Le traduzioni sono generate tramite traduzione automatica. In caso di conflitto tra il contenuto di una traduzione e la versione originale in Inglese, quest'ultima prevarrà. # Intenti incorporati Per le azioni comuni, puoi utilizzare la libreria di intenti standard integrata. Per creare un intento a partire da un intento incorporato, scegli un intento incorporato nella console e assegnagli un nuovo nome. Il nuovo intento ha la configurazione dell'intento di base, ad esempio gli enunciati di esempio. Nell'implementazione corrente, non puoi effettuare le seguenti operazioni: + Aggiunge o rimuovi gli enunciati di esempio dall'intento di base + Configurazione di slot per intenti incorporati **Per aggiungere un intento incorporato a un bot** 1. Accedi alla Console di gestione AWS e apri la console Amazon Lex all'indirizzo [https://console.aws.amazon.com/lex/](https://console.aws.amazon.com/lex/). 1. Scegli il bot a cui aggiungere l'intento integrato. 1. Nel menu a sinistra, scegli la lingua e poi scegli **Intenti**. 1. Scegli **Aggiungi intento**, quindi scegli **Usa intento integrato**. 1. In **Intento integrato**, scegli l'intento da usare. 1. **Assegna un nome all'intento, quindi scegli Aggiungi.** 1. Usa l'editor degli intenti per configurare l'intento come richiesto per il tuo bot. **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 **Nota** Prima di poter sfruttare le funzionalità di intelligenza artificiale generativa, devi soddisfare i seguenti prerequisiti Per informazioni sui prezzi per l'utilizzo di Amazon Bedrock, consulta i prezzi di [Amazon Bedrock](https://aws.amazon.com/bedrock/pricing/). Attiva le funzionalità di intelligenza artificiale generativa per le impostazioni locali del tuo bot. Per farlo, segui i passaggi indicati in[Ottimizza la creazione e le prestazioni dei bot Lex V2 utilizzando l'intelligenza artificiale generativa](generative-features.md). Attiva gli agenti Amazon Bedrock definiti nell'intento di rispondere alle richieste dei clienti e attiva i flussi di lavoro degli agenti per raggiungere l'attività definita. Questa funzionalità è disponibile in tutte le aree locali supportate da Amazon Lex V2 e in tutte le regioni commerciali in cui sono presenti sia Amazon Lex V2 che Amazon Bedrock Agents. Se questo intento è prioritario`FallbackIntent`, l'intento viene attivato quando un'enunciazione non è classificata in nessuno degli altri intenti presenti nel bot, altrimenti viene attivato solo quando un'enunciazione è classificata in questo intento. È importante notare che questo intento non viene attivato in caso di enunciati mancati quando si richiama un valore di slot. Una volta riconosciuto dal bot Amazon Lex V2`AMAZON.BedrockAgentIntent`, attiva il comando definito `BedrockAgent` o `BedrockKnowledgeBase` per rispondere al cliente. Se utilizzi Amazon Bedrock Agents, la conversazione rimane in `BedrockAgentIntent` e le richieste degli utenti vengono inoltrate agli agenti, finché l'agente Amazon Bedrock non determina che la conversazione è contrassegnata. `FINISH` Solo dopo, Amazon Lex V2 assume il controllo della conversazione e aderisce ai passaggi successivi definiti nel. `AMAZON.BedrockAgentIntent` Risponde alle domande dei clienti utilizzando Amazon Bedrock Agents and Knowledge Base per rispondere alle domande dei clienti e fornire risposte dettagliate. **avvertimento** Non puoi usare gli enunciati `AMAZON.BedrockAgentIntent` senza esempi, `AMAZON.QnAIntent` senza gli enunciati di esempio e `AMAZON.KendraSearchIntent` nella stessa lingua del bot. Se si seleziona questo intento, si configurano i seguenti campi e quindi si seleziona Aggiungi per aggiungere l'intento. + Amazon Bedrock Agent Id: l'identificatore di Amazon Bedrock Agent. Scegli l'agente Bedrock che desideri utilizzare. + ID alias di Amazon Bedrock Agent: l'identificatore alias di Amazon Bedrock Agent. **Importante** Quando crei l'agente Amazon Bedrock da utilizzare con Amazon Lex V2, verifica che **l'input dell'utente** in **Impostazioni aggiuntive** sia. `ENABLED` Questa impostazione è fondamentale per consentire agli agenti di porre domande di chiarimento o di follow-up e consente ad Amazon Lex V2 di delegare agli agenti il completamento dell'attività corrispondente. (Facoltativo) Puoi anche aggiungere un BedrockAgentIntent file con queste opzioni: + Modello Amazon Bedrock: scegli il provider e il modello di base da utilizzare a questo scopo. Attualmente sono supportati alcuni modelli Anthropic Claude. + Amazon Bedrock Knowledge Base: se scegli questa opzione, specifica l'ID della Amazon Bedrock Knowledge Base. Puoi trovare l'ID controllando la pagina dei dettagli della Amazon Bedrock Knowledge Base nella console o inviando una `GetKnowledgeBase` richiesta. Le risposte di BedrockAgentIntent verranno archiviate negli attributi di sessione e richiesta come illustrato di seguito: + `x-amz-lex:bedrock-agent-search-response`— La risposta dell'agente Amazon Bedrock alla domanda o all'enunciato. + `x-amz-lex:bedrock-knowledge-base-search-response-source`— Indica il documento, o elenco di documenti, utilizzato per generare la risposta se si utilizza la configurazione della Amazon Bedrock Knowledge Base. + `x-amz-lex:bedrock-agent-action-group-invocation-input`- Oggetto contenente i valori di input raccolti dal gruppo di azioni dell'agente. Per ulteriori informazioni sui gruppi di azioni degli agenti, vedere ActionGroupInvocationInput. + `x-amz-lex:bedrock-agent-knowledge-base-lookup-input`- Oggetto contenente i dettagli relativi alla ricerca della Amazon Bedrock Knowledge Base. + `x-amz-lex:bedrock-agent-agent-collaborator-details`— Oggetto contenente i dettagli dell'input e dell'output dei sottoagenti che sono stati richiamati come parte delle chiamate di collaborazione multiagente. Per ulteriori informazioni, consulta [Utilizzare BedrockAgentIntent un agente Bedrock in Amazon Lex](https://docs.aws.amazon.com/lexv2/latest/dg/bedrock-agent-intent.html). # AMAZON.CancelIntent Risponde a parole e frasi che indicano che l'utente desidera annullare l'interazione corrente. L'applicazione può utilizzare questo intento per rimuovere i valori dei tipi di slot e altri attributi prima di terminare l'interazione con l'utente. Enunciati comuni: + annullare + non importa + dimenticalo # AMAZON.FallbackIntent *Quando l'input di un utente a un intento non è quello che un bot si aspetta, puoi configurare Amazon Lex V2 per richiamare un intento di fallback.