Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.
# Menambahkan maksud
Maksud adalah tujuan yang ingin dicapai pengguna Anda, seperti memesan bunga atau memesan hotel. Bot Anda harus memiliki setidaknya satu niat.
Secara default, semua bot berisi satu maksud bawaan, maksud fallback. Maksud ini digunakan ketika Amazon Lex V2 tidak mengenali maksud lain apa pun. Misalnya, jika pengguna mengatakan “Saya ingin memesan bunga” ke maksud pemesanan hotel, maksud fallback dipicu.
**Untuk menambahkan maksud**
1. Masuk ke AWS Management Console dan buka konsol Amazon Lex di [https://console.aws.amazon.com/lex/](https://console.aws.amazon.com/lex/).
1. Dari daftar bot, pilih bot yang ingin Anda tambahkan intent, lalu dari **Tambah bahasa pilih **Lihat** bahasa**.
1. Pilih bahasa untuk menambahkan intent, lalu pilih **Intent**.
1. **Pilih **Tambah maksud**, beri nama maksud Anda, lalu pilih Tambah.**
1. Di editor maksud, tambahkan detail maksud Anda.
+ **Alur percakapan** — Gunakan diagram alur percakapan untuk melihat bagaimana dialog dengan bot Anda mungkin terlihat. Anda dapat memilih bagian percakapan yang berbeda untuk beralih ke bagian editor maksud tersebut.
+ **Detail maksud** — Berikan maksud nama dan deskripsi untuk membantu mengidentifikasi tujuan maksud. Anda juga dapat melihat pengenal unik yang ditetapkan Amazon Lex V2 ke intent.
+ **Konteks** - Mengatur konteks input dan output untuk maksud. Konteks adalah variabel status yang terkait dengan maksud. Konteks keluaran diatur ketika maksud terpenuhi. Maksud dengan konteks masukan hanya dapat dikenali jika konteksnya aktif. Maksud tanpa konteks input selalu dapat dikenali.
+ **Contoh ucapan** - Anda harus memberikan 10 frasa atau lebih yang Anda harapkan digunakan pengguna untuk memulai maksud. Amazon Lex V2 menggeneralisasi dari frasa ini untuk mengenali bahwa pengguna ingin memulai maksud.
+ **Respons awal** - Pesan awal yang dikirim ke pengguna setelah intent dipanggil. Anda dapat memberikan respons, menginisialisasi nilai, dan menentukan langkah selanjutnya yang dilakukan Amazon Lex V2 untuk merespons pengguna di awal intent.
+ **Slot** — Tentukan slot, atau parameter, yang diperlukan untuk memenuhi maksud. Setiap slot memiliki tipe yang mendefinisikan nilai yang dapat dimasukkan dalam slot. Anda dapat memilih dari jenis slot khusus Anda, atau Anda dapat memilih jenis slot bawaan.
+ **Konfirmasi** — Permintaan dan tanggapan ini digunakan untuk mengkonfirmasi atau menolak pemenuhan maksud. Permintaan konfirmasi meminta pengguna untuk meninjau nilai slot. Misalnya, “Saya sudah memesan kamar hotel untuk hari Jumat. Apakah ini benar?” Respons deklinasi dikirim ke pengguna ketika mereka menolak konfirmasi. Anda dapat memberikan tanggapan, menetapkan nilai, dan menentukan langkah berikutnya yang diambil Amazon Lex V2 sesuai dengan respons konfirmasi atau deklinasi dari pengguna.
+ **Pemenuhan** — Respon dikirim ke pengguna selama pemenuhan. Anda dapat mengatur pembaruan kemajuan pemenuhan di awal pemenuhan dan secara berkala saat pemenuhan sedang berlangsung. Misalnya, “Saya mengubah kata sandi Anda, ini mungkin memakan waktu beberapa menit” dan “Saya masih mengerjakan permintaan Anda.” Pembaruan pemenuhan hanya digunakan untuk percakapan streaming. Anda juga dapat mengatur pesan sukses pasca-pemenuhan, pesan kegagalan, dan pesan batas waktu. Anda dapat mengirim pesan pasca-pemenuhan untuk streaming dan percakapan reguler. Misalnya, jika pemenuhan berhasil, Anda dapat mengirim “Saya telah mengubah kata sandi Anda.” Jika pemenuhan tidak berhasil, Anda dapat mengirim tanggapan dengan informasi lebih lanjut, seperti “Saya tidak dapat mengubah kata sandi Anda, hubungi meja bantuan untuk bantuan.” Jika pemenuhan memakan waktu lebih lama dari periode batas waktu yang dikonfigurasi, Anda dapat mengirim pesan yang memberi tahu pengguna, seperti “Server kami sangat sibuk saat ini. Coba permintaanmu lagi nanti.” Anda dapat memberikan respons, menetapkan nilai, dan menentukan langkah selanjutnya yang dilakukan Amazon Lex V2 untuk merespons pengguna.
+ **Menutup tanggapan** — Respons dikirim ke pengguna setelah maksud terpenuhi dan semua pesan lainnya diputar. Misalnya, terima kasih telah memesan kamar hotel. Atau dapat meminta pengguna untuk memulai niat yang berbeda, seperti, “Terima kasih telah memesan kamar, apakah Anda ingin memesan mobil sewaan?” Anda dapat memberikan tanggapan dan mengonfigurasi tindak lanjut tindakan berikutnya setelah memenuhi maksud dan merespons dengan respons penutupan.
+ **Kait kode** - Tunjukkan apakah Anda menggunakan AWS Lambda fungsi untuk menginisialisasi maksud dan memvalidasi input pengguna. Anda menentukan fungsi Lambda dalam alias yang Anda gunakan untuk menjalankan bot.
1. Pilih **Simpan maksud** untuk menyimpan intent.
**catatan**
Pada 17 Agustus 2022, Amazon Lex V2 merilis perubahan pada cara percakapan dikelola dengan pengguna. Perubahan ini memberi Anda kontrol lebih besar atas jalur yang diambil pengguna melalui percakapan. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Perubahan alur percakapan di Amazon Lex V2](understanding-new-flows.md). Bot yang dibuat sebelum 17 Agustus 2022 tidak mendukung pesan kait kode dialog, menyetel nilai, mengonfigurasi langkah selanjutnya, dan menambahkan kondisi.
## Mengkonfigurasi prompt dalam urutan tertentu
Anda dapat mengonfigurasi bot untuk memutar pesan dalam urutan yang telah ditentukan dengan mencentang kotak untuk **pesan Putar secara berurutan**. Jika tidak, bot memainkan pesan dan variasi dalam urutan acak.
Permintaan yang dipesan memungkinkan pesan dan variasi grup pesan untuk diputar secara berurutan di antara percobaan ulang. Anda dapat menggunakan rephrasing alternatif pesan ketika respons yang tidak valid untuk prompt diberikan oleh pengguna, atau untuk konfirmasi maksud. Hingga dua variasi pesan asli dapat diatur di setiap slot. Anda dapat memilih apakah akan memutar pesan secara berurutan atau secara acak.
Prompt yang dipesan mendukung keempat jenis pesan: teks, respons muatan khusus, SSML, dan grup kartu. Tanggapan diurutkan dalam grup pesan yang sama. Grup pesan yang berbeda bersifat independen.
**Topics**
+ [Mengkonfigurasi prompt dalam urutan tertentu](#configuring-prompts)
+ [Sampel ucapan](sample-utterances.md)
+ [Struktur niat](intent-structure.md)
+ [Membuat jalur percakapan](building-paths.md)
+ [Menggunakan pembangun percakapan Visual](visual-conversation-builder.md)
+ [Maksud bawaan](built-in-intents.md)
# Sampel ucapan
Anda membuat contoh ucapan yang merupakan variasi frasa yang Anda harapkan digunakan pengguna untuk memulai maksud. Misalnya, untuk **BookFlight** maksud, Anda mungkin menyertakan ucapan seperti berikut ini:
1. Saya ingin memesan penerbangan
1. Bantu aku mendapatkan penerbangan.
1. Tiket pesawat, tolong\$1
1. penerbangan dari \$1*DepartureCity*\$1 ke \$1*DestinationCity*\$1
Anda harus memberikan 10 atau lebih contoh ucapan. Berikan sampel yang mewakili berbagai struktur kalimat dan kata-kata yang dapat diucapkan pengguna. Pertimbangkan juga kalimat yang tidak lengkap, seperti pada contoh 3 dan 4 di atas. Anda juga dapat menggunakan slot yang telah Anda tetapkan untuk maksud dalam contoh ucapan dengan membungkus kurawal kurawal di sekitar nama slot, seperti pada \$1\$1 pada contoh 4. *DepartureCity* Jika Anda menyertakan nama slot dalam contoh ucapan, Amazon Lex V2 mengisi slot maksud dengan nilai yang diberikan pengguna dalam ucapan tersebut.
Berbagai contoh ucapan membantu Amazon Lex V2 menggeneralisasi untuk secara efektif mengenali bahwa pengguna ingin memulai intent.
Anda dapat menambahkan contoh ucapan di editor maksud, pembuat percakapan visual, atau dengan operasi atau API [CreateIntent](https://docs.aws.amazon.com/lexv2/latest/APIReference/API_CreateIntent.html). [UpdateIntent](https://docs.aws.amazon.com/lexv2/latest/APIReference/API_UpdateIntent.html) Anda juga dapat menghasilkan contoh ucapan secara otomatis dengan memanfaatkan kemampuan AI generatif Amazon Bedrock. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Gunakan generasi ucapan untuk menghasilkan contoh ucapan untuk pengenalan maksud](utterance-generation.md).
**Menggunakan editor Intent atau pembuat percakapan Visual**
1. Di editor Intent, navigasikan ke bagian **Sample utterances**. Di pembangun percakapan Visual, temukan bagian **Sampel ucapan** di blok **Mulai**.
1. Di kotak dengan teks transparan**I want to book a flight**, ketikkan contoh ucapan. Pilih **Tambahkan ucapan** untuk menambahkan ucapan.
1. Lihat contoh ucapan yang telah Anda tambahkan dalam mode **Pratinjau** atau **teks Biasa**. Dalam **teks Biasa**, setiap baris adalah ucapan yang terpisah. Dalam **mode Pratinjau**, arahkan kursor ke ucapan untuk mengungkapkan opsi berikut:
+ Pilih kotak teks untuk mengedit ucapan.
+ Pilih tombol x di sebelah kanan kotak teks untuk menghapus ucapan.
+ Seret tombol di sebelah kiri kotak teks untuk mengubah urutan ucapan sampel.
1. Gunakan bilah pencarian di bagian atas untuk mencari melalui contoh ucapan Anda dan menu tarik-turun di sebelahnya untuk mengurutkan berdasarkan urutan Anda menambahkan ucapan atau dalam urutan abjad.
**Menggunakan operasi API**
1. Buat maksud baru dengan [CreateIntent](https://docs.aws.amazon.com/lexv2/latest/APIReference/API_CreateIntent.html)operasi atau perbarui yang sudah ada dengan [UpdateIntent](https://docs.aws.amazon.com/lexv2/latest/APIReference/API_UpdateIntent.html)operasi.
1. Permintaan API menyertakan `sampleUtterances` bidang, yang memetakan ke array [SampleUtterance](https://docs.aws.amazon.com/lexv2/latest/APIReference/API_SampleUtterance.html)objek.
1. Untuk setiap contoh ucapan yang ingin Anda tambahkan, tambahkan `SampleUtterance` objek ke array. Tambahkan ucapan sampel sebagai nilai bidang. `utterance`
1. Untuk mengedit dan menghapus contoh ucapan, kirim permintaan. `UpdateIntent` Daftar ucapan yang Anda berikan di `sampleUtterances` bidang menggantikan ucapan yang ada.
**penting**
Bidang apa pun yang Anda biarkan kosong dalam `UpdateIntent` permintaan akan menyebabkan konfigurasi yang ada di intent dihapus. Gunakan [DescribeIntent](https://docs.aws.amazon.com/lexv2/latest/APIReference/API_DescribeIntent.html)operasi untuk mengembalikan konfigurasi bot dan menyalin konfigurasi apa pun yang tidak ingin Anda hapus ke dalam `UpdateIntent` permintaan.
# Struktur niat
Maksud adalah tujuan yang ingin dicapai pengguna Anda, seperti memesan bunga atau memesan hotel. Bot Anda harus memiliki setidaknya satu niat. Maksud terdiri dari komponen-komponen berikut
+ **Respons awal** - Pesan awal yang dikirim ke pengguna setelah intent dipanggil. Anda dapat mengatur respons, menginisialisasi nilai, dan menentukan langkah selanjutnya yang diambil bot Anda untuk merespons pengguna di awal intent.
+ **Slot** — Parameter yang diperlukan untuk memenuhi maksud. Setiap slot memiliki tipe yang mendefinisikan nilai yang dapat dimasukkan dalam slot. Anda dapat memilih dari jenis slot khusus Anda atau Anda dapat memilih jenis slot bawaan.
+ **Konfirmasi** — Setelah percakapan dengan pengguna selesai dan nilai slot untuk intent terisi, Anda dapat mengatur prompt konfirmasi untuk menanyakan pengguna apakah nilai slot sudah benar.
+ **Pemenuhan** — Respons yang dikirim ke pengguna selama pemenuhan. Anda dapat mengatur pembaruan kemajuan pemenuhan di awal pemenuhan dan terus mengirim pembaruan berkala saat pemenuhan sedang berlangsung. Anda juga dapat mengatur pesan sukses pasca-pemenuhan, pesan kegagalan, dan pesan batas waktu.
+ **Respons penutupan** — Respons penutupan yang dikirim ke pengguna setelah niat mereka terpenuhi. Anda dapat mengatur respons penutupan untuk mengakhiri percakapan, atau Anda dapat mengaturnya agar pengguna tahu bahwa mereka dapat melanjutkan dengan maksud lain.
**Topics**
+ [Respon awal](intent-initial.md)
+ [Slot](intent-slots.md)
+ [Konfirmasi](intent-confirm.md)
+ [Pemenuhan](intent-fulfillment.md)
+ [Tanggapan penutupan](intent-closing.md)
# Respon awal
Respons awal dikirim ke pengguna setelah Amazon Lex V2 menentukan maksud dan sebelum mulai memperoleh nilai slot. Anda dapat menggunakan tanggapan ini untuk memberi tahu pengguna tentang maksud yang diakui dan untuk mempersiapkan mereka untuk informasi yang Anda kumpulkan untuk memenuhi maksud tersebut.
Misalnya, jika tujuannya adalah menjadwalkan janji temu layanan untuk mobil, respons awal mungkin:
| |
| --- |
| Saya dapat membantu Anda menjadwalkan janji temu. Anda harus menyediakan merek, model, dan tahun mobil Anda. |
Pesan respons awal tidak diperlukan. Jika Anda tidak menyediakannya, Amazon Lex V2 terus mengikuti langkah berikutnya dari respons awal.
Anda dapat mengonfigurasi opsi berikut dalam respons awal:
+ **Konfigurasikan langkah berikutnya** — Anda dapat memberikan langkah berikutnya dalam percakapan seperti melompat ke tindakan dialog tertentu, memunculkan slot tertentu, atau melompat ke maksud yang berbeda. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Konfigurasikan langkah selanjutnya dalam percakapan](paths-nextstep.md).
+ **Tetapkan nilai** - Anda dapat mengatur nilai untuk slot dan atribut sesi. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Tetapkan nilai selama percakapan](paths-setting-values.md)
+ **Tambahkan percabangan bersyarat** — Anda dapat menerapkan kondisi setelah memainkan respons awal. Ketika suatu kondisi dievaluasi menjadi benar, tindakan yang Anda tentukan diambil. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Tambahkan kondisi ke percakapan cabang](paths-branching.md).
+ **Jalankan hook kode dialog** - Anda dapat menentukan hook kode Lambda untuk menginisialisasi data dan menjalankan logika bisnis. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Memanggil hook kode dialog](paths-code-hook.md). Jika opsi untuk menjalankan fungsi Lambda diaktifkan untuk intent, hook kode dialog dijalankan secara default. Anda dapat menonaktifkan hook kode dialog dengan mengaktifkan tombol **Aktif**.
Dengan tidak adanya kondisi atau langkah eksplisit berikutnya, Amazon Lex V2 pindah ke slot berikutnya dalam urutan prioritas.
![\[Opsi lanjutan untuk respons awal terhadap permintaan pengguna.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/lexv2/latest/dg/images/response-initial.png)
**catatan**
Pada 17 Agustus 2022, Amazon Lex V2 merilis perubahan pada cara percakapan dikelola dengan pengguna. Perubahan ini memberi Anda kontrol lebih besar atas jalur yang diambil pengguna melalui percakapan. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Perubahan alur percakapan di Amazon Lex V2](understanding-new-flows.md). Bot yang dibuat sebelum 17 Agustus 2022 tidak mendukung pesan kait kode dialog, menyetel nilai, mengonfigurasi langkah selanjutnya, dan menambahkan kondisi.
# Slot
Slot adalah nilai yang disediakan oleh pengguna untuk memenuhi maksud. Ada dua jenis slot:
+ **Jenis slot bawaan** — Anda dapat menggunakan tipe slot bawaan untuk menangkap nilai standar seperti nomor, nama, dan kota. Untuk daftar jenis slot bawaan yang didukung, lihat[Jenis slot bawaan](built-in-slots.md).
+ **Jenis slot khusus** - Anda dapat menggunakan jenis slot khusus untuk menangkap nilai khusus khusus untuk maksud. Misalnya, Anda dapat menggunakan jenis slot khusus untuk menangkap jenis akun sebagai “Memeriksa” atau “Tabungan”. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Jenis slot khusus](custom-slot-types.md).
