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. # 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