* Ad esempio, se l'input dell'utente «Vorrei ordinare caramelle» non corrisponde a un intento nel tuo `OrderFlowers` bot, Amazon Lex V2 richiama l'intento di fallback per gestire la risposta. Il tipo di `AMAZON.FallbackIntent` intento integrato viene aggiunto automaticamente al bot quando si crea un bot utilizzando la console o quando si aggiunge una localizzazione a un bot utilizzando l'operazione. [CreateBotLocale](https://docs.aws.amazon.com/lexv2/latest/APIReference/API_CreateBotLocale.html) L'invocazione di un intento di fallback utilizza due fasi. Nella prima fase l'intento di fallback viene abbinato in base all'input dell'utente. Quando l'intento di fallback viene abbinato, il modo in cui il bot si comporta dipende dal numero di nuovi tentativi configurati per un prompt. Amazon Lex V2 corrisponde all'intento di fallback in queste situazioni: + L'input dell'utente a un intento non corrisponde all'input previsto dal bot + L'input audio è un rumore o l'input di testo non viene riconosciuto come parole. + L'input dell'utente è ambiguo e Amazon Lex V2 non è in grado di determinare quale intento richiamare. L'intento di fallback viene richiamato quando: + Un intento non riconosce l'input utente come valore di slot dopo il numero di tentativi configurato. + Un intento non riconosce l'input utente come risposta a un prompt di conferma dopo il numero di tentativi configurato. Non puoi aggiungere quanto segue a un intento di fallback: + Enunciazioni + Slot + Prompt di conferma ## Utilizzo di una funzione Lambda con un intento di fallback Quando viene richiamato un intento di fallback, la risposta dipende dall'impostazione del parametro `fulfillmentCodeHook` per l'operazione [CreateIntent](https://docs.aws.amazon.com/lexv2/latest/APIReference/API_CreateIntent.html). Il bot esegue una delle seguenti operazioni: + Restituisce le informazioni sull'intento all'applicazione client. + Richiama la funzione Lambda di convalida e adempimento dell'alias. Chiama la funzione con le variabili di sessione impostate per la sessione. Per ulteriori informazioni sull'impostazione della risposta quando viene richiamato un intento di fallback, consulta il parametro `fulfillmentCodeHook` dell'operazione [CreateIntent](https://docs.aws.amazon.com/lexv2/latest/APIReference/API_CreateIntent.html). Se si utilizza la funzione Lambda con l'intento di fallback, è possibile utilizzare questa funzione per chiamare un altro intent o per eseguire una qualche forma di comunicazione con l'utente, ad esempio raccogliere un numero di callback o aprire una sessione con un rappresentante del servizio clienti. Un intento di fallback può essere richiamato più volte nella stessa sessione. Ad esempio, supponiamo che la funzione Lambda utilizzi `ElicitIntent` l'azione di dialogo per richiedere all'utente un intento diverso. Se Amazon Lex V2 non è in grado di dedurre l'intento dell'utente dopo il numero configurato di tentativi, richiama nuovamente l'intento di fallback. Richiama inoltre l'intento di fallback quando l'utente non risponde con un valore di slot valido dopo il numero di tentativi configurato. Puoi configurare la tua funzione Lambda per tenere traccia del numero di volte in cui l'intento di fallback viene chiamato utilizzando una variabile di sessione. La funzione Lambda può eseguire un'azione diversa se viene chiamata più volte rispetto alla soglia impostata nella funzione Lambda. Per ulteriori informazioni sulle variabili di sessione, consulta [Impostazione degli attributi di sessione per il tuo bot Lex V2](context-mgmt-session-attribs.md). # AMAZON.HelpIntent Risponde a parole o frasi che indicano che l'utente ha bisogno di aiuto durante l'interazione con il bot. Quando viene invocato questo intento, puoi configurare la funzione o l'applicazione Lambda per fornire informazioni sulle funzionalità del bot, porre domande di follow-up sulle aree di aiuto o affidare l'interazione a un agente umano. Enunciati comuni: + aiuto + aiutatemi + mi puoi aiutare # AMAZON.KendraSearchIntent Per cercare documenti che hai indicizzato con Amazon Kendra, usa l'intento. `AMAZON.KendraSearchIntent` Quando Amazon Lex V2 non è in grado di determinare l'azione successiva in una conversazione con l'utente, attiva l'intento di ricerca. `AMAZON.KendraSearchIntent`È disponibile solo nelle impostazioni locali in inglese (USA) (en-US) e nelle regioni Stati Uniti orientali (Virginia settentrionale), Stati Uniti occidentali (Oregon) ed Europa (Irlanda). Amazon Kendra è machine-learning-based un servizio di ricerca che indicizza documenti in linguaggio naturale come documenti PDF o file Microsoft Word. Può ricercare documenti indicizzati e restituire i seguenti tipi di risposte a una domanda: + Una risposta + Una voce da una domanda frequente che potrebbe rispondere alla domanda + Un documento correlato alla domanda Per un esempio di utilizzo di `AMAZON.KendraSearchIntent`, consulta [Esempio: creazione di un FAQ Bot per un indice Amazon Kendra](faq-bot-kendra-search.md). Se configuri un `AMAZON.KendraSearchIntent` intento per il tuo bot, Amazon Lex V2 chiama l'intento ogni volta che non è in grado di determinare l'espressione dell'intento da parte dell'utente. Se non viene ricevuta alcuna risposta da Amazon Kendra, la conversazione continua come configurato nel bot. **Nota** Amazon Lex V2 attualmente non supporta l'elicitazione `AMAZON.KendraSearchIntent` durante lo slot. Se Amazon Lex V2 non è in grado di determinare l'enunciato dell'utente per uno slot, chiama il. `AMAZON.FallbackIntent` Quando usi il `AMAZON.KendraSearchIntent` con lo `AMAZON.FallbackIntent` stesso bot, Amazon Lex V2 utilizza gli intenti come segue: 1. Amazon Lex V2 chiama il`AMAZON.KendraSearchIntent`. L'intento chiama l'operazione Amazon Kendra`Query`. 1. Se Amazon Kendra restituisce una risposta, Amazon Lex V2 mostra il risultato all'utente. 1. Se non viene ricevuta alcuna risposta da Amazon Kendra, Amazon Lex V2 richiede nuovamente una richiesta all'utente. L'operazione successiva dipende dalla risposta dell'utente. + Se la risposta dell'utente contiene un enunciato riconosciuto da Amazon Lex V2, ad esempio il riempimento di un valore di slot o la conferma di un intento, la conversazione con l'utente procede come configurato per il bot. + Se la risposta dell'utente non contiene un enunciato riconosciuto da Amazon Lex V2, Amazon Lex V2 effettua un'altra chiamata all'operazione. `Query` 1. Se non viene fornita alcuna risposta dopo il numero di tentativi configurato, Amazon Lex V2 chiama `AMAZON.FallbackIntent` e termina la conversazione con l'utente. Esistono tre modi per inviare una richiesta `AMAZON.KendraSearchIntent` ad Amazon Kendra: + Lascia che sia l'intento di ricerca a fare la richiesta per te. Amazon Lex V2 chiama Amazon Kendra con l'enunciato dell'utente come stringa di ricerca. Quando crei l'intento, puoi definire una stringa di filtro di query che limiti il numero di risposte restituite da Amazon Kendra. Amazon Lex V2 utilizza il filtro nella richiesta di query. + Aggiungi parametri di query aggiuntivi alla richiesta per restringere i risultati della ricerca utilizzando la funzione Lambda. Aggiungi un `kendraQueryFilterString` campo che contiene i parametri di interrogazione di Amazon Kendra all'`delegate`azione