zu einem beliebigen Zeitpunkt in der Konversation eine Schleife zurückschalten, um einen Slot erneut auszulösen, vorausgesetzt, Sie haben diesen Slot-Wert zuvor auf festgelegt. **null**
**Reproduzieren Sie das obige Beispiel mit dem Intent-Editor**
1. Wählen Sie im Bereich **Bestätigung** des Absichtseditors den Rechtspfeil neben **Eingabeaufforderungen aus, um die Absicht zu bestätigen, den** Bereich zu erweitern.
1. Wählen Sie unten **Erweiterte Optionen** aus.
1. Wählen Sie im Abschnitt **Antwort ablehnen** den Rechtspfeil neben **Werte festlegen** aus, um den Bereich zu erweitern. Füllen Sie diesen Abschnitt wie in der Abbildung unten mit den folgenden Schritten aus:
1. Stellen Sie den Slot-Wert ein, auf den Sie erneut abrufen möchten. **null** **In diesem Beispiel wollen wir den Slot erneut ermitteln, also geben **\$1Meat\$1 = null** wir ihn im `Meat` Abschnitt Slot-Werte ein.**
1. **Wählen Sie im Drop-down-Menü unter **Nächster Gesprächsschritt** die Option Slot auswählen aus.**
1. Ein **Slot-Bereich** wird angezeigt. Wählen Sie im Drop-down-Menü darunter den Slot aus, den Sie erneut abrufen möchten.
1. Wählen Sie **Aktualisierungsoptionen aus, um Ihre Änderungen** zu bestätigen.
![\[Ein Gespräch, das die Fleischpräferenz eines Kunden für eine Essensbestellung hervorruft.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/lexv2/latest/dg/images/slots/decline-food.png)
**Reproduzieren des obigen Beispiels mit dem Visual Conversation Builder**
1. Stellen Sie eine Verbindung vom **No-Port** des **Bestätigungsblocks** zum Eingangsport des Blocks **Get slot value: Meat** her.
![\[Eine Verbindung zwischen der Deklination der Bestätigungsaufforderung und dem Block Meat-Slot-Elicitation.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/lexv2/latest/dg/images/slots/vcb-reelicit-slot-loop.png)
1. **Wählen Sie das **Bearbeiten-Symbol** in der oberen rechten Ecke des Bestätigungsblocks aus.**
![\[Bearbeitungssymbol in der oberen rechten Ecke des Bestätigungsblocks.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/lexv2/latest/dg/images/slots/vcb-reelicit-slot-confirmation-edit.png)
1. Wählen Sie im Abschnitt Antwort ablehnen das Zahnradsymbol neben der **Bot-Antwort aus**.
![\[Zahnradsymbol neben der Bot-Antwort im Abschnitt „Antwort ablehnen“\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/lexv2/latest/dg/images/slots/vcb-reelicit-slot-confirmation.png)
1. Fügen **Sie im Bereich Werte festlegen** „\$1Meat\$1 = null“ in das Feld **Slot-Werte** ein.
![\[Setzen Sie den Slot-Wert, der erneut abgerufen werden soll, im Feld Slot-Werte des Abschnitts „Set-Werte“ auf Null fest.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/lexv2/latest/dg/images/slots/vcb-reelicit-slot-set-slot-null.png)
1. **Wählen Sie Save Intent aus.**
# Verwendung mehrerer Werte in einem Slot
**Anmerkung**
Felder mit mehreren Werten werden nur in englischer Sprache (USA) unterstützt.
In einigen Fällen möchten Sie möglicherweise mehrere Werte für einen einzelnen Slot erfassen. Ein Bot, der Pizza bestellt, könnte beispielsweise eine Absicht mit der folgenden Äußerung haben:
```
I want a pizza with {toppings}
```
Die Absicht geht davon aus, dass der `{toppings}` Slot eine Liste der Beläge enthält, die der Kunde auf seiner Pizza haben möchte, zum Beispiel „Peperoni und Ananas“.
Um einen Slot so zu konfigurieren, dass er mehrere Werte erfasst, setzen Sie das `allowMultipleValues` Feld auf dem Slot auf true. Sie können das Feld mit der Konsole oder mit der [UpdateSlot](https://docs.aws.amazon.com/lexv2/latest/APIReference/API_UpdateSlot.html)Operation [CreateSlot](https://docs.aws.amazon.com/lexv2/latest/APIReference/API_CreateSlot.html)oder festlegen.
Sie können nur Steckplätze mit benutzerdefinierten Slot-Typen als Slots mit mehreren Werten markieren.
Für einen Slot mit mehreren Werten gibt Amazon Lex V2 in der Antwort auf die [RecognizeUtterance](https://docs.aws.amazon.com/lexv2/latest/APIReference/API_runtime_RecognizeUtterance.html)Operation [RecognizeText](https://docs.aws.amazon.com/lexv2/latest/APIReference/API_runtime_RecognizeText.html)oder eine Liste von Slot-Werten zurück. Im Folgenden finden Sie die Slot-Informationen, die für die Äußerung „Ich möchte eine Pizza mit Peperoni und Ananas“ vom Bot zurückgegeben wurden. OrderPizza
```
"slots": {
"toppings": {
"shape": "List",
"value": {
"interpretedValue": "pepperoni and pineapple",
"originalValue": "pepperoni and pineapple",
"resolvedValues": [
"pepperoni and pineapple"
]
},
"values": [
{
"shape": "Scalar",
"value": {
"interpretedValue": "pepperoni",
"originalValue": "pepperoni",
"resolvedValues": [
"pepperoni"
]
}
},
{
"shape": "Scalar",
"value:": {
"interpretedValue": "pineapple",
"originalValue": "pineapple",
"resolvedValues": [
"pineapple"
]
}
}
]
}
}
```
Slots mit mehreren Werten geben immer eine Liste von Werten zurück. Wenn die Äußerung nur einen Wert enthält, enthält die Liste der zurückgegebenen Werte nur eine Antwort.
Amazon Lex V2 erkennt mehrere Werte, die durch Leerzeichen, Kommas (,) und die Konjunktion „und“ getrennt sind. Slots mit mehreren Werten funktionieren sowohl bei Text- als auch bei Spracheingabe.
Sie können mehrwertige Slots in Eingabeaufforderungen verwenden. Sie können die Bestätigungsaufforderung für eine Absicht beispielsweise wie folgt einrichten
```
Would you like me to order your {toppings} pizza?
```
Wenn Amazon Lex V2 die Aufforderung an den Benutzer sendet, wird die Meldung „Möchten Sie, dass ich Ihre Pizza mit Peperoni und Ananas bestelle?“ gesendet.
Slots mit mehreren Werten unterstützen einzelne Standardwerte. Wenn mehrere Standardwerte angegeben werden, füllt Amazon Lex V2 den Steckplatz nur mit dem ersten verfügbaren Wert. Weitere Informationen finden Sie unter [Verwenden von Standard-Slot-Werten in Intents für Ihren Lex V2-Bot](context-mgmt-default.md).
Sie können Slot-Obfuscation verwenden, um die Werte eines Slots mit mehreren Werten in Konversationsprotokollen zu maskieren. Wenn Sie Slot-Werte verschleiern, wird der Wert jedes Slot-Werts durch den Namen des Slots ersetzt. Weitere Informationen finden Sie unter [Verdecken von Slot-Werten in Konversationsprotokollen von Lex V2](monitoring-obfuscate.md).
# Bestätigung
Nachdem die Konversation mit dem Benutzer abgeschlossen ist und die Slot-Werte für die Absicht gefüllt sind, können Sie eine Bestätigungsaufforderung konfigurieren, um den Benutzer zu fragen, ob die Slot-Werte korrekt sind. Beispielsweise könnte ein Bot, der Wartungstermine für Autos vereinbart, den Benutzer zu folgenden Informationen auffordern:
| |
| --- |
| Ich habe den Service für Ihren Honda Civic 2017 für den 25. März um 15:00 Uhr geplant. Ist das in Ordnung? |
Sie können 3 Arten von Antworten auf die Bestätigungsaufforderung definieren:
+ **Bestätigungsantwort** — Diese Antwort wird an den Benutzer gesendet, wenn der Benutzer die Absicht bestätigt. Zum Beispiel, nachdem der Benutzer auf die Aufforderung „Möchten Sie die Bestellung aufgeben?“ mit „Ja“ geantwortet hat
+ **Antwort ablehnen** — Diese Antwort wird an den Benutzer gesendet, wenn der Benutzer die Absicht ablehnt. Zum Beispiel, nachdem der Benutzer auf die Frage „Möchten Sie die Bestellung aufgeben?“ mit „Nein“ geantwortet hat
+ **Fehlerhafte Antwort** — Diese Antwort wird an den Benutzer gesendet, wenn die Bestätigungsaufforderung nicht bearbeitet werden kann. Zum Beispiel, wenn die Antwort des Benutzers nicht verstanden werden konnte oder nicht mit Ja oder Nein beantwortet werden konnte.
![\[Ein Flussdiagramm, das die drei Arten von Antworten für Bestätigungs- und Ablehnungsantworten zeigt.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/lexv2/latest/dg/images/conditional-confirmation-flow.png)
Wenn Sie keine Bestätigungsaufforderung angeben, geht Amazon Lex V2 zum Erfüllungsschritt oder zur abschließenden Antwort über.
Sie können Werte festlegen, die nächsten Schritte konfigurieren und Bedingungen anwenden, die jeder Antwort entsprechen, um den Gesprächsablauf zu gestalten. In Ermangelung einer Bedingung oder eines ausdrücklichen nächsten Schritts geht Amazon Lex V2 zum Erfüllungsschritt über.
Sie können auch den Dialog-Code-Hook aktivieren, um die in der Absicht erfassten Informationen zu überprüfen, bevor Sie sie zum Versand senden. Um einen Code-Hook zu verwenden, aktivieren Sie den Dialog-Code-Hook in den erweiterten Optionen der Bestätigungsaufforderung. Konfigurieren Sie außerdem den nächsten Schritt des vorherigen Status so, dass der Dialog-Code-Hook ausgeführt wird. Weitere Informationen finden Sie unter [Rufen Sie den Code-Hook des Dialogs auf](paths-code-hook.md).
**Anmerkung**
Wenn Sie einen Code-Hook verwenden, um den Bestätigungsschritt zur Laufzeit auszulösen, müssen Sie den Bestätigungsschritt zur Buildzeit als **Aktiv** markieren.
![\[Die Amazon Lex V2-Konsole mit den erweiterten Optionen für Bestätigungsaufforderungen.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/lexv2/latest/dg/images/response-confirm.png)
**Anmerkung**
Am 17. August 2022 veröffentlichte Amazon Lex V2 eine Änderung an der Art und Weise, wie Konversationen mit dem Benutzer verwaltet werden. Diese Änderung gibt Ihnen mehr Kontrolle über den Pfad, den der Benutzer durch die Konversation nimmt. Weitere Informationen finden Sie unter [Änderungen an Konversationsabläufen in Amazon Lex V2](understanding-new-flows.md). Bots, die vor dem 17. August 2022 erstellt wurden, unterstützen keine Dialogcode-Hook-Nachrichten, das Setzen von Werten, das Konfigurieren der nächsten Schritte und das Hinzufügen von Bedingungen.
## Verwenden einer Lambda-Funktion zur Validierung einer Absicht.
Sie können einen Lambda-Code-Hook definieren, um die Absicht zu überprüfen, bevor Sie sie zur Erfüllung senden. Um einen Code-Hook zu verwenden, aktivieren Sie den Dialog-Code-Hook in den erweiterten Optionen der Bestätigungsaufforderung.
Wenn Sie einen Code-Hook verwenden, können Sie die Aktionen definieren, die Amazon Lex V2 nach der Ausführung des Code-Hooks ausführt. Sie können drei Arten von Antworten erstellen:
+ **Erfolgsantwort** — Wird an den Benutzer gesendet, wenn der Code-Hook erfolgreich abgeschlossen wurde.
+ **Fehlerantwort** — Wird an den Benutzer gesendet, wenn der Code-Hook nicht erfolgreich ausgeführt wird oder wenn der Code-Hook `Failure` in der Antwort zurückkehrt.
+ **Timeout-Antwort** — Wird an den Benutzer gesendet, wenn der Code-Hook nicht innerhalb des konfigurierten Timeout-Zeitraums abgeschlossen wird.
# Erfüllung
Nachdem der Benutzer alle Slot-Werte für die Absicht angegeben hat, erfüllt Amazon Lex V2 die Anfrage des Benutzers. Sie können die folgenden Optionen für den Versand konfigurieren.
+ **Fulfillment-Code-Hook** — Sie können diese Option verwenden, um den Fulfillment-Lambda-Aufruf zu steuern. Wenn die Option deaktiviert ist, ist die Erfüllung erfolgreich, ohne dass die Lambda-Funktion aufgerufen wird.
+ **Fulfillment-Updates** — Sie können Fulfillment-Updates für Lambda-Funktionen aktivieren, deren Abschluss mehr als ein paar Sekunden dauert, sodass der Benutzer weiß, dass der Vorgang gerade läuft. Weitere Informationen finden Sie unter [Updates zum Fulfillment-Fortschritt für Ihren Lex V2-Bot konfigurieren](streaming-progress.md). Diese Funktion ist nur für Streaming-Konversationen verfügbar.
+ **Fulfillment-Antworten** — Sie können eine Erfolgsantwort, eine Fehlerantwort und eine Timeout-Antwort konfigurieren. Die entsprechende Antwort wird basierend auf dem Status des Fulfillment-Lambda-Aufrufs an den Benutzer zurückgegeben.
Es gibt drei mögliche Fulfillment-Antworten:
+ **Erfolgsantwort** — Eine Nachricht, die gesendet wird, wenn Lambda die Erfüllung erfolgreich abgeschlossen hat.
+ **Fehlerantwort** — Eine Nachricht, die gesendet wird, wenn die Erfüllung fehlgeschlagen ist oder Lambda aus irgendeinem Grund nicht abgeschlossen werden kann.
+ **Timeout-Antwort** — Eine Nachricht, die gesendet wird, wenn die Fulfillment-Lambda-Funktion nicht innerhalb des konfigurierten Timeouts beendet wird.
Sie können Werte festlegen, die nächsten Schritte konfigurieren und Bedingungen anwenden, die jeder Antwort entsprechen, um den Gesprächsablauf zu gestalten. In Ermangelung einer Bedingung oder eines ausdrücklichen nächsten Schritts geht Amazon Lex V2 zur abschließenden Antwort über.
![\[Die Amazon Lex V2-Konsole zeigt die Antwortoptionen für einen Fulfillment-Code-Hook.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/lexv2/latest/dg/images/response-fulfillment.png)
**Anmerkung**
Am 17. August 2022 veröffentlichte Amazon Lex V2 eine Änderung an der Art und Weise, wie Konversationen mit dem Benutzer verwaltet werden. Diese Änderung gibt Ihnen mehr Kontrolle über den Pfad, den der Benutzer durch die Konversation nimmt. Weitere Informationen finden Sie unter [Änderungen an Konversationsabläufen in Amazon Lex V2](understanding-new-flows.md). Bots, die vor dem 17. August 2022 erstellt wurden, unterstützen keine Dialogcode-Hook-Nachrichten, das Setzen von Werten, das Konfigurieren der nächsten Schritte und das Hinzufügen von Bedingungen.
# Antwort schließen
Die abschließende Antwort wird an Ihren Benutzer gesendet, nachdem seine Absicht erfüllt wurde. Sie können die abschließende Antwort verwenden, um die Konversation zu beenden, oder Sie können sie verwenden, um den Benutzer darüber zu informieren, dass er mit einer anderen Absicht fortfahren kann. In einem Reisebuchungs-Bot können Sie beispielsweise die abschließende Antwort für die Absicht „Hotelzimmer buchen“ wie folgt festlegen:
| |
| --- |
| In Ordnung, ich habe dein Hotelzimmer gebucht. Kann ich dir noch mit etwas anderem weiterhelfen? |
Sie können Werte festlegen, die nächsten Schritte konfigurieren und nach der abschließenden Antwort Bedingungen anwenden, um den Konversationspfad zu entwerfen. In Ermangelung einer Bedingung oder eines ausdrücklichen nächsten Schritts beendet Amazon Lex V2 die Konversation.
Wenn Sie keine abschließende Antwort geben oder wenn keine der Bedingungen als wahr bewertet wird, beendet Amazon Lex V2 die Konversation mit Ihrem Bot.
![\[Die Amazon Lex V2-Konsole zeigt die Optionen für die Antwort zum Schließen.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/lexv2/latest/dg/images/response-closing.png)
**Anmerkung**
Am 17. August 2022 veröffentlichte Amazon Lex V2 eine Änderung an der Art und Weise, wie Konversationen mit dem Benutzer verwaltet werden. Diese Änderung gibt Ihnen mehr Kontrolle über den Pfad, den der Benutzer durch die Konversation nimmt. Weitere Informationen finden Sie unter [Änderungen an Konversationsabläufen in Amazon Lex V2](understanding-new-flows.md). Bots, die vor dem 17. August 2022 erstellt wurden, unterstützen keine Dialogcode-Hook-Nachrichten, das Setzen von Werten, das Konfigurieren der nächsten Schritte und das Hinzufügen von Bedingungen.
