本文為英文版的機器翻譯版本，如內容有任何歧義或不一致之處，概以英文版為準。

# 練習 1：從範本建立聊天機器人
<a name="exercise-1"></a>

在本練習中，您會建立第一個 Amazon Lex V2 聊天機器人，並在 Amazon Lex V2 主控台中進行測試。在本練習中，您會使用 **OrderFlowers** 範本，該範本示範電子商務的實際真實使用案例。

## OrderFlowers 機器人範例
<a name="example-overview"></a>

您可以使用 **OrderFlowers** 範本來建立 Amazon Lex V2 聊天機器人，以處理花排序請求。此範例示範企業如何透過智慧型聊天機器人自動執行訂單。如需機器人結構的詳細資訊，請參閱 [Amazon Lex V2 核心概念](how-it-works.md)。
+ **意圖** – 機器人包含一個主要意圖：
  + `OrderFlowers` - 透過收集花類型、收件日期和收件時間來處理花排序請求
+ **槽類型** – 機器人使用內建槽類型，可自動辨識和處理常見的資料格式：
  + [AMAZON.Date](built-in-slot-date.md) - 識別 "tomorrow"、"ext Friday" 或 "3 月 15 日" 等日期
  + [AMAZON.Time](built-in-slot-time.md) - 辨識「下午 2 點」、「中午」或「第三季度」等時間
  + `FlowerTypes` （自訂） - 特定花種類，例如「玫瑰」、「鬱金香」、「百合」
+ **槽** – OrderFlowers 意圖需要以下資訊，機器人才能滿足花朵順序：
  + `FlowerType` (FlowerTypes 自訂類型） - 要訂購的花朵類型
  + `PickupDate` ([AMAZON.Date](built-in-slot-date.md) 類型） - 何時挑選花
  + `PickupTime` ([AMAZON.Time](built-in-slot-time.md) 類型） - 何時撿花
+ **表達用語範例** – 下列表達用語範例顯示使用者可能請求花訂單的自然方式：
  + 「我想要挑選花」
  + 「我想要訂購一些花」
  + 「我可以買花嗎？」
  + 「我需要購買花朵」
+ **提示** – 機器人確定意圖之後，會使用以下提示來填充槽：
  + `FlowerType` 槽的提示 –「您想要訂購哪一種花？」
  + `PickupDate` 槽的提示 –「您想要在哪一天拿取\$1FlowerType\$1？」
  + `PickupTime` 槽的提示 –「您想要在什麼時間拿取\$1FlowerType\$1？」
  + 確認陳述式 –「好的，您的 \$1FlowerType\$1 將在 \$1PickupDate\$1 的 \$1PickupTime\$1 前準備好收件。 PickupDate 這樣可以嗎？」 

## 建立您的機器人
<a name="create-bot-procedure"></a>

**建立 Amazon Lex V2 機器人 （主控台）**

1. 登入 AWS 管理主控台，並在 https：//[https://console.aws.amazon.com/lex/](https://console.aws.amazon.com/lex/) 開啟 Amazon Lex 主控台。

1. 選擇**建立機器人**。

1. 針對**建立方法**，選擇**以範例開頭**。

1. 在**範例機器人**區段中，從清單中選擇 **OrderFlowers**。

1. 在**機器人組態**區段中，提供機器人名稱和選用的描述。名稱在您的帳戶中必須是唯一的。

1. 在**許可**區段中，選擇**使用基本 Amazon Lex 許可建立新角色**。這將建立具有 Amazon Lex V2 執行機器人所需許可的 AWS Identity and Access Management (IAM) 角色。

1. 在**兒童線上隱私權保護法 (COPPA)** 區段中，做出適當的選擇。

1. 在**工作階段逾時**和**進階設定**區段中，保留預設值。

1. 選擇**下一步**。Amazon Lex V2 會建立您的機器人。

## 將語言新增至您的機器人
<a name="add-language-procedure"></a>

建立機器人之後，您必須新增機器人支援的一或多個語言。語言包含機器人用來與使用者交談的意圖、槽類型和槽。

**將語言新增至機器人**

1. 在**語言**區段中，選擇支援的語言，然後新增描述。

1. 將**語音互動**和**意圖分類可信度分數閾值**欄位保留為預設值。

1. 選擇**完成**，將語言新增至機器人。

## 測試您的機器人
<a name="test-bot-procedure"></a>

選擇**完成**之後，主控台會開啟意圖編輯器。您可以使用意圖編輯器來檢查機器人使用的意圖。完成機器人檢查後，您可以進行測試。

**測試 OrderFlowers 機器人**

1. 選擇頁面頂端的**建置**。等待機器人建置。

1. 當建置完成時，選擇**測試**以開啟測試視窗。

1. 測試機器人。使用其中一個範例表達用語開始對話，例如「我想要挑選花。」

## 啟用 NLU 以改善了解
<a name="enable-assisted-nlu"></a>

現在您已有運作中的聊天機器人，讓我們使用 Assisted NLU 增強它，以改善意圖辨識和槽解析度。輔助 NLU 使用大型語言模型 (LLMs) 來更了解使用者請求，即使他們使用與您的訓練範例不同的措辭。

**啟用輔助 NLU**

1. 在 Amazon Lex V2 主控台中，導覽至機器人的設定。

1. 在左側導覽窗格中，選擇**機器人設定**。

1. 在**輔助 NLU** 下，選擇**啟用**。

1. 選擇**儲存**以套用變更。

1. 再次建置您的機器人以套用 Assisted NLU 增強功能。

**測試改進：**在您的測試主控台中嘗試這些變化，以了解 Assisted NLU 如何處理不同的措辭：
+ 「我想要購買一些玫瑰」（應該觸發 OrderFlowers 意圖並擷取 FlowerType)
+ 「我明天可以送花嗎？」 （應該觸發 OrderFlowers 意圖並擷取 PickupDate)
+ 「我需要在下午 3 點收件的 tulips」（應觸發 OrderFlowers 意圖並擷取 FlowerType 和 PickupTime)

請注意，聊天機器人如何了解這些自然變化，而不需要您將它們新增為明確的範例表達用語。這由 Assisted NLU 提供支援，它使用 AI 來改善自然語言的理解。

## 後續步驟
<a name="getting-started-next-steps"></a>

現在您已使用範本建立第一個機器人，您可以使用 主控台建立自己的機器人。如需建立自訂機器人的說明，以及建立機器人的詳細資訊，請參閱[使用 Amazon Lex V2 機器人](building-bots.md)。