di dialogo. Quando aggiungi parametri di query alla richiesta con la funzione Lambda, hanno la precedenza sul filtro di query definito al momento della creazione dell'intento. + Crea una nuova query utilizzando la funzione Lambda. Puoi creare una richiesta di query Amazon Kendra completa inviata da Amazon Lex V2. È possibile specificare la query nel campo `kendraQueryRequestPayload` dell'operazione di dialogo `delegate`. Il campo `kendraQueryRequestPayload` ha la precedenza sul campo `kendraQueryFilterString`. Per specificare il `queryFilterString` parametro quando si crea un bot o per specificare il `kendraQueryFilterString` campo quando si richiama l'`delegate`azione in una funzione Lambda di dialogo, si specifica una stringa che viene utilizzata come filtro degli attributi per la query Amazon Kendra. Se la stringa non è un filtro di attributo valido, si otterrà un'eccezione `InvalidBotConfigException` in fase di runtime. Per ulteriori informazioni sui filtri degli attributi, consulta [Using document attributes to filter query](https://docs.aws.amazon.com/kendra/latest/dg/filtering.html#search-filtering) nella *Amazon Kendra* Developer Guide. Per avere il controllo sulla query che Amazon Lex V2 invia ad Amazon Kendra, puoi specificare una query `kendraQueryRequestPayload` nel campo della tua funzione Lambda. Se la query non è valida, Amazon Lex V2 restituisce un'`InvalidLambdaResponseException`eccezione. Per ulteriori informazioni, consulta l'[operazione di interrogazione](https://docs.aws.amazon.com/kendra/latest/dg/API_Query.html) nella *Amazon Kendra* Developer Guide. Per un esempio di come utilizzare `AMAZON.KendraSearchIntent`, consulta [Esempio: creazione di un FAQ Bot per un indice Amazon Kendra](faq-bot-kendra-search.md). ## Politica IAM per Amazon Kendra Search Per utilizzare l'`AMAZON.KendraSearchIntent`intento, è necessario utilizzare un ruolo che fornisca policy AWS Identity and Access Management (IAM) che consentano ad Amazon Lex V2 di assumere un ruolo di runtime con l'autorizzazione a richiamare l'intento di Amazon Kendra. `Query` Le impostazioni IAM che utilizzi dipendono dal fatto che tu le crei `AMAZON.KendraSearchIntent` utilizzando la console Amazon Lex V2, un SDK AWS o ( AWS Command Line Interface AWS CLI). Quando usi la console, puoi scegliere tra aggiungere l'autorizzazione per chiamare Amazon Kendra al ruolo collegato al servizio Amazon Lex V2 o utilizzare un ruolo specifico per chiamare l'operazione Amazon Kendra. `Query` Quando usi l'AWS CLI o un SDK per creare l'intento, devi usare un ruolo specifico per chiamare l'operazione. `Query` ### Collegamento di autorizzazioni Puoi utilizzare la console per associare le autorizzazioni per accedere all'operazione `Query` Amazon Kendra al ruolo predefinito collegato al servizio Amazon Lex V2. Quando associ le autorizzazioni al ruolo collegato al servizio, non devi creare e gestire un ruolo di runtime specifico per connetterti all'indice Amazon Kendra. L'utente, il ruolo o il gruppo che usi per accedere alla console Amazon Lex V2 deve disporre delle autorizzazioni per gestire le politiche dei ruoli. Allega la seguente policy IAM al ruolo di accesso alla console. Quando si concedono queste autorizzazioni, il ruolo dispone delle autorizzazioni necessarie per modificare la policy del ruolo collegato ai servizi esistente. ------ #### [ 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": "*" } ] } ``` ------ ### Specifica di un ruolo Puoi utilizzare la console, l'AWS CLI o l'API per specificare un ruolo di runtime da utilizzare per chiamare l'operazione Amazon Kendra. `Query` L'utente, il ruolo o il gruppo che usi per specificare il ruolo di runtime deve disporre dell'autorizzazione. `iam:PassRole` La policy seguente definisce l'autorizzazione. È possibile utilizzare le chiavi di contesto di condizione `iam:AssociatedResourceArn` e `iam:PassedToService` per limitare ulteriormente l'ambito delle autorizzazioni. Per ulteriori informazioni, consulta [IAM e AWS STS Condition Context Keys](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/reference_policies_iam-condition-keys.html) nella *AWS Identity and Access Management User Guide*. ------ #### [ JSON ] **** ``` { "Version":"2012-10-17", "Statement": [ { "Effect": "Allow", "Action": "iam:PassRole", "Resource": "arn:aws:iam::111122223333:role/role" } ] } ``` ------ Il ruolo di runtime che Amazon Lex V2 deve utilizzare per chiamare Amazon Kendra deve disporre delle autorizzazioni. `kendra:Query` Quando utilizzi un ruolo IAM esistente per ottenere l'autorizzazione a chiamare l'operazione Amazon `Query` Kendra, al ruolo deve essere associata la seguente policy. Puoi utilizzare la console IAM, l'API IAM o l'AWS CLI per creare una policy e collegarla a un ruolo. Queste istruzioni utilizzano l'AWS CLI per creare il ruolo e le policy. **Nota** Il codice seguente è formattato per Linux e MacOS. Per Windows, sostituire il carattere di continuazione della riga di Linux (\$1) con un accento circonflesso (^). **Per aggiungere l'autorizzazione per l'operazione Query a un ruolo** 1. Creare un documento denominato **KendraQueryPolicy.json** nella directory corrente, aggiungervi il seguente codice e salvarlo 1. Nella CLI di AWS, esegui il comando seguente per creare la policy IAM per l'esecuzione dell'operazione Amazon Kendra. `Query` ``` aws iam create-policy \ --policy-name query-policy-name \ --policy-document file://KendraQueryPolicy.json ``` 1. Allega la policy al ruolo IAM che stai utilizzando per chiamare l'operazione. `Query` ``` aws iam attach-role-policy \ --policy-arn arn:aws:iam::account-id:policy/query-policy-name --role-name role-name ``` Puoi scegliere di aggiornare il ruolo collegato al servizio Amazon Lex V2 o di utilizzare un ruolo che hai creato quando crei il ruolo `AMAZON.KendraSearchIntent` per il tuo bot. La procedura seguente mostra come scegliere il ruolo IAM da utilizzare. **Per specificare il ruolo di runtime per AMAZON.KendraSearchIntent** 1. Accedi alla Console di gestione AWS e apri la console Amazon Lex all'indirizzo [https://console.aws.amazon.com/lex/](https://console.aws.amazon.com/lex/). 1. Scegliere il bot a cui si desidera aggiungere `AMAZON.KendraSearchIntent`. 1. Scegliete il segno più (\$1) accanto a **Intenti**. 1. In **Aggiungi intento**, scegliere **Cerca intenti esistenti**. 1. In **Intenti di ricerca**, immettere **AMAZON.KendraSearchIntent** e quindi scegliere **Aggiungi**. 1. In **Copia intento integrato**, immettere un nome per l'intento, ad esempio **KendraSearchIntent**, quindi scegliere **Aggiungi**. 1. Aprire la sezione **Query Amazon Kendra**. 1. In **Ruolo IAM**, scegliere una delle seguenti opzioni: + **Per aggiornare il ruolo collegato al servizio Amazon Lex V2 per consentire al bot di interrogare gli indici Amazon Kendra, scegli Aggiungi autorizzazioni Amazon Kendra.