Untuk menentukan slot dalam intent, Anda harus mengonfigurasi yang berikut ini:
+ **Info slot** — Bidang ini berisi nama dan deskripsi opsional untuk slot. Misalnya, Anda dapat memberikan nama slot sebagai “AccountNumber” untuk menangkap nomor akun. Jika slot diperlukan sebagai bagian dari alur percakapan untuk memenuhi maksud, itu harus ditandai sebagai diperlukan.
+ **Jenis slot** — Jenis slot mendefinisikan daftar nilai yang dapat diterima slot. Anda dapat membuat jenis slot khusus atau menggunakan jenis slot yang telah ditentukan sebelumnya.
+ **Slot prompt — Prompt** slot adalah pertanyaan yang diajukan kepada pengguna untuk mengumpulkan informasi. Anda dapat mengonfigurasi jumlah percobaan ulang yang digunakan untuk mengumpulkan informasi dan variasi prompt yang digunakan untuk setiap percobaan ulang. Anda juga dapat mengaktifkan pemanggilan fungsi Lambda setelah setiap percobaan ulang untuk memproses input yang diambil dan mencoba menyelesaikan ke input yang valid.
+ **Tunggu dan Lanjutkan (opsional)** — Dengan mengaktifkan perilaku ini, pengguna dapat mengucapkan frasa seperti “tahan sebentar” untuk membuat bot menunggu mereka menemukan informasi dan memberikannya. Ini diaktifkan hanya untuk streaming percakapan. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Mengaktifkan bot Amazon Lex V2 untuk menunggu pengguna memberikan informasi lebih lanjut selama jeda](wait-and-continue.md).
+ **Respons pengambilan slot** — Anda dapat mengonfigurasi respons sukses dan respons kegagalan berdasarkan hasil menangkap nilai slot dari input pengguna.
+ **Percabangan bersyarat** — Anda dapat menerapkan kondisi setelah memainkan respons awal. Ketika suatu kondisi dievaluasi menjadi benar, tindakan yang Anda tentukan diambil. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Tambahkan kondisi ke percakapan cabang](paths-branching.md).
+ **Kait kode dialog — Anda juga dapat menggunakan hook** kode Lambda untuk memvalidasi nilai slot dan menjalankan logika bisnis. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Memanggil hook kode dialog](paths-code-hook.md).
+ **Jenis input pengguna** - Anda dapat mengonfigurasi jenis input sehingga bot dapat menerima modalitas tertentu. Secara default, modalitas audio dan DTMF diterima. Anda dapat secara selektif mengaturnya ke audio saja atau DTMF saja.
+ Batas **waktu dan panjang input audio** - Anda dapat mengonfigurasi batas waktu audio termasuk batas waktu suara dan batas waktu diam. Selain itu, Anda dapat mengatur panjang audio maksimal.
+ Batas **waktu input DTMF, karakter, dan panjang** - Anda dapat mengatur batas waktu DTMF bersama dengan karakter penghapusan dan karakter akhir. Juga, Anda dapat mengatur panjang DTMF maks.
+ **Panjang teks** - Anda dapat mengatur panjang maksimal untuk modalitas teks.
Setelah prompt slot dimainkan, pengguna memberikan nilai slot sebagai input. Jika Amazon Lex V2 tidak memahami nilai slot yang disediakan oleh pengguna, ia mencoba lagi memunculkan slot sampai memahami nilai atau sampai melebihi jumlah percobaan ulang maksimum yang Anda konfigurasikan untuk slot. Dengan menggunakan pengaturan coba lagi lanjutan, Anda dapat mengonfigurasi batas waktu, membatasi jenis input, dan mengaktifkan atau menonaktifkan interupsi untuk prompt awal dan percobaan ulang. Setelah setiap upaya menangkap input, Amazon Lex V2 dapat memanggil fungsi Lambda yang dikonfigurasi untuk bot dengan label pemanggilan yang disediakan untuk percobaan ulang. Anda dapat menggunakan fungsi Lambda, misalnya, untuk menerapkan logika bisnis Anda untuk mencoba menyelesaikannya ke nilai yang valid. Fungsi Lambda ini dapat diaktifkan dalam **Opsi lanjutan untuk permintaan** slot.
![\[Siapkan petunjuk slot agar bot Anda memperoleh informasi.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/lexv2/latest/dg/images/response-slot-prompt.png)
Anda dapat menentukan tanggapan yang harus dikirim bot ke pengguna setelah nilai slot dimasukkan atau jika jumlah percobaan ulang maksimum terlampaui. Misalnya, untuk bot untuk layanan penjadwalan untuk mobil, Anda dapat mengirim pesan ke pengguna ketika nomor identifikasi kendaraan (VIN) dimasukkan:
| |
| --- |
| Terima kasih telah memberikan nomor VIN mobil Anda. Sekarang saya akan melanjutkan untuk menjadwalkan janji temu. |
Anda dapat membuat dua tanggapan:
+ **Respon sukses** — dikirim ketika Amazon Lex V2 memahami nilai slot.
+ **Respons kegagalan** — dikirim ketika Amazon Lex V2 tidak dapat memahami nilai slot dari pengguna setelah jumlah maksimum percobaan ulang.
Anda dapat menetapkan nilai, mengonfigurasi langkah selanjutnya, dan menerapkan kondisi yang sesuai dengan setiap respons untuk merancang alur percakapan.
Dengan tidak adanya kondisi atau langkah eksplisit berikutnya, Amazon Lex V2 pindah ke slot berikutnya dalam urutan prioritas.
![\[Opsi lanjutan untuk respons slot.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/lexv2/latest/dg/images/response-slot.png)
Anda dapat menggunakan fungsi Lambda untuk memvalidasi nilai slot yang telah dimasukkan pengguna dan menentukan tindakan selanjutnya. Misalnya, Anda dapat menggunakan fungsi validasi untuk memastikan bahwa nilai yang dimasukkan jatuh dalam rentang yang benar, atau yang diformat dengan benar. **Untuk mengaktifkan fungsi Lambda, pilih kotak centang fungsi **Invoke Lambda** dan tombol Aktif di **bagian** kait kode Dialog.** Anda dapat menentukan label pemanggilan untuk hook kode dialog. Label pemanggilan ini dapat digunakan dalam fungsi Lambda untuk menulis logika bisnis yang sesuai dengan elisitasi slot.
![\[Opsi untuk hook kode dialog.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/lexv2/latest/dg/images/response-dialog-code-hook.png)
Slot yang tidak diperlukan untuk maksud tersebut bukan bagian dari alur percakapan utama. Namun, jika ucapan pengguna berisi nilai yang diidentifikasi bot Anda sesuai dengan slot opsional, itu dapat memunculkan slot dengan nilai itu. Misalnya, jika Anda mengonfigurasi bot intelijen bisnis untuk memiliki `City` slot opsional dan ucapan pengguna**What is the sales for April in San Diego?**, bot mengisi slot opsional dengan. **San Diego** Anda dapat mengonfigurasi logika bisnis untuk menggunakan nilai slot opsional, jika ada.
Slot yang tidak diperlukan untuk maksud tidak dapat diperoleh menggunakan langkah selanjutnya. Langkah-langkah ini hanya dapat diisi selama elisitasi maksud (seperti pada contoh sebelumnya) atau dapat diperoleh dengan menyetel status dialog dalam fungsi Lambda. Jika slot diperoleh menggunakan fungsi Lambda, Anda harus menggunakan fungsi Lambda untuk memutuskan langkah selanjutnya dalam percakapan setelah elisitasi slot selesai. Untuk mengaktifkan dukungan untuk langkah selanjutnya saat membangun bot, Anda harus menandai slot seperti yang diperlukan untuk maksud tersebut.
**catatan**
Pada 17 Agustus 2022, Amazon Lex V2 merilis perubahan pada cara percakapan dikelola dengan pengguna. Perubahan ini memberi Anda kontrol lebih besar atas jalur yang diambil pengguna melalui percakapan. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Perubahan alur percakapan di Amazon Lex V2](understanding-new-flows.md). Bot yang dibuat sebelum 17 Agustus 2022 tidak mendukung pesan kait kode dialog, menyetel nilai, mengonfigurasi langkah selanjutnya, dan menambahkan kondisi.
Topik berikut menjelaskan cara mengkonfigurasi bot untuk mendapatkan kembali nilai slot yang telah diisi dan cara membuat slot yang terdiri dari beberapa nilai:
**Topics**
+ [Memunculkan kembali slot](reelicit-slots.md)
+ [Menggunakan beberapa nilai dalam slot](multi-valued-slots.md)
# Memunculkan kembali slot
Anda dapat mengonfigurasi bot Anda untuk mendapatkan kembali slot yang telah diisi dengan mengatur nilai slot itu **null** dan mengatur langkah berikutnya dalam percakapan untuk kembali ke mendapatkan slot itu. Misalnya, Anda mungkin ingin mendapatkan kembali slot setelah pelanggan Anda menolak konfirmasi elicitation slot berdasarkan informasi tambahan, seperti dalam percakapan berikut:
![\[Percakapan yang memunculkan preferensi daging pelanggan untuk pesanan makanan.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/lexv2/latest/dg/images/slots/order-food.png)
Anda dapat mengonfigurasi loop dari respons konfirmasi kembali untuk mendapatkan kembali slot dengan editor maksud atau editor. [Menggunakan pembangun percakapan Visual](visual-conversation-builder.md)
**catatan**
Anda dapat memutar kembali untuk mendapatkan kembali slot kapan saja dalam percakapan asalkan Anda menetapkan nilai slot itu sebelumnya. **null**
**Mereproduksi contoh di atas dengan editor maksud**
1. Di bagian **Konfirmasi** editor maksud, pilih panah kanan di sebelah **Prompts untuk mengonfirmasi maksud untuk memperluas bagian**.
1. Pilih **Opsi lanjutan** di bagian bawah.
1. Di bagian **Tolak respons**, pilih panah kanan di sebelah **Tetapkan nilai** untuk memperluas bagian. Isi bagian ini dengan langkah-langkah berikut, seperti pada gambar di bawah ini:
1. Tetapkan nilai slot yang ingin Anda dapatkan kembali. **null** Dalam contoh ini, kami ingin mendapatkan kembali `Meat` slot, jadi kami masukan **\$1Meat\$1 = null** di bagian Nilai **Slot**.
1. Di menu tarik-turun di bawah **Langkah berikutnya dalam percakapan**, pilih Dapatkan **slot**.
1. Bagian **Slot** akan muncul. Di menu tarik-turun di bawahnya, pilih slot yang ingin Anda dapatkan kembali.
1. Pilih **opsi Perbarui** untuk mengonfirmasi perubahan Anda.
![\[Percakapan yang memunculkan preferensi daging pelanggan untuk pesanan makanan.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/lexv2/latest/dg/images/slots/decline-food.png)
**Mereproduksi contoh di atas dengan pembangun percakapan Visual**
1. Buat koneksi dari **No** port dari blok **Konfirmasi** ke port masuk dari **Get slot value: Meat** block.
![\[Koneksi dari deklinasi prompt konfirmasi ke blok elisitasi slot Daging.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/lexv2/latest/dg/images/slots/vcb-reelicit-slot-loop.png)
1. Pilih ikon **Edit** di sudut kanan atas blok **Konfirmasi**.
![\[Edit ikon di sudut kanan atas blok konfirmasi.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/lexv2/latest/dg/images/slots/vcb-reelicit-slot-confirmation-edit.png)
1. Pilih ikon roda gigi di sebelah respons bot di bagian **respons Decilne**.
![\[Ikon roda gigi di sebelah respons bot di bagian respons penurunan\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/lexv2/latest/dg/images/slots/vcb-reelicit-slot-confirmation.png)
1. Di bagian **Set values**, tambahkan “\$1Meat\$1 = null” di kotak **Nilai Slot**.
![\[Atur nilai slot yang akan ditimbulkan kembali ke null di kotak nilai slot dari bagian nilai set.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/lexv2/latest/dg/images/slots/vcb-reelicit-slot-set-slot-null.png)
1. Pilih **Simpan Maksud.**
# Menggunakan beberapa nilai dalam slot
**catatan**
Beberapa slot nilai hanya didukung dalam bahasa Inggris (AS).
Untuk beberapa maksud, Anda mungkin ingin menangkap beberapa nilai untuk satu slot. Misalnya, bot pemesanan pizza mungkin memiliki maksud dengan ucapan berikut:
```
I want a pizza with {toppings}
```
Maksudnya mengharapkan bahwa `{toppings}` slot berisi daftar topping yang diinginkan pelanggan di pizza mereka, misalnya “pepperoni dan nanas”.
Untuk mengonfigurasi slot untuk menangkap beberapa nilai, Anda mengatur `allowMultipleValues` bidang pada slot ke true. Anda dapat mengatur bidang menggunakan konsol atau dengan [UpdateSlot](https://docs.aws.amazon.com/lexv2/latest/APIReference/API_UpdateSlot.html)operasi [CreateSlot](https://docs.aws.amazon.com/lexv2/latest/APIReference/API_CreateSlot.html)atau.
Anda hanya dapat menandai slot dengan jenis slot khusus sebagai slot multi-nilai.
Untuk slot multi-nilai, Amazon Lex V2 mengembalikan daftar nilai slot sebagai respons terhadap [RecognizeUtterance](https://docs.aws.amazon.com/lexv2/latest/APIReference/API_runtime_RecognizeUtterance.html)operasi [RecognizeText](https://docs.aws.amazon.com/lexv2/latest/APIReference/API_runtime_RecognizeText.html)atau. Berikut ini adalah informasi slot yang dikembalikan untuk ucapan “Saya ingin pizza dengan pepperoni dan nanas” dari bot. 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"
]
}
}
]
}
}
```
Slot multi-nilai selalu mengembalikan daftar nilai. Ketika ucapan hanya berisi satu nilai, daftar nilai yang dikembalikan hanya berisi satu respons.
Amazon Lex V2 mengenali beberapa nilai yang dipisahkan oleh spasi, koma (,), dan konjungsi “dan”. Slot multi-nilai bekerja dengan input teks dan suara.
Anda dapat menggunakan slot multi-nilai dalam petunjuk. Misalnya, Anda dapat mengatur prompt konfirmasi untuk maksud
```
Would you like me to order your {toppings} pizza?
```
Ketika Amazon Lex V2 mengirimkan prompt ke pengguna, ia mengirimkan “Apakah Anda ingin saya memesan pizza pepperoni dan nanas Anda?”
Slot multi-nilai mendukung nilai default tunggal. Jika beberapa nilai default disediakan, Amazon Lex V2 mengisi slot dengan hanya nilai pertama yang tersedia. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Menggunakan nilai slot default dalam maksud untuk bot Lex V2 Anda](context-mgmt-default.md).
Anda dapat menggunakan slot obfuscation untuk menutupi nilai slot multi-nilai di log percakapan. Saat Anda mengaburkan nilai slot, nilai masing-masing nilai slot diganti dengan nama slot. Lihat informasi yang lebih lengkap di [Mengaburkan nilai slot dalam log percakapan dari Lex V2](monitoring-obfuscate.md).
# Konfirmasi
Setelah percakapan dengan pengguna selesai dan nilai slot untuk intent terisi, Anda dapat mengonfigurasi prompt konfirmasi untuk menanyakan kepada pengguna apakah nilai slot sudah benar. Misalnya, bot yang menjadwalkan janji temu layanan untuk mobil mungkin meminta pengguna dengan hal-hal berikut:
| |
| --- |
| Saya punya layanan untuk Honda Civic 2017 Anda yang dijadwalkan pada 25 Maret pukul 15.00. Apakah itu semua benar? |
Anda dapat menentukan 3 jenis tanggapan terhadap prompt konfirmasi:
+ **Respons konfirmasi** - Respons ini dikirim ke pengguna saat pengguna mengonfirmasi maksud. Misalnya, setelah pengguna menjawab “ya” ke prompt “apakah Anda ingin melakukan pemesanan?”
+ **Respons tolak** - Respons ini dikirim ke pengguna saat pengguna menolak maksud. Misalnya, setelah pengguna membalas “tidak” ke prompt “apakah Anda ingin melakukan pemesanan?”
+ **Respons kegagalan** - Respons ini dikirim ke pengguna ketika prompt konfirmasi tidak dapat diproses. Misalnya, jika respons pengguna tidak dapat dipahami atau tidak dapat diselesaikan menjadi ya atau tidak.
![\[Diagram alur yang menunjukkan 3 jenis respons untuk konfirmasi dan respons penurunan.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/lexv2/latest/dg/images/conditional-confirmation-flow.png)
Jika Anda tidak menentukan prompt konfirmasi, Amazon Lex V2 pindah ke langkah pemenuhan atau respons penutupan.
Anda dapat menetapkan nilai, mengonfigurasi langkah berikutnya, dan menerapkan kondisi yang sesuai dengan setiap respons untuk merancang alur percakapan. Dengan tidak adanya kondisi atau langkah eksplisit berikutnya, Amazon Lex V2 pindah ke langkah pemenuhan.
Anda juga dapat mengaktifkan hook kode dialog untuk memvalidasi informasi yang ditangkap dalam intent sebelum mengirimnya untuk pemenuhan. Untuk menggunakan hook kode, aktifkan hook kode dialog di opsi lanjutan prompt konfirmasi. Selain itu, konfigurasikan langkah selanjutnya dari status sebelumnya untuk mengeksekusi hook kode dialog. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Memanggil hook kode dialog](paths-code-hook.md).
**catatan**
Jika Anda menggunakan hook kode untuk memicu langkah konfirmasi saat runtime, Anda harus menandai langkah konfirmasi sebagai **Aktif** pada waktu pembuatan.