# Gesprächspfade erstellen
In der Regel verwaltet Amazon Lex V2 den Gesprächsfluss mit Ihren Benutzern. Bei einfachen Bots kann der Standardablauf ausreichen, um Ihren Benutzern ein gutes Erlebnis zu bieten. Bei komplexeren Bots möchten Sie jedoch möglicherweise die Kontrolle über die Konversation übernehmen und den Ablauf auf komplexere Pfade lenken.
In einem Bot, der Mietwagen bucht, vermieten Sie beispielsweise möglicherweise nicht an jüngere Fahrer. In diesem Fall können Sie eine Bedingung erstellen, die überprüft, ob ein Fahrer ein bestimmtes Alter noch nicht erreicht hat, und falls ja, direkt zur abschließenden Antwort übergehen.
![\[Ein Flussdiagramm, das den Gesprächsablauf für einen Autovermietungs-Bot zeigt, der nicht an Fahrer unter 24 Jahren vermietet.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/lexv2/latest/dg/images/conditional-flowchart.png)
Um solche Interaktionen zu entwerfen, können Sie an jedem Punkt der Konversation den nächsten Schritt konfigurieren, Bedingungen auswerten, Werte festlegen und Code-Hooks aufrufen.
Conditional Branching hilft Ihnen dabei, durch komplexe Interaktionen Pfade für Ihre Benutzer zu erstellen. Sie können eine bedingte Verzweigung an jedem Punkt verwenden, an dem Sie die Kontrolle über die Konversation an Ihren Bot übergeben. Sie können beispielsweise eine Bedingung erstellen, bevor der Bot den ersten Slot-Wert auslöst, Sie können eine Bedingung zwischen den einzelnen Slot-Werten erstellen oder Sie können eine Bedingung erstellen, bevor der Bot die Konversation beendet. Eine Liste der Orte, an denen Sie Bedingungen hinzufügen können, finden Sie unter. [Absichten hinzufügen](add-intents.md)
Wenn Sie einen Bot erstellen, erstellt Amazon Lex V2 einen Standardpfad durch die Konversation, der auf der Prioritätsreihenfolge der Slots basiert. Um den Konversationspfad anzupassen, können Sie den nächsten Schritt zu einem beliebigen Zeitpunkt in der Konversation ändern. Weitere Informationen finden Sie unter [Konfigurieren Sie die nächsten Schritte in der Konversation](paths-nextstep.md).
Um alternative Pfade auf der Grundlage von Bedingungen zu erstellen, können Sie an einem beliebigen Punkt in der Konversation eine bedingte Verzweigung verwenden. Sie können beispielsweise eine Bedingung erstellen, bevor der Bot den ersten Slot-Wert auslöst. Sie können eine Bedingung zwischen dem Abrufen der einzelnen Slot-Werte erstellen oder Sie können eine Bedingung erstellen, bevor der Bot die Konversation beendet. Eine Liste der Orte, an denen Sie Bedingungen hinzufügen können, finden Sie unter. [Fügen Sie Bedingungen zu Konversationen in Filialen hinzu](paths-branching.md)
Sie können Bedingungen auf der Grundlage von Slot-Werten, Sitzungsattributen, dem Eingabemodus und dem Eingabeprotokoll oder einer Antwort von Amazon Kendra festlegen.
Sie können an jedem Punkt der Konversation die Werte für Slot- und Sitzungsattribute festlegen. Weitere Informationen finden Sie unter [Legen Sie Werte während der Konversation fest](paths-setting-values.md).
Sie können die nächste Aktion auch auf den Dialogcode-Hook setzen, um eine Lambda-Funktion auszuführen. Weitere Informationen finden Sie unter [Rufen Sie den Code-Hook des Dialogs auf](paths-code-hook.md).
Die folgende Abbildung zeigt die Erstellung eines Pfads für einen Slot in der Konsole. In diesem Beispiel ruft Amazon Lex V2 den Slot „age“ hervor. Wenn der Wert des Slots kleiner als 24 ist, springt Amazon Lex V2 zur abschließenden Antwort, andernfalls folgt Amazon Lex V2 dem Standardpfad.
![\[Die Amazon Lex V2-Konsole zeigt den Zustandseditor für einen Slot.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/lexv2/latest/dg/images/conditional-slot.png)
**Anmerkung**
Am 17. August 2022 veröffentlichte Amazon Lex V2 eine Änderung an der Art und Weise, wie Konversationen mit dem Benutzer verwaltet werden. Diese Änderung gibt Ihnen mehr Kontrolle über den Pfad, den der Benutzer durch die Konversation nimmt. Weitere Informationen finden Sie unter [Änderungen an Konversationsabläufen in Amazon Lex V2](understanding-new-flows.md). Bots, die vor dem 17. August 2022 erstellt wurden, unterstützen keine Dialogcode-Hook-Nachrichten, das Setzen von Werten, das Konfigurieren der nächsten Schritte und das Hinzufügen von Bedingungen.
# Konfigurieren Sie die nächsten Schritte in der Konversation
Sie können in jeder Phase der Konversation einen nächsten Schritt konfigurieren, um Konversationen zu gestalten. In der Regel konfiguriert Amazon Lex V2 automatisch die standardmäßigen nächsten Schritte für jede Phase der Konversation gemäß der folgenden Reihenfolge.
Erste Antwort → Slot-Auswahl → Bestätigung (falls aktiv) → Versand (falls aktiv) → Abschlussantwort (falls aktiv) → Konversation beenden
Sie können die standardmäßigen nächsten Schritte ändern und die Konversation auf der Grundlage der erwarteten Benutzererfahrung gestalten. Die folgenden nächsten Schritte können in jeder Phase der Konversation konfiguriert werden:
**Springe zu**
+ **Erste Antwort** — Die Konversation wird am Anfang der Absicht neu gestartet. Sie können bei der Konfiguration dieses nächsten Schritts wählen, ob Sie die erste Antwort überspringen möchten
+ **Einen Slot ausloten — Sie können einen** beliebigen Slot in der Absicht ermitteln.
+ **Bedingungen auswerten** — Sie können die Bedingungen bewerten und die Konversation in jeder Phase der Konversation abzweigen.
+ **Dialog-Code-Hook** aufrufen — Sie können die Geschäftslogik bei jedem Schritt aufrufen.
+ **Absicht bestätigen** — Der Benutzer wird aufgefordert, die Absicht zu bestätigen.
+ **Absicht erfüllen** — Die Erfüllung der Absicht beginnt als nächster Schritt.
+ **Abschlussantwort** — Die abschließende Antwort wird an den Benutzer zurückgesendet.
**Wechseln Sie zu**
+ **Absicht** — Sie können zu einer anderen Absicht wechseln und die Konversation für diese Absicht fortsetzen. Sie können optional die erste Antwort auf die Absicht während des Übergangs überspringen.
+ **Absicht: bestimmter Slot** — Sie können direkt einen bestimmten Slot in einem anderen Intent aufrufen, wenn Sie in der aktuellen Absicht bereits einige Slot-Werte erfasst haben.
Auf **Benutzereingaben warten** — Der Bot wartet darauf, dass der Benutzer Eingaben macht, um eine neue Absicht zu erkennen. Sie können Eingabeaufforderungen wie „Kann ich Ihnen noch mit etwas anderem weiterhelfen?“ konfigurieren. bevor Sie diesen nächsten Schritt festlegen. Der Bot wird sich im `ElicitIntent` Dialogstatus befinden.
**Konversation beenden** — Die Konversation mit dem Bot ist geschlossen.
**Anmerkung**
Am 17. August 2022 veröffentlichte Amazon Lex V2 eine Änderung an der Art und Weise, wie Konversationen mit dem Benutzer verwaltet werden. Diese Änderung gibt Ihnen mehr Kontrolle über den Pfad, den der Benutzer durch die Konversation nimmt. Weitere Informationen finden Sie unter [Änderungen an Konversationsabläufen in Amazon Lex V2](understanding-new-flows.md). Bots, die vor dem 17. August 2022 erstellt wurden, unterstützen keine Dialogcode-Hook-Nachrichten, das Setzen von Werten, das Konfigurieren der nächsten Schritte und das Hinzufügen von Bedingungen.
# Legen Sie Werte während der Konversation fest
Amazon Lex V2 bietet die Möglichkeit, in jedem Schritt der Konversation Slot-Werte und Sitzungsattributwerte festzulegen. Sie können diese Werte dann während der Konversation verwenden, um Bedingungen zu bewerten, oder sie bei der Erfüllung von Absichten verwenden.
Sie können Slot-Werte für die aktuelle Absicht festlegen. Wenn der nächste Schritt in der Konversation darin besteht, eine andere Absicht aufzurufen, können Sie Slot-Werte für die neue Absicht festlegen.
Wenn der zugewiesene Slot nicht gefüllt ist oder der JSON-Pfad nicht analysiert werden kann, wird das Attribut auf gesetzt. `null`
Verwenden Sie die folgende Syntax, wenn Sie Slot-Werte und Sitzungsattribute verwenden:
+ **Slot-Werte** — umgeben Sie den Slot-Namen mit geschweiften Klammern („\$1\$1“). Für Slot-Werte in der aktuellen Absicht müssen Sie nur den Slot-Namen verwenden. Beispiel, `{slot}`. Wenn Sie in der nächsten Absicht einen Wert festlegen, müssen Sie sowohl den Namen der Absicht als auch den Slot-Namen verwenden, um den Slot zu identifizieren. Beispiel, `{intent.slot}`.
Beispiele:
+ `{PhoneNumber} = "1234567890"`
+ `{CheckBalance.AccountNumber} = "99999999"`
+ `{BookingID} = "ABC123"`
+ `{FirstName} = "John"`
Der Wert eines Slots kann einer der folgenden sein:
+ eine konstante Zeichenfolge
+ ein JSON-Pfad, der auf den Transkriptionsblock in der Amazon Lex Lex-Antwort verweist (für en-US und en-GB)
+ ein Sitzungsattribut
Beispiele:
+ `{username} = "john.doe" `
+ `{username_confidence} = $.transcriptions[0].transcriptionConfidence `
+ `{username_slot_value} = [username] `
**Anmerkung**
Slot-Werte können auch auf gesetzt werden`null`. Wenn Sie einen aufgefüllten Slot-Wert erneut ermitteln müssen, müssen Sie den Wert auf einstellen, `null` bevor Sie den Kunden erneut zur Eingabe des Slot-Werts auffordern. Wenn der zugewiesene Slot nicht gefüllt ist oder der JSON-Pfad nicht analysiert werden kann, wird das Attribut auf gesetzt. `null`
+ **Sitzungsattribute** — umgeben Sie den Attributnamen mit eckigen Klammern („[]“). Beispiel, `[sessionAttribute]`.
Beispiele:
+ ` [username] = "john.doe" `
+ ` [username_confidence] = $.transcriptions[0].transcriptionConfidence `
+ ` [username_slot_value] = {username} `
Der Wert des Sitzungsattributs kann einer der folgenden sein:
+ eine konstante Zeichenfolge
+ ein JSON-Pfad, der auf den Transkriptionsblock in der Amazon Lex Lex-Antwort verweist (für en-US und en-GB)
+ eine Referenz für einen Slot-Wert
**Anmerkung**
Wenn der zugewiesene Slot nicht gefüllt ist oder wenn der JSON-Pfad nicht analysiert werden kann, wird das Attribut auf `null` gesetzt.
**Anmerkung**
Am 17. August 2022 veröffentlichte Amazon Lex V2 eine Änderung an der Art und Weise, wie Konversationen mit dem Benutzer verwaltet werden. Diese Änderung gibt Ihnen mehr Kontrolle über den Pfad, den der Benutzer durch die Konversation nimmt. Weitere Informationen finden Sie unter [Änderungen an Konversationsabläufen in Amazon Lex V2](understanding-new-flows.md). Bots, die vor dem 17. August 2022 erstellt wurden, unterstützen keine Dialogcode-Hook-Nachrichten, das Setzen von Werten, das Konfigurieren der nächsten Schritte und das Hinzufügen von Bedingungen.
# Fügen Sie Bedingungen zu Konversationen in Filialen hinzu
Mithilfe von *bedingter Verzweigung* können Sie steuern, welchen Weg Ihr Kunde in der Konversation mit Ihrem Bot einschlägt. Sie können die Konversation auf der Grundlage von Slot-Werten, Sitzungsattributen, dem Inhalt des Eingabemodus und der Eingabe-Transkriptfelder oder einer Antwort von Amazon Kendra verzweigen.
Sie können bis zu vier Zweige definieren. Jeder Zweig hat eine Bedingung, die erfüllt sein muss, damit Amazon Lex V2 diesem Zweig folgen kann. Wenn die Bedingung für keinen der Zweige erfüllt ist, wird einer Standardverzweigung gefolgt.
Wenn Sie einen Zweig definieren, definieren Sie die Aktion, die Amazon Lex V2 ergreifen soll, wenn die Bedingungen, die diesem Zweig entsprechen, als wahr bewertet werden. Sie können jede der folgenden Aktionen definieren:
+ Eine Antwort, die an den Benutzer gesendet wurde.
+ Slot-Werte, die auf Slots angewendet werden sollen.
+ Sitzungsattributwerte für die aktuelle Sitzung.
+ Der nächste Schritt in der Konversation. Weitere Informationen finden Sie unter [Gesprächspfade erstellen](building-paths.md).
![\[Sie können verschiedene Optionen für die bedingte Verzweigung wählen.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/lexv2/latest/dg/images/conditional-choose.png)
Jede bedingte Verzweigung hat einen booleschen Ausdruck, der erfüllt sein muss, damit Amazon Lex V2 der Verzweigung folgt. Es gibt Vergleichs- und Boolesche Operatoren, Funktionen und Quantifizierungsoperatoren, die Sie für Ihre Bedingungen verwenden können. Die folgende Bedingung gibt beispielsweise „true“ zurück, wenn der Wert für \$1age\$1 kleiner als 24 ist.
```
{age} < 24
```
Die folgende Bedingung gibt „true“ zurück, wenn das Feld mit mehreren Werten \$1toppings\$1 das Wort „pineapple“ enthält.
```
{toppings} CONTAINS "pineapple"
```
Für komplexere Bedingungen können Sie mehrere Vergleichsoperatoren mit einem booleschen Operator kombinieren. Die folgende Bedingung gibt beispielsweise „true“ zurück, wenn der Slot-Wert \$1make\$1 „Honda“ und der Slot-Wert \$1model\$1 „Civic“ ist. Verwenden Sie Klammern, um die Reihenfolge der Auswertung festzulegen.
```
({make} = "Honda") AND ({model} = "Civic")
```
Die folgenden Themen enthalten Einzelheiten zu den Operatoren und Funktionen für bedingte Verzweigungen.
**Anmerkung**
Am 17. August 2022 veröffentlichte Amazon Lex V2 eine Änderung an der Art und Weise, wie Konversationen mit dem Benutzer verwaltet werden. Diese Änderung gibt Ihnen mehr Kontrolle über den Pfad, den der Benutzer durch die Konversation nimmt. Weitere Informationen finden Sie unter [Änderungen an Konversationsabläufen in Amazon Lex V2](understanding-new-flows.md). Bots, die vor dem 17. August 2022 erstellt wurden, unterstützen keine Dialogcode-Hook-Nachrichten, das Setzen von Werten, das Konfigurieren der nächsten Schritte und das Hinzufügen von Bedingungen.
**Topics**
+ [Vergleichsoperatoren](#branching-comparison)
+ [Boolesche Operatoren](#branching-boolean)
+ [Quantifizierer-Operatoren](#branching-quentifier)
+ [Funktionen](#branching-function)
+ [Beispiel für bedingte Ausdrücke](#sample-conditional-expressions)
## Vergleichsoperatoren
Amazon Lex V2 unterstützt die folgenden Vergleichsoperatoren für Bedingungen:
+ Entspricht (=)
+ Nicht gleich (\$1 =)
+ Kleiner als (<)
+ Kleiner als oder gleich (< =)
+ größer als (>)
+ Größer als oder gleich (> =)
Wenn ein Vergleichsoperator verwendet wird, werden die folgenden Regeln verwendet.
+ Die linke Seite muss eine Referenz sein. Um beispielsweise auf einen Slot-Wert zu verweisen, verwenden `{slotName}` Sie. Um auf einen Sitzungsattributwert zu verweisen, verwenden Sie`[attribute]`. Für den Eingabemodus und das Eingabeprotokoll verwenden Sie `$.inputMode` und`$.inputTranscript`.
+ Die rechte Seite muss eine Konstante sein und denselben Typ wie die linke Seite haben.
+ Jeder Ausdruck, der auf ein Attribut verweist, das nicht festgelegt wurde, wird als ungültig behandelt und nicht ausgewertet.
+ Wenn Sie einen Slot mit mehreren Werten vergleichen, ist der verwendete Wert eine durch Kommas getrennte Liste aller interpretierten Werte.
Vergleiche basieren auf dem Slot-Typ der Referenz. Sie werden wie folgt gelöst:
+ **Zeichenketten** — Zeichenketten werden auf der Grundlage ihrer ASCII-Darstellung verglichen. Bei diesem Vergleich wird die Groß-/Kleinschreibung nicht beachtet.