** + Per utilizzare un ruolo autorizzato a chiamare l'operazione Amazon `Query` Kendra, **scegli Usa** un ruolo esistente. ## Utilizzo degli attributi di richiesta e di sessione come filtri Per filtrare la risposta di Amazon Kendra agli elementi relativi alla conversazione corrente, utilizza gli attributi di sessione e richiesta come filtri aggiungendo `queryFilterString` il parametro quando crei il bot. Specifichi un segnaposto per l'attributo quando crei l'intento, quindi Amazon Lex V2 sostituisce un valore prima di chiamare Amazon Kendra. Per ulteriori informazioni sugli attributi di richiesta, consulta [Impostazione degli attributi di richiesta per il tuo bot Lex V2](context-mgmt-request-attribs.md). Per ulteriori informazioni sugli attributi di sessione, consulta [Impostazione degli attributi di sessione per il tuo bot Lex V2](context-mgmt-session-attribs.md). Di seguito è riportato un esempio di `queryFilterString` parametro che utilizza una stringa per filtrare la query di Amazon Kendra. ``` "{"equalsTo": {"key": "City", "value": {"stringValue": "Seattle"}}}" ``` Di seguito è riportato un esempio di `queryFilterString` parametro che utilizza un attributo di sessione chiamato `"SourceURI"` per filtrare la query di Amazon Kendra. ``` "{"equalsTo": {"key": "SourceURI","value": {"stringValue": "[FileURL]"}}}" ``` Di seguito è riportato un esempio di `queryFilterString` parametro che utilizza un attributo request chiamato `"DepartmentName"` per filtrare la query di Amazon Kendra. ``` "{"equalsTo": {"key": "Department","value": {"stringValue": "((DepartmentName))"}}}" ``` I `AMAZON.KendraSearchInteng` filtri utilizzano lo stesso formato dei filtri di ricerca di Amazon Kendra. Per ulteriori informazioni, consulta [Utilizzo degli attributi del documento per filtrare i risultati di ricerca](https://docs.aws.amazon.com/kendra/latest/dg/filtering.html#search-filtering) nella guida per sviluppatori di *Amazon Kendra*. La stringa del filtro di interrogazione utilizzata con `AMAZON.KendraSearchIntent` deve utilizzare lettere minuscole per la prima lettera di ogni filtro. Ad esempio, quanto segue è un filtro di interrogazione valido per. `AMAZON.KendraSearchIntent` ``` { "andAllFilters": [ { "equalsTo": { "key": "City", "value": { "stringValue": "Seattle" } } }, { "equalsTo": { "key": "State", "value": { "stringValue": "Washington" } } } ] } ``` ## Utilizzo della risposta di ricerca Amazon Kendra restituisce la risposta a una ricerca in una risposta dalla dichiarazione di intento. `IntentClosingSetting` L'intento deve avere un'`closingResponse`istruzione a meno che una funzione Lambda non produca un messaggio di risposta di chiusura. Amazon Kendra offre cinque tipi di risposte. + Le due risposte seguenti richiedono la configurazione di una FAQ per il tuo indice Amazon Kendra. Per maggiori dettagli, consulta [Aggiungere domande e risposte direttamente a un indice](https://docs.aws.amazon.com/kendra/latest/dg/in-creating-faq.html). + `x-amz-lex:kendra-search-response-question_answer-question-`— La domanda di una FAQ che corrisponde alla ricerca. + `x-amz-lex:kendra-search-response-question_answer-answer-`— La risposta di una FAQ che corrisponde alla ricerca. + Le tre risposte seguenti richiedono la configurazione di un'origine dati per il tuo indice Amazon Kendra. Per maggiori dettagli, consulta [Creazione di una fonte di dati](https://docs.aws.amazon.com/kendra/latest/dg/data-source.html). + `x-amz-lex:kendra-search-response-document-`— Un estratto da un documento dell'indice correlato al testo dell'enunciato. + `x-amz-lex:kendra-search-response-document-link-`— L'URL di un documento nell'indice correlato al testo dell'enunciato. + `x-amz-lex:kendra-search-response-answer-`— Un estratto da un documento dell'indice che risponde alla domanda. Le risposte vengono restituite in attributi `request`. Possono esserci fino a cinque risposte per ogni attributo, numerate da 1 a 5. Per ulteriori informazioni sulle risposte, consulta [Tipi di risposta](https://docs.aws.amazon.com/kendra/latest/dg/response-types.html) nella *Amazon Kendra* Developer Guide. L'istruzione `closingResponse` deve avere uno o più gruppi di messaggi. Ogni gruppo di messaggi contiene uno o più messaggi. Ogni messaggio può contenere una o più variabili segnaposto che vengono sostituite da attributi di richiesta nella risposta di Amazon Kendra. Nel gruppo di messaggi deve essere presente almeno un messaggio in cui tutte le variabili del messaggio vengono sostituite dai valori degli attributi di richiesta nella risposta runtime oppure nel gruppo deve essere presente un messaggio senza variabili segnaposto. Gli attributi della richiesta sono impostati con doppie parentesi ("((" "))"). I seguenti messaggi del gruppo di messaggi corrispondono a qualsiasi risposta di Amazon Kendra: + «Ho trovato una domanda FAQ per te: ((x-amz-lex: kendra-search-response-question \$1answer-question-1)), e la risposta è ((: \$1answer-answer-1))» x-amz-lex kendra-search-response-question + «Ho trovato un estratto da un documento utile: ((: -1))» x-amz-lex kendra-search-response-document + «Penso che la risposta alle tue domande sia ((x-amz-lex: kendra-search-response-answer -1))» ## Utilizzo di una funzione Lambda per gestire la richiesta e la risposta L'`AMAZON.KendraSearchIntent`intento può utilizzare il tuo hook di codice di dialogo e l'hook del codice di adempimento per gestire la richiesta ad Amazon Kendra e la risposta. Usa la funzione Dialog Code Hook Lambda quando desideri modificare la query che invii ad Amazon Kendra e la funzione Fulfillment code hook Lambda quando desideri modificare la risposta. ### Creazione di una query con l'hook del codice di dialogo Puoi utilizzare l'hook di codice di dialogo per creare una query da inviare ad Amazon Kendra. L'utilizzo dell'hook del codice di dialogo è facoltativo. Se non specifichi un hook di codice di dialogo, Amazon Lex V2 crea una query a partire dall'enunciato dell'utente e utilizza `queryFilterString` quello che hai fornito quando hai configurato l'intento, se ne hai fornito uno. Puoi utilizzare due campi nella risposta del codice hook di dialogo per modificare la richiesta ad Amazon Kendra: + `kendraQueryFilterString`— Usa questa stringa per specificare i filtri degli attributi per la richiesta Amazon Kendra. È possibile filtrare la query utilizzando uno qualsiasi dei campi di indice definiti nell'indice. Per la struttura della stringa di filtro, consulta [Using document attributes to filter query](https://docs.aws.amazon.com/kendra/latest/dg/filtering.html#search-filtering) nella *Amazon Kendra* Developer Guide. Se la stringa del filtro specificata non è valida, si otterrà un'eccezione `InvalidLambdaResponseException`. La stringa `kendraQueryFilterString` sovrascrive qualsiasi stringa di query specificata in `queryFilterString` configurato per