As traduções são geradas por tradução automática. Em caso de conflito entre o conteúdo da tradução e da versão original em inglês, a versão em inglês prevalecerá. # Intenções integradas Para ações comuns, você pode usar a biblioteca de intenções integradas padrão. Para criar uma intenção de uma intenção integrada, escolha uma intenção no console e forneça um novo nome. A nova intenção tem a configuração de intenção básica, como a amostra de declarações. Na implementação atual, você não pode: + Adicionar ou remover amostra de declarações da intenção básica + Configurar slots para intenções integradas **Para adicionar uma intenção integrada a um bot** 1. Faça login no AWS Management Console e abra o console do Amazon Lex em [https://console.aws.amazon.com/lex/](https://console.aws.amazon.com/lex/). 1. Escolha o bot ao qual adicionar a intenção integrada. 1. No menu à esquerda, escolha o idioma e, em seguida, escolha **Intenções**. 1. Escolha **Adicionar intenção** e, em seguida, escolha **Usar intenção incorporada**. 1. Em **Intenção incorporada**, escolha a intenção a ser usada. 1. Dê um nome à intenção e escolha **Adicionar**. 1. Use o editor de intenção para configurar a intenção conforme necessário para o seu 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** Antes de aproveitar os recursos de IA generativa, você deve atender aos seguintes pré-requisitos: Para obter informações sobre preços para usar o Amazon Bedrock, consulte [Definição de preços do Amazon Bedrock](https://aws.amazon.com/bedrock/pricing/). Ative os recursos de IA generativa para a localidade do seu bot. Para isso, siga as etapas em [Otimizar a criação de bots Lex V2 e o desempenho usando IA generativa](generative-features.md). Ativa os atendentes do Amazon Bedrock definidos na intenção de atender a solicitações de cliente e ativa fluxos de trabalho dos atendentes para realizar a tarefa definida. Este atributo está disponível em todas as localidades compatíveis com o Amazon Lex V2 e em todas as regiões comerciais onde os atendentes do Amazon Lex V2 e do Amazon Bedrock estejam presentes. Se esta intenção estiver substituindo `FallbackIntent`, ela será ativada quando um enunciado não for classificado em nenhuma das outras intenções presentes no bot. Do contrário, ela será ativada somente quando um enunciado for classificado nessa intenção. É importante observar que essa intenção não será ativada para enunciados perdidos ao elicitar um valor de slot. Uma vez reconhecido pelo bot do Amazon Lex V2, o `AMAZON.BedrockAgentIntent` ativa o `BedrockAgent` definido ou `BedrockKnowledgeBase` para responder ao cliente. Se você estiver usando atendentes do Amazon Bedrock, a conversa permanecerá no `BedrockAgentIntent` e as solicitações do usuário serão retransmitidas para os atendentes, até que o atendente do Amazon Bedrock determine que a conversa está marcada como `FINISH`. É só após isso que o Amazon Lex V2 assume o controle da conversa e segue as próximas etapas definidas no `AMAZON.BedrockAgentIntent`. Responde às perguntas do cliente usando atendentes do Amazon Bedrock e bases de conhecimento para responder às perguntas do cliente e dar respostas detalhadas. **Atenção** Você não pode usar o `AMAZON.BedrockAgentIntent` sem enunciados de amostra, `AMAZON.QnAIntent` sem enunciados de amostra e o `AMAZON.KendraSearchIntent` na mesma localidade do bot. Se você selecionar essa intenção, configure os campos a seguir e selecione Adicionar para adicionar a intenção. + ID do atendente do Amazon Bedrock: o identificador do atendente do Amazon Bedrock. Escolha o Bedrock Agent que você deseja usar. + ID de alias do atendente do Amazon Bedrock: o identificador de alias do atendente do Amazon Bedrock. **Importante** Ao criar o atendente do Amazon Bedrock a ser usado com o Amazon Lex V2, verifique se a **Entrada do usuário** em **Configurações adicionais** é `ENABLED`. Esta configuração é fundamental para permitir aos atendentes fazer perguntas de esclarecimento ou acompanhamento, além de permitir que o Amazon Lex V2 delegue novamente aos atendentes a conclusão da tarefa correspondente. (Opcional) Você também pode adicionar um BedrockAgentIntent com estas opções: + Modelo do Amazon Bedrock: escolha o fornecedor e o modelo de base a ser usado para essa intenção. Atualmente, são compatíveis alguns modelos Anthropic Claudei. + Base de conhecimento do Amazon Bedrock: se você escolher essa opção, especifique o ID da base de conhecimento do Amazon Bedrock. Você pode encontrar o ID verificando a página de detalhes da base de conhecimento do Amazon Bedrock no console ou enviando uma solicitação `GetKnowledgeBase`. As respostas do BedrockAgentIntent serão armazenadas nos atributos da sessão e da solicitação, conforme mostrado abaixo: + `x-amz-lex:bedrock-agent-search-response`: a resposta do atendente do Amazon Bedrock para a pergunta ou o enunciado. + `x-amz-lex:bedrock-knowledge-base-search-response-source`: aponta para o documento, ou a lista de documentos, usado para gerar a resposta caso esteja usando a configuração da base de conhecimento do Amazon Bedrock. + `x-amz-lex:bedrock-agent-action-group-invocation-input`: objeto contendo valores de entrada coletados pelo grupo de ações do atendente. Para obter mais informações sobre grupos de ação de agentes, consulte ActionGroupInvocationInput. + `x-amz-lex:bedrock-agent-knowledge-base-lookup-input`: objeto contendo os detalhes relacionados à pesquisa da base de