+ **Zahlen** — zahlenbasierte Slots werden von der Zeichenkettendarstellung in eine Zahl umgewandelt und dann verglichen.
+ **Datum/Uhrzeit** — Zeitfenster werden anhand der Zeitreihen verglichen. Das frühere Datum oder die frühere Uhrzeit wird als kleiner angesehen. Bei Zeiträumen gelten kürzere Zeiträume als kleiner.
## Boolesche Operatoren
Amazon Lex V2 unterstützt boolesche Operatoren, um Vergleichsoperatoren zu kombinieren. Mit ihnen können Sie Aussagen erstellen, die den folgenden ähneln:
```
({number} >= 5) AND ({number} <= 10)
```
Sie können die folgenden booleschen Operatoren verwenden:
+ UND (&&)
+ ODER (\$1\$1)
+ NICHT (\$1)
## Quantifizierer-Operatoren
Quantifizierer-Operatoren werten die Elemente einer Sequenz aus und bestimmen, ob ein oder mehrere Elemente die Bedingung erfüllen.
+ **CONTAINS** — bestimmt, ob der angegebene Wert in einem Slot mit mehreren Werten enthalten ist, und gibt „true“ zurück, wenn dies der Fall ist. Gibt beispielsweise „true“ `{toppings} CONTAINS "pineapple"` zurück, wenn der Benutzer Ananas auf seiner Pizza bestellt hat.
## Funktionen
Den Funktionen muss die Zeichenfolge `fn.` vorangestellt werden. Das Argument der Funktion ist ein Verweis auf einen Slot, ein Sitzungsattribut oder ein Anforderungsattribut. Amazon Lex V2 bietet zwei Funktionen zum Abrufen von Informationen aus den Werten von slots, sessionAttribute oder requestAttribute.
+ **fn.Count ()** — zählt die Anzahl der Werte in einem Slot mit mehreren Werten.
Wenn der Slot beispielsweise den Wert „Peperoni, Ananas“ `{toppings}` enthält:
`fn.COUNT({toppings}) = 2`
+ **fn.is\$1Set ()** — Der Wert ist wahr, wenn in der aktuellen Sitzung ein Slot, ein Sitzungsattribut oder ein Anforderungsattribut gesetzt ist.
Basierend auf dem vorherigen Beispiel:
`fn.IS_SET({toppings})`
+ **fn.Length ()** — Wert ist die Länge des Werts des Sitzungsattributs, des Slot-Werts oder des Slot-Attributs, der in der aktuellen Sitzung festgelegt wurde. Diese Funktion unterstützt keine Slots mit mehreren Werten oder zusammengesetzten Slots.
Beispiel:
Wenn der Slot den Wert „123456781234" `{credit-card-number}` enthält:
`fn.LENGTH({credit-card-number}) = 12`
## Beispiel für bedingte Ausdrücke
Hier sind einige Beispiele für bedingte Ausdrücke. HINWEIS: `$.` stellt den Einstiegspunkt zur Amazon Lex V2 JSON-Antwort dar. Der folgende Wert `$.` wird in der Amazon Lex V2-Antwort analysiert, um den Wert abzurufen. Bedingte Ausdrücke, die den JSON-Pfadverweis auf den Transkriptionsblock in der Amazon Lex V2-Antwort verwenden, werden nur in denselben Gebietsschemas unterstützt, die ASR-Transkriptionswerte unterstützen.
| Werttyp | Anwendungsfall | Bedingter Ausdruck |
| --- | --- | --- |
| Benutzerdefinierter Steckplatz | pizzaSizeDer Slot-Wert ist gleich groß | \$1pizzaSize\$1 = "large" |
| Benutzerdefinierter Steckplatz | pizzaSizeentspricht groß oder mittel | \$1pizzaSize\$1 = "large"ODER \$1pizzaSize\$1 = "medium" |
| Benutzerdefinierter Steckplatz | Ausdrücke mit () und AND/OR | \$1pizzaType\$1 = "pepperoni"ODER \$1pizzaSize\$1 = "medium" ODER \$1pizzaSize\$1 = "small" |
| Benutzerdefinierter Steckplatz (Steckplatz mit mehreren Werten) | Überprüfe, ob es sich bei einem der Toppings um Zwiebel handelt | \$1toppings\$1 CONTAINS "Onion" |
| Benutzerdefinierter Steckplatz (Steckplatz mit mehreren Werten) | Die Anzahl der Beläge beträgt mehr als 3 | fn.COUNT(\$1topping\$1) > 2 |
| AMAZON.AlphaNumeric | bookingIDist ABC123 | \$1bookingID\$1 = "ABC123" |
| AMAZON.Number | Der Wert des Altersfensters ist größer als 30 | \$1age\$1 > 30 |
| AMAZON.Number | Der Wert des Altersfensters ist gleich 10 | \$1age\$1 = 10 |
| AMAZON.Date | dateOfBirthWert des Zeitplatzes vor 1990 | \$1dateOfBirth\$1 < "1990-10-01" |
| AMAZON.State | destinationStateDer Slot-Wert entspricht Washington | \$1destinationState\$1 = "washington" |
| AMAZON.Country | destinationCountryDer Slot-Wert ist nicht Vereinigte Staaten | \$1destinationCountry\$1 \$1= "united states" |
| AMAZON.FirstName | firstNameDer Slot-Wert ist John | \$1firstName\$1 = "John" |
| AMAZON.PhoneNumber | phoneNumberDer Slot-Wert ist 716767891932 | \$1phoneNumer\$1 = 716767891932 |
| AMAZON.Percentage | Prüfen Sie, ob der prozentuale Slot-Wert größer oder gleich 78 ist | \$1percentage\$1 >= 78 |
| AMAZON.EmailAddress | emailAddressDer Slot-Wert ist userA@hmail.com | \$1emailAddress\$1 = "userA@hmail.com" |
| AMAZON.LastName | lastNameDer Slot-Wert ist Doe | \$1lastName\$1 = "Doe" |
| AMAZON.City | Der Wert des Stadt-Slots entspricht dem Wert von Seattle | \$1city\$1 = "Seattle" |
| AMAZON.Time | Es ist nach 20 Uhr | \$1time\$1 > "20:00" |
| AMAZON.StreetName | streetNameDer Slot-Wert ist Boren Avenue | \$1streetName\$1 = "boren avenue" |
| AMAZON.Duration | travelDurationDer Slot-Wert beträgt weniger als 2 Stunden | \$1travelDuration\$1 < P2H |
| Eingabemodus | Eingabemodus ist Sprache | \$1.inputMode = "Speech" |
| Eingangstranskript | Das Eingabeprotokoll entspricht „Ich möchte eine große Pizza“ | \$1.inputTranscript = "I want a large pizza" |
| Sitzungsattribut | überprüfen Sie das Attribut customer\$1subscription\$1type | [customer\$1subcription\$1type] = "yearly" |
| Attribut anfordern | überprüfen Sie das Flag retry\$1enabled | ((retry\$1enabled)) = "TRUE" |
| Antwort von Kendra | Die Antwort von Kendra enthält häufig gestellte Fragen | fn.IS\$1SET(((x-amz-lex:kendra-search-response-question\$1answer-question-1))) |
| Bedingter Ausdruck mit Transkriptionen | Bedingte Ausdrücke, die den JSON-Pfad für Transkriptionen verwenden | \$1.transcriptions[0].transcriptionConfidence < 0.8 AND \$1.transcriptions[1].transcriptionConfidence > 0.5 |
| Legen Sie die Sitzungsattribute fest | Legen Sie Sitzungsattribute mithilfe von JSON-Pfad- und Slot-Werten für Transkriptionen fest | [sessionAttribute] = "\$1.transcriptions..." AND [sessionAttribute] = "\$1\$1" |
| Legen Sie Slot-Werte fest | Legen Sie Slot-Werte mithilfe des JSON-Pfads für Sitzungsattribute und Transkriptionen fest | \$1slotName\$1 = [] AND \$1slotName\$1 = "\$1.transcriptions..." |
**Anmerkung**
`slotName`bezieht sich auf den Namen eines Steckplatzes im Amazon Lex V2-Bot. Wenn der Slot nicht aufgelöst ist (Null) oder wenn der Slot nicht existiert, werden die Zuweisungen zur Laufzeit ignoriert. `sessionAttribute`bezieht sich auf den Namen des Sitzungsattributs, das vom Kunden bei der Erstellung festgelegt wurde.
# Rufen Sie den Code-Hook des Dialogs auf
In jedem Schritt der Konversation, in dem Amazon Lex V2 eine Nachricht an den Benutzer sendet, können Sie eine Lambda-Funktion als nächsten Schritt in der Konversation verwenden. Sie können die Funktion verwenden, um Geschäftslogik auf der Grundlage des aktuellen Status der Konversation zu implementieren.
Die Lambda Lambda-Funktion ist mit dem Bot-Alias verknüpft, den Sie verwenden. Um die Lambda-Funktion für alle Dialogcode-Hooks in Ihrer Absicht aufzurufen, müssen Sie die Option **Lambda-Funktion für die Initialisierung und Validierung der Absicht verwenden** auswählen. Weitere Informationen zur Auswahl einer Lambda-Funktion finden Sie unter[Eine AWS Lambda Funktion für Ihren Amazon Lex V2-Bot erstellen](lambda-attach.md).
Die Verwendung einer Lambda-Funktion besteht aus zwei Schritten. Zunächst müssen Sie den Dialog-Code-Hook zu einem beliebigen Zeitpunkt in der Konversation aktivieren. Zweitens müssen Sie den nächsten Schritt in der Konversation festlegen, um den Dialogcode-Hook zu verwenden.
Die folgende Abbildung zeigt den aktivierten Dialog-Code-Hook.
![\[Zeigt, dass der Hook mit bedingtem Antwortcode aktiv ist.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/lexv2/latest/dg/images/code-hook-active.png)
Als Nächstes legen Sie den Code-Hook als nächste Aktion für den Konversationsschritt fest. Sie können dies tun, indem Sie den nächsten Schritt in der Konversation so konfigurieren, dass er den Dialog-Code-Hook aufrufen soll. Die folgende Abbildung zeigt eine bedingte Verzweigung, bei der das Aufrufen des Dialog-Code-Hooks der nächste Schritt für den Standardpfad der Konversation ist.
![\[Bedingte Verzweigung, die einen Code-Hook als nächsten Schritt in der Konversation zeigt.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/lexv2/latest/dg/images/code-hook-choose.png)
Wenn Code-Hooks aktiv sind, können Sie drei Antworten festlegen, die an den Benutzer zurückgegeben werden:
+ **Erfolgreich** — Wird gesendet, wenn die Lambda-Funktion erfolgreich abgeschlossen wurde.
+ **Fehler** — Wird gesendet, wenn bei der Ausführung der Lambda-Funktion ein Problem aufgetreten ist oder die Lambda-Funktion einen `intent.state` Wert von zurückgegeben hat. `Failed`
+ **Timeout** — Wird gesendet, wenn die Lambda-Funktion innerhalb des konfigurierten Timeout-Zeitraums nicht abgeschlossen wurde.
![\[Flussdiagramm, das die Optionen zeigt, die für Nachrichten verfügbar sind, nachdem eine Lambda-Funktion ausgeführt wurde.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/lexv2/latest/dg/images/conditional-code-hook.png)
Wählen Sie **Lambda Dialog Code Hook** und dann **Erweiterte Optionen**, um die drei Optionen für Antworten zu sehen, die dem Lambda-Funktionsaufruf entsprechen. Sie können Werte festlegen, die nächsten Schritte konfigurieren und Bedingungen anwenden, die jeder Antwort entsprechen, um den Konversationsablauf zu gestalten. In Ermangelung einer Bedingung oder eines ausdrücklichen nächsten Schritts entscheidet Amazon Lex V2 auf der Grundlage des aktuellen Status der Konversation über den nächsten Schritt.
Auf der Seite **Erweiterte Optionen** können Sie auch wählen, ob Sie Ihren Lambda-Funktionsaufruf aktivieren oder deaktivieren möchten. Wenn die Funktion aktiviert ist, wird der Dialogcode-Hook mit einem Lambda-Aufruf aufgerufen, gefolgt von der Erfolgs-, Fehler- oder Timeout-Meldung, die auf den Ergebnissen des Lambda-Aufrufs basiert. Wenn die Funktion deaktiviert ist, führt Amazon Lex V2 die Lambda-Funktion nicht aus und fährt fort, als ob der Dialogcode-Hook erfolgreich wäre.
Sie können auch ein Aufruf-Label festlegen, das an die Lambda-Funktion gesendet wird, wenn sie durch diese Nachricht aufgerufen wird. Sie können dies verwenden, um den Abschnitt Ihrer Lambda-Funktion zu identifizieren, der ausgeführt werden soll.
**Anmerkung**
Am 17. August 2022 veröffentlichte Amazon Lex V2 eine Änderung an der Art und Weise, wie Konversationen mit dem Benutzer verwaltet werden. Diese Änderung gibt Ihnen mehr Kontrolle über den Pfad, den der Benutzer durch die Konversation nimmt. Weitere Informationen finden Sie unter [Änderungen an Konversationsabläufen in Amazon Lex V2](understanding-new-flows.md). Bots, die vor dem 17. August 2022 erstellt wurden, unterstützen keine Dialogcode-Hook-Nachrichten, das Setzen von Werten, das Konfigurieren der nächsten Schritte und das Hinzufügen von Bedingungen.
# Verwenden von Visual Conversation Builder
Visual Conversation Builder ist ein Drag-and-Drop-Konversationsgenerator, mit dem Sie Konversationspfade einfach entwerfen und visualisieren können, indem Sie Absichten in einer reichhaltigen visuellen Umgebung verwenden.
**Um auf den Visual Conversation Builder zuzugreifen**
1. Wählen Sie in der Amazon Lex V2-Konsole einen Bot aus und wählen Sie im linken Navigationsbereich **Intents** aus.
1. Gehen Sie auf eine der folgenden Arten zum Intent-Editor:
+ Wählen Sie in der oberen rechten Ecke des Abschnitts **Absichten** die Option **Absicht hinzufügen** aus und wählen Sie dann, ob Sie entweder eine leere Absicht oder eine integrierte Absicht hinzufügen möchten.
+ Wählen Sie im Abschnitt Absichten den Namen einer **Absicht** aus.
1. Wählen Sie im Intent-Editor im Bereich am unteren Bildschirmrand **Visual Builder** aus, um auf den Visual Conversation Builder zuzugreifen.
1. Um zur Benutzeroberfläche des Menü-Intent-Editors zurückzukehren, wählen Sie **Editor** aus.
![\[Ein Beispiel für einen Konversationsablauf mit Visual Conversation Builder.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/lexv2/latest/dg/images/vcb-sample.png)
Visual Conversation Builder bietet eine intuitivere Benutzeroberfläche mit der Möglichkeit, den Konversationsfluss zu visualisieren und zu ändern. Durch Ziehen und Ablegen der Blöcke können Sie einen vorhandenen Flow erweitern oder die Konversationsschritte neu anordnen. Sie können einen Konversationsfluss mit komplexen Verzweigungen entwickeln, ohne Lambda-Code schreiben zu müssen.
Diese Änderung trägt dazu bei, das Design des Konversationsflusses von der anderen Geschäftslogik in Lambda zu entkoppeln. Visual Conversation Builder kann in Verbindung mit dem vorhandenen Intent-Editor verwendet werden und kann zum Erstellen von Konversationsabläufen verwendet werden. Es wird jedoch empfohlen, die visuelle Editor-Ansicht für komplexere Konversationsabläufe zu verwenden.
Wenn Sie eine Absicht speichern, kann Amazon Lex V2 Absichten automatisch verbinden, wenn festgestellt wird, dass Verbindungen verpasst wurden, Amazon Lex V2 eine Verbindung vorschlägt oder Sie Ihre eigene Verbindung für den Block auswählen können.
| Aktion | Beispiel |
| --- | --- |
| Einen Block zum Workspace hinzufügen | ![\[Einen Block zum Workspace hinzufügen\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/lexv2/latest/dg/images/vcb-addblock.gif) |
| Eine Verbindung zwischen Blöcken herstellen | ![\[Eine Verbindung zwischen Blöcken herstellen\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/lexv2/latest/dg/images/vcb-connectionblock.gif) |
| Öffnen des Konfigurationsfensters auf einem Block | ![\[Öffnet das Konfigurationsfenster eines Blocks\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/lexv2/latest/dg/images/vcb-openpanelblock.gif) |
| Je nach Größe zoomen | ![\[Zum Anpassen zoomen\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/lexv2/latest/dg/images/vcb-zoomtofit.gif) |
| Löscht einen Block aus dem Konversationsfluss | ![\[Löscht einen Block aus dem Konversationsfluss\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/lexv2/latest/dg/images/vcb-deleteblock.gif) |
| Reinigen Sie den Arbeitsbereich automatisch | ![\[Den Arbeitsbereich automatisch reinigen\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/lexv2/latest/dg/images/vcb-autoclean.gif) |
**Terminologie:**
**Block** — Die grundlegende Baueinheit eines Konversationsflusses. Jeder Block hat eine spezifische Funktionalität, um verschiedene Anwendungsfälle einer Konversation zu handhaben.