![\[Konsol Amazon Lex V2 menunjukkan opsi lanjutan untuk permintaan konfirmasi.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/lexv2/latest/dg/images/response-confirm.png)
**catatan**
Pada 17 Agustus 2022, Amazon Lex V2 merilis perubahan pada cara percakapan dikelola dengan pengguna. Perubahan ini memberi Anda kontrol lebih besar atas jalur yang diambil pengguna melalui percakapan. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Perubahan alur percakapan di Amazon Lex V2](understanding-new-flows.md). Bot yang dibuat sebelum 17 Agustus 2022 tidak mendukung pesan kait kode dialog, menyetel nilai, mengonfigurasi langkah selanjutnya, dan menambahkan kondisi.
## Menggunakan fungsi Lambda untuk memvalidasi intent.
Anda dapat menentukan hook kode Lambda untuk memvalidasi intent sebelum mengirimnya untuk pemenuhan. Untuk menggunakan hook kode, aktifkan hook kode dialog di opsi lanjutan prompt konfirmasi.
Saat Anda menggunakan kait kode, Anda dapat menentukan tindakan yang dilakukan Amazon Lex V2 setelah hook kode berjalan. Anda dapat membuat tiga jenis tanggapan:
+ **Respon sukses** - Dikirim ke pengguna ketika hook kode selesai dengan sukses.
+ **Respons kegagalan** - Dikirim ke pengguna ketika hook kode tidak berjalan dengan sukses atau ketika hook kode kembali `Failure` dalam respons.
+ **Respons batas waktu** - Dikirim ke pengguna saat kait kode tidak selesai dalam periode batas waktu yang dikonfigurasi.
# Pemenuhan
Setelah semua nilai slot disediakan oleh pengguna untuk maksud tersebut, Amazon Lex V2 memenuhi permintaan pengguna. Anda dapat mengonfigurasi opsi berikut untuk pemenuhan.
+ **Hook kode pemenuhan** - Anda dapat menggunakan opsi ini untuk mengontrol pemenuhan pemanggilan Lambda. Jika opsi dinonaktifkan, pemenuhan berhasil tanpa menjalankan fungsi Lambda.
+ **Pembaruan pemenuhan** - Anda dapat mengaktifkan pembaruan pemenuhan untuk fungsi Lambda yang membutuhkan waktu lebih dari beberapa detik untuk diselesaikan, sehingga pengguna tahu bahwa prosesnya sedang berlangsung. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Mengkonfigurasi pembaruan kemajuan pemenuhan untuk bot Lex V2 Anda](streaming-progress.md). Fungsionalitas ini hanya tersedia untuk streaming percakapan.
+ **Respons pemenuhan** — Anda dapat mengonfigurasi respons sukses, respons kegagalan, dan respons batas waktu. Respons yang sesuai dikembalikan ke pengguna berdasarkan status pemenuhan pemanggilan Lambda.
Ada tiga kemungkinan tanggapan pemenuhan:
+ **Respon sukses** — Pesan yang dikirim ketika pemenuhan Lambda selesai dengan sukses.
+ **Respons kegagalan** — Pesan yang dikirim jika pemenuhan gagal atau Lambda tidak dapat diselesaikan karena alasan tertentu.
+ **Respons batas waktu** - Pesan yang dikirim jika fungsi Lambda pemenuhan tidak selesai dalam batas waktu yang dikonfigurasi.
Anda dapat menetapkan nilai, mengonfigurasi langkah berikutnya, dan menerapkan kondisi yang sesuai dengan setiap respons untuk merancang alur percakapan. Dengan tidak adanya kondisi atau langkah eksplisit berikutnya, Amazon Lex V2 beralih ke respons penutupan.
![\[Konsol Amazon Lex V2 menampilkan opsi respons untuk hook kode pemenuhan.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/lexv2/latest/dg/images/response-fulfillment.png)
**catatan**
Pada 17 Agustus 2022, Amazon Lex V2 merilis perubahan pada cara percakapan dikelola dengan pengguna. Perubahan ini memberi Anda kontrol lebih besar atas jalur yang diambil pengguna melalui percakapan. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Perubahan alur percakapan di Amazon Lex V2](understanding-new-flows.md). Bot yang dibuat sebelum 17 Agustus 2022 tidak mendukung pesan kait kode dialog, menyetel nilai, mengonfigurasi langkah selanjutnya, dan menambahkan kondisi.
# Tanggapan penutupan
Respons penutupan dikirim ke pengguna Anda setelah maksud mereka terpenuhi. Anda dapat menggunakan respons penutup untuk mengakhiri percakapan, atau Anda dapat menggunakannya untuk memberi tahu pengguna bahwa mereka dapat melanjutkan dengan maksud lain. Misalnya, dalam bot pemesanan perjalanan, Anda dapat mengatur respons penutupan untuk maksud kamar hotel buku untuk ini:
| |
| --- |
| Baiklah, aku sudah memesan kamar hotelmu. Apakah ada hal lain yang bisa saya bantu? |
Anda dapat menetapkan nilai, mengonfigurasi langkah selanjutnya, dan menerapkan kondisi setelah respons penutupan untuk merancang jalur percakapan. Dengan tidak adanya kondisi atau langkah eksplisit berikutnya, Amazon Lex V2 mengakhiri percakapan.
Jika Anda tidak memberikan respons penutup, atau jika tidak ada kondisi yang benar, Amazon Lex V2 mengakhiri percakapan dengan bot Anda.
![\[Konsol Amazon Lex V2 menunjukkan opsi untuk menutup respons.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/lexv2/latest/dg/images/response-closing.png)
**catatan**
Pada 17 Agustus 2022, Amazon Lex V2 merilis perubahan pada cara percakapan dikelola dengan pengguna. Perubahan ini memberi Anda kontrol lebih besar atas jalur yang diambil pengguna melalui percakapan. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Perubahan alur percakapan di Amazon Lex V2](understanding-new-flows.md). Bot yang dibuat sebelum 17 Agustus 2022 tidak mendukung pesan kait kode dialog, menyetel nilai, mengonfigurasi langkah selanjutnya, dan menambahkan kondisi.
# Membuat jalur percakapan
Biasanya, Amazon Lex V2 mengelola aliran percakapan dengan pengguna Anda. Untuk bot sederhana, aliran default bisa cukup untuk menciptakan pengalaman yang baik bagi pengguna Anda. Namun, untuk bot yang lebih kompleks, Anda mungkin ingin mengendalikan percakapan dan mengarahkan aliran ke jalur yang lebih kompleks.
Misalnya, dalam bot yang memesan persewaan mobil, Anda mungkin tidak menyewakan kepada pengemudi yang lebih muda. Dalam hal ini, Anda dapat membuat kondisi yang memeriksa untuk melihat apakah pengemudi di bawah usia tertentu, dan jika demikian, lompat ke respons penutupan.
![\[Diagram alur yang menunjukkan alur percakapan untuk bot penyewaan mobil yang tidak disewakan kepada pengemudi di bawah 24 tahun.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/lexv2/latest/dg/images/conditional-flowchart.png)
Untuk merancang interaksi seperti itu, Anda dapat mengonfigurasi langkah berikutnya di setiap titik dalam percakapan, mengevaluasi kondisi, menetapkan nilai, dan memanggil kait kode.
Percabangan bersyarat membantu Anda membuat jalur untuk pengguna melalui interaksi yang kompleks. Anda dapat menggunakan cabang bersyarat kapan saja Anda melewati kendali percakapan ke bot Anda. Misalnya, Anda dapat membuat kondisi sebelum bot memunculkan nilai slot pertama, Anda dapat membuat kondisi antara memunculkan setiap nilai slot, atau Anda dapat membuat kondisi sebelum bot menutup percakapan. Untuk daftar tempat yang dapat Anda tambahkan kondisi, lihat[Menambahkan maksud](add-intents.md).
Saat Anda membuat bot, Amazon Lex V2 membuat jalur default melalui percakapan berdasarkan urutan prioritas slot. Untuk menyesuaikan jalur percakapan, Anda dapat mengubah langkah berikutnya kapan saja dalam percakapan. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Konfigurasikan langkah selanjutnya dalam percakapan](paths-nextstep.md).
Untuk membuat jalur alternatif berdasarkan kondisi, Anda dapat menggunakan cabang bersyarat kapan saja dalam percakapan. Misalnya, Anda dapat membuat kondisi sebelum bot memunculkan nilai slot pertama. Anda dapat membuat kondisi antara memunculkan setiap nilai slot, atau Anda dapat membuat kondisi sebelum bot menutup percakapan. Untuk daftar tempat yang memungkinkan Anda menambahkan kondisi, lihat[Tambahkan kondisi ke percakapan cabang](paths-branching.md).
Anda dapat mengatur kondisi berdasarkan nilai slot, atribut sesi, mode input dan transkrip input, atau respons dari Amazon Kendra.
Anda dapat mengatur nilai atribut slot dan sesi di setiap titik dalam percakapan. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Tetapkan nilai selama percakapan](paths-setting-values.md).
Anda juga dapat mengatur tindakan berikutnya ke hook kode dialog untuk menjalankan fungsi Lambda. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Memanggil hook kode dialog](paths-code-hook.md).
Gambar berikut menunjukkan pembuatan jalur untuk slot di konsol. Dalam contoh ini, Amazon Lex V2 akan memperoleh slot “usia”. Jika nilai slot kurang dari 24, Amazon Lex V2 melompat ke respons penutupan, jika tidak Amazon Lex V2 akan mengikuti jalur default.
![\[Konsol Amazon Lex V2 menunjukkan editor kondisi untuk slot.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/lexv2/latest/dg/images/conditional-slot.png)
**catatan**
Pada 17 Agustus 2022, Amazon Lex V2 merilis perubahan pada cara percakapan dikelola dengan pengguna. Perubahan ini memberi Anda kontrol lebih besar atas jalur yang diambil pengguna melalui percakapan. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Perubahan alur percakapan di Amazon Lex V2](understanding-new-flows.md). Bot yang dibuat sebelum 17 Agustus 2022 tidak mendukung pesan kait kode dialog, menyetel nilai, mengonfigurasi langkah selanjutnya, dan menambahkan kondisi.
# Konfigurasikan langkah selanjutnya dalam percakapan
Anda dapat mengonfigurasi langkah berikutnya di setiap tahap percakapan untuk merancang percakapan. Biasanya, Amazon Lex V2 secara otomatis mengonfigurasi langkah default berikutnya untuk setiap tahap percakapan sesuai urutan berikut.
Respon Awal → Elisitasi Slot → Konfirmasi (jika aktif) → Pemenuhan (jika aktif) → Respon Penutupan (jika aktif) → Akhiri percakapan
Anda dapat memodifikasi langkah default berikutnya dan mendesain percakapan berdasarkan pengalaman pengguna yang diharapkan. Langkah-langkah berikut selanjutnya dapat dikonfigurasi pada setiap tahap percakapan:
**Lompat ke**
+ **Respon awal** — Percakapan dimulai kembali dari awal niat. Anda dapat memilih untuk melewati respons awal saat mengonfigurasi langkah berikutnya
+ **Dapatkan slot — Anda dapat memperoleh slot** apa pun dalam maksud.
+ **Evaluasi kondisi** — Anda dapat mengevaluasi kondisi dan percakapan cabang pada setiap langkah percakapan.
+ **Memanggil kode dialog hook** - Anda dapat menjalankan logika bisnis pada langkah apa pun.
+ **Konfirmasi maksud** — Pengguna akan diminta untuk mengonfirmasi maksud.
+ **Memenuhi niat** — Pemenuhan niat akan dimulai sebagai langkah berikutnya.
+ **Respons penutupan** - Respons penutupan akan dikembalikan ke pengguna.
**Beralih ke**
+ **Maksud** — Anda dapat beralih ke maksud yang berbeda dan melanjutkan percakapan untuk maksud ini. Secara opsional, Anda dapat melewatkan respons awal intent saat melakukan transisi.
+ **Maksud: slot khusus** — Anda dapat langsung memperoleh slot tertentu dalam maksud yang berbeda jika Anda telah menangkap beberapa nilai slot dalam maksud saat ini.
**Tunggu masukan pengguna** — Bot menunggu pengguna memberikan input untuk mengenali maksud baru apa pun. Anda dapat mengonfigurasi petunjuk seperti “Apakah ada hal lain yang dapat saya bantu?” sebelum menetapkan langkah selanjutnya. Bot akan berada dalam status `ElicitIntent` dialog.
**Akhiri percakapan** — Percakapan dengan bot ditutup.
**catatan**
Pada 17 Agustus 2022, Amazon Lex V2 merilis perubahan pada cara percakapan dikelola dengan pengguna. Perubahan ini memberi Anda kontrol lebih besar atas jalur yang diambil pengguna melalui percakapan. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Perubahan alur percakapan di Amazon Lex V2](understanding-new-flows.md). Bot yang dibuat sebelum 17 Agustus 2022 tidak mendukung pesan kait kode dialog, menyetel nilai, mengonfigurasi langkah selanjutnya, dan menambahkan kondisi.
# Tetapkan nilai selama percakapan
Amazon Lex V2 menyediakan kemampuan untuk mengatur nilai slot dan nilai atribut sesi di setiap langkah percakapan. Anda kemudian dapat menggunakan nilai-nilai ini selama percakapan untuk mengevaluasi kondisi atau menggunakannya selama pemenuhan maksud.
Anda dapat mengatur nilai slot untuk maksud saat ini. Jika langkah selanjutnya dalam percakapan adalah memanggil intent lain, Anda dapat menetapkan nilai slot dari intent baru.
Jika slot yang ditetapkan tidak diisi, atau jika jalur JSON tidak dapat diuraikan, maka atribut akan disetel ke. `null`
Gunakan sintaks berikut saat menggunakan nilai slot dan atribut sesi:
+ **Nilai slot** — mengelilingi nama slot dengan kawat gigi (“\$1\$1”). Untuk nilai slot di intent saat ini, Anda hanya perlu menggunakan nama slot. Misalnya, `{slot}`. Jika Anda menetapkan nilai di intent berikutnya, Anda harus menggunakan nama maksud dan nama slot untuk mengidentifikasi slot. Misalnya, `{intent.slot}`.
Contoh:
+ `{PhoneNumber} = "1234567890"`
+ `{CheckBalance.AccountNumber} = "99999999"`
+ `{BookingID} = "ABC123"`
+ `{FirstName} = "John"`
Nilai slot dapat berupa salah satu dari yang berikut:
+ string konstan
+ jalur JSON yang mengacu pada blok transkripsi dalam respons Amazon Lex (untuk en-US dan en-GB)
+ atribut sesi
Contoh:
+ `{username} = "john.doe" `
+ `{username_confidence} = $.transcriptions[0].transcriptionConfidence `
+ `{username_slot_value} = [username] `
**catatan**
Nilai slot juga dapat diatur ke`null`. Jika Anda perlu mendapatkan kembali nilai slot yang telah diisi, Anda harus menetapkan nilainya `null` sebelum meminta pelanggan untuk nilai slot lagi. Jika slot yang ditetapkan tidak diisi, atau jika jalur JSON tidak dapat diuraikan, maka atribut akan disetel ke. `null`
+ **Atribut sesi** — mengelilingi nama atribut dengan tanda kurung siku (“[]”). Misalnya, `[sessionAttribute]`.
Contoh:
+ ` [username] = "john.doe" `
+ ` [username_confidence] = $.transcriptions[0].transcriptionConfidence `
+ ` [username_slot_value] = {username} `
Nilai atribut sesi dapat berupa salah satu dari berikut ini:
+ string konstan
+ jalur JSON yang mengacu pada blok transkripsi dalam respons Amazon Lex (untuk en-US dan en-GB)
+ referensi nilai slot
**catatan**
Jika slot yang ditetapkan tidak diisi, atau jika jalur JSON tidak dapat diuraikan, maka atribut akan disetel ke. `null`
**catatan**
Pada 17 Agustus 2022, Amazon Lex V2 merilis perubahan pada cara percakapan dikelola dengan pengguna. Perubahan ini memberi Anda kontrol lebih besar atas jalur yang diambil pengguna melalui percakapan. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Perubahan alur percakapan di Amazon Lex V2](understanding-new-flows.md). Bot yang dibuat sebelum 17 Agustus 2022 tidak mendukung pesan kait kode dialog, menyetel nilai, mengonfigurasi langkah selanjutnya, dan menambahkan kondisi.
# Tambahkan kondisi ke percakapan cabang
Anda dapat menggunakan *percabangan bersyarat* untuk mengontrol jalur yang diambil pelanggan Anda melalui percakapan dengan bot Anda. Anda dapat mem-cabang percakapan berdasarkan nilai slot, atribut sesi, isi mode input dan bidang transkrip input, atau respons dari Amazon Kendra.
Anda dapat menentukan hingga empat cabang. Setiap cabang memiliki kondisi yang harus dipenuhi agar Amazon Lex V2 mengikuti cabang itu. Jika tidak ada cabang yang kondisinya terpenuhi, cabang default diikuti.
Saat Anda mendefinisikan cabang, Anda menentukan tindakan yang harus dilakukan Amazon Lex V2 jika kondisi yang sesuai dengan cabang tersebut dievaluasi menjadi true. Anda dapat menentukan salah satu tindakan berikut:
+ Tanggapan dikirim ke pengguna.
+ Nilai slot untuk diterapkan ke slot.
+ Nilai atribut sesi untuk sesi saat ini.
+ Langkah selanjutnya dalam percakapan. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Membuat jalur percakapan](building-paths.md).