l'intento. + `kendraQueryRequestPayload`— Usa questa stringa per specificare una query Amazon Kendra. La tua query può utilizzare una qualsiasi delle funzionalità di Amazon Kendra. Se non si specifica una query valida, si ottiene un'eccezione `InvalidLambdaResponseException`. Per ulteriori informazioni, consulta [Query](https://docs.aws.amazon.com/kendra/latest/dg/API_Query.html) nella *Amazon Kendra* Developer Guide. Dopo aver creato il filtro o la stringa di query, invii la risposta ad Amazon Lex V2 con il `dialogAction` campo della risposta impostato `delegate` su. Amazon Lex V2 invia la query ad Amazon Kendra e quindi restituisce la risposta alla query all'hook del codice di adempimento. ### Utilizzo dell'hook del codice di adempimento per la risposta Dopo che Amazon Lex V2 invia una query ad Amazon Kendra, la risposta alla query viene restituita alla funzione Lambda di `AMAZON.KendraSearchIntent` adempimento. L'evento di input del code hook contiene la risposta completa di Amazon Kendra. I dati della query hanno la stessa struttura di quelli restituiti dall'operazione Amazon `Query` Kendra. Per ulteriori informazioni, consulta la [sintassi della risposta alle query](https://docs.aws.amazon.com/kendra/latest/dg/API_Query.html#API_Query_ResponseSyntax) nella *Amazon Kendra Developer Guide*. L'hook del codice di adempimento è facoltativo. Se non ne esiste uno o se il code hook non restituisce un messaggio nella risposta, Amazon Lex V2 utilizza l'`closingResponse`istruzione per le risposte. # Esempio: creazione di un FAQ Bot per un indice Amazon Kendra Questo esempio crea un bot Amazon Lex V2 che utilizza un indice Amazon Kendra per fornire risposte alle domande degli utenti. Il bot di domande frequenti gestisce la finestra di dialogo per l'utente. Esso utilizza l'intento `AMAZON.KendraSearchIntent` per eseguire query nell'indice e presentare la risposta all'utente. Ecco un riepilogo di come creerai il tuo bot per le domande frequenti utilizzando un indice Amazon Kendra: 1. Creare un bot con cui i clienti interagiranno per ottenere risposte dal bot. 1. Creare un intento personalizzato. Poiché `AMAZON.KendraSearchIntent` e `AMAZON.FallbackIntent` sono intenti di backup, il bot richiede almeno un altro intento che deve contenere almeno un'enunciazione. Questo intento consente la c reazione del bot, ma non viene usato altrimenti. Il tuo FAQ bot conterrà quindi almeno tre intenti, come nell'immagine seguente: ![\[Un bot per le domande frequenti di Kendra con tre intenti\]](http://docs.aws.amazon.com/it_it/lexv2/latest/dg/images/kendra-faqbot/kendra-intents.png) 1. Aggiungi l'`AMAZON.KendraSearchIntent`intento al tuo bot e configuralo in modo che funzioni con il tuo indice [Amazon Kendra](https://docs.aws.amazon.com/kendra/latest/dg/create-index.html). 1. Testa il bot effettuando una query e verificando che i risultati del tuo indice Amazon Kendra siano documenti che rispondono alla query. **Prerequisiti** Prima di poter utilizzare questo esempio, devi creare un indice Amazon Kendra. Per ulteriori informazioni, consulta la sezione [Guida introduttiva alla console Amazon Kendra nella Amazon Kendra](https://docs.aws.amazon.com/kendra/latest/dg/gs-console.html) Developer *Guide*. Per questo esempio, scegli il set di dati di esempio (**documentazione Sample AWS**) come fonte di dati. **Per creare un bot per le domande frequenti:** 1. Accedi alla Console di gestione AWS e apri la console Amazon Lex all'indirizzo [https://console.aws.amazon.com/lex/](https://console.aws.amazon.com/lex/). 1. Nel riquadro di navigazione, scegliere **Bot**. 1. Scegli **Crea bot**. 1. Per il **metodo di creazione**, scegli **Crea un bot vuoto**. 1. Nella sezione **Configurazione del bot**, assegna al bot un nome che ne indichi lo scopo, ad esempio**KendraTestBot**, e una descrizione opzionale. Il nome deve essere univoco nel tuo account. 1. Nella sezione **Autorizzazioni IAM**, scegli **Crea un ruolo con autorizzazioni Amazon Lex di base**. In questo modo verrà creato un ruolo [AWS Identity and Access Management (IAM)](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/introduction.html) con le autorizzazioni necessarie ad Amazon Lex V2 per eseguire il bot. 1. **Nella sezione **Children's Online Privacy Protection Act (COPPA)**, scegli No.** 1. **Nelle sezioni **Timeout della sessione inattiva** e **Impostazioni avanzate, lascia le impostazioni** predefinite e scegli Avanti.** 1. Ora ti trovi nella sezione **Aggiungi lingua al bot**. Nel menu sotto **Interazione vocale**, seleziona **Nessuno. Questa è solo un'applicazione basata su testo**. Lascia le impostazioni predefinite per i campi rimanenti. 1. Seleziona **Fatto**. Amazon Lex V2 crea il bot e un intento predefinito chiamato **NewIntent**e ti porta alla pagina per configurare questo intento Per creare correttamente un bot, devi creare almeno un intento separato da e da. `AMAZON.FallbackIntent` `AMAZON.KendraSearchIntent` Questo intento è necessario per creare un bot Amazon Lex V2, ma non viene utilizzato per la risposta alle domande frequenti. Questo intento deve contenere almeno un esempio di enunciato e l'enunciato non deve essere applicabile a nessuna delle domande poste dal cliente. **Per creare l'intento richiesto:** 1. Nella sezione **Dettagli sull'intento**, assegna un nome all'intento, ad esempio. **RequiredIntent** 1. Nella sezione **Esempi di enunciati**, digitate un enunciato nella casella accanto a **Aggiungi enunciato**, ad esempio. **Required utterance** **Quindi scegli Aggiungi enunciato.** 1. Scegliere **Salva intento**. Crea l'intento di cercare un indice Amazon Kendra e il messaggio di risposta che dovrebbe restituire. **Per creare un AMAZON. KendraSearchIntent messaggio di intento e risposta:** 1. Seleziona **Torna all'elenco degli intenti** nel riquadro di navigazione per tornare alla pagina degli **intenti** del bot. Scegli **Aggiungi intento** e seleziona **Usa intento integrato dal menu a discesa**. 1. **Nella casella che si apre, seleziona il menu sotto Integrato intento.** Entra **AMAZON.KendraSearchIntent** nella barra di ricerca e poi selezionalo dall'elenco. 1. Assegna un nome all'intento, ad esempio**KendraSearchIntent**. 1. Dal menu a discesa dell'indice di **Amazon Kendra**, scegli l'indice che desideri venga cercato. L'indice che hai creato nella sezione **Prerequisiti** dovrebbe essere disponibile. 1. Selezionare **Aggiungi**. 1. **Nell'editor degli intenti, scorri verso il basso fino alla sezione **Adempimento**, seleziona la freccia destra per espandere la sezione e aggiungi il seguente messaggio nella casella In caso di adempimento riuscito:** ``` I found a link to a document that could help you: ((x-amz-lex:kendra-search-response-document-link-1)). ``` ![\[Aggiungi la risposta di evasione\]](http://docs.aws.amazon.com/it_it/lexv2/latest/dg/images/kendra-faqbot/kendra-fulfillment-response.gif) Per ulteriori informazioni su Amazon Kendra Search Response, [consulta Using](https://docs.aws.amazon.com/lexv2/latest/dg/built-in-intent-kendra-search.html#kendra-search-response) the Search Response. 