**Port** — Jeder Block enthält Ports, über die ein Block mit einem anderen verbunden werden kann. Blöcke können Eingangs- und Ausgangsanschlüsse enthalten. Jeder Ausgangsport steht für eine bestimmte Funktionsvariante eines Blocks (z. B. Fehler, Timeouts oder Erfolg).
**Kante** — Eine Kante ist eine Verbindung zwischen dem Ausgangsport eines Blocks und dem Eingangsport eines anderen Blocks. Es ist Teil einer Verzweigung in einem Konversationsfluss.
**Konversationsfluss** — Eine Reihe von Blöcken, die durch Kanten miteinander verbunden sind und Interaktionen mit einem Kunden auf Absichtsebene beschreiben.
**Blöcke**
Blöcke sind die Bausteine eines Konversationsablaufdesigns. Sie stellen verschiedene Zustände innerhalb der Absicht dar, die sich vom Beginn der Absicht über Benutzereingaben bis hin zum Abschluss erstreckt.
Jeder Block hat je nach Blocktyp einen Eintrittspunkt und einen oder mehrere Ausgangspunkte. Jeder Austrittspunkt kann mit einer entsprechenden Nachricht konfiguriert werden, während die Konversation über die Ausgangspunkte fortgeführt wird. Bei Blöcken mit mehreren Ausgangspunkten beziehen sich die Austrittspunkte auf den Status, der dem Knoten entspricht. Bei einem Zustandsknoten stellen die Austrittspunkte die verschiedenen Bedingungen dar.
Jeder Block hat ein Konfigurationsfenster, das durch Klicken auf das **Bearbeiten-Symbol** in der oberen rechten Ecke des Blocks geöffnet wird. Das Konfigurationsfenster enthält detaillierte Felder, die so konfiguriert werden können, dass sie jedem Block entsprechen.
Die Bot-Eingabeaufforderungen und -nachrichten können direkt auf dem Knoten konfiguriert werden, indem ein neuer Block gezogen wird, oder sie können zusammen mit anderen Attributen des Blocks im rechten Bereich geändert werden.
**Blocktypen** — Hier sind die Blocktypen, die Sie mit Visual Conversation Builder verwenden können.
| Blocktyp | Blockieren |
| --- | --- |
| **Start** — Der Stamm oder der erste Block des Konversationsflusses. Dieser Block kann auch so konfiguriert werden, dass der Bot eine erste Antwort senden kann (Nachricht, dass die Absicht erkannt wurde). Weitere Informationen finden Sie unter [Erste Antwort](intent-initial.md). | ![\[Ein Startblock im Visual Conversation Builder\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/lexv2/latest/dg/images/vcb-start.png) |
| **Slot-Wert abrufen** — Dieser Block versucht, einen Wert für einen einzelnen Slot zu ermitteln. Dieser Block ist so eingestellt, dass auf die Antwort des Kunden auf die Aufforderung zur Auswahl des Steckplatzes gewartet wird. Weitere Informationen finden Sie unter [Slots](intent-slots.md). | ![\[Ein Block zum Abrufen des Slot-Werts im Visual Conversation Builder\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/lexv2/latest/dg/images/vcb-getslotvalue.png) |
| **Bedingung** — Dieser Block enthält Bedingungen. Er enthält bis zu 4 benutzerdefinierte Zweige (mit Bedingungen) und einen Standardzweig. Weitere Informationen finden Sie unter [Fügen Sie Bedingungen zu Konversationen in Filialen hinzu](paths-branching.md). | ![\[Ein Bedingungsblock im Visual Conversation Builder\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/lexv2/latest/dg/images/vcb-condition.png) |
| **Dialogcode-Hook** — Dieser Block verarbeitet den Aufruf der Dialog-Lambda-Funktion. Dieser Block enthält Bot-Antworten, die darauf basieren, dass die Dialog-Lambda-Funktion erfolgreich ist, fehlschlägt oder das Timeout auftritt. Weitere Informationen finden Sie unter [Rufen Sie den Code-Hook des Dialogs auf](paths-code-hook.md). | ![\[Ein Code-Hook-Block im Visual Conversation Builder\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/lexv2/latest/dg/images/vcb-codehook.png) |
| **Bestätigung** — Dieser Block fragt den Kunden ab, bevor die Absicht erfüllt wird. Er enthält Bot-Antworten, die darauf basieren, dass der Kunde die Bestätigungsaufforderung mit Ja oder Nein beantwortet. Weitere Informationen finden Sie unter [Bestätigung](intent-confirm.md). | ![\[Ein Bestätigungsblock im Visual Conversation Builder\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/lexv2/latest/dg/images/vcb-confirmation.png) |
| **Erfüllung** — Dieser Block befasst sich mit der Erfüllung von Absichten, in der Regel nach der Eingabe von Slots. Es kann so konfiguriert werden, dass es Lambda-Funktionen aufruft und mit Nachrichten reagiert, wenn die Erfüllung erfolgreich ist oder fehlschlägt. Weitere Informationen finden Sie unter [Erfüllung](intent-fulfillment.md). | ![\[Ein Fulfillment-Block im Visual Conversation Builder\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/lexv2/latest/dg/images/vcb-fulfillment.png) |
| **Antwort** beenden — Dieser Block ermöglicht es dem Bot, mit einer Nachricht zu antworten, bevor er die Konversation beendet. Weitere Informationen finden Sie unter [Antwort schließen](intent-closing.md). | ![\[Ein abschließender Block im Visual Conversation Builder\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/lexv2/latest/dg/images/vcb-closing.png) |
| **Konversation beenden** — Dieser Block zeigt das Ende des Konversationsflusses an. | ![\[Ein Endblock im Visual Conversation Builder\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/lexv2/latest/dg/images/vcb-end.png) |
| Auf **Benutzereingaben warten** — Dieser Block kann verwendet werden, um Eingaben des Kunden zu erfassen und auf der Grundlage der Äußerung zu einer anderen Absicht zu wechseln. | ![\[Ein Warteblock im Visual Conversation Builder\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/lexv2/latest/dg/images/vcb-wait.png) |
| **Gehe zur Absicht** — Dieser Block kann verwendet werden, um zu einer neuen Absicht zu wechseln oder um direkt einen bestimmten Slot dieser Absicht auszulösen. | ![\[Ein Block „Gehe zur Absicht“ im Visual Conversation Builder\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/lexv2/latest/dg/images/vcb-gotointent.png) |
**Port-Typen**
Alle Blöcke enthalten einen Eingangsport, über den die übergeordneten Blöcke verbunden werden. Die Konversation kann nur vom Ausgangsport des übergeordneten Blocks zum Eingangsport eines bestimmten Blocks fließen. Blöcke können jedoch keinen, einen oder viele Ausgangsanschlüsse enthalten. Die Blöcke ohne Ausgangsports bedeuten das Ende des Konversationsflusses in der aktuellen Absicht (`GoToIntent`,`EndConversation`,`WaitForUserInput`).
**Regeln für die Gestaltung von Absichten:**
+ Alle Flows in einer Absicht beginnen mit dem Startblock.
+ Nachrichten, die den einzelnen Ausgangspunkten entsprechen, sind optional.
+ Sie können die Blöcke so konfigurieren, dass sie Werte für jeden Austrittspunkt im Konfigurationsfenster festlegen.
+ In einem einzigen Flow innerhalb einer Absicht können nur einzelne Start-, Bestätigungs-, Erfüllungs- und Abschlussblöcke existieren. Möglicherweise gibt es mehrere Bedingungen, einen Dialogcode-Hook, das Abrufen von Slot-Werten, das Beenden der Konversation, die Übertragung und das Warten auf Benutzereingaben.
+ Ein Bedingungsblock kann keine direkte Verbindung zu einem Bedingungsblock haben. Das Gleiche gilt für den Dialogcode-Hook.
+ Zirkuläre Flüsse sind in drei Blöcken zulässig, ein eingehender Anschluss an Start Intent ist jedoch nicht zulässig.
+ Ein optionaler Steckplatz hat weder einen eingehenden noch einen ausgehenden Anschluss und wird hauptsächlich zur Erfassung von Daten verwendet, die während der Absichtserkennung vorhanden sind. Jeder andere Steckplatz, der Teil des Konversationspfads ist, muss ein obligatorischer Steckplatz sein.
Blöcke:
+ Der Startblock muss eine Ausgangskante haben.
+ Jeder Block mit Get-Slot-Werten muss eine ausgehende Flanke vom Success-Port haben, falls der Steckplatz erforderlich ist.
+ Jeder Bedingungsblock muss eine ausgehende Flanke von jedem Zweig haben, wenn der Block aktiv ist.
+ Ein Bedingungsblock kann nicht mehr als ein übergeordnetes Element haben.
+ Ein aktiver Bedingungsblock muss eine eingehende Kante haben.
+ Jeder aktive Code-Hook-Block muss über eine ausgehende Flanke von jedem Port aus verfügen: Erfolg, Fehlschlag und Timeout.
+ Ein aktiver Code-Hook-Block muss eine eingehende Flanke haben.
+ Ein aktiver Bestätigungsblock muss eine eingehende Kante haben.
+ Ein aktiver Fulfillment-Block muss eine eingehende Flanke haben.
+ Ein aktiver Abschlussblock muss eine Eingangskante haben.
+ Ein Bedingungsblock muss mindestens einen Zweig haben, der nicht dem Standard entspricht.
+ Für einen Block „Gehe zu Absicht“ muss eine Absicht angegeben werden.
Kanten:
+ Ein Bedingungsblock kann nicht mit einem anderen Bedingungsblock verbunden werden.
+ Ein Code-Hook-Block kann nicht mit einem anderen Code-Hook-Block verbunden werden.
+ Ein Bedingungsblock kann nur mit Null oder einem Code-Hook-Block verbunden werden.
+ Die Verbindung (Code-Hook -> Condition -> Code-Hook) ist nicht gültig.
+ Ein Fulfillment-Block kann als untergeordnetes Element keinen Code-Hook-Block haben.
+ Ein Bedingungsblock, der ein untergeordnetes Element des Erfüllungsblocks ist, kann keinen untergeordneten Code-Hook-Block haben.
+ Ein schließender Block kann keinen Code-Hook-Block als untergeordnetes Element haben.
+ Ein Bedingungsblock, der dem schließenden Block untergeordnet ist, kann keinen untergeordneten Code-Hook-Block haben.
+ Ein Block mit einem Start-, Bestätigungs- oder Get-Slot-Wert kann in seiner Abhängigkeitskette nicht mehr als einen Code-Hook-Block enthalten.
**Anmerkung**
Am 17. August 2022 veröffentlichte Amazon Lex V2 eine Änderung an der Art und Weise, wie Konversationen mit dem Benutzer verwaltet werden. Diese Änderung gibt Ihnen mehr Kontrolle über den Pfad, den der Benutzer durch die Konversation nimmt. Weitere Informationen finden Sie unter [Änderungen an Konversationsabläufen in Amazon Lex V2](understanding-new-flows.md). Bots, die vor dem 17. August 2022 erstellt wurden, unterstützen keine Dialogcode-Hook-Nachrichten, das Setzen von Werten, das Konfigurieren der nächsten Schritte und das Hinzufügen von Bedingungen.
# Integrierte Absichten
Für allgemeine Aktionen können Sie die standardmäßige integrierte Intents-Bibliothek verwenden. Um eine Absicht aus einer integrierten Absicht zu erstellen, wählen Sie eine integrierte Absicht in der Konsole und weisen ihr einen neuen Namen zu. Die neue Absicht hat die Konfiguration der Basisabsicht, wie z. B. die Beispieläußerungen.
In der aktuellen Implementierung ist Folgendes nicht möglich:
+ Fügen Sie der Basisabsicht Beispieläußerungen hinzu oder entfernen Sie sie daraus
+ Konfigurieren von Slots für integrierte Absichten
**Um einem Bot eine integrierte Absicht hinzuzufügen**
1. Melden Sie sich bei der AWS-Managementkonsole an und öffnen Sie die Amazon Lex Lex-Konsole unter [https://console.aws.amazon.com/lex/](https://console.aws.amazon.com/lex/).
1. Wählen Sie den Bot aus, dem Sie die integrierte Absicht hinzufügen möchten.
1. Wählen Sie im linken Menü die Sprache und dann **Intents aus.**
1. Wähle „**Absicht hinzufügen**“ und dann „**Integrierte Absicht verwenden**“.
1. Wählen Sie unter **Integrierte Absicht** die Absicht aus, die Sie verwenden möchten.
1. Geben Sie der Absicht einen Namen und wählen Sie dann **Hinzufügen** aus.
1. Verwenden Sie den Absichtseditor, um die Absicht so zu konfigurieren, wie es für Ihren Bot erforderlich ist.
**Topics**
+ [AMAZON.BedrockAgentIntent](built-in-intent-bedrockagent.md)
+ [AMAZON.CancelIntent](built-in-intent-cancel.md)
+ [AMAZON.FallbackIntent](built-in-intent-fallback.md)
+ [AMAZON.HelpIntent](built-in-intent-help.md)
+ [AMAZON.KendraSearchIntent](built-in-intent-kendra-search.md)
+ [AMAZON.PauseIntent](built-in-intent-pause.md)
+ [AMAZON.QnAIntent](built-in-intent-qna.md)
+ [AMAZON.QnAIntent (multiple use support)](built-in-intent-qna-multi.md)
+ [AMAZON.QinConnectIntent](built-in-intent-qinconnect.md)
+ [AMAZON.RepeatIntent](built-in-intent-repeat.md)
+ [AMAZON.ResumeIntent](built-in-intent-resume.md)
+ [AMAZON.StartOverIntent](built-in-intent-start-over.md)
+ [AMAZON.StopIntent](built-in-intent-stop.md)
# AMAZON.BedrockAgentIntent
**Anmerkung**
Bevor Sie die generativen KI-Funktionen nutzen können, müssen Sie die folgenden Voraussetzungen erfüllen
Informationen zu den Preisen für die Nutzung von Amazon Bedrock finden Sie unter [Amazon Bedrock](https://aws.amazon.com/bedrock/pricing/) — Preise.
Schalten Sie die generativen KI-Funktionen für Ihr Bot-Gebietsschema ein. Folgen Sie dazu den Schritten unter[Optimieren Sie die Erstellung und Leistung von Lex V2-Bots mithilfe generativer KI](generative-features.md).
Aktiviert Amazon Bedrock-Agenten, die in der Absicht definiert sind, auf Kundenanfragen zu antworten und Agenten-Workflows zu aktivieren, um die definierte Aufgabe zu erfüllen. Diese Funktion ist in allen von Amazon Lex V2 unterstützten Regionen und allen Handelsregionen verfügbar, in denen sowohl Amazon Lex V2 als auch Amazon Bedrock Agents präsent sind.
Wenn diese Absicht Vorrang hat`FallbackIntent`, wird die Absicht aktiviert, wenn eine Äußerung keiner der anderen im Bot vorhandenen Absichten zugeordnet ist. Andernfalls wird sie nur aktiviert, wenn eine Äußerung dieser Absicht zugeordnet wird. Es ist wichtig zu beachten, dass diese Absicht nicht für verpasste Äußerungen aktiviert wird, wenn ein Slot-Wert ausgelöst wird.
Sobald es von Ihrem Amazon Lex V2-Bot erkannt wurde`AMAZON.BedrockAgentIntent`, aktiviert der, den definierten `BedrockAgent` oder `BedrockKnowledgeBase` um dem Kunden zu antworten. Wenn Sie Amazon Bedrock Agents verwenden, bleibt die Konversation im `BedrockAgentIntent` und die Benutzeranfragen werden an die Agenten weitergeleitet, bis der Amazon Bedrock Agent feststellt, dass die Konversation markiert ist. `FINISH` Erst danach übernimmt Amazon Lex V2 die Kontrolle über die Konversation und hält sich an die nächsten Schritte, die in der `AMAZON.BedrockAgentIntent` definiert sind.
Beantwortet Kundenfragen mithilfe von Amazon Bedrock Agents and Knowledge Bases, um Kundenfragen zu beantworten und detaillierte Antworten zu geben.
**Warnung**
Sie können das nicht `AMAZON.BedrockAgentIntent` ohne Beispieläußerungen, `AMAZON.QnAIntent` ohne Beispieläußerungen und `AMAZON.KendraSearchIntent` im selben Bot-Gebietsschema verwenden.
Wenn Sie diese Absicht auswählen, konfigurieren Sie die folgenden Felder und wählen dann Hinzufügen aus, um die Absicht hinzuzufügen.
+ Amazon Bedrock Agent Id — Die ID des Amazon Bedrock Agents. Wählen Sie den Bedrock Agent aus, den Sie verwenden möchten.
+ Amazon Bedrock Agent Alias Id — Die Alias-ID des Amazon Bedrock Agents.