![\[Anda dapat memilih opsi yang berbeda untuk percabangan bersyarat.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/lexv2/latest/dg/images/conditional-choose.png)
Setiap cabang kondisional memiliki ekspresi Boolean yang harus dipenuhi untuk Amazon Lex V2 untuk mengikuti cabang. Ada operator perbandingan dan Boolean, fungsi, dan operator kuantifier yang dapat Anda gunakan untuk kondisi Anda. Misalnya, kondisi berikut mengembalikan nilai true jika slot \$1age\$1 kurang dari 24.
```
{age} < 24
```
Kondisi berikut mengembalikan nilai true jika slot multi-nilai \$1toppings\$1 berisi kata “nanas”.
```
{toppings} CONTAINS "pineapple"
```
Anda dapat menggabungkan beberapa operator perbandingan dengan operator Boolean untuk kondisi yang lebih kompleks. Misalnya, kondisi berikut mengembalikan nilai true jika nilai slot \$1make\$1 adalah “Honda” dan nilai slot \$1model\$1 adalah “Civic”. Gunakan tanda kurung untuk mengatur urutan evaluasi.
```
({make} = "Honda") AND ({model} = "Civic")
```
Topik berikut memberikan rincian tentang operator dan fungsi cabang bersyarat.
**catatan**
Pada 17 Agustus 2022, Amazon Lex V2 merilis perubahan pada cara percakapan dikelola dengan pengguna. Perubahan ini memberi Anda kontrol lebih besar atas jalur yang diambil pengguna melalui percakapan. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Perubahan alur percakapan di Amazon Lex V2](understanding-new-flows.md). Bot yang dibuat sebelum 17 Agustus 2022 tidak mendukung pesan kait kode dialog, menyetel nilai, mengonfigurasi langkah selanjutnya, dan menambahkan kondisi.
**Topics**
+ [Operator perbandingan](#branching-comparison)
+ [Operator Boolean](#branching-boolean)
+ [Operator kuantifier](#branching-quentifier)
+ [Fungsi](#branching-function)
+ [Contoh ekspresi bersyarat](#sample-conditional-expressions)
## Operator perbandingan
Amazon Lex V2 mendukung operator perbandingan berikut untuk kondisi:
+ Sama dengan (=)
+ Tidak sama (\$1 =)
+ Kurang dari (<)
+ Kurang dari atau sama (<=)
+ Lebih besar dari (>)
+ Lebih besar dari atau sama (>=)
Saat menggunakan operator perbandingan, ia menggunakan aturan berikut.
+ Sisi kiri harus menjadi referensi. Misalnya, untuk referensi nilai slot, Anda menggunakan`{slotName}`. Untuk mereferensikan nilai atribut sesi, Anda menggunakan`[attribute]`. Untuk mode input dan transkrip input, Anda menggunakan `$.inputMode` dan`$.inputTranscript`.
+ Sisi kanan harus konstan dan tipe yang sama dengan sisi kiri.
+ Ekspresi apa pun yang mereferensikan atribut yang belum disetel diperlakukan sebagai tidak valid, dan tidak dievaluasi.
+ Ketika Anda membandingkan slot multi-nilai, nilai yang digunakan adalah daftar dipisahkan koma dari semua nilai yang ditafsirkan.
Perbandingan didasarkan pada jenis slot referensi. Mereka diselesaikan sebagai berikut:
+ **String** — string dibandingkan berdasarkan representasi ASCII mereka. Perbandingannya tidak peka huruf besar/kecil.
+ **Nomor** — slot berbasis angka dikonversi dari representasi string ke angka dan kemudian dibandingkan.
+ **Tanggal/Waktu** — slot berbasis waktu dibandingkan berdasarkan deret waktu. Tanggal atau waktu sebelumnya dianggap lebih kecil. Untuk jangka waktu, periode yang lebih pendek dianggap lebih kecil.
## Operator Boolean
Amazon Lex V2 mendukung operator Boolean untuk menggabungkan operator perbandingan. Mereka memungkinkan Anda membuat pernyataan yang mirip dengan berikut ini:
```
({number} >= 5) AND ({number} <= 10)
```
Anda dapat menggunakan operator Boolean berikut:
+ DAN (&&)
+ ATAU (\$1\$1)
+ TIDAK (\$1)
## Operator kuantifier
Operator kuantifier mengevaluasi elemen urutan dan menentukan apakah satu atau lebih elemen memenuhi kondisi.
+ **CONTAINS** — menentukan apakah nilai yang ditentukan terkandung dalam slot multi-nilai dan mengembalikan true jika itu. Misalnya, `{toppings} CONTAINS "pineapple"` mengembalikan true jika pengguna memesan nanas di pizza mereka.
## Fungsi
Fungsi harus diawali dengan string`fn.`. Argumen untuk fungsi adalah referensi ke slot, atribut sesi, atau atribut permintaan. Amazon Lex V2 menyediakan dua fungsi untuk mendapatkan informasi dari nilai slot, SessionAttribute, atau RequestAttribute.
+ **Fn.count ()** — menghitung jumlah nilai dalam slot multi-nilai.
Misalnya, jika slot `{toppings}` berisi nilai “pepperoni, nanas”:
`fn.COUNT({toppings}) = 2`
+ **fn.is\$1set ()** — nilai true jika slot, atribut sesi, atau atribut permintaan diatur dalam sesi saat ini.
Berdasarkan contoh sebelumnya:
`fn.IS_SET({toppings})`
+ **fn.length ()** - nilai adalah panjang dari nilai atribut sesi, nilai slot, atau atribut slot yang diatur dalam sesi saat ini. Fungsi ini tidak mendukung slot multi-nilai atau slot komposit.
Contoh:
Jika slot `{credit-card-number}` berisi nilai “123456781234":
`fn.LENGTH({credit-card-number}) = 12`
## Contoh ekspresi bersyarat
Berikut adalah beberapa contoh ekspresi kondisional. CATATAN: `$.` mewakili titik masuk ke respons Amazon Lex V2 JSON. Nilai berikut `$.` akan diuraikan dalam respons Amazon Lex V2 untuk mengambil nilainya. Ekspresi bersyarat menggunakan referensi jalur JSON ke blok transkripsi di respons Amazon Lex V2 hanya akan didukung di lokal yang sama yang mendukung skor transkripsi ASR.
| Tipe nilai | Kasus penggunaan | Ekspresi bersyarat |
| --- | --- | --- |
| Slot khusus | pizzaSizenilai slot sama dengan besar | \$1pizzaSize\$1 = "large" |
| Slot khusus | pizzaSizesama dengan besar atau sedang | \$1pizzaSize\$1 = "large"ATAU \$1pizzaSize\$1 = "medium" |
| Slot khusus | Ekspresi dengan () dan AND/OR | \$1pizzaType\$1 = "pepperoni"ATAU \$1pizzaSize\$1 = "medium" ATAU \$1pizzaSize\$1 = "small" |
| Slot khusus (Slot Multi-Nilai) | Periksa apakah salah satu toppingnya adalah Onion | \$1toppings\$1 CONTAINS "Onion" |
| Slot khusus (Slot Multi-Nilai) | Jumlah topping lebih dari 3 | fn.COUNT(\$1topping\$1) > 2 |
| AMAZON.AlphaNumeric | bookingIDadalah ABC123 | \$1bookingID\$1 = "ABC123" |
| AMAZON.Number | nilai slot usia lebih besar dari 30 | \$1age\$1 > 30 |
| AMAZON.Number | nilai slot usia sama dengan 10 | \$1age\$1 = 10 |
| AMAZON.Date | dateOfBirthnilai slot sebelum 1990 | \$1dateOfBirth\$1 < "1990-10-01" |
| AMAZON.State | destinationStatenilai slot sama dengan Washington | \$1destinationState\$1 = "washington" |
| AMAZON.Country | destinationCountrynilai slot bukan Amerika Serikat | \$1destinationCountry\$1 \$1= "united states" |
| AMAZON.FirstName | firstNameNilai slot adalah John | \$1firstName\$1 = "John" |
| AMAZON.PhoneNumber | phoneNumbernilai slot adalah 716767891932 | \$1phoneNumer\$1 = 716767891932 |
| AMAZON.Percentage | Periksa apakah persentase nilai slot lebih besar dari atau sama dengan 78 | \$1percentage\$1 >= 78 |
| AMAZON.EmailAddress | emailAddressnilai slot adalah userA@hmail.com | \$1emailAddress\$1 = "userA@hmail.com" |
| AMAZON.LastName | lastNamenilai slot adalah Doe | \$1lastName\$1 = "Doe" |
| AMAZON.City | Nilai slot kota sama dengan Seattle | \$1city\$1 = "Seattle" |
| AMAZON.Time | Waktu setelah jam 8 malam | \$1time\$1 > "20:00" |
| AMAZON.StreetName | streetNamenilai slot adalah Boren Avenue | \$1streetName\$1 = "boren avenue" |
| AMAZON.Duration | travelDurationnilai slot kurang dari 2 jam | \$1travelDuration\$1 < P2H |
| Modus masukan | Mode input adalah ucapan | \$1.inputMode = "Speech" |
| Transkrip masukan | Transkrip masukan sama dengan “Saya ingin pizza besar” | \$1.inputTranscript = "I want a large pizza" |
| Atribut sesi | periksa atribut customer\$1subscription\$1type | [customer\$1subcription\$1type] = "yearly" |
| Atribut permintaan | periksa bendera retry\$1enabled | ((retry\$1enabled)) = "TRUE" |
| Tanggapan Kendra | Tanggapan Kendra berisi FAQ | fn.IS\$1SET(((x-amz-lex:kendra-search-response-question\$1answer-question-1))) |
| Ekspresi bersyarat dengan transkripsi | Ekspresi bersyarat menggunakan transkripsi jalur JSON | \$1.transcriptions[0].transcriptionConfidence < 0.8 AND \$1.transcriptions[1].transcriptionConfidence > 0.5 |
| Tetapkan atribut sesi | Atur atribut sesi menggunakan transkripsi jalur JSON dan nilai slot | [sessionAttribute] = "\$1.transcriptions..." AND [sessionAttribute] = "\$1\$1" |
| Tetapkan nilai slot | Tetapkan nilai slot menggunakan atribut sesi dan transkripsi jalur JSON | \$1slotName\$1 = [] AND \$1slotName\$1 = "\$1.transcriptions..." |
**catatan**
`slotName`mengacu pada nama slot di bot Amazon Lex V2. Jika slot tidak diselesaikan (null), atau jika slot tidak ada, maka tugas diabaikan saat runtime. `sessionAttribute`mengacu pada nama atribut sesi yang ditetapkan oleh pelanggan pada waktu pembuatan.
# Memanggil hook kode dialog
Pada setiap langkah dalam percakapan ketika Amazon Lex V2 mengirim pesan ke pengguna, Anda dapat menggunakan fungsi Lambda sebagai langkah berikutnya dalam percakapan. Anda dapat menggunakan fungsi untuk mengimplementasikan logika bisnis berdasarkan keadaan percakapan saat ini.
Fungsi Lambda yang berjalan dikaitkan dengan alias bot yang Anda gunakan. Untuk menjalankan fungsi Lambda di semua kait kode dialog di intent Anda, Anda harus memilih **Gunakan fungsi Lambda untuk menginisialisasi** dan memvalidasi maksud. Untuk informasi selengkapnya tentang memilih fungsi Lambda, lihat. [Membuat AWS Lambda fungsi untuk bot Amazon Lex V2 Anda](lambda-attach.md)
Ada dua langkah untuk menggunakan fungsi Lambda. Pertama, Anda harus mengaktifkan hook kode dialog kapan saja dalam percakapan. Kedua, Anda harus mengatur langkah berikutnya dalam percakapan untuk menggunakan hook kode dialog.
Gambar berikut menunjukkan kode dialog hook diaktifkan.
![\[Menunjukkan bahwa hook kode respons bersyarat aktif.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/lexv2/latest/dg/images/code-hook-active.png)
Selanjutnya, atur kode hook sebagai tindakan selanjutnya untuk langkah percakapan. Anda dapat melakukan ini dengan mengonfigurasi langkah berikutnya dalam percakapan ke hook kode dialog Invoke. Gambar berikut menunjukkan cabang bersyarat di mana memanggil hook kode dialog adalah langkah berikutnya untuk jalur default percakapan.
![\[Percabangan bersyarat menunjukkan kait kode sebagai langkah selanjutnya dalam percakapan.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/lexv2/latest/dg/images/code-hook-choose.png)
Saat kait kode aktif, Anda dapat mengatur tiga respons untuk kembali ke pengguna:
+ **Sukses** - Dikirim ketika fungsi Lambda selesai dengan sukses.
+ **Kegagalan** - Dikirim jika ada masalah dengan menjalankan fungsi Lambda, atau fungsi Lambda mengembalikan nilai. `intent.state` `Failed`
+ **Timeout** - Dikirim jika fungsi Lambda tidak selesai dalam periode batas waktu yang dikonfigurasi.
![\[Diagram alur yang menunjukkan opsi yang tersedia untuk pesan setelah fungsi Lambda berjalan.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/lexv2/latest/dg/images/conditional-code-hook.png)
Pilih **kait kode dialog Lambda** dan kemudian pilih **Opsi lanjutan untuk melihat tiga opsi** respons yang sesuai dengan pemanggilan fungsi Lambda. Anda dapat menetapkan nilai, mengonfigurasi langkah berikutnya, dan menerapkan kondisi yang sesuai dengan setiap respons untuk merancang alur percakapan. Dengan tidak adanya kondisi atau langkah eksplisit berikutnya, Amazon Lex V2 memutuskan langkah selanjutnya berdasarkan keadaan percakapan saat ini.
Pada halaman **Opsi lanjutan** Anda juga dapat memilih untuk mengaktifkan atau menonaktifkan pemanggilan fungsi Lambda Anda. Ketika fungsi diaktifkan, hook kode dialog dipanggil dengan pemanggilan Lambda, diikuti oleh pesan sukses, kegagalan atau batas waktu berdasarkan hasil pemanggilan Lambda. Ketika fungsi dinonaktifkan, Amazon Lex V2 tidak menjalankan fungsi Lambda dan melanjutkan seolah-olah hook kode dialog berhasil.
Anda juga dapat mengatur label pemanggilan yang dikirim ke fungsi Lambda saat dipanggil oleh pesan ini. Anda dapat menggunakan ini untuk membantu mengidentifikasi bagian fungsi Lambda Anda untuk dijalankan.
**catatan**
Pada 17 Agustus 2022, Amazon Lex V2 merilis perubahan pada cara percakapan dikelola dengan pengguna. Perubahan ini memberi Anda kontrol lebih besar atas jalur yang diambil pengguna melalui percakapan. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Perubahan alur percakapan di Amazon Lex V2](understanding-new-flows.md). Bot yang dibuat sebelum 17 Agustus 2022 tidak mendukung pesan kait kode dialog, menyetel nilai, mengonfigurasi langkah selanjutnya, dan menambahkan kondisi.
# Menggunakan pembangun percakapan Visual
Pembuat percakapan visual adalah pembuat percakapan seret dan lepas untuk merancang dan memvisualisasikan jalur percakapan dengan mudah dengan menggunakan maksud dalam lingkungan visual yang kaya.
**Untuk mengakses pembuat percakapan visual**
1. Di konsol Amazon Lex V2, pilih bot dan pilih **Maksud** dari panel navigasi kiri.
1. Buka editor maksud dengan salah satu cara berikut:
+ Pilih **Tambahkan maksud** di sudut kanan atas bagian **Intent**, lalu pilih untuk menambahkan maksud kosong atau intent bawaan.
+ Pilih nama maksud dari bagian **Intent.**
1. Di editor maksud, pilih **Pembuat visual** di panel di bagian bawah layar untuk mengakses pembangun percakapan Visual.
1. Untuk kembali ke antarmuka editor intent menu, pilih **Editor**.
![\[Contoh alur percakapan dengan pembuat percakapan visual.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/lexv2/latest/dg/images/vcb-sample.png)
Pembuat percakapan visual menawarkan antarmuka pengguna yang lebih intuitif dengan kemampuan untuk memvisualisasikan dan memodifikasi alur percakapan. Dengan menyeret dan menjatuhkan blok, Anda dapat memperluas alur yang ada atau menyusun ulang langkah-langkah percakapan. Anda dapat mengembangkan alur percakapan dengan percabangan yang kompleks tanpa menulis kode Lambda apa pun.
Perubahan ini membantu memisahkan desain alur percakapan dari logika bisnis lain di Lambda. Pembuat percakapan visual dapat digunakan bersama dengan editor maksud yang ada dan dapat digunakan untuk membangun alur percakapan. Namun, disarankan untuk menggunakan tampilan editor visual untuk alur percakapan yang lebih kompleks.
Saat Anda menyimpan intent, Amazon Lex V2 dapat menyambungkan intent secara otomatis ketika menentukan bahwa ada koneksi yang tidak terjawab, Amazon Lex V2 menyarankan koneksi, atau Anda dapat memilih koneksi Anda sendiri untuk blok tersebut.
| Tindakan | Contoh |
| --- | --- |
| Menambahkan blok ke ruang kerja | ![\[Menambahkan blok ke ruang kerja\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/lexv2/latest/dg/images/vcb-addblock.gif) |
| Membuat koneksi antar blok | ![\[Membuat koneksi antar blok\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/lexv2/latest/dg/images/vcb-connectionblock.gif) |
| Membuka panel konfigurasi pada blok | ![\[Buka panel konfigurasi blok\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/lexv2/latest/dg/images/vcb-openpanelblock.gif) |
| Zoom agar pas | ![\[Zoom agar pas\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/lexv2/latest/dg/images/vcb-zoomtofit.gif) |
| Menghapus blok dari alur percakapan | ![\[Menghapus blok dari alur percakapan\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/lexv2/latest/dg/images/vcb-deleteblock.gif) |
| Bersihkan ruang kerja secara otomatis | ![\[Bersihkan ruang kerja secara otomatis\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/lexv2/latest/dg/images/vcb-autoclean.gif) |
**Terminologi:**
**Blok** — Unit bangunan dasar dari alur percakapan. Setiap blok memiliki fungsi khusus untuk menangani kasus penggunaan percakapan yang berbeda.
