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.
# 3단계: 봇 구축 및 테스트
봇을 구축한 다음 테스트해 작동하는지 확인합니다.
**봇을 구축 및 테스트하려면**
1. `PizzaOrderingBot` 봇을 구축하려면 **빌드**를 선택합니다.
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 Lex 는 기계 학습 모델을 사용하여 사용자 입력을 해석합니다.
구축을 완료하는 데 다소 시간이 걸릴 수 있습니다.
1. Amazon Lex 봇을 테스트하려면 **봇 테스트** 창에서 봇과의 통신을 시작합니다.
+ 예를 들어 다음과 같이 말하거나 입력할 수 있습니다.
+ `OrderPizza` 의도에서 구성한 샘플 표현을 사용해 봇을 테스트합니다. 예를 들어, 다음은 사용자가 `PizzaOrder` 의도에 대해 구성한 샘플 표현 중 하나입니다.
```
I want a {size} {crust} crust {pizzaKind} pizza
```
테스트하려면 다음과 같이 입력합니다.
```
I want a large thin crust cheese pizza
```
"피자 주문하고 싶어요"라고 입력하면 Amazon Lex가 의도(`OrderPizza`)를 감지합니다. 그러면 Amazon Lex는 슬롯 정보를 묻습니다.
사용자가 모든 슬롯 정보를 제공하면, Amazon Lex는 사용자가 의도에 대해 구성한 Lambda 함수를 호출합니다.
Lambda 함수가 에 메시지("네, 당신의 주문을...")를 반환하고, Amazon Lex는 해당 메시지를 사용자에게 반환합니다.
## 응답 검사
채팅 창 아래에는 Amazon Lex의 응답을 검사할 수 있는 창이 있습니다. 이 창은 봇과의 상호 작용에 따라 변하는 봇의 상태에 대한 포괄적인 정보를 제공합니다. 이 창의 내용은 작업의 현재 상태를 보여 줍니다.
+ **대화 상자 상태** – 사용자와의 대화에 대한 현재 상태입니다. `ElicitIntent`, `ElicitSlot`, `ConfirmIntent` 또는 `Fulfilled`일 수 있습니다.
+ **요약** – 정보 흐름을 계속 추적할 수 있도록 이행 중인 의도에 대한 슬롯 값을 보여 주는 대화의 단순화된 보기가 표시됩니다. 여기에는 의도 이름, 슬롯 수, 이행된 슬롯 수, 모든 슬롯 및 연결된 값 목록이 표시됩니다. 다음 이미지를 참조하세요.
+ **세부 정보** – 챗봇을 테스트 및 디버그함에 따른 대화의 현재 상태와 봇 상호 작용을 더욱 자세히 볼 수 있도록 챗봇의 원시 JSON 응답을 보여 줍니다. 채팅 창에 입력하면 검사 창에 [PostText](API_runtime_PostText.md) 작업의 JSON 응답이 표시됩니다. 채팅 창에 말하면 검사 창에 [PostContent](API_runtime_PostContent.md) 작업의 응답 헤더가 표시됩니다. 다음 이미지를 참조하세요.
## 다음 단계
[4단계(선택 사항): 정리](gs2-clean-up.md)