**Wichtig**
Wenn Sie den Amazon Bedrock Agent für die Verwendung mit Amazon Lex V2 erstellen, stellen Sie sicher, dass **Benutzereingaben** unter **Zusätzliche Einstellungen aktiviert** sind`ENABLED`. Diese Einstellung ist wichtig, damit Agenten klärende oder weiterführende Fragen stellen können, und sie ermöglicht Amazon Lex V2, die Erledigung der entsprechenden Aufgabe wieder an Agenten zu delegieren.
(Optional) Sie können auch eine BedrockAgentIntent mit diesen Optionen hinzufügen:
+ Amazon Bedrock-Modell — Wählen Sie den Anbieter und das Gründungsmodell, das Sie für diese Absicht verwenden möchten. Derzeit werden einige Modelle von Anthropic Claude unterstützt.
+ Amazon Bedrock Knowledge Base — Wenn Sie diese Option wählen, geben Sie die ID der Amazon Bedrock Knowledge Base an. Sie finden die ID auf der Detailseite der Amazon Bedrock Knowledge Base in der Konsole oder indem `GetKnowledgeBase` Sie eine Anfrage senden.
Die Antworten von BedrockAgentIntent werden wie folgt in den Sitzungs- und Anforderungsattributen gespeichert:
+ `x-amz-lex:bedrock-agent-search-response`— Die Antwort des Amazon Bedrock-Agenten auf die Frage oder Äußerung.
+ `x-amz-lex:bedrock-knowledge-base-search-response-source`— Verweist auf das Dokument oder die Liste von Dokumenten, das zur Generierung der Antwort verwendet wurde, wenn die Amazon Bedrock Knowledge Base-Konfiguration verwendet wurde.
+ `x-amz-lex:bedrock-agent-action-group-invocation-input`— Objekt, das Eingabewerte enthält, die von der Aktionsgruppe des Agenten gesammelt wurden. Weitere Informationen zu Aktionsgruppen für Agenten finden Sie unter ActionGroupInvocationInput.
+ `x-amz-lex:bedrock-agent-knowledge-base-lookup-input`— Objekt, das die Informationen zur Suche in der Amazon Bedrock Knowledge Base enthält.
+ `x-amz-lex:bedrock-agent-agent-collaborator-details`— Objekt, das Details zur Eingabe und Ausgabe der Unteragenten enthält, die im Rahmen von Aufrufen zur Zusammenarbeit mit mehreren Agenten aufgerufen wurden.
Weitere Informationen finden Sie unter [Verwenden BedrockAgentIntent eines Bedrock Agents in Amazon Lex](https://docs.aws.amazon.com/lexv2/latest/dg/bedrock-agent-intent.html).
# AMAZON.CancelIntent
Reagiert auf Wörter und Ausdrücke, die darauf hinweisen, dass der Benutzer die aktuelle Interaktion abbrechen möchte. Ihre Anwendung kann diese Absicht nutzen, um Slot-Typ-Werte und andere Attribute zu entfernen, bevor die Interaktion mit dem Benutzer beendet wird.
Allgemeine Äußerungen:
+ abbrechen
+ macht nichts
+ vergiss es
# AMAZON.FallbackIntent
Wenn die Eingabe eines Benutzers zu einer Absicht nicht den Erwartungen eines Bot entspricht, können Sie Amazon Lex V2 so konfigurieren, dass eine *Fallback-Absicht* aufgerufen wird. Wenn beispielsweise die Benutzereingabe „Ich möchte Süßigkeiten bestellen“ nicht mit einer Absicht in Ihrem `OrderFlowers` Bot übereinstimmt, ruft Amazon Lex V2 die Fallback-Absicht auf, um die Antwort zu bearbeiten.
Der integrierte `AMAZON.FallbackIntent` Absichtstyp wird Ihrem Bot automatisch hinzugefügt, wenn Sie einen Bot mithilfe der Konsole erstellen oder wenn Sie einem Bot mithilfe der Operation ein Gebietsschema hinzufügen. [CreateBotLocale](https://docs.aws.amazon.com/lexv2/latest/APIReference/API_CreateBotLocale.html)
Das Aufrufen einer Fallback-Absicht verwendet zwei Schritte. Im ersten Schritt wird die Fallback-Absicht basierend auf der Eingabe des Benutzers abgeglichen. Wenn die Fallback-Absicht übereinstimmt, hängt das Verhalten des Bots von der Anzahl der Wiederholungen ab, die für eine Eingabeaufforderung konfiguriert wurden.
Amazon Lex V2 entspricht der Fallback-Absicht in den folgenden Situationen:
+ Die Eingabe des Benutzers für eine Absicht stimmt nicht mit der Eingabe überein, die der Bot erwartet
+ Audioeingabe ist Rauschen, oder Texteingaben werden nicht als Wörter erkannt.
+ Die Benutzereingabe ist mehrdeutig und Amazon Lex V2 kann nicht bestimmen, welche Absicht aufgerufen werden soll.
Die Fallback-Absicht wird aufgerufen, wenn:
+ Eine Absicht erkennt die Benutzereingabe nach der konfigurierten Anzahl von Versuchen nicht als Slot-Wert.
+ Eine Absicht erkennt die Benutzereingabe nicht als Antwort auf eine Bestätigungsaufforderung nach der konfigurierten Anzahl von Versuchen.
Es ist nicht möglich, Folgendes zu einer Fallback-Absicht hinzuzufügen:
+ Äußerungen
+ Slots
+ Eine Bestätigungsaufforderung
## Verwenden einer Lambda-Funktion mit einer Fallback-Absicht
Wenn eine Fallback-Absicht aufgerufen wird, hängt die Antwort von der Einstellung des Parameters `fulfillmentCodeHook` für die Operation [CreateIntent](https://docs.aws.amazon.com/lexv2/latest/APIReference/API_CreateIntent.html) ab. Der Bot führt einen der folgenden Schritte aus:
+ Gibt die Absicht-Informationen an die Client-Anwendung zurück.
+ Ruft die Lambda-Funktion für Validierung und Erfüllung des Alias auf. Sie ruft die Funktion mit den Sitzungsvariablen auf, die für die Sitzung festgelegt sind.
Weitere Informationen zum Festlegen der Antwort, wenn eine Fallback-Absicht aufgerufen wird, finden Sie im Parameter `fulfillmentCodeHook` der [CreateIntent](https://docs.aws.amazon.com/lexv2/latest/APIReference/API_CreateIntent.html)-Operation.
Wenn Sie die Lambda-Funktion mit Ihrer Fallback-Absicht verwenden, können Sie diese Funktion verwenden, um eine andere Absicht aufzurufen oder um irgendeine Form der Kommunikation mit dem Benutzer durchzuführen, z. B. eine Rückrufnummer zu sammeln oder eine Sitzung mit einem Kundendienstmitarbeiter zu eröffnen.
Eine Fallback-Absicht kann mehrmals in derselben Sitzung aufgerufen werden. Nehmen wir beispielsweise an, dass Ihre Lambda-Funktion die `ElicitIntent` Dialogaktion verwendet, um den Benutzer zu einer anderen Absicht aufzufordern. Wenn Amazon Lex V2 die Absicht des Benutzers nach der konfigurierten Anzahl von Versuchen nicht ableiten kann, ruft es die Fallback-Absicht erneut auf. Außerdem wird die Fallback-Absicht aufgerufen, wenn der Benutzer nach der konfigurierten Anzahl von Versuchen nicht mit einem gültigen Slot-Wert antwortet.
Sie können Ihre Lambda-Funktion so konfigurieren, dass sie mithilfe einer Sitzungsvariablen verfolgt, wie oft die Fallback-Absicht aufgerufen wird. Ihre Lambda-Funktion kann eine andere Aktion ausführen, wenn sie öfter aufgerufen wird als der Schwellenwert, den Sie in Ihrer Lambda-Funktion festgelegt haben. Weitere Informationen zu Sitzungsvariablen finden Sie unter [Sitzungsattribute für Ihren Lex V2-Bot festlegen](context-mgmt-session-attribs.md).
# AMAZON.HelpIntent
Reagiert auf Wörter oder Ausdrücke, die darauf hinweisen, dass der Benutzer bei der Interaktion mit Ihrem Bot Hilfe benötigt. Wenn diese Absicht aufgerufen wird, können Sie Ihre Lambda-Funktion oder -Anwendung so konfigurieren, dass sie Informationen über die Fähigkeiten Ihres Bots bereitstellt, Folgefragen zu Hilfebereichen stellt oder die Interaktion einem menschlichen Agenten übergibt.
Allgemeine Äußerungen:
+ help
+ hilf mir
+ kannst du mir helfen
# AMAZON.KendraSearchIntent
Verwenden Sie die Absicht, um nach Dokumenten zu suchen, die Sie mit Amazon Kendra indexiert haben. `AMAZON.KendraSearchIntent` Wenn Amazon Lex V2 die nächste Aktion in einer Konversation mit dem Benutzer nicht bestimmen kann, löst es die Suchabsicht aus.
Das `AMAZON.KendraSearchIntent` ist nur in den Regionen Englisch (US) (en-US) und in den Regionen USA Ost (Nord-Virginia), USA West (Oregon) und Europa (Irland) verfügbar.
Amazon Kendra ist ein machine-learning-based Suchdienst, der Dokumente in natürlicher Sprache wie PDF-Dokumente oder Microsoft Word-Dateien indexiert. Es kann indizierte Dokumente durchsuchen und die folgenden Arten von Antworten auf Fragen zurückgeben:
+ Antworten
+ Einträge aus häufig gestellten Fragen, die die Fragen möglicherweise beantworten
+ Dokumente, die sich auf die Fragen beziehen
Ein Beispiel für die Verwendung von `AMAZON.KendraSearchIntent` finden Sie unter [Beispiel: Einen FAQ-Bot für einen Amazon Kendra Kendra-Index erstellen](faq-bot-kendra-search.md).
Wenn Sie eine `AMAZON.KendraSearchIntent` Absicht für Ihren Bot konfigurieren, ruft Amazon Lex V2 die Absicht immer dann auf, wenn die Benutzeräußerung für eine Absicht nicht bestimmt werden kann. Wenn keine Antwort von Amazon Kendra eingeht, wird die Konversation wie im Bot konfiguriert fortgesetzt.
**Anmerkung**
Amazon Lex V2 unterstützt derzeit das `AMAZON.KendraSearchIntent` während der Slot-Erfassung nicht. Wenn Amazon Lex V2 die Benutzeräußerung für einen Slot nicht ermitteln kann, ruft es den auf`AMAZON.FallbackIntent`.
Wenn Sie `AMAZON.KendraSearchIntent` with the `AMAZON.FallbackIntent` im selben Bot verwenden, verwendet Amazon Lex V2 die Absichten wie folgt:
1. Amazon Lex V2 nennt das`AMAZON.KendraSearchIntent`. Die Absicht nennt Amazon Kendra `Query` Operation.
1. Wenn Amazon Kendra eine Antwort zurückgibt, zeigt Amazon Lex V2 dem Benutzer das Ergebnis an.
1. Wenn Amazon Kendra keine Antwort erhält, fordert Amazon Lex V2 den Benutzer erneut auf. Die nächste Aktion hängt von der Antwort des Benutzers ab.
+ Wenn die Antwort des Benutzers eine Äußerung enthält, die Amazon Lex V2 erkennt, z. B. das Ausfüllen eines Slot-Werts oder die Bestätigung einer Absicht, wird die Konversation mit dem Benutzer wie für den Bot konfiguriert fortgesetzt.
+ Wenn die Antwort des Benutzers keine Äußerung enthält, die Amazon Lex V2 erkennt, ruft Amazon Lex V2 den `Query` Vorgang erneut auf.
1. Wenn nach der konfigurierten Anzahl von Wiederholungen keine Antwort erfolgt, ruft Amazon Lex V2 den auf `AMAZON.FallbackIntent` und beendet die Konversation mit dem Benutzer.
Es gibt drei Möglichkeiten, mit dem eine Anfrage `AMAZON.KendraSearchIntent` an Amazon Kendra zu stellen:
+ Lassen Sie die Suchabsicht die Anfrage für Sie stellen. Amazon Lex V2 ruft Amazon Kendra mit der Äußerung des Benutzers als Suchzeichenfolge auf. Wenn Sie die Absicht erstellen, können Sie eine Abfragefilterzeichenfolge definieren, die die Anzahl der Antworten begrenzt, die Amazon Kendra zurückgibt. Amazon Lex V2 verwendet den Filter in der Abfrageanforderung.
+ Fügen Sie der Anfrage zusätzliche Abfrageparameter hinzu, um die Suchergebnisse mithilfe Ihrer Lambda-Funktion einzugrenzen. Sie fügen der `delegate` Dialogaktion ein `kendraQueryFilterString` Feld hinzu, Amazon Kendra Kendra-Abfrageparameter enthält. Wenn Sie der Anfrage mit der Lambda-Funktion Abfrageparameter hinzufügen, haben diese Vorrang vor dem Abfragefilter, den Sie bei der Erstellung der Absicht definiert haben.
+ Erstellen Sie eine neue Abfrage mit der Lambda-Funktion. Sie können eine vollständige Amazon Kendra Kendra-Abfrageanforderung erstellen, die Amazon Lex V2 sendet. Sie legen die Abfrage im Feld `kendraQueryRequestPayload` in der Dialogaktion `delegate` fest. Das Feld `kendraQueryRequestPayload` hat Vorrang vor dem Feld `kendraQueryFilterString`.
Um den `queryFilterString` Parameter anzugeben, wenn Sie einen Bot erstellen, oder um das `kendraQueryFilterString` Feld anzugeben, wenn Sie die `delegate` Aktion in einer Dialog-Lambda-Funktion aufrufen, geben Sie eine Zeichenfolge an, die als Attributfilter für die Amazon Kendra Kendra-Abfrage verwendet wird. Wenn die Zeichenfolge kein gültiger Attributfilter ist, wird zur Laufzeit die Ausnahme `InvalidBotConfigException` zurückgegeben. Weitere Informationen zu Attributfiltern finden Sie unter [Verwenden von Dokumentattributen zum Filtern von Abfragen](https://docs.aws.amazon.com/kendra/latest/dg/filtering.html#search-filtering) im *Amazon Kendra Developer Guide*.
Um die Abfrage zu kontrollieren, die Amazon Lex V2 an Amazon Kendra sendet, können Sie in dem `kendraQueryRequestPayload` Feld Ihrer Lambda-Funktion eine Abfrage angeben. Wenn die Abfrage nicht gültig ist, gibt Amazon Lex V2 eine `InvalidLambdaResponseException` Ausnahme zurück. Weitere Informationen finden Sie unter [Abfragevorgang](https://docs.aws.amazon.com/kendra/latest/dg/API_Query.html) im *Amazon Kendra Developer Guide*.
Ein Beispiel für die Verwendung von `AMAZON.KendraSearchIntent` finden Sie unter [Beispiel: Einen FAQ-Bot für einen Amazon Kendra Kendra-Index erstellen](faq-bot-kendra-search.md).
## IAM-Richtlinie für Amazon Kendra Search
Um die `AMAZON.KendraSearchIntent` Absicht zu verwenden, müssen Sie eine Rolle verwenden, die AWS Identity and Access Management (IAM) -Richtlinien bereitstellt, die es Amazon Lex V2 ermöglichen, eine Runtime-Rolle anzunehmen, die berechtigt ist, den Amazon Kendra `Query` Intent aufzurufen. Die IAM-Einstellungen, die Sie verwenden, hängen davon ab, ob Sie sie `AMAZON.KendraSearchIntent` mit der Amazon Lex V2-Konsole oder mit einem AWS-SDK oder der AWS Command Line Interface (AWS-CLI) erstellen. Wenn Sie die Konsole verwenden, können Sie wählen, ob Sie der serviceverknüpften Amazon Lex V2-Rolle die Berechtigung zum Aufrufen von Amazon Kendra hinzufügen oder eine Rolle speziell für den Aufruf des Amazon `Query` Kendra Kendra-Vorgangs verwenden möchten. Wenn Sie die AWS-CLI oder ein SDK verwenden, um die Absicht zu erstellen, müssen Sie eine Rolle speziell für den Aufruf des `Query` Vorgangs verwenden.
### Anfügen von Berechtigungen
Sie können die Konsole verwenden, um der standardmäßigen serviceverknüpften Amazon Lex V2-Rolle Berechtigungen für den Zugriff auf den Amazon `Query` Kendra-Vorgang zuzuweisen. Wenn Sie der serviceverknüpften Rolle Berechtigungen zuordnen, müssen Sie keine spezielle Runtime-Rolle erstellen und verwalten, um eine Verbindung mit dem Amazon Kendra Kendra-Index herzustellen.
Der Benutzer, die Rolle oder die Gruppe, die Sie für den Zugriff auf die Amazon Lex V2-Konsole verwenden, muss über Berechtigungen zur Verwaltung von Rollenrichtlinien verfügen. Fügen Sie der Konsolenzugriffsrolle die folgende IAM-Richtlinie hinzu. Wenn Sie diese Berechtigungen erteilen, verfügt die Rolle über Berechtigungen zum Ändern der vorhandenen Richtlinie für die serviceverknüpfte Rolle.