1. Selezionare **Salva intento**, quindi **Crea** per creare il bot. Quando il bot è pronto, il banner nella parte superiore dello schermo diventa verde e mostra un messaggio di successo. Infine, usa la finestra di test della console per testare le risposte dal bot. **Per testare il tuo FAQ bot:** 1. Dopo che il bot è stato creato con successo, scegli **Test**. 1. Entra **What is Amazon Kendra?** nella finestra di test della console. Verifica che il bot risponda con un link. 1. Per ulteriori informazioni sulla configurazione`AMAZON.KendraSearchIntent`, consulta [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)e. [KendraConfiguration](https://docs.aws.amazon.com/lexv2/latest/APIReference/API_KendraConfiguration.html) # AMAZON.PauseIntent Risponde a parole e frasi che consentono all'utente di mettere in pausa un'interazione con un bot in modo da poterla riprendere in un secondo momento. La funzione o l'applicazione Lambda deve salvare i dati sugli intenti nelle variabili di sessione oppure è necessario utilizzare l'[GetSession](https://docs.aws.amazon.com/lexv2/latest/APIReference/API_runtime_GetSession.html)operazione per recuperare i dati sugli intenti quando si riprende l'intento corrente. Enunciati comuni: + sospensione + mettilo in pausa # AMAZON.QnAIntent **Nota** Prima di poter sfruttare le funzionalità di intelligenza artificiale generativa, è necessario soddisfare i seguenti prerequisiti Per informazioni sui prezzi per l'utilizzo di Amazon Bedrock, consulta i prezzi di [Amazon Bedrock](https://aws.amazon.com/bedrock/pricing/). Attiva le funzionalità di intelligenza artificiale generativa per le impostazioni locali del tuo bot. Per farlo, segui i passaggi indicati in[Ottimizza la creazione e le prestazioni dei bot Lex V2 utilizzando l'intelligenza artificiale generativa](generative-features.md). Risponde alle domande dei clienti utilizzando Amazon Bedrock FM per cercare e riepilogare le risposte alle domande frequenti. Questo intento si attiva quando un enunciato non è classificato in nessuno degli altri intenti presenti nel bot. Nota che questo intento non verrà attivato in caso di enunciazioni perse quando si ottiene un valore di slot. Una volta riconosciuto`AMAZON.QnAIntent`, utilizza il modello Amazon Bedrock specificato per effettuare ricerche nella Knowledge Base Amazon Bedrock configurata e rispondere alla domanda del cliente. **avvertimento** Non puoi usare `AMAZON.QnAIntent` and the `AMAZON.KendraSearchIntent` nella stessa lingua del bot. Sono disponibili le seguenti opzioni del knowledge store. È necessario aver già creato il Knowledge Store e indicizzato i documenti al suo interno. + OpenSearch Dominio di servizio: contiene documenti indicizzati. Per creare un dominio, segui i passaggi indicati in [Creazione e gestione dei domini Amazon OpenSearch Service](https://docs.aws.amazon.com/opensearch-service/latest/developerguide/createupdatedomains.html). + Indice Amazon Kendra: contiene documenti di domande frequenti indicizzati. [Per creare un indice Amazon Kendra, segui la procedura descritta in Creazione di un indice.](https://docs.aws.amazon.com/kendra/latest/dg/create-index.html) + Amazon Bedrock Knowledge Base: contiene fonti di dati indicizzate. Per configurare una Knowledge Base di Amazon Bedrock, segui i passaggi indicati nella sezione [Creazione di una Knowledge Base](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/knowledge-base.html). Se selezioni questo intento, configuri i seguenti campi e poi seleziona **Aggiungi per aggiungere** l'intento. + **Modello Bedrock**: scegli il fornitore e il modello di base da utilizzare per questo intento. Assicurati di controllare gli ultimi modelli disponibili e la pianificazione di obsolescenza e pianifica le migrazioni di conseguenza. [Per ulteriori informazioni, consulta Model lifecycle.](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/model-lifecycle.html#versions-for-eol) + **Knowledge Store**: scegli la fonte da cui desideri che il modello estragga le informazioni per rispondere alle domande dei clienti. Sono disponibili le seguenti fonti. + **OpenSearch**— Configurare i seguenti campi. + **Endpoint di dominio**: fornisci l'endpoint di dominio che hai creato per il dominio o che ti è stato fornito dopo la creazione del dominio. + **Nome dell'indice**: fornisce l'indice per la ricerca. Per ulteriori informazioni, consulta [Indicizzazione dei dati in Amazon OpenSearch Service](https://docs.aws.amazon.com/opensearch-service/latest/developerguide/indexing.html). + Scegli in che modo desideri restituire la risposta al cliente. + **Risposta esatta**: quando questa opzione è abilitata, il valore nel campo Risposta viene utilizzato così com'è per la risposta del bot. Il modello di base Amazon Bedrock configurato viene utilizzato per selezionare l'esatto contenuto della risposta così com'è, senza alcuna sintesi o riepilogo del contenuto. Specificare il nome dei campi di domanda e risposta che sono stati configurati nel database. OpenSearch + **Includi campi**: restituisce una risposta generata dal modello utilizzando i campi specificati. Specificate il nome di un massimo di cinque campi configurati nel OpenSearch database. Utilizzate un punto e virgola (;) per separare i campi. + **Amazon Kendra**: configura i seguenti campi. + Indice **Amazon Kendra: seleziona** l'indice Amazon Kendra in cui desideri che il bot cerchi. + Filtro **Amazon Kendra**: per creare un filtro, seleziona questa casella di controllo. Per ulteriori informazioni sul formato JSON del filtro di ricerca Amazon Kendra, [consulta Utilizzo degli attributi del documento](https://docs.aws.amazon.com/kendra/latest/dg/filtering.html#search-filtering) per filtrare i risultati della ricerca. + **Risposta esatta**: per consentire al bot di restituire la risposta esatta restituita da Amazon Kendra, seleziona questa casella di controllo. Altrimenti, il modello Amazon Bedrock selezionato genera una risposta basata sui risultati. **Nota** Per utilizzare questa funzionalità, devi prima aggiungere domande frequenti al tuo indice seguendo la procedura descritta in [Aggiungere domande frequenti (FAQs) a un indice](https://docs.aws.amazon.com/kendra/latest/dg/in-creating-faq.html). + **Amazon Bedrock Knowledge Base**: se scegli questa opzione, specifica l'ID della Amazon Bedrock Knowledge Base. Puoi trovare l'ID controllando la pagina dei dettagli della Amazon Bedrock Knowledge Base nella console o inviando una [GetKnowledgeBase](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_agent_GetKnowledgeBase.html)richiesta. + **Risposta esatta**: quando questa opzione è abilitata, il valore nel campo Risposta viene utilizzato così com'è per la risposta del bot. Il modello di base Amazon Bedrock configurato viene utilizzato per selezionare l'esatto contenuto della risposta così com'è, senza alcuna sintesi o riepilogo del contenuto. Per utilizzare la risposta esatta per Amazon Bedrock Knowledge Base devi fare quanto segue: + Crea singoli file JSON con ogni file contenente un campo di risposta che contiene la risposta esatta che deve essere restituita all'utente finale. + ****Quando indicizzi questi documenti nella Bedrock Knowledge Base, seleziona la strategia di Chunking come No Chunking..