**Port** — Setiap blok berisi port, yang dapat digunakan untuk menghubungkan satu blok ke blok lainnya. Blok dapat berisi port input dan port output. Setiap port output mewakili variasi fungsional tertentu dari blok (seperti kesalahan, batas waktu, atau keberhasilan).
**Edge** — Edge adalah koneksi antara port output dari satu blok ke port input blok lain. Ini adalah bagian dari cabang dalam alur percakapan.
**Alur percakapan** — Satu set blok yang dihubungkan oleh tepi yang menggambarkan interaksi tingkat maksud dengan pelanggan.
**Blok**
Blok adalah blok bangunan dari desain alur percakapan. Mereka mewakili status yang berbeda dalam maksud, yang mencakup dari awal maksud, input pengguna, hingga penutupan.
Setiap blok memiliki titik masuk dan satu atau banyak titik keluar berdasarkan jenis blok. Setiap titik keluar dapat dikonfigurasi dengan pesan yang sesuai saat percakapan berlangsung melalui titik keluar. Untuk blok dengan beberapa titik keluar, titik keluar berhubungan dengan status yang sesuai dengan node. Untuk node kondisi, titik keluar mewakili kondisi yang berbeda.
Setiap blok memiliki panel konfigurasi, yang terbuka dengan mengklik ikon **Edit** di sudut kanan atas blok. Panel konfigurasi berisi bidang terperinci yang dapat dikonfigurasi agar sesuai dengan setiap blok.
Permintaan bot dan pesan dapat dikonfigurasi langsung pada node dengan menyeret blok baru, atau mereka dapat dimodifikasi dalam panel kanan, bersama dengan atribut lain dari blok.
**Jenis blok** — Berikut adalah jenis blok yang dapat Anda gunakan dengan pembuat percakapan visual.
| Jenis Blok | Blokir |
| --- | --- |
| **Mulai** — Akar atau blok pertama dari alur percakapan. Blok ini juga dapat dikonfigurasi sedemikian rupa sehingga bot dapat mengirim respons awal (pesan maksud telah dikenali). Untuk informasi selengkapnya, lihat [Respon awal](intent-initial.md). | ![\[Blok awal di pembuat percakapan visual\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/lexv2/latest/dg/images/vcb-start.png) |
| **Dapatkan nilai slot** — Blok ini mencoba memperoleh nilai untuk satu slot. Blok ini memiliki pengaturan untuk menunggu respons pelanggan terhadap prompt elicitation slot. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Slot](intent-slots.md). | ![\[Blok nilai slot get di pembuat percakapan visual\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/lexv2/latest/dg/images/vcb-getslotvalue.png) |
| **Kondisi** - Blok ini berisi kondisional. Ini berisi hingga 4 cabang khusus (dengan kondisi) dan satu cabang default. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Tambahkan kondisi ke percakapan cabang](paths-branching.md). | ![\[Blok kondisi di pembuat percakapan visual\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/lexv2/latest/dg/images/vcb-condition.png) |
| **Kait kode dialog** - Blok ini menangani pemanggilan fungsi dialog Lambda. Blok ini berisi respons bot berdasarkan dialog fungsi Lambda yang berhasil, gagal, atau habis waktu. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Memanggil hook kode dialog](paths-code-hook.md). | ![\[Blok pengait kode di pembuat percakapan visual\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/lexv2/latest/dg/images/vcb-codehook.png) |
| **Konfirmasi** — Blok ini menanyakan pelanggan sebelum memenuhi maksud. Ini berisi respons bot berdasarkan pelanggan yang mengatakan ya atau tidak pada prompt konfirmasi. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Konfirmasi](intent-confirm.md). | ![\[Blok konfirmasi di pembuat percakapan visual\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/lexv2/latest/dg/images/vcb-confirmation.png) |
| **Pemenuhan** — Blok ini menangani pemenuhan niat, biasanya setelah elisitasi slot. Ini dapat dikonfigurasi untuk memanggil fungsi Lambda, serta merespons dengan pesan, jika pemenuhan berhasil atau gagal. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Pemenuhan](intent-fulfillment.md). | ![\[Blok pemenuhan di pembuat percakapan visual\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/lexv2/latest/dg/images/vcb-fulfillment.png) |
| **Respons penutupan** — Blok ini memungkinkan bot untuk merespons dengan pesan sebelum mengakhiri percakapan. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Tanggapan penutupan](intent-closing.md). | ![\[Blok penutup di pembuat percakapan visual\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/lexv2/latest/dg/images/vcb-closing.png) |
| **Akhiri percakapan** — Blok ini menunjukkan akhir alur percakapan. | ![\[Blok akhir di pembuat percakapan visual\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/lexv2/latest/dg/images/vcb-end.png) |
| **Tunggu masukan pengguna** — Blok ini dapat digunakan untuk menangkap input dari pelanggan dan beralih ke maksud lain berdasarkan ucapan. | ![\[Blok tunggu di pembuat percakapan visual\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/lexv2/latest/dg/images/vcb-wait.png) |
| **Pergi ke intent** — Blok ini dapat digunakan untuk pergi ke maksud baru, atau untuk secara langsung mendapatkan slot tertentu dari maksud itu. | ![\[Buka blok maksud di pembuat percakapan visual\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/lexv2/latest/dg/images/vcb-gotointent.png) |
**Jenis port**
Semua blok berisi satu port input, yang digunakan untuk menghubungkan blok induknya. Percakapan hanya dapat mengalir ke port input blok tertentu dari port output blok induknya. Namun, blok dapat berisi nol, satu, atau banyak port output. Blok tanpa port output menandakan akhir alur percakapan di intent saat ini (`GoToIntent`,`EndConversation`,`WaitForUserInput`).
**Aturan desain niat:**
+ Semua aliran dalam maksud dimulai dengan blok awal.
+ Pesan yang sesuai dengan setiap titik keluar bersifat opsional.
+ Anda dapat mengonfigurasi blok untuk menetapkan nilai yang sesuai dengan setiap titik keluar di panel konfigurasi.
+ Hanya satu blok awal, konfirmasi, pemenuhan, dan penutupan yang dapat ada dalam satu aliran dalam suatu maksud. Beberapa kondisi, kait kode dialog, dapatkan nilai slot, akhiri percakapan, transfer, dan tunggu blok input pengguna mungkin ada.
+ Blok kondisi tidak dapat memiliki koneksi langsung ke blok kondisi. Hal yang sama berlaku untuk hook kode dialog.
+ Aliran melingkar diperbolehkan tiga blok, tetapi konektor masuk ke Start Intent tidak diperbolehkan.
+ Slot opsional tidak memiliki konektor masuk atau koneksi keluar dan terutama digunakan untuk menangkap data apa pun yang ada selama elisitasi maksud. Setiap slot lain yang merupakan bagian dari jalur percakapan harus menjadi slot wajib.
Blok:
+ Blok awal harus memiliki tepi keluar.
+ Setiap blok nilai slot get harus memiliki tepi keluar dari port sukses, jika slot diperlukan.
+ Setiap blok kondisi harus memiliki tepi keluar dari setiap cabang jika blok aktif.
+ Blok kondisi tidak dapat memiliki lebih dari satu induk.
+ Blok kondisi aktif harus memiliki tepi yang masuk.
+ Setiap blok hook kode aktif harus memiliki tepi keluar dari setiap port: keberhasilan, kegagalan, dan batas waktu.
+ Blok kait kode aktif harus memiliki tepi yang masuk.
+ Blok konfirmasi aktif harus memiliki tepi yang masuk.
+ Blok pemenuhan aktif harus memiliki tepi yang masuk.
+ Blok penutupan aktif harus memiliki tepi yang masuk.
+ Blok kondisi harus memiliki setidaknya satu cabang non-default.
+ Blok go to intent harus memiliki maksud yang ditentukan.
Tepi:
+ Blok kondisi tidak dapat dihubungkan ke blok kondisi lain.
+ Blok kait kode tidak dapat dihubungkan ke blok kait kode lain.
+ Blok kondisi hanya dapat dihubungkan ke nol atau satu blok kait kode.
+ Koneksi (code hook -> condition -> code hook) tidak valid.
+ Blok pemenuhan tidak dapat memiliki blok kait kode sebagai anak.
+ Blok kondisi, yang merupakan anak dari blok pemenuhan, tidak dapat memiliki anak blok kait kode.
+ Blok penutup tidak dapat memiliki blok kait kode sebagai anak.
+ Blok kondisi yang merupakan anak dari blok penutup tidak dapat memiliki anak blok kait kode.
+ Blok nilai awal, konfirmasi, atau dapatkan slot dapat memiliki tidak lebih dari satu blok kait kode dalam rantai ketergantungannya.
**catatan**
Pada 17 Agustus 2022, Amazon Lex V2 merilis perubahan pada cara percakapan dikelola dengan pengguna. Perubahan ini memberi Anda kontrol lebih besar atas jalur yang diambil pengguna melalui percakapan. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Perubahan alur percakapan di Amazon Lex V2](understanding-new-flows.md). Bot yang dibuat sebelum 17 Agustus 2022 tidak mendukung pesan kait kode dialog, menyetel nilai, mengonfigurasi langkah selanjutnya, dan menambahkan kondisi.
# Maksud bawaan
Untuk tindakan umum, Anda dapat menggunakan pustaka maksud bawaan standar. Untuk membuat intent dari intent bawaan, pilih intent bawaan di konsol, dan beri nama baru. Maksud baru memiliki konfigurasi maksud dasar, seperti contoh ucapan.
Dalam implementasi saat ini, Anda tidak dapat melakukan hal berikut:
+ Menambahkan atau menghapus contoh ucapan dari maksud dasar
+ Konfigurasikan slot untuk maksud bawaan
**Untuk menambahkan intent bawaan ke bot**
1. Masuk ke AWS Management Console dan buka konsol Amazon Lex di [https://console.aws.amazon.com/lex/](https://console.aws.amazon.com/lex/).
1. Pilih bot untuk menambahkan maksud bawaan.
1. Di menu sebelah kiri, pilih bahasa dan kemudian pilih **Maksud.**
1. Pilih **Tambahkan maksud**, lalu pilih **Gunakan maksud bawaan**.
1. Di **Intent bawaan**, pilih intent yang akan digunakan.
1. Beri maksud nama, lalu pilih **Tambah**.
1. Gunakan editor intent untuk mengonfigurasi intent seperti yang diperlukan untuk bot Anda.
**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
**catatan**
Sebelum Anda dapat memanfaatkan fitur AI generatif, Anda harus memenuhi prasyarat berikut
Untuk informasi tentang harga untuk menggunakan Amazon Bedrock, lihat harga [Amazon Bedrock](https://aws.amazon.com/bedrock/pricing/).
Aktifkan kemampuan AI generatif untuk lokal bot Anda. Untuk melakukannya, ikuti langkah-langkah di[Optimalkan pembuatan dan kinerja bot Lex V2 dengan menggunakan AI generatif](generative-features.md).
Mengaktifkan Agen Amazon Bedrock yang ditentukan dalam maksud untuk menanggapi permintaan pelanggan dan mengaktifkan alur kerja agen untuk mencapai tugas yang ditentukan. Fitur ini tersedia di semua lokal yang didukung Amazon Lex V2 dan semua wilayah komersial di mana Amazon Lex V2 dan Amazon Bedrock Agents hadir.
Jika maksud ini mengesampingkan`FallbackIntent`, maksud diaktifkan ketika ucapan tidak diklasifikasikan ke dalam maksud lain yang ada di bot, jika tidak maka hanya diaktifkan ketika ucapan diklasifikasikan ke dalam maksud ini. Penting untuk dicatat bahwa maksud ini tidak akan diaktifkan untuk ucapan yang terlewat saat memunculkan nilai slot.
Setelah dikenali oleh bot Amazon Lex V2 Anda`AMAZON.BedrockAgentIntent`, mengaktifkan yang ditentukan `BedrockAgent` atau `BedrockKnowledgeBase` untuk menanggapi pelanggan. Jika Anda menggunakan Agen Bedrock Amazon, percakapan tetap ada `BedrockAgentIntent` dan permintaan pengguna diteruskan ke Agen, hingga Agen Bedrock Amazon menentukan bahwa percakapan ditandai. `FINISH` Hanya setelah itu, Amazon Lex V2 mengasumsikan kontrol percakapan dan mematuhi langkah selanjutnya yang ditentukan dalam. `AMAZON.BedrockAgentIntent`
Menanggapi pertanyaan pelanggan dengan menggunakan Agen dan Pangkalan Pengetahuan Amazon Bedrock untuk menjawab pertanyaan pelanggan dan memberikan tanggapan terperinci.
**Awas**
Anda tidak dapat menggunakan ucapan `AMAZON.BedrockAgentIntent` tanpa sampel, `AMAZON.QnAIntent` tanpa ucapan sampel dan `AMAZON.KendraSearchIntent` di lokal bot yang sama.
Jika Anda memilih maksud ini, Anda mengonfigurasi bidang berikut dan kemudian pilih Tambah untuk menambahkan maksud.
+ Amazon Bedrock Agent Id - Pengidentifikasi Agen Batuan Dasar Amazon. Pilih Agen Bedrock yang ingin Anda gunakan.
+ Amazon Bedrock Agent Alias Id - Pengidentifikasi Alias dari Agen Batuan Dasar Amazon.
**penting**
Saat membuat Agen Bedrock Amazon untuk digunakan dengan Amazon Lex V2, verifikasi bahwa **Input Pengguna** di bawah **Pengaturan Tambahan** adalah`ENABLED`. Pengaturan ini sangat penting untuk memungkinkan Agen mengajukan pertanyaan klarifikasi atau tindak lanjut, dan memungkinkan Amazon Lex V2 untuk mendelegasikan kembali ke Agen untuk menyelesaikan tugas yang sesuai.
(Opsional) Anda juga dapat menambahkan BedrockAgentIntent dengan opsi ini:
+ Model Amazon Bedrock - Pilih penyedia dan model pondasi yang akan digunakan untuk maksud ini. Saat ini, beberapa model Anthropic Claude didukung.
+ Basis Pengetahuan Amazon Bedrock - Jika Anda memilih opsi ini, tentukan ID Basis Pengetahuan Amazon Bedrock. Anda dapat menemukan ID dengan memeriksa halaman detail Pangkalan Pengetahuan Amazon Bedrock di konsol, atau dengan mengirimkan `GetKnowledgeBase` permintaan.
Tanggapan dari BedrockAgentIntent akan disimpan ke dalam sesi dan meminta atribut seperti yang ditunjukkan di bawah ini:
+ `x-amz-lex:bedrock-agent-search-response`— Tanggapan dari Amazon Bedrock Agent untuk pertanyaan atau ucapan.
+ `x-amz-lex:bedrock-knowledge-base-search-response-source`— Menunjuk ke dokumen, atau daftar dokumen, yang digunakan untuk menghasilkan respons jika menggunakan konfigurasi Pangkalan Pengetahuan Amazon Bedrock.
+ `x-amz-lex:bedrock-agent-action-group-invocation-input`- Objek yang berisi nilai masukan yang dikumpulkan oleh kelompok aksi agen. Untuk informasi selengkapnya tentang grup aksi agen, lihat ActionGroupInvocationInput.
+ `x-amz-lex:bedrock-agent-knowledge-base-lookup-input`- Objek yang berisi rincian terkait pencarian Amazon Bedrock Knowledge Base.
+ `x-amz-lex:bedrock-agent-agent-collaborator-details`— Objek yang berisi rincian input dan output dari sub agen yang dipanggil sebagai bagian dari pemanggilan kolaborasi multi-agen.
Untuk informasi selengkapnya, lihat [Menggunakan BedrockAgentIntent untuk menggunakan Agen Batuan Dasar di Amazon Lex](https://docs.aws.amazon.com/lexv2/latest/dg/bedrock-agent-intent.html).
# AMAZON.CancelIntent
Menanggapi kata dan frasa yang menunjukkan pengguna ingin membatalkan interaksi saat ini. Aplikasi Anda dapat menggunakan intent ini untuk menghapus nilai jenis slot dan atribut lainnya sebelum mengakhiri interaksi dengan pengguna.
Ucapan umum:
+ membatalkan
+ tidak pernah keberatan
+ lupakan saja
# AMAZON.FallbackIntent
*Jika input pengguna ke intent tidak seperti yang diharapkan bot, Anda dapat mengonfigurasi Amazon Lex V2 untuk memanggil maksud fallback.* Misalnya, jika input pengguna “Saya ingin memesan permen” tidak cocok dengan maksud di `OrderFlowers` bot Anda, Amazon Lex V2 memanggil maksud fallback untuk menangani respons.
Jenis `AMAZON.FallbackIntent` intent bawaan ditambahkan ke bot Anda secara otomatis saat Anda membuat bot menggunakan konsol atau saat Anda menambahkan lokal ke bot menggunakan operasi. [CreateBotLocale](https://docs.aws.amazon.com/lexv2/latest/APIReference/API_CreateBotLocale.html)
Memanggil maksud fallback menggunakan dua langkah. Pada langkah pertama maksud fallback dicocokkan berdasarkan input dari pengguna. Ketika maksud fallback dicocokkan, cara bot berperilaku bergantung pada jumlah percobaan ulang yang dikonfigurasi untuk prompt.