------
#### [ JSON ]
****
```
{
"Version":"2012-10-17",
"Statement": [
{
"Effect": "Allow",
"Action": [
"iam:AttachRolePolicy",
"iam:PutRolePolicy",
"iam:GetRolePolicy"
],
"Resource": "arn:aws:iam::*:role/aws-service-role/lexv2.amazonaws.com/AWSServiceRoleForLexBots*"
},
{
"Effect": "Allow",
"Action": "iam:ListRoles",
"Resource": "*"
}
]
}
```
------
### Angeben einer Rolle
Sie können die Konsole, die AWS-CLI oder die API verwenden, um eine Laufzeitrolle anzugeben, die beim Aufrufen des Amazon Kendra `Query` Kendra-Vorgangs verwendet werden soll.
Der Benutzer, die Rolle oder die Gruppe, die Sie zur Angabe der Runtime-Rolle verwenden, muss über die `iam:PassRole` entsprechende Berechtigung verfügen. Die folgende Richtlinie definiert die Berechtigung. Sie können die Bedingungskontextschlüssel `iam:AssociatedResourceArn` und `iam:PassedToService` verwenden, um den Umfang der Berechtigungen weiter einzuschränken. Weitere Informationen finden Sie unter [IAM und AWS STS Condition Context Keys](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/reference_policies_iam-condition-keys.html) im *AWS Identity and Access Management-Benutzerhandbuch*.
------
#### [ JSON ]
****
```
{
"Version":"2012-10-17",
"Statement": [
{
"Effect": "Allow",
"Action": "iam:PassRole",
"Resource": "arn:aws:iam::111122223333:role/role"
}
]
}
```
------
Die Runtime-Rolle, die Amazon Lex V2 zum Aufrufen von Amazon Kendra verwenden muss, muss über die `kendra:Query` entsprechenden Berechtigungen verfügen. Wenn Sie eine bestehende IAM-Rolle für die Erlaubnis zum Aufrufen des Amazon Kendra `Query` Kendra-Vorgangs verwenden, muss der Rolle die folgende Richtlinie beigefügt sein.
Sie können die IAM-Konsole, die IAM-API oder die AWS-CLI verwenden, um eine Richtlinie zu erstellen und sie einer Rolle zuzuordnen. In diesen Anweisungen wird die AWS CLI zum Erstellen der Rolle und Richtlinien verwendet.
**Anmerkung**
Der folgende Code ist für Linux und MacOS formatiert. Ersetzen Sie unter Windows das Linux-Zeilenfortsetzungszeichen (\$1) durch ein Caret-Zeichen (^).
**So fügen Sie einer Rolle die Berechtigung für die Query-Operation hinzu**
1. Erstellen Sie im aktuellen Verzeichnis ein Dokument mit dem Namen **KendraQueryPolicy.json**, fügen Sie ihm folgenden Code hinzu und speichern Sie es.
1. Führen Sie in der AWS-CLI den folgenden Befehl aus, um die IAM-Richtlinie für die Ausführung des Amazon Kendra `Query` Kendra-Vorgangs zu erstellen.
```
aws iam create-policy \
--policy-name query-policy-name \
--policy-document file://KendraQueryPolicy.json
```
1. Fügen Sie die Richtlinie der IAM-Rolle hinzu, mit der Sie den Vorgang aufrufen. `Query`
```
aws iam attach-role-policy \
--policy-arn arn:aws:iam::account-id:policy/query-policy-name
--role-name role-name
```
Sie können wählen, ob Sie die serviceverknüpfte Amazon Lex V2-Rolle aktualisieren oder eine Rolle verwenden möchten, die Sie bei der Erstellung der `AMAZON.KendraSearchIntent` für Ihren Bot erstellt haben. Das folgende Verfahren zeigt, wie Sie die zu verwendende IAM-Rolle auswählen.
**Um die Runtime-Rolle für anzugeben AMAZON.KendraSearchIntent**
1. Melden Sie sich bei der AWS-Managementkonsole an und öffnen Sie die Amazon Lex Lex-Konsole unter [https://console.aws.amazon.com/lex/](https://console.aws.amazon.com/lex/).
1. Wählen Sie den Bot, dem Sie `AMAZON.KendraSearchIntent` hinzufügen möchten.
1. Wählen Sie das Pluszeichen (\$1) neben **Intents (Absichten)**.
1. Wählen Sie unter **Add intent (Absicht hinzufügen)** die Option **Search existing intents (Vorhandene Absichten durchsuchen)**.
1. Geben Sie unter **Search intents (Absichten suchen)** **AMAZON.KendraSearchIntent** ein und wählen Sie dann **Add (Hinzufügen)**.
1. Geben Sie unter **Copy built-in intent (Integrierte Absicht kopieren)** einen Namen für die Absicht ein, z. B. **KendraSearchIntent**, und wählen Sie dann **Add (Hinzufügen)**.
1. Öffnen Sie den Abschnitt **Amazon Kendra query (Amazon Kendra-Abfrage)**.
1. Wählen Sie unter **IAM role (IAM-Rolle)** eine der folgenden Optionen:
+ Um die serviceverknüpfte Amazon Lex V2-Rolle zu aktualisieren, sodass Ihr Bot Amazon Kendra Kendra-Indizes abfragen kann, wählen Sie Amazon Kendra **Kendra-Berechtigungen hinzufügen**.
+ Um eine Rolle zu verwenden, die berechtigt ist, den Amazon Kendra `Query` Kendra-Vorgang aufzurufen, wählen Sie **Bestehende Rolle verwenden**.
## Verwenden von Anforderungs- und Sitzungsattributen als Filter
Um die Antwort von Amazon Kendra auf Elemente zu filtern, die sich auf die aktuelle Konversation beziehen, verwenden Sie Sitzungs- und Anforderungsattribute als Filter, indem Sie den `queryFilterString` Parameter hinzufügen, wenn Sie Ihren Bot erstellen. Sie geben einen Platzhalter für das Attribut an, wenn Sie die Absicht erstellen, und dann ersetzt Amazon Lex V2 einen Wert, bevor Amazon Kendra aufgerufen wird. Weitere Informationen zu Anforderungsattributen finden Sie unter [Einstellung von Anforderungsattributen für Ihren Lex V2-Bot](context-mgmt-request-attribs.md). Weitere Informationen über Sitzungsattribute finden Sie unter [Sitzungsattribute für Ihren Lex V2-Bot festlegen](context-mgmt-session-attribs.md).
Im Folgenden finden Sie ein Beispiel für einen `queryFilterString` Parameter, der eine Zeichenfolge verwendet, um die Amazon Kendra Kendra-Abfrage zu filtern.
```
"{"equalsTo": {"key": "City", "value": {"stringValue": "Seattle"}}}"
```
Im Folgenden finden Sie ein Beispiel für einen `queryFilterString` Parameter, der ein Sitzungsattribut verwendet, das aufgerufen wird`"SourceURI"`, um die Amazon Kendra Kendra-Abfrage zu filtern.
```
"{"equalsTo": {"key": "SourceURI","value": {"stringValue": "[FileURL]"}}}"
```
Im Folgenden finden Sie ein Beispiel für einen `queryFilterString` Parameter, der ein Anforderungsattribut verwendet, das aufgerufen wird`"DepartmentName"`, um die Amazon Kendra Kendra-Abfrage zu filtern.
```
"{"equalsTo": {"key": "Department","value": {"stringValue": "((DepartmentName))"}}}"
```
Die `AMAZON.KendraSearchInteng` Filter verwenden dasselbe Format wie die Amazon Kendra Kendra-Suchfilter. Weitere Informationen finden Sie unter [Verwenden von Dokumentattributen zum Filtern von Suchergebnissen](https://docs.aws.amazon.com/kendra/latest/dg/filtering.html#search-filtering) im *Amazon Kendra Developer Guide*.
Die mit dem verwendete Abfragefilterzeichenfolge `AMAZON.KendraSearchIntent` muss Kleinbuchstaben für den ersten Buchstaben jedes Filters verwenden. Der folgende ist beispielsweise ein gültiger Abfragefilter für. `AMAZON.KendraSearchIntent`
```
{
"andAllFilters": [
{
"equalsTo": {
"key": "City",
"value": {
"stringValue": "Seattle"
}
}
},
{
"equalsTo": {
"key": "State",
"value": {
"stringValue": "Washington"
}
}
}
]
}
```
## Verwenden der Suchantwort
Amazon Kendra gibt die Antwort auf eine Suche als Antwort auf die Absichtserklärung zurück. `IntentClosingSetting` Die Absicht muss eine `closingResponse` Aussage enthalten, es sei denn, eine Lambda-Funktion erzeugt eine abschließende Antwortnachricht.
Amazon Kendra bietet fünf Arten von Antworten.
+ Für die folgenden beiden Antworten muss eine häufig gestellte Frage für Ihren Amazon Kendra Kendra-Index eingerichtet werden. Weitere Informationen finden Sie unter [Fragen und Antworten direkt zu einem Index hinzufügen](https://docs.aws.amazon.com/kendra/latest/dg/in-creating-faq.html).
+ `x-amz-lex:kendra-search-response-question_answer-question-`— Die Frage aus einer häufig gestellten Frage, die der Suche entspricht.
+ `x-amz-lex:kendra-search-response-question_answer-answer-`— Die Antwort aus einer häufig gestellten Frage, die der Suche entspricht.
+ Für die folgenden drei Antworten muss eine Datenquelle für Ihren Amazon Kendra Kendra-Index eingerichtet werden. Weitere Informationen finden Sie unter [Erstellen einer Datenquelle](https://docs.aws.amazon.com/kendra/latest/dg/data-source.html).
+ `x-amz-lex:kendra-search-response-document-`— Ein Auszug aus einem Dokument im Index, der sich auf den Text der Äußerung bezieht.
+ `x-amz-lex:kendra-search-response-document-link-`— Die URL eines Dokuments im Index, das sich auf den Text der Äußerung bezieht.
+ `x-amz-lex:kendra-search-response-answer-`— Ein Auszug aus einem Dokument im Index, das die Frage beantwortet.
Die Antworten werden in `request`-Attributen zurückgegeben. Für jedes Attribut kann es bis zu fünf Antworten geben, nummeriert von 1 bis 5. Weitere Informationen zu Antworten finden Sie unter [Antworttypen](https://docs.aws.amazon.com/kendra/latest/dg/response-types.html) im *Amazon Kendra Developer Guide*.
Die Anweisung `closingResponse` muss eine oder mehrere Nachrichtengruppen aufweisen. Jede Nachrichtengruppe enthält eine oder mehrere Nachrichten. Jede Nachricht kann eine oder mehrere Platzhaltervariablen enthalten, die in der Antwort von Amazon Kendra durch Anforderungsattribute ersetzt werden. In der Nachrichtengruppe muss mindestens eine Nachricht vorhanden sein, in der alle Variablen in der Nachricht durch Anforderungsattributwerte in der Laufzeitantwort ersetzt werden, oder in der Gruppe muss eine Nachricht ohne Platzhaltervariablen vorhanden sein. Die Anforderungsattribute werden durch doppelte Klammern ("((" "))") hervorgehoben. Die folgenden Nachrichtengruppennachrichten stimmen mit allen Antworten von Amazon Kendra überein:
+ „Ich habe eine häufig gestellte Frage für Sie gefunden: ((x-amz-lex: kendra-search-response-question \$1answer-question-1)), und die Antwort lautet ((: \$1answer-answer-1))“ x-amz-lex kendra-search-response-question
+ „Ich habe einen Auszug aus einem hilfreichen Dokument gefunden: ((: -1))“ x-amz-lex kendra-search-response-document
+ „Ich denke, die Antwort auf Ihre Fragen lautet ((x-amz-lex: kendra-search-response-answer -1))“
## Verwenden einer Lambda-Funktion zur Verwaltung der Anfrage und Antwort
Die `AMAZON.KendraSearchIntent` Absicht kann Ihren Dialog-Code-Hook und Ihren Fulfillment-Code-Hook verwenden, um die Anfrage an Amazon Kendra und die Antwort zu verwalten. Verwenden Sie die Dialogcode-Hook-Lambda-Funktion, wenn Sie die Anfrage ändern möchten, die Sie an Amazon Kendra senden, und die Lambda-Funktion für den Fulfillment-Code-Hook, wenn Sie die Antwort ändern möchten.
### Erstellen einer Abfrage mit dem Dialogcode-Hook
Sie können den Dialog-Code-Hook verwenden, um eine Abfrage zu erstellen, die an Amazon Kendra gesendet werden soll. Die Verwendung des Dialogcode-Hooks ist optional. Wenn Sie keinen Dialog-Code-Hook angeben, erstellt Amazon Lex V2 eine Abfrage aus der Benutzeräußerung und verwendet die`queryFilterString`, die Sie bei der Konfiguration der Absicht angegeben haben, sofern Sie eine angegeben haben.
Sie können zwei Felder in der Dialog-Code-Hook-Antwort verwenden, um die Anfrage an Amazon Kendra zu ändern:
+ `kendraQueryFilterString`— Verwenden Sie diese Zeichenfolge, um Attributfilter für die Amazon Kendra Kendra-Anforderung anzugeben. Sie können die Abfrage mithilfe eines beliebigen in Ihrem Index definierten Indexfelds filtern. Informationen zur Struktur der Filterzeichenfolge finden Sie unter [Verwenden von Dokumentattributen zum Filtern von Abfragen](https://docs.aws.amazon.com/kendra/latest/dg/filtering.html#search-filtering) im *Amazon Kendra Developer Guide*. Wenn die angegebene Filterzeichenfolge ungültig ist, erhalten Sie die Ausnahme `InvalidLambdaResponseException`. Die `kendraQueryFilterString`-Zeichenfolge überschreibt alle Abfragezeichenfolgen, die im für diese Absicht konfigurierten `queryFilterString` angegeben sind.
+ `kendraQueryRequestPayload`— Verwenden Sie diese Zeichenfolge, um eine Amazon Kendra Kendra-Abfrage anzugeben. Ihre Anfrage kann alle Funktionen von Amazon Kendra verwenden. Wenn Sie keine gültige Abfrage angeben, erhalten Sie die Ausnahme `InvalidLambdaResponseException`. Weitere Informationen finden Sie unter [Query](https://docs.aws.amazon.com/kendra/latest/dg/API_Query.html) im *Amazon Kendra Developer Guide*.
Nachdem Sie den Filter oder die Abfragezeichenfolge erstellt haben, senden Sie die Antwort an Amazon Lex V2, wobei das `dialogAction` Feld der Antwort auf gesetzt ist`delegate`. Amazon Lex V2 sendet die Anfrage an Amazon Kendra und sendet dann die Abfrageantwort an den Fulfillment-Code-Hook zurück.
### Verwenden des Erfüllungscode-Hooks für die Antwort
Nachdem Amazon Lex V2 eine Anfrage an Amazon Kendra gesendet hat, wird die Abfrageantwort an die `AMAZON.KendraSearchIntent` Fulfillment-Lambda-Funktion zurückgegeben. Das Eingabeereignis für den Code-Hook enthält die vollständige Antwort von Amazon Kendra. Die Abfragedaten haben dieselbe Struktur wie die, die von der Amazon Kendra `Query` Kendra-Operation zurückgegeben wurde. Weitere Informationen finden Sie unter [Syntax der Abfrageantwort](https://docs.aws.amazon.com/kendra/latest/dg/API_Query.html#API_Query_ResponseSyntax) im *Amazon Kendra Developer Guide*.
Der Erfüllungscode-Hook ist optional. Wenn keine vorhanden ist oder wenn der Code-Hook keine Nachricht in der Antwort zurückgibt, verwendet Amazon Lex V2 die `closingResponse` Anweisung für Antworten.
# Beispiel: Einen FAQ-Bot für einen Amazon Kendra Kendra-Index erstellen
In diesem Beispiel wird ein Amazon Lex V2-Bot erstellt, der einen Amazon Kendra Kendra-Index verwendet, um Antworten auf Benutzerfragen zu geben. Der Bot zu häufig gestellten Fragen verwaltet den Dialog für den Benutzer. Er verwendet die Absicht `AMAZON.KendraSearchIntent`, um den Index abzufragen und die Antwort für den Benutzer bereitzustellen. Hier ist eine Zusammenfassung, wie Sie Ihren FAQ-Bot mithilfe eines Amazon Kendra Kendra-Index erstellen werden:
1. Erstellen Sie einen Bot, mit dem Ihre Kunden interagieren werden, um Antworten von diesem Bot zu erhalten.
1. Erstellen Sie eine benutzerdefinierte Absicht. Da es sich bei `AMAZON.KendraSearchIntent` und um Backup-Absichten `AMAZON.FallbackIntent` handelt, benötigt Ihr Bot mindestens eine weitere Absicht, die mindestens eine Äußerung enthalten muss. Diese Absicht ermöglicht die Entwicklung des Bots, wird anderweitig jedoch nicht verwendet. Ihr FAQ-Bot wird daher mindestens drei Absichten enthalten, wie in der Abbildung unten dargestellt:
![\[Ein Kendra FAQ-Bot mit drei Absichten\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/lexv2/latest/dg/images/kendra-faqbot/kendra-intents.png)
1. Fügen Sie die `AMAZON.KendraSearchIntent` Absicht zu Ihrem Bot hinzu und konfigurieren Sie ihn so, dass er mit Ihrem [Amazon Kendra Kendra-Index](https://docs.aws.amazon.com/kendra/latest/dg/create-index.html) funktioniert.