**** + Definisci il campo di risposta in Amazon Lex V2, come campo di risposta nella Bedrock Knowledge Base. Le risposte di Qn AIntent verranno memorizzate negli attributi della richiesta come illustrato di seguito: + `x-amz-lex:qnA-search-response`— La risposta del Qn alla domanda o AIntent all'enunciato. + `x-amz-lex:qnA-search-response-source`— Indica il documento o l'elenco di documenti utilizzati per generare la risposta. + `x-amz-lex:qna-additional-context`— Il contesto aggiuntivo utilizzato da Qn AIntent per generare la risposta. **Configurazioni aggiuntive del modello** Quando AIntent viene richiamato, Amazon.qn utilizza un modello di prompt predefinito che combina istruzioni e contesto con la query dell'utente per creare il prompt che viene inviato al modello per la generazione di risposte. Puoi anche fornire un prompt personalizzato o aggiornare il prompt predefinito in base alle tue esigenze. È possibile progettare il modello di prompt con i seguenti strumenti: **Segnaposti rapidi**: variabili predefinite in Amazon.qn per AIntent Amazon Bedrock che vengono compilate dinamicamente in fase di esecuzione durante la chiamata bedrock. Nel prompt di sistema, puoi vedere questi segnaposto circondati dal simbolo. `$` Nell’elenco seguente vengono descritti i segnaposto che è possibile utilizzare: | Variabile | Sostituita da | Modello | Obbligatorio? | | --- | --- | --- | --- | | \$1query\$1results\$1 | I risultati recuperati per la query dell'utente dal Knowledge Store | Modello Bedrock selezionato | Sì | | \$1output\$1instruction\$1 | Istruzioni di base per la formattazione della generazione di risposte e delle citazioni. Differisce in base al modello. Se si definiscono le istruzioni di formattazione, si consiglia di rimuovere questo segnaposto. | Modello Bedrock selezionato | No | | \$1additional\$1context\$1 | Il contesto aggiuntivo utilizzato da Qn per generare la risposta AIntent | Modello Bedrock selezionato | No | | \$1locale\$1 | La lingua in cui il bot risponderà alle domande dei clienti | Modello Bedrock selezionato | No | **Il prompt predefinito** utilizzato è: ``` $query_results$ $additional_context$ 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** viene sostituito con: ``` 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 ``` **Nota** Se decidi di non utilizzare le istruzioni predefinite, qualsiasi output fornito dal LLM verrà restituito così com'è all'utente finale. Le istruzioni di output devono contenere tag e istruzioni affinché LLM restituisca i PassageID per fornire la risposta e l'attribuzione della fonte. **Supporto contestuale aggiuntivo tramite attributi di sessione** È possibile passare un contesto aggiuntivo `AMAZON.QnAIntent` al runtime at tramite l'attributo session`x-amz-lex:qna-additional-context`. Ciò consente di fornire informazioni supplementari che il modello può utilizzare insieme ai risultati del knowledge store durante la generazione di una risposta. Il contesto aggiuntivo viene inserito nel modello di prompt tramite il `$additional_context$` segnaposto. **Esempio**: ``` {"sessionAttributes": {"x-amz-lex:qna-additional-context":"Our support hours are Monday through Friday, 8AM-8PM EST"}} ``` **Supporto per il filtraggio dei metadati della Amazon Bedrock Knowledge Base tramite attributi di sessione** Puoi passare i filtri dei metadati della Amazon Bedrock Knowledge Base come parte dell'attributo di sessione. `x-amz-lex:bkb-retrieval-filter` ``` {"sessionAttributes":{"x-amz-lex:bkb-retrieval-filter":"{\"equals\":{\"key\":\"insurancetype\",\"value\":\"farmers\"}} ``` **Nota** È necessario utilizzare Amazon Bedrock Knowledge Base come Data Store per Qn per AIntent utilizzare questo filtro. Per ulteriori informazioni, consulta [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) **Configurazioni di inferenza** È possibile definire le configurazioni di inferenza che verranno utilizzate quando si effettua la chiamata a LLM utilizzando l'attributo di sessione: + temperatura: tipo Integer + topP + maxTokens **Esempio**: ``` {"sessionAttributes":{"x-amz-lex:llm-text-inference-config":"{\"temperature\":0,\"topP\":1,\"maxTokens\":200}"}} ``` **Supporto di Bedrock Guardrails tramite attributi build-time e session** + Utilizzando la console in Buildtime, fornisci e il. GuardrailsIdentifier GuardrailsVersion Scopri di più nella sezione Configurazioni aggiuntive del modello. + Utilizzando gli attributi di sessione: puoi anche definire la configurazione Guardrails utilizzando gli attributi di sessione: e. `x-amz-lex:bedrock-guardrails-identifier` `x-amz-lex:bedrock-guardrails-version` [Per ulteriori informazioni sull'uso di Bedrock Guardrails, vedi Guardrails.](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/guardrails.html) # AMAZON.QnAIntent (multiple use support) Puoi scegliere di avere più Amazon.qn all'interno di una stessa lingua. AIntents Amazon Lex V2 supporta fino a 5 Amazon.qn AIntents all'interno di una locale bot. Amazon.qn AIntent può essere attivato se si verifica uno dei seguenti casi: + Se la versione locale di un bot contiene solo 1 Amazon.qn AIntent e tale intento non contiene enunciati di esempio, viene attivata quando un'enunciazione non è classificata in nessuno degli altri intenti presenti nel bot. Questo intento viene attivato quando un'enunciazione non è classificata in nessuno degli altri intenti presenti nel bot. Nota che questo intento non verrà attivato in caso di enunciazioni perse quando si ottiene un valore di slot. **Nota** Se la risposta dalla FM non è soddisfacente o la chiamata alla FM non riesce, Amazon Lex V2 richiama il. `AMAZON.FallbackIntent` + Se Amazon.qn AIntent contiene enunciati di esempio, viene attivato solo quando Amazon Lex V2 riconosce che l'utente desidera avviare tale intento in base all'input dell'utente. **Nota** Se la risposta dalla FM non è soddisfacente o la chiamata alla FM fallisce, Amazon Lex V2 richiama l'errore nella fase successiva, definita nel blocco di evasione degli ordini. **Nota** Se `botLocale` contiene più di 1 Amazon.qn, ogni Amazon.qn AIntent deve avere almeno 1 enunciato di esempio. AIntent # AMAZON.QinConnectIntent **Nota** Per utilizzare le funzionalità di intelligenza artificiale generativa con Amazon Q In