Amazon Lex V2 cocok dengan maksud mundur dalam situasi ini:
+ Input pengguna ke intent tidak cocok dengan input yang diharapkan bot
+ Input audio adalah noise, atau input teks tidak dikenali sebagai kata-kata.
+ Input pengguna bersifat ambigu dan Amazon Lex V2 tidak dapat menentukan maksud mana yang akan dipanggil.
Maksud fallback dipanggil saat:
+ Intent tidak mengenali input pengguna sebagai nilai slot setelah jumlah percobaan yang dikonfigurasi.
+ Intent tidak mengenali input pengguna sebagai respons terhadap prompt konfirmasi setelah jumlah percobaan yang dikonfigurasi.
Anda tidak dapat menambahkan yang berikut ini ke maksud fallback:
+ Ucapan
+ Slot
+ Prompt konfirmasi
## Menggunakan Fungsi Lambda dengan Maksud Fallback
Ketika maksud fallback dipanggil, respons bergantung pada pengaturan `fulfillmentCodeHook` parameter ke operasi. [CreateIntent](https://docs.aws.amazon.com/lexv2/latest/APIReference/API_CreateIntent.html) Bot melakukan salah satu hal berikut:
+ Mengembalikan informasi maksud ke aplikasi klien.
+ Memanggil validasi alias dan pemenuhan fungsi Lambda. Ini memanggil fungsi dengan variabel sesi yang diatur untuk sesi.
Untuk informasi selengkapnya tentang menyetel respons saat maksud fallback dipanggil, lihat `fulfillmentCodeHook` parameter operasi. [CreateIntent](https://docs.aws.amazon.com/lexv2/latest/APIReference/API_CreateIntent.html)
Jika Anda menggunakan fungsi Lambda dengan maksud fallback, Anda dapat menggunakan fungsi ini untuk memanggil maksud lain atau untuk melakukan beberapa bentuk komunikasi dengan pengguna, seperti mengumpulkan nomor panggilan balik atau membuka sesi dengan perwakilan layanan pelanggan.
Maksud fallback dapat dipanggil beberapa kali dalam sesi yang sama. Misalnya, fungsi Lambda Anda menggunakan tindakan `ElicitIntent` dialog untuk meminta pengguna untuk maksud yang berbeda. Jika Amazon Lex V2 tidak dapat menyimpulkan maksud pengguna setelah jumlah percobaan yang dikonfigurasi, Amazon Lex V2 akan memanggil maksud fallback lagi. Ini juga memanggil maksud fallback ketika pengguna tidak merespons dengan nilai slot yang valid setelah jumlah percobaan yang dikonfigurasi.
Anda dapat mengonfigurasi fungsi Lambda untuk melacak berapa kali intent fallback dipanggil menggunakan variabel sesi. Fungsi Lambda Anda dapat mengambil tindakan yang berbeda jika dipanggil lebih banyak dari ambang batas yang Anda tetapkan dalam fungsi Lambda Anda. Untuk informasi selengkapnya tentang variabel sesi, lihat[Mengatur atribut sesi untuk bot Lex V2 Anda](context-mgmt-session-attribs.md).
# AMAZON.HelpIntent
Menanggapi kata atau frasa yang menunjukkan pengguna membutuhkan bantuan saat berinteraksi dengan bot Anda. Ketika intent ini dipanggil, Anda dapat mengonfigurasi fungsi atau aplikasi Lambda Anda untuk memberikan informasi tentang kemampuan bot Anda, mengajukan pertanyaan lanjutan tentang area bantuan, atau menyerahkan interaksi ke agen manusia.
Ucapan umum:
+ bantuan
+ tolong aku
+ dapatkah Anda membantu saya
# AMAZON.KendraSearchIntent
Untuk mencari dokumen yang telah Anda indeks dengan Amazon Kendra, gunakan intent. `AMAZON.KendraSearchIntent` Jika Amazon Lex V2 tidak dapat menentukan tindakan selanjutnya dalam percakapan dengan pengguna, Amazon Lex V2 akan memicu maksud pencarian.
`AMAZON.KendraSearchIntent`Ini hanya tersedia di wilayah Inggris (AS) (en-AS) dan di Wilayah AS Timur (Virginia N.), AS Barat (Oregon) dan Eropa (Irlandia).
Amazon Kendra adalah layanan machine-learning-based pencarian yang mengindeks dokumen bahasa alami seperti dokumen PDF atau file Microsoft Word. Ini dapat mencari dokumen yang diindeks dan mengembalikan jenis tanggapan berikut ke pertanyaan:
+ Jawaban
+ Entri dari FAQ yang mungkin menjawab pertanyaan
+ Dokumen yang terkait dengan pertanyaan
Untuk contoh menggunakan`AMAZON.KendraSearchIntent`, lihat[Contoh: Membuat Bot FAQ untuk Indeks Amazon Kendra](faq-bot-kendra-search.md).
Jika Anda mengonfigurasi `AMAZON.KendraSearchIntent` intent untuk bot Anda, Amazon Lex V2 akan memanggil intent kapan pun intent tidak dapat menentukan ucapan pengguna untuk maksud. Jika tidak ada tanggapan dari Amazon Kendra, percakapan berlanjut seperti yang dikonfigurasi di bot.
**catatan**
Amazon Lex V2 saat ini tidak mendukung elisitasi slot `AMAZON.KendraSearchIntent` selama. Jika Amazon Lex V2 tidak dapat menentukan ucapan pengguna untuk slot, itu memanggil file. `AMAZON.FallbackIntent`
Saat Anda menggunakan `AMAZON.KendraSearchIntent` with `AMAZON.FallbackIntent` di bot yang sama, Amazon Lex V2 menggunakan intent sebagai berikut:
1. Amazon Lex V2 menyebut`AMAZON.KendraSearchIntent`. Maksudnya menyebut operasi Amazon `Query` Kendra.
1. Jika Amazon Kendra mengembalikan respons, Amazon Lex V2 menampilkan hasilnya kepada pengguna.
1. Jika tidak ada tanggapan dari Amazon Kendra, Amazon Lex V2 meminta kembali pengguna. Tindakan selanjutnya tergantung pada respons dari pengguna.
+ Jika respons dari pengguna berisi ucapan yang dikenali Amazon Lex V2, seperti mengisi nilai slot atau mengonfirmasi maksud, percakapan dengan pengguna dilanjutkan seperti yang dikonfigurasi untuk bot.
+ Jika respons dari pengguna tidak berisi ucapan yang dikenali Amazon Lex V2, Amazon Lex V2 akan melakukan panggilan lain ke operasi tersebut. `Query`
1. Jika tidak ada respons setelah jumlah percobaan ulang yang dikonfigurasi, Amazon Lex V2 memanggil `AMAZON.FallbackIntent` dan mengakhiri percakapan dengan pengguna.
Ada tiga cara untuk menggunakan `AMAZON.KendraSearchIntent` untuk membuat permintaan ke Amazon Kendra:
+ Biarkan maksud pencarian membuat permintaan untuk Anda. Amazon Lex V2 menyebut Amazon Kendra dengan ucapan pengguna sebagai string pencarian. Saat membuat intent, Anda dapat menentukan string filter kueri yang membatasi jumlah respons yang dikembalikan Amazon Kendra. Amazon Lex V2 menggunakan filter dalam permintaan kueri.
+ Tambahkan parameter kueri tambahan ke permintaan untuk mempersempit hasil pencarian menggunakan fungsi Lambda Anda. Anda menambahkan `kendraQueryFilterString` bidang yang berisi parameter kueri Amazon Kendra ke tindakan `delegate` dialog. Saat Anda menambahkan parameter kueri ke permintaan dengan fungsi Lambda, parameter tersebut lebih diutamakan daripada filter kueri yang Anda tentukan saat Anda membuat maksud.
+ Buat kueri baru menggunakan fungsi Lambda. Anda dapat membuat permintaan kueri Amazon Kendra lengkap yang dikirimkan Amazon Lex V2. Anda menentukan kueri di `kendraQueryRequestPayload` bidang dalam tindakan `delegate` dialog. `kendraQueryRequestPayload`Lapangan lebih diutamakan di atas lapangan. `kendraQueryFilterString`
Untuk menentukan `queryFilterString` parameter saat Anda membuat bot, atau untuk menentukan `kendraQueryFilterString` bidang saat Anda memanggil `delegate` tindakan dalam dialog fungsi Lambda, Anda menentukan string yang digunakan sebagai filter atribut untuk kueri Amazon Kendra. Jika string bukan filter atribut yang valid, Anda akan mendapatkan `InvalidBotConfigException` pengecualian saat runtime. Untuk informasi selengkapnya tentang filter atribut, lihat [Menggunakan atribut dokumen untuk memfilter kueri](https://docs.aws.amazon.com/kendra/latest/dg/filtering.html#search-filtering) di Panduan Pengembang *Amazon Kendra*.
Untuk memiliki kontrol atas kueri yang dikirimkan Amazon Lex V2 ke Amazon Kendra, Anda dapat menentukan kueri di `kendraQueryRequestPayload` bidang di fungsi Lambda Anda. Jika kueri tidak valid, Amazon Lex V2 mengembalikan `InvalidLambdaResponseException` pengecualian. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Operasi kueri](https://docs.aws.amazon.com/kendra/latest/dg/API_Query.html) di Panduan *Pengembang Amazon Kendra*.
Untuk contoh cara menggunakan`AMAZON.KendraSearchIntent`, lihat[Contoh: Membuat Bot FAQ untuk Indeks Amazon Kendra](faq-bot-kendra-search.md).
## Kebijakan IAM untuk Pencarian Amazon Kendra
Untuk menggunakan `AMAZON.KendraSearchIntent` intent, Anda harus menggunakan peran yang menyediakan kebijakan AWS Identity and Access Management (IAM) yang memungkinkan Amazon Lex V2 untuk mengambil peran runtime yang memiliki izin untuk memanggil maksud Amazon Kendra. `Query` Pengaturan IAM yang Anda gunakan bergantung pada apakah Anda membuat `AMAZON.KendraSearchIntent` menggunakan konsol Amazon Lex V2, atau menggunakan AWS SDK atau ( AWS Command Line Interface AWS CLI). Saat menggunakan konsol, Anda dapat memilih antara menambahkan izin untuk memanggil Amazon Kendra ke peran terkait layanan Amazon Lex V2 atau menggunakan peran khusus untuk memanggil operasi Amazon Kendra. `Query` Saat Anda menggunakan AWS CLI atau SDK untuk membuat intent, Anda harus menggunakan peran khusus untuk memanggil operasi. `Query`
### Melampirkan Izin
Anda dapat menggunakan konsol untuk melampirkan izin untuk mengakses operasi Amazon `Query` Kendra ke peran default Amazon Lex V2 terkait layanan. Saat melampirkan izin ke peran terkait layanan, Anda tidak perlu membuat dan mengelola peran runtime secara khusus untuk terhubung ke indeks Amazon Kendra.
Pengguna, peran, atau grup yang Anda gunakan untuk mengakses konsol Amazon Lex V2 harus memiliki izin untuk mengelola kebijakan peran. Lampirkan kebijakan IAM berikut ke peran akses konsol. Saat Anda memberikan izin ini, peran tersebut memiliki izin untuk mengubah kebijakan peran terkait layanan yang ada.
------
#### [ 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": "*"
}
]
}
```
------
### Menentukan Peran
Anda dapat menggunakan konsol, AWS CLI, atau API untuk menentukan peran runtime yang akan digunakan saat memanggil operasi Amazon Kendra. `Query`
Pengguna, peran, atau grup yang Anda gunakan untuk menentukan peran runtime harus memiliki `iam:PassRole` izin. Kebijakan berikut mendefinisikan izin. Anda dapat menggunakan kunci konteks `iam:AssociatedResourceArn` dan `iam:PassedToService` kondisi untuk membatasi cakupan izin lebih lanjut. Untuk informasi selengkapnya, lihat [IAM dan AWS STS Condition Context Keys](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/reference_policies_iam-condition-keys.html) di *Panduan Pengguna AWS Identity and Access Management*.
------
#### [ JSON ]
****
```
{
"Version":"2012-10-17",
"Statement": [
{
"Effect": "Allow",
"Action": "iam:PassRole",
"Resource": "arn:aws:iam::111122223333:role/role"
}
]
}
```
------
Peran runtime yang perlu digunakan Amazon Lex V2 untuk memanggil Amazon Kendra harus memiliki `kendra:Query` izin. Saat Anda menggunakan peran IAM yang ada untuk izin memanggil operasi Amazon `Query` Kendra, peran tersebut harus memiliki kebijakan berikut yang dilampirkan.
Anda dapat menggunakan konsol IAM, IAM API, atau AWS CLI untuk membuat kebijakan dan melampirkannya ke peran. Petunjuk ini menggunakan AWS CLI untuk membuat peran dan kebijakan.
**catatan**
Kode berikut diformat untuk Linux dan macOS. Untuk Windows, ganti karakter kelanjutan baris Linux (\$1) dengan tanda sisipan (^).
**Untuk menambahkan izin operasi Kueri ke peran**
1. Buat dokumen yang disebut **KendraQueryPolicy.json** di direktori saat ini, tambahkan kode berikut ke dalamnya, dan simpan
1. Di AWS CLI, jalankan perintah berikut untuk membuat kebijakan IAM untuk menjalankan operasi Amazon Kendra. `Query`
```
aws iam create-policy \
--policy-name query-policy-name \
--policy-document file://KendraQueryPolicy.json
```
1. Lampirkan kebijakan ke peran IAM yang Anda gunakan untuk memanggil `Query` operasi.
```
aws iam attach-role-policy \
--policy-arn arn:aws:iam::account-id:policy/query-policy-name
--role-name role-name
```
Anda dapat memilih untuk memperbarui peran terkait layanan Amazon Lex V2 atau menggunakan peran yang Anda buat saat membuat `AMAZON.KendraSearchIntent` untuk bot Anda. Prosedur berikut menunjukkan bagaimana memilih peran IAM untuk digunakan.
**Untuk menentukan peran runtime untuk AMAZON.KendraSearchIntent**
1. Masuk ke AWS Management Console dan buka konsol Amazon Lex di [https://console.aws.amazon.com/lex/](https://console.aws.amazon.com/lex/).
1. Pilih bot yang ingin Anda tambahkan. `AMAZON.KendraSearchIntent`
1. Pilih plus (\$1) di sebelah **Intent.**
1. Di **Tambah maksud**, pilih **Cari maksud yang ada**.
1. Di **Maksud pencarian**, masukkan **AMAZON.KendraSearchIntent** lalu pilih **Tambah**.
1. **Di **Salin maksud bawaan**, masukkan nama untuk maksud, seperti**KendraSearchIntent**, lalu pilih Tambah.**
1. Buka bagian **kueri Amazon Kendra**.
1. Untuk **peran IAM** pilih salah satu opsi berikut:
+ Untuk memperbarui peran terkait layanan Amazon Lex V2 untuk mengaktifkan bot Anda menanyakan indeks Amazon Kendra, pilih Tambahkan izin **Amazon** Kendra.
+ Untuk menggunakan peran yang memiliki izin untuk memanggil `Query` operasi Amazon Kendra, pilih **Gunakan peran yang ada**.
## Menggunakan Atribut Permintaan dan Sesi sebagai Filter
Untuk memfilter respons dari Amazon Kendra ke item yang terkait dengan percakapan saat ini, gunakan atribut sesi dan permintaan sebagai filter dengan menambahkan `queryFilterString` parameter saat Anda membuat bot. Anda menentukan placeholder untuk atribut saat membuat intent, lalu Amazon Lex V2 mengganti nilai sebelum memanggil Amazon Kendra. Untuk informasi selengkapnya tentang atribut permintaan, lihat[Mengatur atribut permintaan untuk bot Lex V2 Anda](context-mgmt-request-attribs.md). Untuk informasi selengkapnya tentang atribut sesi, lihat[Mengatur atribut sesi untuk bot Lex V2 Anda](context-mgmt-session-attribs.md).
Berikut ini adalah contoh `queryFilterString` parameter yang menggunakan string untuk memfilter kueri Amazon Kendra.
```
"{"equalsTo": {"key": "City", "value": {"stringValue": "Seattle"}}}"
```
Berikut ini adalah contoh `queryFilterString` parameter yang menggunakan atribut sesi dipanggil `"SourceURI"` untuk memfilter kueri Amazon Kendra.
```
"{"equalsTo": {"key": "SourceURI","value": {"stringValue": "[FileURL]"}}}"
```
Berikut ini adalah contoh `queryFilterString` parameter yang menggunakan atribut permintaan dipanggil `"DepartmentName"` untuk memfilter kueri Amazon Kendra.
```
"{"equalsTo": {"key": "Department","value": {"stringValue": "((DepartmentName))"}}}"
```
`AMAZON.KendraSearchInteng`Filter menggunakan format yang sama dengan filter pencarian Amazon Kendra. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Menggunakan atribut dokumen untuk memfilter hasil penelusuran](https://docs.aws.amazon.com/kendra/latest/dg/filtering.html#search-filtering) di *panduan pengembang Amazon Kendra*.
String filter kueri yang digunakan dengan huruf kecil `AMAZON.KendraSearchIntent` harus menggunakan huruf kecil untuk huruf pertama dari setiap filter. Misalnya, berikut ini adalah filter kueri yang valid untuk file`AMAZON.KendraSearchIntent`.
```
{
"andAllFilters": [
{
"equalsTo": {
"key": "City",
"value": {
"stringValue": "Seattle"
}
}
},
{
"equalsTo": {
"key": "State",
"value": {
"stringValue": "Washington"
}
}
}
]
}
```
## Menggunakan Respon Pencarian
Amazon Kendra mengembalikan respons ke pencarian sebagai tanggapan dari pernyataan niat. `IntentClosingSetting` Maksud harus memiliki `closingResponse` pernyataan kecuali fungsi Lambda menghasilkan pesan respons penutup.