1. Testen Sie den Bot, indem Sie eine Abfrage stellen und überprüfen, ob es sich bei den Ergebnissen Ihres Amazon Kendra Kendra-Index um Dokumente handelt, die die Anfrage beantworten.
**Voraussetzungen**
Bevor Sie dieses Beispiel verwenden können, müssen Sie einen Amazon Kendra Kendra-Index erstellen. Weitere Informationen finden Sie unter [Erste Schritte mit der Amazon Kendra-Konsole](https://docs.aws.amazon.com/kendra/latest/dg/gs-console.html) im *Amazon Kendra Developer Guide*. Wählen Sie für dieses Beispiel den Beispieldatensatz (**AWS-Beispieldokumentation**) als Datenquelle aus.
**Um einen FAQ-Bot zu erstellen:**
1. Melden Sie sich bei der AWS-Managementkonsole an und öffnen Sie die Amazon Lex Lex-Konsole unter [https://console.aws.amazon.com/lex/](https://console.aws.amazon.com/lex/).
1. Wählen Sie im Navigationsbereich **Bots**.
1. Wählen Sie **Create bot** aus.
1. Wählen Sie für die **Erstellungsmethode** **Create a blank bot** aus.
1. Geben Sie dem **Bot im Abschnitt Bot-Konfiguration** einen Namen, der seinen Zweck angibt**KendraTestBot**, z. B. und eine optionale Beschreibung. Der Name muss in Ihrem Konto eindeutig sein.
1. Wählen Sie im Abschnitt **IAM-Berechtigungen** die Option **Rolle mit grundlegenden Amazon Lex-Berechtigungen erstellen** aus. Dadurch wird eine [AWS Identity and Access Management (IAM)](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/introduction.html) -Rolle mit den Berechtigungen erstellt, die Amazon Lex V2 benötigt, um Ihren Bot auszuführen.
1. **Wählen Sie im Abschnitt **Children's Online Privacy Protection Act (COPPA)** die Option Nein aus.**
1. **Behalten Sie **in den Abschnitten Timeout bei inaktiver Sitzung** und **Erweiterte Einstellungen** die Standardeinstellungen bei und wählen Sie Weiter.**
1. Jetzt befinden Sie sich im Bereich **Sprache zum Bot hinzufügen**. Wählen Sie im Menü unter **Sprachinteraktion** die Option **Keine aus. Dies ist nur eine textbasierte Anwendung**. Behalten Sie die Standardeinstellungen für die übrigen Felder bei.
1. Wählen Sie **Fertig** aus. Amazon Lex V2 erstellt Ihren Bot und einen Standard-Intent namens und leitet Sie zu der Seite weiter **NewIntent**, auf der Sie diesen Intent konfigurieren können.
Um erfolgreich einen Bot zu erstellen, müssen Sie mindestens eine Absicht erstellen, die von `AMAZON.FallbackIntent` und der getrennt ist`AMAZON.KendraSearchIntent`. Diese Absicht ist erforderlich, um Ihren Amazon Lex V2-Bot zu erstellen, wird jedoch nicht für die FAQ-Antwort verwendet. Diese Absicht muss mindestens eine Beispieläußerung enthalten, und die Äußerung darf sich nicht auf Fragen beziehen, die Ihr Kunde stellt.
**So erstellen Sie die erforderliche Absicht:**
1. Geben Sie der **Absicht im Abschnitt Details** zur Absicht einen Namen, z. **RequiredIntent** B.
1. Geben Sie im Abschnitt **Beispieläußerungen** eine Äußerung in das Feld neben **Äußerung hinzufügen ein, z.** B. **Required utterance** **Wählen Sie dann Äußerung hinzufügen.**
1. Wählen Sie **Absicht speichern**.
Erstellen Sie die Absicht, einen Amazon Kendra Kendra-Index zu durchsuchen, und die Antwortnachricht, die zurückgegeben werden soll.
**Um ein AMAZON zu erstellen. KendraSearchIntent Absicht und Antwortnachricht:**
1. Wählen Sie im Navigationsbereich **Zurück zur Absichtsliste** aus, um zur **Absichtsseite** für Ihren Bot zurückzukehren. Wählen Sie **Absicht hinzufügen** und wählen Sie im Dropdownmenü die Option **Integrierte Absicht verwenden** aus.
1. Wählen Sie in dem daraufhin angezeigten Feld das Menü unter **Integrierte** Absicht aus. Geben Sie es **AMAZON.KendraSearchIntent** in die Suchleiste ein und wählen Sie es dann aus der Liste aus.
1. Geben Sie der Absicht einen Namen, z. **KendraSearchIntent** B.
1. Wählen Sie im Dropdownmenü **Amazon Kendra Index** den Index aus, nach dem die Absicht suchen soll. Der Index, den Sie im Abschnitt **Voraussetzungen** erstellt haben, sollte verfügbar sein.
1. Wählen Sie **Hinzufügen** aus.
1. Scrollen Sie im Intent-Editor nach unten zum Bereich **Fulfillment**, klicken Sie auf den Rechtspfeil, um den Bereich zu erweitern, und fügen Sie in das Feld **unter Bei erfolgreicher Erfüllung** die folgende Meldung ein:
```
I found a link to a document that could help you: ((x-amz-lex:kendra-search-response-document-link-1)).
```
![\[Fügen Sie die Erfüllungsantwort hinzu\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/lexv2/latest/dg/images/kendra-faqbot/kendra-fulfillment-response.gif)
Weitere Informationen zur Amazon Kendra Search Response finden Sie unter [Verwenden der Suchantwort](https://docs.aws.amazon.com/lexv2/latest/dg/built-in-intent-kendra-search.html#kendra-search-response).
1. Wählen Sie **Save intent (Absicht speichern)** und anschließend **Build (Erstellen)**, um den Bot zu erstellen. Wenn der Bot bereit ist, wird das Banner oben auf dem Bildschirm grün und es wird eine Erfolgsmeldung angezeigt.
Verwenden Sie schließlich das Konsolentestfenster, um Antworten von Ihrem Bot zu testen.
**Um deinen FAQ-Bot zu testen:**
1. Nachdem der Bot erfolgreich erstellt wurde, wählen Sie **Test**.
1. Geben Sie **What is Amazon Kendra?** in das Testfenster der Konsole ein. Stellen Sie sicher, dass der Bot mit einem Link antwortet.
1. Weitere Informationen zur Konfiguration finden `AMAZON.KendraSearchIntent` Sie unter [https://docs.aws.amazon.com/lexv2/latest/dg/built-in-intent-kendra-search.html](https://docs.aws.amazon.com/lexv2/latest/dg/built-in-intent-kendra-search.html)und [KendraConfiguration](https://docs.aws.amazon.com/lexv2/latest/APIReference/API_KendraConfiguration.html).
# AMAZON.PauseIntent
Reagiert auf Wörter und Ausdrücke, die es dem Benutzer ermöglichen, eine Interaktion mit einem Bot zu unterbrechen, um später darauf zurückzukommen. Ihre Lambda-Funktion oder -Anwendung muss Absichtsdaten in Sitzungsvariablen speichern, oder Sie müssen die [GetSession](https://docs.aws.amazon.com/lexv2/latest/APIReference/API_runtime_GetSession.html)Operation verwenden, um Absichtsdaten abzurufen, wenn Sie die aktuelle Absicht fortsetzen.
Allgemeine Äußerungen:
+ Pausieren
+ unterbrechen Sie das
# AMAZON.QnAIntent
**Anmerkung**
Bevor Sie die generativen KI-Funktionen nutzen können, müssen Sie die folgenden Voraussetzungen erfüllen
Informationen zu den Preisen für die Nutzung von Amazon Bedrock finden Sie unter [Amazon Bedrock](https://aws.amazon.com/bedrock/pricing/) — Preise.
Schalten Sie die generativen KI-Funktionen für Ihr Bot-Gebietsschema ein. Folgen Sie dazu den Schritten unter[Optimieren Sie die Erstellung und Leistung von Lex V2-Bots mithilfe generativer KI](generative-features.md).
Beantwortet Kundenfragen mithilfe eines Amazon Bedrock FM zum Suchen und Zusammenfassen von FAQ-Antworten. Diese Absicht wird aktiviert, wenn eine Äußerung keiner der anderen im Bot vorhandenen Absichten zugeordnet wird. Beachten Sie, dass diese Absicht nicht für verpasste Äußerungen aktiviert wird, wenn ein Slot-Wert abgerufen wird. Nach der Erkennung verwendet der das angegebene Amazon Bedrock-Modell`AMAZON.QnAIntent`, um die konfigurierte Amazon Bedrock Knowledge Base zu durchsuchen und die Kundenfrage zu beantworten.
**Warnung**
Sie können das `AMAZON.QnAIntent` und das nicht `AMAZON.KendraSearchIntent` im selben Bot-Gebietsschema verwenden.
Die folgenden Knowledge Store-Optionen sind verfügbar. Sie müssen den Wissensspeicher bereits erstellt und die darin enthaltenen Dokumente indexiert haben.
+ OpenSearch Dienstdomäne — Enthält indizierte Dokumente. Um eine Domain zu erstellen, folgen Sie den Schritten unter [Amazon OpenSearch Service-Domains erstellen und verwalten](https://docs.aws.amazon.com/opensearch-service/latest/developerguide/createupdatedomains.html).
+ Amazon Kendra Kendra-Index — Enthält indizierte FAQ-Dokumente. Um einen Amazon Kendra Kendra-Index zu erstellen, folgen Sie den Schritten unter [Index erstellen](https://docs.aws.amazon.com/kendra/latest/dg/create-index.html).
+ Amazon Bedrock Knowledge Base — Enthält indizierte Datenquellen. Um eine Amazon Bedrock Knowledge Base einzurichten, folgen Sie den Schritten unter [Aufbau einer Knowledge Base](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/knowledge-base.html).
Wenn Sie diese Absicht auswählen, konfigurieren Sie die folgenden Felder und wählen dann **Hinzufügen**, um die Absicht hinzuzufügen.
+ **Bedrock-Modell** — Wählen Sie den Anbieter und das Fundamentmodell aus, die für diese Absicht verwendet werden sollen. Achten Sie darauf, die neuesten verfügbaren Modelle und den Zeitplan für veraltete Versionen zu überprüfen und Migrationen entsprechend zu planen. [Weitere Informationen finden Sie unter Modelllebenszyklus.](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/model-lifecycle.html#versions-for-eol)
+ **Wissensspeicher** — Wählen Sie die Quelle aus, aus der das Modell Informationen abrufen soll, um Kundenfragen zu beantworten. Die folgenden Quellen sind verfügbar.
+ **OpenSearch**— Konfigurieren Sie die folgenden Felder.
+ **Domain-Endpunkt** — Geben Sie den Domain-Endpunkt an, den Sie für die Domain erstellt haben oder der Ihnen nach der Domain-Erstellung zur Verfügung gestellt wurde.
+ **Indexname** — Geben Sie den Index an, nach dem gesucht werden soll. Weitere Informationen finden Sie unter [Indizierung von Daten in Amazon OpenSearch Service](https://docs.aws.amazon.com/opensearch-service/latest/developerguide/indexing.html).
+ Wählen Sie aus, wie Sie die Antwort an den Kunden zurücksenden möchten.
+ **Exakte Antwort** — Wenn diese Option aktiviert ist, wird der Wert im Feld Antwort wie für die Bot-Antwort verwendet. Das konfigurierte Amazon Bedrock Foundation-Modell wird verwendet, um den genauen Inhalt der Antwort unverändert auszuwählen, ohne dass eine Inhaltssynthese oder Zusammenfassung erforderlich ist. Geben Sie den Namen der Frage- und Antwortfelder an, die in der Datenbank konfiguriert wurden. OpenSearch
+ **Felder einbeziehen** — Gibt eine Antwort zurück, die vom Modell anhand der von Ihnen angegebenen Felder generiert wurde. Geben Sie den Namen von bis zu fünf Feldern an, die in der OpenSearch Datenbank konfiguriert wurden. Verwenden Sie ein Semikolon (;), um Felder zu trennen.
+ **Amazon Kendra** — Konfigurieren Sie die folgenden Felder.
+ **Amazon Kendra Kendra-Index** — Wählen Sie den Amazon Kendra Kendra-Index aus, den Ihr Bot durchsuchen soll.
+ **Amazon Kendra Kendra-Filter** — Um einen Filter zu erstellen, aktivieren Sie dieses Kontrollkästchen. Weitere Informationen zum JSON-Format des Amazon Kendra Kendra-Suchfilters finden Sie unter [Verwenden von Dokumentattributen zum Filtern von Suchergebnissen](https://docs.aws.amazon.com/kendra/latest/dg/filtering.html#search-filtering).
+ **Exakte Antwort** — Damit Ihr Bot genau die von Amazon Kendra zurückgegebene Antwort zurückgibt, aktivieren Sie dieses Kontrollkästchen. Andernfalls generiert das von Ihnen ausgewählte Amazon Bedrock-Modell eine Antwort auf der Grundlage der Ergebnisse.
**Anmerkung**
Um diese Funktion nutzen zu können, müssen Sie zunächst FAQ-Fragen zu Ihrem Index hinzufügen. Folgen Sie dazu den Schritten unter [Häufig gestellte Fragen (FAQs) zu einem Index hinzufügen](https://docs.aws.amazon.com/kendra/latest/dg/in-creating-faq.html).
+ **Amazon Bedrock Knowledge Base** — Wenn Sie diese Option wählen, geben Sie die ID der Amazon Bedrock Knowledge Base an. Sie finden die ID auf der Detailseite der Amazon Bedrock Knowledge Base in der Konsole oder indem [GetKnowledgeBase](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_agent_GetKnowledgeBase.html)Sie eine Anfrage senden.
+ **Exakte Antwort** — Wenn diese Option aktiviert ist, wird der Wert im Feld Antwort unverändert für die Bot-Antwort verwendet. Das konfigurierte Amazon Bedrock Foundation-Modell wird verwendet, um den genauen Inhalt der Antwort unverändert auszuwählen, ohne dass eine Inhaltssynthese oder Zusammenfassung erforderlich ist. Um Exact Response für die Amazon Bedrock Knowledge Base zu verwenden, müssen Sie wie folgt vorgehen:
+ Erstellen Sie individuelle JSON-Dateien, wobei jede Datei ein Antwortfeld enthält, das die genaue Antwort enthält, die an den Endbenutzer zurückgegeben werden muss.
+ **Wählen Sie bei der Indexierung dieser Dokumente in der Bedrock Knowledge Base die Option **Chunking Strategy als No Chunking** aus.**
+ Definieren Sie das Antwortfeld in Amazon Lex V2 als Antwortfeld in der Bedrock Knowledge Base.
Die Antworten von Qn AIntent werden wie unten dargestellt in den Anfrageattributen gespeichert:
+ `x-amz-lex:qnA-search-response`— Die Antwort des Qn AIntent auf die Frage oder Äußerung.
+ `x-amz-lex:qnA-search-response-source`— Verweist auf das Dokument oder die Liste der Dokumente, anhand derer die Antwort generiert wurde.
+ `x-amz-lex:qna-additional-context`— Der zusätzliche Kontext, der vom Qn AIntent zur Generierung der Antwort verwendet wurde.
**Zusätzliche Modellkonfigurationen**
Wenn Amazon.qn aufgerufen AIntent wird, verwendet es eine standardmäßige Eingabeaufforderungsvorlage, die Anweisungen und Kontext mit der Benutzerabfrage kombiniert, um die Aufforderung zu erstellen, die zur Antwortgenerierung an das Modell gesendet wird. Sie können auch eine benutzerdefinierte Aufforderung angeben oder die Standardaufforderung entsprechend Ihren Anforderungen aktualisieren.
Sie können die Vorlage für die Aufforderung mit den folgenden Tools entwickeln:
**Platzhalter für Eingabeaufforderungen** — Vordefinierte Variablen in Amazon.qn AIntent für Amazon Bedrock, die zur Laufzeit während des Bedrock-Aufrufs dynamisch ausgefüllt werden. In der Systemaufforderung können Sie diese Platzhalter sehen, die von dem Symbol umgeben sind. `$` In der folgenden Liste werden die Platzhalter beschrieben, die Sie verwenden können:
| Variable | Ersetzt durch | Modell | Erforderlich? |
| --- | --- | --- | --- |
| \$1query\$1results\$1 | Die abgerufenen Ergebnisse für die Benutzerabfrage aus dem Knowledge Store | Ausgewähltes Bedrock-Modell | Ja |
| \$1output\$1instruction\$1 | Zugrunde liegende Anweisungen zur Formatierung der Antwortgenerierung und der Zitate. Unterscheidet sich je nach Modell. Wenn Sie Ihre eigenen Formatierungsanweisungen definieren, empfehlen wir Ihnen, diesen Platzhalter zu entfernen. | Ausgewähltes Bedrock-Modell | Nein |
| \$1additional\$1context\$1 | Der zusätzliche Kontext, der vom Qn verwendet wird, um die Antwort zu generieren AIntent | Ausgewähltes Bedrock-Modell | Nein |
| \$1locale\$1 | Die Sprache, in der der Bot Kundenanfragen beantwortet | Ausgewähltes Bedrock-Modell | Nein |
**Die standardmäßig verwendete Eingabeaufforderung** ist:
```
$query_results$
$additional_context$
Please only follow the instructions in tags below.
