지원 종료 공지: 2025년 9월 15 AWS 일에는 Amazon Lex V1에 대한 지원을 중단할 예정입니다. 2025년 9월 15일 이후에는 Amazon Lex V1 콘솔 또는 Amazon Lex V1 리소스에 더 이상 액세스할 수 없습니다. Amazon Lex V2를 사용하는 경우 대신 [Amazon Lex V2 가이드를](https://docs.aws.amazon.com/lexv2/latest/dg/what-is.html) 참조하세요.

기계 번역으로 제공되는 번역입니다. 제공된 번역과 원본 영어의 내용이 상충하는 경우에는 영어 버전이 우선합니다.

# 1단계: Amazon Lex 봇 생성
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이 섹션에서는 Amazon Lex 콘솔에 제공된 ScheduleAppointment 청사진을 사용하여 Amazon Lex 봇을 생성합니다.

1. 에 로그인 AWS Management Console 하고 [https://console.aws.amazon.com/lex/](https://console.aws.amazon.com/lex/) Amazon Lex 콘솔을 엽니다.

1. **봇** 페이지에서 **생성**을 선택합니다.

1. **Lex bot 생성** 페이지에서 다음 작업을 수행합니다.
   + **ScheduleAppointment** 청사진을 선택합니다.
   + 봇 이름의 기본값(ScheduleAppointment)을 그대로 둡니다.

1. **생성(Create)**을 선택합니다.

   이 단계에서는 봇을 저장하고 구축합니다. 콘솔은 빌드 프로세스 중에 Amazon Lex에 다음 요청을 보냅니다.
   + 슬롯 유형의 새 버전을(\$1LATEST 버전으로부터) 생성합니다. 이 봇 청사진에서 정의된 슬롯 유형에 대한 자세한 내용은 [봇 청사진(ScheduleAppointment) 개요](ex1-sch-appt.md#ex1-sch-appt-bp-summary-bot)을 참조하십시오.
   + `MakeAppointment` 의도의 버전을(\$1LATEST 버전으로부터) 생성합니다. 경우에 따라 콘솔은 새 버전을 생성하기 전에 `update` API 작업에 대한 요청을 보냅니다.
   + \$1LATEST 버전의 봇을 업데이트합니다.

     이때, Amazon Lex가 봇을 위한 기계 학습 모델을 구축합니다. 콘솔에서 봇을 테스트할 경우, 콘솔은 런타임 API를 사용하여 사용자 입력을 Amazon Lex에 되돌려 보냅니다. 그 뒤에 Amazon Lex는 기계 학습 모델을 사용하여 사용자 입력을 해석합니다.

1. 콘솔에 ScheduleAppointment 봇이 표시됩니다. **편집기** 탭에서, 미리 구성된 의도(`MakeAppointment`)의 세부 정보를 검토합니다.

1. 테스트 창에서 봇을 테스트합니다. 다음 스크린샷을 사용하여 사용자의 봇을 상대로 테스트 대화에 참여합니다.  
![\[에이전트와의 대화. 에이이전트는 예약 유형, 예약 날짜 및 시간을 물어본 다음 예약 세부 정보를 확인합니다.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/lex/latest/dg/images/appt-test-no-lambda.png)

   참고사항
   + 초기 사용자 입력("예약 진행")에서 봇은 의도(`MakeAppointment`)를 유추합니다.
   + 그러면 봇은 구성된 프롬프트를 사용하여 사용자로부터 슬롯 데이터를 얻습니다.
   + 봇 청사진에는 다음 확인 프롬프트로 구성된 `MakeAppointment` 의도가 있습니다.

     ```
     {Time} is available, should I go ahead and book your appointment?
     ```

     사용자가 모든 슬롯 데이터를 제공하면, Amazon Lex는 확인 프롬프트가 포함된 응답을 클라이언트에 메시지로 반환합니다. 클라이언트는 사용자에게 다음 메시지를 표시합니다.

     ```
     16:00 is available, should I go ahead and book your appointment? 
     ```

   사용자 데이터를 초기화하거나 검증할 코드가 없으므로 봇은 모든 약속 날짜 및 시간 값을 수락합니다. 다음 섹션에서는 Lambda 함수를 추가하여 이를 수행합니다.

**다음 단계**  
[2단계: Lambda 함수 생성](ex1-sch-appt-create-lambda-function.md)