Amazon Kendra memiliki lima jenis tanggapan.
+ Dua tanggapan berikut memerlukan FAQ yang akan disiapkan untuk indeks Amazon Kendra Anda. Untuk detail selengkapnya, lihat [Menambahkan pertanyaan dan jawaban langsung ke indeks](https://docs.aws.amazon.com/kendra/latest/dg/in-creating-faq.html).
+ `x-amz-lex:kendra-search-response-question_answer-question-`— Pertanyaan dari FAQ yang cocok dengan pencarian.
+ `x-amz-lex:kendra-search-response-question_answer-answer-`— Jawaban dari FAQ yang cocok dengan pencarian.
+ Tiga tanggapan berikut memerlukan sumber data yang akan disiapkan untuk indeks Amazon Kendra Anda. Untuk detail selengkapnya, lihat [Membuat sumber data](https://docs.aws.amazon.com/kendra/latest/dg/data-source.html).
+ `x-amz-lex:kendra-search-response-document-`— Kutipan dari dokumen dalam indeks yang terkait dengan teks ucapan.
+ `x-amz-lex:kendra-search-response-document-link-`— URL dokumen dalam indeks yang terkait dengan teks ucapan.
+ `x-amz-lex:kendra-search-response-answer-`— Kutipan dari dokumen dalam indeks yang menjawab pertanyaan.
Tanggapan dikembalikan dalam `request` atribut. Ada hingga lima tanggapan untuk setiap atribut, bernomor 1 hingga 5. Untuk informasi selengkapnya tentang tanggapan, lihat [Jenis respons](https://docs.aws.amazon.com/kendra/latest/dg/response-types.html) di Panduan *Pengembang Amazon Kendra*.
`closingResponse`Pernyataan harus memiliki satu atau lebih grup pesan. Setiap grup pesan berisi satu atau beberapa pesan. Setiap pesan dapat berisi satu atau beberapa variabel placeholder yang diganti dengan atribut permintaan dalam respons dari Amazon Kendra. Harus ada setidaknya satu pesan dalam grup pesan di mana semua variabel dalam pesan diganti dengan nilai atribut permintaan dalam respons runtime, atau harus ada pesan dalam grup tanpa variabel placeholder. Atribut permintaan diatur dengan tanda kurung ganda (“((” “))”). Pesan grup pesan berikut cocok dengan respons apa pun dari Amazon Kendra:
+ “Saya menemukan pertanyaan FAQ untuk Anda: ((x-amz-lex: kendra-search-response-question \$1jawaban-pertanyaan-1)), dan jawabannya adalah ((: \$1jawaban-jawab-1))” x-amz-lex kendra-search-response-question
+ “Saya menemukan kutipan dari dokumen yang bermanfaat: ((x-amz-lex: kendra-search-response-document -1))”
+ “Saya pikir jawaban atas pertanyaan Anda adalah ((x-amz-lex: kendra-search-response-answer -1))”
## Menggunakan Fungsi Lambda untuk Mengelola Permintaan dan Respons
`AMAZON.KendraSearchIntent`Maksud dapat menggunakan hook kode dialog dan hook kode pemenuhan untuk mengelola permintaan ke Amazon Kendra dan responsnya. Gunakan fungsi Lambda kait kode dialog saat Anda ingin memodifikasi kueri yang Anda kirim ke Amazon Kendra, dan kode pemenuhan menghubungkan fungsi Lambda saat Anda ingin memodifikasi respons.
### Membuat Query dengan Hook Kode Dialog
Anda dapat menggunakan hook kode dialog untuk membuat kueri untuk dikirim ke Amazon Kendra. Menggunakan hook kode dialog adalah opsional. Jika Anda tidak menentukan hook kode dialog, Amazon Lex V2 akan membuat kueri dari ucapan pengguna dan menggunakan `queryFilterString` yang Anda berikan saat mengonfigurasi intent, jika Anda memberikannya.
Anda dapat menggunakan dua bidang dalam respons kait kode dialog untuk memodifikasi permintaan ke Amazon Kendra:
+ `kendraQueryFilterString`— Gunakan string ini untuk menentukan filter atribut untuk permintaan Amazon Kendra. Anda dapat memfilter kueri menggunakan salah satu bidang indeks yang ditentukan dalam indeks Anda. Untuk struktur string filter, lihat [Menggunakan atribut dokumen untuk memfilter kueri di Panduan](https://docs.aws.amazon.com/kendra/latest/dg/filtering.html#search-filtering) Pengembang *Amazon Kendra*. Jika string filter yang ditentukan tidak valid, Anda akan mendapatkan `InvalidLambdaResponseException` pengecualian. `kendraQueryFilterString`String mengesampingkan string kueri apa pun yang ditentukan dalam `queryFilterString` konfigurasi untuk maksud.
+ `kendraQueryRequestPayload`— Gunakan string ini untuk menentukan kueri Amazon Kendra. Kueri Anda dapat menggunakan salah satu fitur Amazon Kendra. Jika Anda tidak menentukan kueri yang valid, Anda mendapatkan `InvalidLambdaResponseException` pengecualian. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Kueri](https://docs.aws.amazon.com/kendra/latest/dg/API_Query.html) di Panduan *Pengembang Amazon Kendra*.
Setelah Anda membuat filter atau string kueri, Anda mengirim respons ke Amazon Lex V2 dengan `dialogAction` bidang respons yang disetel ke`delegate`. Amazon Lex V2 mengirimkan kueri ke Amazon Kendra dan kemudian mengembalikan respons kueri ke hook kode pemenuhan.
### Menggunakan Hook Kode Pemenuhan untuk Respons
Setelah Amazon Lex V2 mengirimkan kueri ke Amazon Kendra, respons kueri dikembalikan ke fungsi Lambda `AMAZON.KendraSearchIntent` pemenuhan. Acara input ke kait kode berisi respons lengkap dari Amazon Kendra. Data kueri berada dalam struktur yang sama dengan yang dikembalikan oleh operasi Amazon Kendra`Query`. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Sintaks respons kueri](https://docs.aws.amazon.com/kendra/latest/dg/API_Query.html#API_Query_ResponseSyntax) di Panduan Pengembang *Amazon Kendra*.
Kait kode pemenuhan adalah opsional. Jika tidak ada, atau jika kait kode tidak mengembalikan pesan dalam respons, Amazon Lex V2 menggunakan `closingResponse` pernyataan untuk tanggapan.
# Contoh: Membuat Bot FAQ untuk Indeks Amazon Kendra
Contoh ini membuat bot Amazon Lex V2 yang menggunakan indeks Amazon Kendra untuk memberikan jawaban atas pertanyaan pengguna. Bot FAQ mengelola dialog untuk pengguna. Ini menggunakan `AMAZON.KendraSearchIntent` maksud untuk menanyakan indeks dan menyajikan respons kepada pengguna. Berikut adalah ringkasan tentang bagaimana Anda akan membuat bot FAQ Anda menggunakan indeks Amazon Kendra:
1. Buat bot yang akan berinteraksi dengan pelanggan Anda untuk mendapatkan jawaban dari bot Anda.
1. Buat maksud khusus. Karena `AMAZON.KendraSearchIntent` dan `AMAZON.FallbackIntent` merupakan maksud cadangan, bot Anda memerlukan setidaknya satu maksud lain yang harus berisi setidaknya satu ucapan. Maksud ini memungkinkan bot Anda untuk membangun, tetapi tidak digunakan sebaliknya. Bot FAQ Anda akan berisi setidaknya tiga maksud, seperti pada gambar di bawah ini:
![\[Bot FAQ Kendra dengan tiga maksud\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/lexv2/latest/dg/images/kendra-faqbot/kendra-intents.png)
1. Tambahkan `AMAZON.KendraSearchIntent` intent ke bot Anda dan konfigurasikan agar berfungsi dengan indeks [Amazon Kendra](https://docs.aws.amazon.com/kendra/latest/dg/create-index.html) Anda.
1. Uji bot dengan membuat kueri dan memverifikasi bahwa hasil dari indeks Amazon Kendra Anda adalah dokumen yang menjawab kueri.
**Prasyarat**
Sebelum Anda dapat menggunakan contoh ini, Anda perlu membuat indeks Amazon Kendra. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Memulai konsol Amazon Kendra di Panduan](https://docs.aws.amazon.com/kendra/latest/dg/gs-console.html) Pengembang *Amazon Kendra*. Untuk contoh ini, pilih kumpulan data **sampel (Contoh dokumentasi AWS**) sebagai sumber data Anda.
**Untuk membuat bot FAQ:**
1. Masuk ke AWS Management Console dan buka konsol Amazon Lex di [https://console.aws.amazon.com/lex/](https://console.aws.amazon.com/lex/).
1. Di panel navigasi, pilih **Bots**.
1. Pilih **Buat bot**.
1. Untuk **metode Creation**, pilih **Create a blank bot**.
1. Di bagian **konfigurasi Bot**, beri bot nama yang menunjukkan tujuannya, seperti**KendraTestBot**, dan deskripsi opsional. Nama harus unik di akun Anda.
1. Di bagian **Izin IAM, pilih Buat peran dengan izin** **Amazon Lex dasar**. Ini akan membuat peran [AWS Identity and Access Management (IAM)](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/introduction.html) dengan izin yang dibutuhkan Amazon Lex V2 untuk menjalankan bot Anda.
1. Di bagian **Children's Online Privacy Protection Act (COPPA)**, pilih **No**.
1. **Di bagian **batas waktu sesi Idle** dan **Pengaturan lanjutan**, tinggalkan pengaturan default dan pilih Berikutnya.**
1. Sekarang Anda berada di bagian **Tambahkan bahasa ke bot**. Di menu di bawah **Interaksi suara**, pilih **Tidak Ada. Ini hanya aplikasi berbasis teks**. Tinggalkan pengaturan default untuk bidang yang tersisa.
1. Pilih **Selesai**. Amazon Lex V2 membuat bot Anda dan maksud default yang disebut **NewIntent**, dan membawa Anda ke halaman untuk mengonfigurasi maksud ini
Agar berhasil membangun bot, Anda harus membuat setidaknya satu maksud yang terpisah dari `AMAZON.FallbackIntent` dan. `AMAZON.KendraSearchIntent` Maksud ini diperlukan untuk membangun bot Amazon Lex V2 Anda, tetapi tidak digunakan untuk respons FAQ. Maksud ini harus mengandung setidaknya satu contoh ucapan dan ucapan tersebut tidak boleh berlaku untuk pertanyaan apa pun yang diajukan pelanggan Anda.
**Untuk membuat maksud yang diperlukan:**
1. Di bagian **Detail maksud**, beri nama maksud, seperti. **RequiredIntent**
1. Di bagian **Sample ujaran**, ketikkan ucapan di kotak di sebelah **Tambahkan ucapan**, seperti. **Required utterance** Kemudian pilih **Tambahkan ucapan**.
1. Pilih **Simpan maksud.**
Buat maksud untuk mencari indeks Amazon Kendra dan pesan respons yang harus dikembalikan.
**Untuk membuat AMAZON. KendraSearchIntent pesan maksud dan respons:**
1. Pilih **Kembali ke daftar maksud** di panel navigasi untuk kembali ke halaman **Intent untuk bot** Anda. Pilih **Tambah maksud** dan pilih **Gunakan maksud bawaan** dari menu tarik-turun.
1. Di kotak yang muncul, pilih menu di bawah **Maksud bawaan**. Masukkan **AMAZON.KendraSearchIntent** di bilah pencarian dan kemudian pilih dari daftar.
1. Berikan maksud nama, seperti**KendraSearchIntent**.
1. Dari menu tarik-turun **indeks Amazon Kendra**, pilih indeks yang ingin Anda cari. Indeks yang Anda buat di bagian **Prasyarat** harus tersedia.
1. Pilih **Tambahkan**.
1. Di editor maksud, gulir ke bawah ke bagian **Pemenuhan**, pilih panah kanan untuk memperluas bagian, dan tambahkan pesan berikut di kotak di bawah **Pada pemenuhan yang berhasil**:
```
I found a link to a document that could help you: ((x-amz-lex:kendra-search-response-document-link-1)).
```
![\[Tambahkan respons pemenuhan\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/lexv2/latest/dg/images/kendra-faqbot/kendra-fulfillment-response.gif)
Untuk informasi selengkapnya tentang Respons Penelusuran Amazon Kendra, lihat [Menggunakan Respons Penelusuran](https://docs.aws.amazon.com/lexv2/latest/dg/built-in-intent-kendra-search.html#kendra-search-response).
1. Pilih **Simpan maksud**, lalu pilih **Build** untuk membangun bot. Saat bot sudah siap, spanduk di bagian atas layar berubah menjadi hijau dan menampilkan pesan sukses.
Terakhir, gunakan jendela pengujian konsol untuk menguji respons dari bot Anda.
**Untuk menguji bot FAQ Anda:**
1. Setelah bot berhasil dibangun, pilih **Uji**.
1. Masukkan **What is Amazon Kendra?** di jendela uji konsol. Verifikasi bahwa bot merespons dengan tautan.
1. Untuk informasi selengkapnya tentang mengonfigurasi`AMAZON.KendraSearchIntent`, lihat [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)dan [KendraConfiguration](https://docs.aws.amazon.com/lexv2/latest/APIReference/API_KendraConfiguration.html).
# AMAZON.PauseIntent
Menanggapi kata dan frasa yang memungkinkan pengguna untuk menjeda interaksi dengan bot sehingga mereka dapat kembali ke sana nanti. Fungsi atau aplikasi Lambda Anda perlu menyimpan data maksud dalam variabel sesi, atau Anda perlu menggunakan [GetSession](https://docs.aws.amazon.com/lexv2/latest/APIReference/API_runtime_GetSession.html)operasi untuk mengambil data maksud saat melanjutkan maksud saat ini.
Ucapan umum:
+ jeda
+ jeda itu
# AMAZON.QnAIntent
**catatan**
Sebelum Anda dapat memanfaatkan fitur AI generatif, Anda harus memenuhi prasyarat berikut
Untuk informasi tentang harga untuk menggunakan Amazon Bedrock, lihat harga [Amazon Bedrock](https://aws.amazon.com/bedrock/pricing/).
Aktifkan kemampuan AI generatif untuk lokal bot Anda. Untuk melakukannya, ikuti langkah-langkah di[Optimalkan pembuatan dan kinerja bot Lex V2 dengan menggunakan AI generatif](generative-features.md).
Menanggapi pertanyaan pelanggan dengan menggunakan Amazon Bedrock FM untuk mencari dan meringkas tanggapan FAQ. Maksud ini diaktifkan ketika ucapan tidak diklasifikasikan ke dalam maksud lain yang ada di bot. Perhatikan bahwa maksud ini tidak akan diaktifkan untuk ucapan yang terlewat saat memunculkan nilai slot. Setelah dikenali,`AMAZON.QnAIntent`, menggunakan model Amazon Bedrock yang ditentukan untuk mencari Basis Pengetahuan Amazon Bedrock yang dikonfigurasi dan menanggapi pertanyaan pelanggan.
**Awas**
Anda tidak dapat menggunakan `AMAZON.QnAIntent` dan `AMAZON.KendraSearchIntent` di lokal bot yang sama.
Opsi toko pengetahuan berikut tersedia. Anda harus sudah membuat toko pengetahuan dan mengindeks dokumen di dalamnya.
+ OpenSearch Domain layanan - Berisi dokumen yang diindeks. Untuk membuat domain, ikuti langkah-langkah di [Membuat dan mengelola domain OpenSearch Layanan Amazon](https://docs.aws.amazon.com/opensearch-service/latest/developerguide/createupdatedomains.html).
+ Indeks Amazon Kendra - Berisi dokumen FAQ yang diindeks. Untuk membuat indeks Amazon Kendra, ikuti langkah-langkah di [Membuat indeks](https://docs.aws.amazon.com/kendra/latest/dg/create-index.html).
+ Basis Pengetahuan Amazon Bedrock - Berisi sumber data yang diindeks. Untuk menyiapkan Basis Pengetahuan Batuan Dasar Amazon, ikuti langkah-langkah di [Membangun Basis Pengetahuan](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/knowledge-base.html).
Jika Anda memilih maksud ini, Anda mengonfigurasi bidang berikut dan kemudian pilih **Tambah** untuk menambahkan maksud.
+ **Model batuan dasar** — Pilih penyedia dan model pondasi yang akan digunakan untuk maksud ini. Pastikan untuk memeriksa model terbaru yang tersedia dan jadwal penghentian serta merencanakan migrasi yang sesuai. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Siklus hidup model](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/model-lifecycle.html#versions-for-eol).
+ **Toko pengetahuan** — Pilih sumber dari mana Anda ingin model menarik informasi dari untuk menjawab pertanyaan pelanggan. Sumber-sumber berikut tersedia.
+ **OpenSearch**— Konfigurasikan bidang berikut.
+ **Endpoint domain** — Menyediakan endpoint domain yang Anda buat untuk domain atau yang diberikan kepada Anda setelah pembuatan domain.
+ **Nama indeks** — Berikan indeks untuk mencari. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Mengindeks data di OpenSearch Layanan Amazon](https://docs.aws.amazon.com/opensearch-service/latest/developerguide/indexing.html).
+ Pilih bagaimana Anda ingin mengembalikan respons kepada pelanggan.