Connect, devi completare i seguenti prerequisiti: Accedi alla console Amazon Connect e crea la tua istanza. Se non ne hai già una, consulta la sezione [Introduzione ad Amazon Connect](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/adminguide/amazon-connect-get-started.html). Abilita Amazon Q in Connect per la tua istanza, consulta [Abilita Amazon Q in Connect per la tua istanza](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/adminguide/enable-q.html). AMAZON. QinConnectIntent risponde alle domande dei clienti utilizzando l'evoluzione ottimizzata da LLM di Amazon Connect Wisdom che fornisce consigli in tempo reale per aiutare i clienti e gli agenti dei contact center a risolvere i problemi dei clienti in modo rapido e preciso. Questo intento si attiva quando un'enunciazione non è classificata in nessuno degli altri intenti presenti nel bot. Nota che questo intento non verrà attivato in caso di enunciazioni perse quando si ottiene un valore di slot. Una volta riconosciuto, AMAZON. QinConnectIntent, utilizza il dominio Q in Connect specificato per effettuare ricerche nella Knowledge Base Amazon Bedrock configurata e rispondere alla domanda del cliente. **Nota** Non puoi usare AMAZON. QinConnectIntent insieme ad Amazon.qn AIntent nella stessa lingua del bot. Se selezioni un'altra lingua oltre all'inglese americano, devi personalizzare i prompt self-service (`SELF_SERVICE_PRE_PROCESSING`e`SELF_SERVICE_ANSWER_GENERATION`) per rispondere nella lingua specificata. Per ulteriori informazioni su come personalizzare il prompt, consulta [Personalizza Amazon Q in Connect](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/adminguide/customize-q.html#ai-prompts-customize-q). Se selezioni questo intento, devi configurare i seguenti campi e quindi selezionare **Salva intento per aggiungere l'intento** al bot. + Configurazione Amazon Q In Connect: fornisci l'Amazon Resource Name (ARN) dell'assistente Amazon Q in Connect. Assistente ARN Pattern:. `^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}$>` Le risposte di QinConnectIntent verranno memorizzate negli attributi della richiesta come mostrato di seguito: + `x-amz-lex:q-in-connect-response`— La risposta QinConnectIntent alla domanda o all'enunciato. **Attributi di sessione restituiti da QinConnectIntent** L'interazione con l' QinConnect intento fornisce dati aggiuntivi sulla conversazione tramite gli attributi della sessione. 1. `x-amz-lex:q-in-connect:session-arn`— Un identificatore univoco per la sessione creata con Amazon Q In Connect durante la conversazione. 1. `x-amz-lex:q-in-connect:conversation-status`— Lo stato attuale della conversazione con l' QinConnect assistente o il dominio. Ci sono tre valori possibili per questo stato: + `CLOSED` + `READY` + `PROCESSING` 1. `x-amz-lex:q-in-connect:conversation-status-reason`— Fornisce il motivo dello stato corrente riportato con l'attributo precedente. Le possibili ragioni sono le seguenti: + `SUCCESS`— Indica che il cliente non ha più nulla da chiedere e che alla domanda è stata data risposta con successo. + `FAILED`— Indica un errore durante la risposta alla domanda del cliente. Ciò è dovuto principalmente alla mancata comprensione della domanda del cliente. + `REJECTED`— Indica che l'assistente si rifiuta di rispondere alla domanda del cliente e raccomanda che la domanda venga gestita al di fuori dell'interazione con il bot, ad esempio parlando con una persona o un agente, per ottenere maggiori informazioni. **Nota** Quando QinConnectIntent viene richiamato un bot con durante le interazioni con i clienti guidate da un'istanza Amazon Connect, è necessario creare e trasmettere l'arn della sessione dall'istanza Amazon Connect. Per creare una sessione, Amazon Connect Flows può essere configurato con Amazon Q nella fase Connect. **Limitazioni** + Non puoi usare AMAZON. QinConnectIntent insieme a intenti senza enunciazioni specifiche come Amazon.qn, AMAZONAIntent. BedrockAgentIntent nella stessa versione locale del bot. + Quando QinConnectIntent viene richiamato un bot con durante un'interazione con un cliente gestita da un'istanza Amazon Connect, è necessario creare e trasmettere l'arn della sessione dall'istanza Amazon Connect. Per creare una sessione, Amazon Connect Flows può essere configurato con la fase Amazon Q In Connect. + Non può esserci più di un AMAZON. QinConnectIntent per bot locale. + Il dominio Amazon Q in Connect utilizzato con AMAZON. QinConnectIntent deve trovarsi nella stessa regione AWS del bot Amazon Lex V2. **Autorizzazioni** Se l' QinConnect Intent viene utilizzato in un bot Amazon Lex V2 e il bot utilizza un Service Linked Role (SLR), il servizio Amazon Lex V2 dispone delle autorizzazioni per aggiornare le politiche appropriate sul ruolo per integrarlo con l'assistente Q in Connect. Se il bot utilizza un ruolo IAM personalizzato, l'utente deve aggiungere manualmente queste autorizzazioni al proprio ruolo IAM. Il Service Linked Role verrà aggiornato con le seguenti autorizzazioni se l' QinConnect intento viene aggiunto. Verrà aggiunta una nuova politica per l' QinConnect accesso: ``` { "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"] } } } ] } ``` **Nota** La `QInConnectKmsCMKPolicy` dichiarazione è richiesta solo se utilizzi una chiave KMS gestita dal cliente con l'assistente Amazon Q in Connect. **Politica di fiducia** ``` { "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 Risponde a parole e frasi che consentono all'utente di ripetere il messaggio precedente. L'applicazione deve utilizzare una funzione Lambda per salvare le informazioni sull'intento precedente nelle variabili di sessione oppure è necessario utilizzare l'[GetSession](https://docs.aws.amazon.com/lexv2/latest/APIReference/API_runtime_GetSession.html)operazione per ottenere le informazioni sull'intento precedente. Enunciati comuni: + ripetere + ripetilo + ripetilo # AMAZON.ResumeIntent Risponde a parole e frasi che consentono all'utente di riprendere un intento precedentemente sospeso. La funzione o l'applicazione Lambda deve gestire le informazioni necessarie per riprendere l'intento precedente. Enunciati comuni: + riprendere + continua + continua # AMAZON.StartOverIntent Risponde a parole e frasi che consentono all'utente di interrompere l'elaborazione dell'intento corrente e ricominciare da capo. È possibile utilizzare la funzione Lambda o l'`PutSession`operazione per ottenere nuovamente il valore del primo slot. Enunciati comuni: + ricominciare + riavviare + ricominciare # AMAZON.StopIntent Risponde a parole e frasi che indicano che l'utente desidera interrompere l'elaborazione dell'intento corrente e terminare l'interazione con un bot. La funzione o l'applicazione Lambda dovrebbe cancellare tutti gli attributi e i valori del tipo di slot esistenti e quindi terminare l'interazione. Enunciati comuni: + stop + off + zitto