Given the conversation history, and :
(1) first, identify the user query intent and classify it as one of the categories: FAQ_QUERY, OTHER_QUERY, GIBBERISH, GREETINGS, AFFIRMATION, CHITCHAT, or MISC;
(2) second, if the intent is FAQ_QUERY, predict the most relevant grounding passage(s) by providing the passage id(s) or output CANNOTANSWER;
(3) then, generate a concise, to-the-point FAQ-style response in $locale$ locale ONLY USING the grounding content in and ; or output CANNOTANSWER if the user query/request cannot be directly answered with the grounding content. DO NOT mention about the grounding passages such as ids or other meta data; do not create new content not presented in . Do NOT respond to query that is ill-intented or off-topic;
(4) lastly, provide the confidence level of the above prediction as LOW, MID or HIGH.
$output_instruction$
```
**\$1output\$1instruction\$1** wird ersetzt durch:
```
Give your final response in the following form:
FAQ_QUERY or OTHER_QUERY or GIBBERISH or GREETINGS or AFFIRMATION or CHITCHAT or MISC
a concise FAQ-style response or CANNOTANSWER
passage_id or CANNOTANSWER
LOW or MID or HIGH
```
**Anmerkung**
Wenn Sie sich entscheiden, die Standardanweisungen nicht zu verwenden, wird die vom LLM bereitgestellte Ausgabe unverändert an den Endbenutzer zurückgegeben.
Die Ausgabebefehle müssen Tags und Anweisungen enthalten, damit das LLM die PassageIDs zurückgibt, um die Antwort und die Quellenzuweisung bereitzustellen.
**Zusätzliche Kontextunterstützung durch Sitzungsattribute**
Sie können zur Laufzeit zusätzlichen Kontext über das Sitzungsattribut `AMAZON.QnAIntent` an die Datei übergeben`x-amz-lex:qna-additional-context`. Auf diese Weise können Sie zusätzliche Informationen bereitstellen, die das Modell zusammen mit den Ergebnissen des Wissensspeichers bei der Generierung einer Antwort verwenden kann. Der zusätzliche Kontext wird über den `$additional_context$` Platzhalter in die Eingabeaufforderungsvorlage eingefügt.
**Beispiel:**
```
{"sessionAttributes": {"x-amz-lex:qna-additional-context":"Our support hours are Monday through Friday, 8AM-8PM EST"}}
```
**Unterstützung der Amazon Bedrock Knowledge Base-Metadatenfilterung anhand von Sitzungsattributen**
Sie können die Metadatenfilter der Amazon Bedrock Knowledge Base als Teil des Sitzungsattributs `x-amz-lex:bkb-retrieval-filter` übergeben.
```
{"sessionAttributes":{"x-amz-lex:bkb-retrieval-filter":"{\"equals\":{\"key\":\"insurancetype\",\"value\":\"farmers\"}}
```
**Anmerkung**
Sie müssen die Amazon Bedrock Knowledge Base als Datenspeicher für das Qn verwenden, um diesen Filter verwenden AIntent zu können. Weitere Informationen finden Sie unter [https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/kb-test-config.html#:~:text=Metadata%20and%20filtering](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/kb-test-config.html#:~:text=Metadata%20and%20filtering).
**Inferenzkonfigurationen**
Sie können die Inferenzkonfigurationen, die beim Aufruf von LLM verwendet werden, mithilfe des Sitzungsattributs definieren:
+ Temperatur: Typ Integer
+ topP
+ maxTokens
**Beispiel:**
```
{"sessionAttributes":{"x-amz-lex:llm-text-inference-config":"{\"temperature\":0,\"topP\":1,\"maxTokens\":200}"}}
```
**Unterstützung von Bedrock Guardrails durch Build-Time- und Session-Attribute**
+ Mithilfe der Konsole bei Buildtime — Provide the und the. GuardrailsIdentifier GuardrailsVersion Weitere Informationen finden Sie im Abschnitt Zusätzliche Modellkonfigurationen.
+ Mithilfe von Sitzungsattributen — Sie können die Guardrails-Konfiguration auch mithilfe der Sitzungsattribute definieren: `x-amz-lex:bedrock-guardrails-identifier` und. `x-amz-lex:bedrock-guardrails-version`
[Weitere Informationen zur Verwendung von Bedrock Guardrails finden Sie unter Guardrails.](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/guardrails.html)
# AMAZON.QnAIntent (multiple use support)
Sie können wählen, ob mehrere Amazon.QN innerhalb eines Gebietsschemas eingerichtet werden sollen. AIntents Amazon Lex V2 unterstützt bis zu 5 Amazon.QN AIntents innerhalb eines Bot-Gebietsschemas.
Amazon.qn AIntent kann ausgelöst werden, wenn einer der folgenden Fälle zutrifft:
+ Wenn ein Bot-Gebietsschema nur 1 Amazon.qn enthält AIntent und diese Absicht keine Beispieläußerungen enthält, wird sie aktiviert, wenn eine Äußerung keiner der anderen im Bot vorhandenen Absichten zugeordnet ist. Diese Absicht wird aktiviert, wenn eine Äußerung keiner der anderen im Bot vorhandenen Absichten zugeordnet ist. Beachten Sie, dass diese Absicht nicht für verpasste Äußerungen aktiviert wird, wenn ein Slot-Wert abgerufen wird.
**Anmerkung**
Wenn die Antwort des FM unbefriedigend ist oder der Anruf beim FM fehlschlägt, ruft Amazon Lex V2 dann den auf. `AMAZON.FallbackIntent`
+ Wenn Amazon.qn Musteräußerungen AIntent enthält, wird es nur aktiviert, wenn Amazon Lex V2 erkennt, dass der Benutzer diese Absicht auf der Grundlage von Benutzereingaben initiieren möchte.
**Anmerkung**
Wenn die Antwort des FM unbefriedigend ist oder der Anruf beim FM fehlschlägt, ruft Amazon Lex V2 den nächsten Fehlerschritt auf, der im Fulfillment-Block definiert ist.
**Anmerkung**
Wenn es mehr als 1 Amazon.qn `botLocale` gibtAIntent, AIntent muss jede Amazon.QN mindestens eine Beispieläußerung haben.
# AMAZON.QinConnectIntent
**Anmerkung**
Um generative KI-Funktionen mit Amazon Q In Connect nutzen zu können, müssen Sie die folgenden Voraussetzungen erfüllen:
Navigieren Sie zur Amazon Connect-Konsole und erstellen Sie Ihre Instance. Falls Sie noch keine haben, finden Sie weitere Informationen unter [Erste Schritte mit Amazon Connect](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/adminguide/amazon-connect-get-started.html).
Aktivieren Sie Amazon Q in Connect für Ihre Instance, siehe [Amazon Q in Connect für Ihre Instance aktivieren](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/adminguide/enable-q.html).
AMAZON. QinConnectIntent beantwortet Kundenfragen mithilfe der LLM-erweiterten Weiterentwicklung von Amazon Connect Wisdom, die Empfehlungen in Echtzeit liefert, um Contact-Center-Kunden und -Agenten dabei zu helfen, Kundenprobleme schnell und präzise zu lösen. Diese Absicht wird aktiviert, wenn eine Äußerung keiner der anderen im Bot vorhandenen Absichten zugeordnet wird. Beachten Sie, dass diese Absicht nicht für verpasste Äußerungen aktiviert wird, wenn ein Slot-Wert abgerufen wird. Einmal erkannt, der AMAZON. QinConnectIntent, verwendet die angegebene Q in Connect-Domain, um die konfigurierte Amazon Bedrock Knowledge Base zu durchsuchen und die Kundenfrage zu beantworten.
**Anmerkung**
Sie können AMAZON nicht verwenden. QinConnectIntent zusammen mit Amazon.qn AIntent im selben Bot-Gebietsschema.
Wenn Sie neben US-Englisch eine andere Sprache auswählen, müssen Sie die Self-Service-Eingabeaufforderungen (`SELF_SERVICE_PRE_PROCESSING`und`SELF_SERVICE_ANSWER_GENERATION`) so anpassen, dass sie in der angegebenen Sprache antworten. Weitere Informationen zum Anpassen Ihrer Aufforderung finden Sie unter [Amazon Q in Connect anpassen](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/adminguide/customize-q.html#ai-prompts-customize-q).
Wenn Sie diese Absicht auswählen, müssen Sie die folgenden Felder konfigurieren und dann **Absicht speichern** auswählen, um die Absicht dem Bot hinzuzufügen.
+ Amazon Q In Connect-Konfiguration — Geben Sie den Amazon-Ressourcennamen (ARN) des Amazon Q in Connect-Assistenten ein. ARN-Muster des Assistenten:`^arn:[a-z-]*?:wisdom:[a-z0-9-]*?:[0-9]{12}:[a-z-]*?/[a-f0-9]{8}-[a-f0-9]{4}-[a-f0-9]{4}-[a-f0-9]{4}-[a-f0-9]{12}(?:/[a-f0-9]{8}-[a-f0-9]{4}-[a-f0-9]{4}-[a-f0-9]{4}-[a-f0-9]{12}){0,2}$>`.
Die Antworten von QinConnectIntent werden wie folgt in den Anforderungsattributen gespeichert:
+ `x-amz-lex:q-in-connect-response`— Die Antwort von QinConnectIntent auf die Frage oder Äußerung.
**Sitzungsattribute wurden zurückgegeben von QinConnectIntent**
Durch die Interaktion mit der QinConnect Absicht werden mithilfe von Sitzungsattributen zusätzliche Daten zur Konversation bereitgestellt.
1. `x-amz-lex:q-in-connect:session-arn`— Eine eindeutige Kennung für die Sitzung, die während der Konversation mit Amazon Q In Connect erstellt wurde.
1. `x-amz-lex:q-in-connect:conversation-status`— Der aktuelle Status der Konversation mit dem QinConnect Assistenten oder der Domain. Für diesen Status sind drei Werte möglich:
+ `CLOSED`
+ `READY`
+ `PROCESSING`
1. `x-amz-lex:q-in-connect:conversation-status-reason`— Gibt den Grund für den aktuellen Status an, der mit dem obigen Attribut gemeldet wurde. Die möglichen Gründe sind wie folgt:
+ `SUCCESS`— Zeigt an, dass der Kunde nichts mehr zu fragen hat und die Frage erfolgreich beantwortet wurde.
+ `FAILED`— Weist auf einen Fehler bei der Beantwortung der Kundenfrage hin. Diese sind hauptsächlich darauf zurückzuführen, dass die Frage des Kunden nicht verstanden wurde.
+ `REJECTED`— Weist darauf hin, dass der Assistent sich weigert, die Kundenfrage zu beantworten, und empfiehlt, die Frage außerhalb der Bot-Interaktion zu beantworten, z. B. im Gespräch mit einer Person oder einem Agenten, um weitere Informationen zu erhalten.
**Anmerkung**
Wenn bei Kundeninteraktionen, die von einer Amazon Connect Connect-Instance gesteuert werden, ein Bot mit QinConnectIntent aufgerufen wird, muss Ihr Sitzungs-ARN erstellt und von der Amazon Connect Connect-Instance aus übergeben werden. Um eine Sitzung zu erstellen, könnte Amazon Connect Flows im Connect-Schritt mit Amazon Q konfiguriert werden.
**Einschränkungen**
+ Sie können AMAZON nicht verwenden. QinConnectIntent zusammen mit Absichten ohne spezifische Äußerungen wie AIntent Amazon.QN, AMAZON. BedrockAgentIntent im gleichen Bot-Gebietsschema.
+ Wenn ein Bot mit während einer Kundeninteraktion aufgerufen QinConnectIntent wird, die von einer Amazon Connect Connect-Instance gesteuert wird, muss Ihr Sitzungs-ARN erstellt und von der Amazon Connect Connect-Instance übergeben werden. Um eine Sitzung zu erstellen, könnte Amazon Connect Flows mit dem Schritt Amazon Q In Connect konfiguriert werden.
+ Es kann nicht mehr als ein AMAZON geben. QinConnectIntent pro Bot-Gebietsschema.
+ Die Amazon Q in Connect-Domain, die mit AMAZON verwendet wird. QinConnectIntent muss sich in derselben AWS-Region wie der Amazon Lex V2-Bot befinden.
**Berechtigungen**
Wenn der QinConnect Intent in einem Amazon Lex V2-Bot verwendet wird und der Bot eine Service Linked Role (SLR) verwendet, ist der Amazon Lex V2-Service berechtigt, die entsprechenden Richtlinien für die Rolle zu aktualisieren, um sie in den Q in Connect-Assistenten zu integrieren. Wenn der Bot eine benutzerdefinierte IAM-Rolle verwendet, müsste der Benutzer diese Berechtigungen manuell zu seiner IAM-Rolle hinzufügen.
Die Rolle „Service Linked“ wird mit den folgenden Berechtigungen aktualisiert, wenn die QinConnect Absicht hinzugefügt wird. Für den QinConnect Zugriff wird eine neue Richtlinie hinzugefügt:
```
{
"Version": "2012-10-17",
"Statement": [
{
"Effect": "Allow",
"Sid": "QInConnectAssistantPolicy",
"Action": [
"wisdom:CreateSession",
"wisdom:GetAssistant"
],
"Resource": [
"arn:aws:wisdom:*:accountId:assistant/assistantId",
"arn:aws:wisdom:*:accountId:assistant/assistantId/*"
]
},
{
"Effect": "Allow",
"Sid": "QInConnectSessionsPolicy",
"Action": [
"wisdom:SendMessage",
"wisdom:GetNextMessage"
],
"Resource": [
"arn:aws:wisdom:*:accountId:session/assistantId/*"
]
},
{
"Sid": "QInConnectKmsCMKPolicy",
"Effect": "Allow",
"Action": [
"kms:Decrypt",
"kms:GenerateDataKey"
],
"Resource": [
"arn:aws:kms:region:accountId:key/keyId"
],
"Condition": {
"StringEquals": {
"aws:ResourceAccount": "accountId",
"kms:ViaService": "wisdom.region.amazonaws.com",
"kms:EncryptionContext:aws:wisdom:assistant:arn": ["arn:aws:wisdom:region:accountId:assistant/assistantId"]
}
}
}
]
}
```
**Anmerkung**
Die `QInConnectKmsCMKPolicy` Abrechnung ist nur erforderlich, wenn Sie einen vom Kunden verwalteten KMS-Schlüssel mit dem Amazon Q in Connect-Assistenten verwenden.
**Vertrauensrichtlinie**
```
{
"Effect": "Allow",
"Sid": "LexV2InternalTrustPolicy",
"Principal": {
"Service": "lexv2.aws.internal"
},
"Action": "sts:AssumeRole",
"Condition": {
"StringEquals": {
"aws:SourceAccount": "accountId"
},
"ArnLike": {
"aws:SourceArn": "arn:aws:lex:*:accountId:bot-alias/botId/*"
}
}
}
```
# AMAZON.RepeatIntent
Reagiert auf Wörter und Ausdrücke, die es dem Benutzer ermöglichen, die vorherige Nachricht zu wiederholen. Ihre Anwendung muss eine Lambda-Funktion verwenden, um die vorherigen Absichtsinformationen in Sitzungsvariablen zu speichern, oder Sie müssen die [GetSession](https://docs.aws.amazon.com/lexv2/latest/APIReference/API_runtime_GetSession.html)Operation verwenden, um die vorherigen Absichtsinformationen abzurufen.
Allgemeine Äußerungen:
+ wiederholen
+ sag das nochmal
+ wiederhole das
# AMAZON.ResumeIntent
Reagiert auf Wörter und Ausdrücke, die es dem Benutzer ermöglichen, eine zuvor unterbrochene Absicht wieder aufzunehmen. Ihre Lambda-Funktion oder -Anwendung muss die Informationen verwalten, die erforderlich sind, um die vorherige Absicht wieder aufzunehmen.
Allgemeine Äußerungen:
+ fortsetzen
+ fortsetzen
+ mach weiter
# AMAZON.StartOverIntent
Reagiert auf Wörter und Ausdrücke, die es dem Benutzer ermöglichen, die Verarbeitung der aktuellen Absicht zu beenden und von vorne zu beginnen. Sie können Ihre Lambda-Funktion oder die `PutSession` Operation verwenden, um den ersten Slot-Wert erneut abzurufen.
Allgemeine Äußerungen:
+ fange von vorne an
+ Neu starten
+ fange wieder an
# AMAZON.StopIntent
Reagiert auf Wörter und Ausdrücke, die darauf hinweisen, dass der Benutzer die Verarbeitung der aktuellen Absicht beenden und die Interaktion mit einem Bot beenden möchte. Ihre Lambda-Funktion oder -Anwendung sollte alle vorhandenen Attribute und Slot-Typwerte löschen und dann die Interaktion beenden.
Allgemeine Äußerungen:
+ stop
+ aus
+ Halt die Klappe