+ **Respons yang tepat** - Ketika opsi ini diaktifkan, nilai di bidang Jawaban digunakan sebagaimana adanya untuk respons bot. Model dasar Amazon Bedrock yang dikonfigurasi digunakan untuk memilih konten jawaban yang tepat apa adanya, tanpa sintesis atau ringkasan konten apa pun. Tentukan nama bidang tanya jawab yang dikonfigurasi dalam OpenSearch database.
+ **Sertakan bidang** - Mengembalikan jawaban yang dihasilkan oleh model menggunakan bidang yang Anda tentukan. Tentukan nama hingga lima bidang yang dikonfigurasi dalam OpenSearch database. Gunakan titik koma (;) untuk memisahkan bidang.
+ **Amazon Kendra** - Konfigurasikan bidang berikut.
+ Indeks **Amazon Kendra - Pilih indeks** Amazon Kendra yang Anda ingin bot Anda cari.
+ Filter **Amazon Kendra — Untuk membuat filter**, pilih kotak centang ini. Untuk informasi selengkapnya tentang format JSON filter penelusuran Amazon Kendra, lihat [Menggunakan atribut dokumen untuk memfilter](https://docs.aws.amazon.com/kendra/latest/dg/filtering.html#search-filtering) hasil penelusuran.
+ **Respons yang tepat** - Untuk membiarkan bot Anda mengembalikan respons persis yang dikembalikan oleh Amazon Kendra, pilih kotak centang ini. Jika tidak, model Amazon Bedrock yang Anda pilih menghasilkan respons berdasarkan hasil.
**catatan**
Untuk menggunakan fitur ini, Anda harus terlebih dahulu menambahkan pertanyaan FAQ ke indeks Anda dengan mengikuti langkah-langkah di [Menambahkan pertanyaan yang sering diajukan (FAQs) ke indeks](https://docs.aws.amazon.com/kendra/latest/dg/in-creating-faq.html).
+ **Basis Pengetahuan Amazon Bedrock** - Jika Anda memilih opsi ini, tentukan ID Basis Pengetahuan Amazon Bedrock. Anda dapat menemukan ID dengan memeriksa halaman detail Pangkalan Pengetahuan Amazon Bedrock di konsol, atau dengan mengirimkan [GetKnowledgeBase](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_agent_GetKnowledgeBase.html)permintaan.
+ **Respons yang tepat** - Ketika opsi ini diaktifkan, nilai di bidang Jawaban digunakan sebagaimana adanya untuk respons bot. Model dasar Amazon Bedrock yang dikonfigurasi digunakan untuk memilih konten jawaban yang tepat apa adanya, tanpa sintesis atau ringkasan konten apa pun. Untuk menggunakan respons yang tepat untuk Pangkalan Pengetahuan Amazon Bedrock, Anda perlu melakukan hal berikut:
+ Buat file JSON individual dengan setiap file yang berisi bidang jawaban yang berisi respons yang tepat yang perlu dikembalikan ke pengguna akhir.
+ **Saat mengindeks dokumen-dokumen ini di Basis Pengetahuan Batuan Dasar, pilih **Strategi Chunking sebagai No Chunking..****
+ Tentukan bidang jawaban di Amazon Lex V2, sebagai bidang Jawaban di Pangkalan Pengetahuan Batuan Dasar.
Tanggapan dari Qn AIntent akan disimpan ke dalam atribut permintaan seperti yang ditunjukkan di bawah ini:
+ `x-amz-lex:qnA-search-response`— Tanggapan dari Qn AIntent terhadap pertanyaan atau ucapan.
+ `x-amz-lex:qnA-search-response-source`— Menunjuk ke dokumen atau daftar dokumen yang digunakan untuk menghasilkan respons.
+ `x-amz-lex:qna-additional-context`— Konteks tambahan yang digunakan oleh Qn AIntent untuk menghasilkan respons.
**Konfigurasi model tambahan**
Saat Amazon.qn AIntent dipanggil, ia menggunakan templat prompt default yang menggabungkan instruksi dan konteks dengan kueri pengguna untuk membuat prompt yang dikirim ke model untuk pembuatan respons. Anda juga dapat memberikan prompt khusus atau memperbarui prompt default agar sesuai dengan kebutuhan Anda.
Anda dapat merekayasa template prompt dengan alat-alat berikut:
**Placeholder prompt** — Variabel yang telah ditentukan sebelumnya di Amazon.qn AIntent untuk Amazon Bedrock yang diisi secara dinamis saat runtime selama panggilan batuan dasar. Dalam prompt sistem, Anda dapat melihat placeholder ini dikelilingi oleh simbol. `$` Daftar berikut menjelaskan placeholder yang dapat Anda gunakan:
| Variabel | Digantikan oleh | Model | Diperlukan? |
| --- | --- | --- | --- |
| \$1query\$1hasil\$1 | Hasil yang diambil untuk kueri pengguna dari Knowledge Store | Model Batuan Dasar Terpilih | Ya |
| \$1output\$1instruksi\$1 | Instruksi yang mendasari untuk memformat generasi respons dan kutipan. Berbeda dengan model. Jika Anda menentukan instruksi pemformatan Anda sendiri, kami sarankan Anda menghapus placeholder ini. | Model Batuan Dasar Terpilih | Tidak |
| \$1additional\$1context\$1 | Konteks tambahan yang digunakan oleh Qn AIntent untuk menghasilkan respons | Model Batuan Dasar Terpilih | Tidak |
| \$1locale\$1 | Bahasa di mana bot akan menjawab pertanyaan pelanggan | Model Batuan Dasar Terpilih | Tidak |
**Prompt default** yang digunakan adalah:
```
$query_results$
$additional_context$
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** diganti dengan:
```
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
```
**catatan**
Jika Anda memutuskan untuk tidak menggunakan instruksi default, maka output apa pun yang diberikan LLM akan dikembalikan apa adanya kembali ke pengguna akhir.
Instruksi keluaran harus berisi dan tag dan instruksi untuk LLM untuk mengembalikan passageID untuk memberikan respons dan atribusi sumber.
**Dukungan konteks tambahan melalui atribut sesi**
Anda dapat meneruskan konteks tambahan ke `AMAZON.QnAIntent` saat runtime melalui atribut `x-amz-lex:qna-additional-context` session. Ini memungkinkan Anda untuk memberikan informasi tambahan yang dapat digunakan model di samping hasil penyimpanan pengetahuan saat menghasilkan respons. Konteks tambahan dimasukkan ke dalam template prompt melalui `$additional_context$` placeholder.
**Contoh:**
```
{"sessionAttributes": {"x-amz-lex:qna-additional-context":"Our support hours are Monday through Friday, 8AM-8PM EST"}}
```
**Dukungan pemfilteran metadata Amazon Bedrock Knowledge Base melalui atribut sesi**
Anda dapat meneruskan filter metadata Amazon Bedrock Knowledge Base sebagai bagian dari atribut session. `x-amz-lex:bkb-retrieval-filter`
```
{"sessionAttributes":{"x-amz-lex:bkb-retrieval-filter":"{\"equals\":{\"key\":\"insurancetype\",\"value\":\"farmers\"}}
```
**catatan**
Anda perlu menggunakan Amazon Bedrock Knowledge Base sebagai penyimpanan Data untuk Qn AIntent untuk menggunakan filter ini. Untuk informasi selengkapnya, lihat [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)
**Konfigurasi inferensi**
Anda dapat menentukan konfigurasi inferensi yang akan digunakan saat melakukan panggilan ke LLM menggunakan atribut session:
+ suhu: tipe Integer
+ TopP
+ MaxTokens
**Contoh:**
```
{"sessionAttributes":{"x-amz-lex:llm-text-inference-config":"{\"temperature\":0,\"topP\":1,\"maxTokens\":200}"}}
```
**Dukungan Bedrock Guardrails melalui atribut waktu pembuatan dan sesi**
+ Dengan menggunakan Konsol di Buildtime — Sediakan GuardrailsIdentifier dan. GuardrailsVersion Pelajari lebih lanjut di bagian Konfigurasi Model Tambahan.
+ Dengan menggunakan atribut Session — Anda juga dapat menentukan konfigurasi Guardrails menggunakan atribut sesi: `x-amz-lex:bedrock-guardrails-identifier` dan. `x-amz-lex:bedrock-guardrails-version`
[Untuk informasi lebih lanjut tentang penggunaan Bedrock Guardrails, lihat Guardrails.](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/guardrails.html)
# AMAZON.QnAIntent (multiple use support)
Anda dapat memilih untuk memiliki beberapa Amazon.qn AIntents dalam satu lokal. Amazon Lex V2 mendukung hingga 5 Amazon.qn AIntents dalam lokal bot.
Amazon.qn AIntent dapat dipicu jika salah satu kasus berikut benar:
+ Jika lokal bot hanya berisi 1 Amazon.qn AIntent dan maksud itu tidak mengandung contoh ucapan, maka itu diaktifkan ketika ucapan tidak diklasifikasikan ke dalam maksud lain yang ada di bot. Maksud ini diaktifkan ketika ucapan tidak diklasifikasikan ke dalam maksud lain yang ada di bot. Perhatikan bahwa maksud ini tidak akan diaktifkan untuk ucapan yang terlewat saat memunculkan nilai slot.
**catatan**
Jika respons dari FM tidak memuaskan atau panggilan ke FM gagal, Amazon Lex V2 kemudian memanggil. `AMAZON.FallbackIntent`
+ Jika Amazon.qn AIntent memang berisi contoh ucapan, maka itu hanya diaktifkan ketika Amazon Lex V2 mengenali bahwa pengguna ingin memulai maksud tersebut berdasarkan input pengguna.
**catatan**
Jika respons dari FM tidak memuaskan atau panggilan ke FM gagal, Amazon Lex V2 memanggil kegagalan langkah berikutnya, yang ditentukan dalam blok pemenuhan.
**catatan**
Jika `botLocale` memiliki lebih dari 1 Amazon.qnAIntent, maka setiap Amazon.qn AIntent harus memiliki setidaknya 1 contoh ucapan.
# AMAZON.QinConnectIntent
**catatan**
Untuk menggunakan kemampuan AI generatif menggunakan Amazon Q In Connect, Anda harus menyelesaikan prasyarat berikut:
Arahkan ke konsol Amazon Connect dan buat instans Anda, jika Anda belum memilikinya, lihat [Memulai Amazon Connect](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/adminguide/amazon-connect-get-started.html).
Aktifkan Amazon Q di Connect untuk instans Anda, lihat [Mengaktifkan Amazon Q di Connect untuk instans Anda](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/adminguide/enable-q.html).
AMAZON. QinConnectIntent menanggapi pertanyaan pelanggan dengan menggunakan evolusi Amazon Connect Wisdom yang disempurnakan LLM yang memberikan rekomendasi waktu nyata untuk membantu pelanggan dan agen pusat kontak menyelesaikan masalah pelanggan dengan cepat dan akurat. Maksud ini diaktifkan ketika ucapan tidak diklasifikasikan ke dalam maksud lain yang ada di bot. Perhatikan bahwa maksud ini tidak akan diaktifkan untuk ucapan yang terlewat saat memunculkan nilai slot. Setelah dikenali, AMAZON. QinConnectIntent, menggunakan Q yang ditentukan di domain Connect untuk mencari Basis Pengetahuan Amazon Bedrock yang dikonfigurasi dan menanggapi pertanyaan pelanggan.
**catatan**
Anda tidak dapat menggunakan Amazon. QinConnectIntent bersama dengan Amazon.qn AIntent di lokal bot yang sama.
Jika Anda memilih bahasa lain selain Bahasa Inggris AS, Anda harus menyesuaikan permintaan layanan mandiri (`SELF_SERVICE_PRE_PROCESSING`dan`SELF_SERVICE_ANSWER_GENERATION`) untuk merespons dalam bahasa yang ditentukan. Untuk informasi selengkapnya tentang cara menyesuaikan prompt, lihat [Menyesuaikan Amazon Q di Connect](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/adminguide/customize-q.html#ai-prompts-customize-q).
Jika Anda memilih maksud ini, Anda perlu mengonfigurasi bidang berikut dan kemudian pilih **Simpan Maksud** untuk menambahkan maksud ke bot.
+ Konfigurasi Amazon Q In Connect - Berikan Nama Sumber Daya Amazon (ARN) dari asisten Amazon Q in Connect. Asisten Pola ARN:. `^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}$>`
Tanggapan dari QinConnectIntent akan disimpan ke dalam atribut permintaan seperti yang ditunjukkan di bawah ini:
+ `x-amz-lex:q-in-connect-response`— Tanggapan dari QinConnectIntent pertanyaan atau ucapan.
**Atribut Sesi Dikembalikan dari QinConnectIntent**
Interaksi dengan QinConnect intent menyediakan data tambahan tentang percakapan melalui atribut sesi.
1. `x-amz-lex:q-in-connect:session-arn`— Pengenal unik untuk sesi yang dibuat dengan Amazon Q In Connect selama percakapan.
1. `x-amz-lex:q-in-connect:conversation-status`— Status percakapan saat ini dengan QinConnect asisten atau domain. Ada tiga nilai yang mungkin untuk status ini:
+ `CLOSED`
+ `READY`
+ `PROCESSING`
1. `x-amz-lex:q-in-connect:conversation-status-reason`— Memberikan alasan untuk status saat ini yang dilaporkan dengan atribut di atas. Alasan yang mungkin adalah sebagai berikut:
+ `SUCCESS`— Menunjukkan bahwa pelanggan tidak memiliki apa-apa lagi untuk ditanyakan dan pertanyaan telah berhasil dijawab.
+ `FAILED`— Menunjukkan kegagalan saat menjawab pertanyaan pelanggan. Ini sebagian besar disebabkan oleh kegagalan untuk memahami pertanyaan pelanggan.
+ `REJECTED`— Menunjukkan bahwa asisten menolak untuk menjawab pertanyaan pelanggan, dan merekomendasikan agar pertanyaan ditangani di luar interaksi bot, seperti berbicara dengan orang atau agen, untuk mendapatkan informasi lebih lanjut.
**catatan**
Saat bot dengan QinConnectIntent dipanggil selama interaksi pelanggan yang didorong oleh instans Amazon Connect, sesi Anda harus dibuat dan diteruskan dari instans Amazon Connect. Untuk membuat sesi, Amazon Connect Flows dapat dikonfigurasi dengan Amazon Q di langkah Connect.
**Batasan**
+ Anda tidak dapat menggunakan Amazon. QinConnectIntent bersama dengan maksud tanpa ucapan tertentu seperti Amazon.qn, AMAZONAIntent. BedrockAgentIntent di lokal bot yang sama.
+ Saat bot dengan QinConnectIntent dipanggil selama interaksi pelanggan yang didorong oleh instans Amazon Connect, sesi Anda harus dibuat dan diteruskan dari instans Amazon Connect. Untuk membuat sesi, Amazon Connect Flows dapat dikonfigurasi dengan langkah Amazon Q In Connect.
+ Tidak boleh ada lebih dari satu AMAZON. QinConnectIntent per bot lokal.
+ Domain Amazon Q in Connect digunakan dengan AMAZON. QinConnectIntent harus berada di Wilayah AWS yang sama dengan bot Amazon Lex V2.
**Izin**
Jika QinConnect Intent digunakan dalam bot Amazon Lex V2, dan bot menggunakan Service Linked Role (SLR), layanan Amazon Lex V2 memiliki izin untuk memperbarui kebijakan yang sesuai tentang peran untuk mengintegrasikannya dengan asisten Q in Connect. Jika bot menggunakan peran IAM khusus, maka pengguna perlu menambahkan izin ini secara manual ke peran IAM mereka.
Peran Tertaut Layanan akan diperbarui dengan izin berikut jika QinConnect maksud ditambahkan. Kebijakan baru akan ditambahkan untuk QinConnect akses:
```
{
"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"]
}
}
}
]
}
```
**catatan**
`QInConnectKmsCMKPolicy`Pernyataan ini hanya diperlukan jika Anda menggunakan kunci KMS yang dikelola pelanggan dengan asisten Amazon Q in Connect.
**Kebijakan Kepercayaan**
```
{
"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
Menanggapi kata dan frasa yang memungkinkan pengguna untuk mengulangi pesan sebelumnya. Aplikasi Anda perlu menggunakan fungsi Lambda untuk menyimpan informasi intent sebelumnya dalam variabel sesi, atau Anda perlu menggunakan [GetSession](https://docs.aws.amazon.com/lexv2/latest/APIReference/API_runtime_GetSession.html)operasi untuk mendapatkan informasi intent sebelumnya.
Ucapan umum:
+ ulangi
+ katakan itu lagi
+ ulangi itu
# AMAZON.ResumeIntent
Menanggapi kata dan frasa yang memungkinkan pengguna untuk melanjutkan maksud yang dijeda sebelumnya. Fungsi atau aplikasi Lambda Anda harus mengelola informasi yang diperlukan untuk melanjutkan maksud sebelumnya.
Ucapan umum:
+ melanjutkan
+ terus
+ terus berjalan
# AMAZON.StartOverIntent
Menanggapi kata dan frasa yang memungkinkan pengguna untuk berhenti memproses maksud saat ini dan memulai kembali dari awal. Anda dapat menggunakan fungsi Lambda Anda atau `PutSession` operasi untuk mendapatkan nilai slot pertama lagi.
Ucapan umum:
+ mulai dari awal
+ restart
+ mulai lagi
# AMAZON.StopIntent
Menanggapi kata dan frasa yang menunjukkan bahwa pengguna ingin berhenti memproses maksud saat ini dan mengakhiri interaksi dengan bot. Fungsi atau aplikasi Lambda Anda harus menghapus atribut dan nilai jenis slot yang ada dan kemudian mengakhiri interaksi.
Ucapan umum:
+ berhenti
+ off
+ diam