conhecimento do Amazon Bedrock. + `x-amz-lex:bedrock-agent-agent-collaborator-details`: objeto contendo detalhes da entrada e da saída dos atendentes secundários que foram invocados como parte das invocações de colaboração multiagente. Para obter mais informações, consulte [Como BedrockAgentIntent usar um agente Bedrock no Amazon Lex](https://docs.aws.amazon.com/lexv2/latest/dg/bedrock-agent-intent.html). # AMAZON.CancelIntent Responde a palavras e frases que indicam que o usuário deseja cancelar a interação atual. Seu aplicativo pode usar essa intenção para remover valores do tipo de slot e outros atributos antes de encerrar a interação com o usuário. Declarações comuns: + cancelar + não se preocupe + esqueça # AMAZON.FallbackIntent Quando a entrada de um usuário em uma intenção não é o que um bot espera, você pode configurar o Amazon Lex V2 para invocar uma *intenção de fallback*. Por exemplo, se a entrada do usuário "Eu gostaria de pedir doce" não corresponder a uma intenção em seu bot `OrderFlowers`, o Amazon Lex V2 invocará a intenção de fallback para lidar com a resposta. O tipo de `AMAZON.FallbackIntent` intenção incorporado é adicionado ao seu bot automaticamente quando você cria um bot usando o console ou quando adiciona uma localidade a um bot usando a [CreateBotLocale](https://docs.aws.amazon.com/lexv2/latest/APIReference/API_CreateBotLocale.html)operação. A invocação de uma intenção de fallback usa duas etapas. Na primeira etapa, a intenção de fallback é correspondida com base na entrada do usuário. Quando a intenção de fallback é correspondida, a maneira como o bot se comporta depende do número de novas tentativas configuradas para um prompt. O Amazon Lex V2 corresponde à intenção de fallback nestas situações: + A entrada do usuário para uma intenção não corresponde à entrada esperada pelo bot + A entrada de áudio é ruído ou a entrada de texto não é reconhecida como palavras. + A entrada do usuário é ambígua, e o Amazon Lex V2 não consegue determinar qual intenção invocar. A intenção de fallback é invocada quando: + Uma intenção não reconhece a entrada do usuário como um valor de slot após o número configurado de tentativas. + Uma intenção não reconhece a entrada do usuário como uma resposta a um prompt de confirmação após o número configurado de tentativas. Você não pode adicionar o seguinte a uma intenção de fallback: + Enunciados + Slots + Um prompt de confirmação ## Usar uma função do Lambda com uma intenção de fallback Quando uma intenção de fallback é invocada, a resposta depende da configuração do parâmetro `fulfillmentCodeHook` para a operação [CreateIntent](https://docs.aws.amazon.com/lexv2/latest/APIReference/API_CreateIntent.html). O bot realiza uma das seguintes ações: + Retorna as informações de intenção para o aplicativo cliente. + Chama a função do Lambda de validação e preenchimento do alias. Ele chama a função com as variáveis de sessão que são definidas para a sessão. Para obter mais informações sobre como definir a resposta quando uma intenção de fallback é invocada, consulte o parâmetro `fulfillmentCodeHook` da operação [CreateIntent](https://docs.aws.amazon.com/lexv2/latest/APIReference/API_CreateIntent.html). Se você usar a função do Lambda com sua intenção de fallback, poderá usar essa função para chamar outra intenção ou executar alguma forma de comunicação com o usuário, como coletar um número de retorno de chamada ou abrir uma sessão com um representante de atendimento ao cliente. Uma intenção de fallback pode ser invocada várias vezes na mesma sessão. Por exemplo, imagine que a função do Lambda usa a ação de diálogo `ElicitIntent` para solicitar ao usuário uma intenção diferente. Se o Amazon Lex V2 não conseguir inferir a intenção do usuário após o número configurado de tentativas, ele invocará a intenção de fallback novamente. Ele também invoca a intenção de fallback quando o usuário não responde com um valor de slot válido após o número configurado de tentativas. É possível configurar uma função do Lambda para controlar o número de vezes que a intenção de fallback é chamada usando uma variável de sessão. Sua função do Lambda poderá executar uma ação diferente se for chamada mais vezes do que o limite definido na função do Lambda. Para mais informações sobre variáveis de sessão, consulte [Definição de atributos de sessão para seu bot do Lex V2](context-mgmt-session-attribs.md). # AMAZON.HelpIntent Responde a palavras ou frases que indicam que o usuário precisa de ajuda ao interagir com seu bot. Quando essa intenção é invocada, você pode configurar o aplicativo ou a função do Lambda para fornecer informações sobre os recursos do seu bot, fazer perguntas de acompanhamento sobre áreas de ajuda ou entregar a interação a um atendente humano. Declarações comuns: + ajuda + ajude-me + você pode me ajudar # AMAZON.KendraSearchIntent Para pesquisar documentos indexados com o Amazon Kendra, use a intenção `AMAZON.KendraSearchIntent`. Quando o Amazon Lex V2 não consegue determinar a próxima ação em uma conversa com o usuário, ele aciona a intenção de pesquisa. O `AMAZON.KendraSearchIntent` está disponível somente em Inglês (EUA) (inglês-EUA) e nas regiões Leste dos EUA (N. da Virgínia), Oeste dos EUA (Oregon) e Europa (Irlanda). O Amazon Kendra é machine-learning-based um serviço de pesquisa que indexa documentos em linguagem natural, como documentos PDF ou arquivos do Microsoft Word. Ele pode pesquisar documentos indexados e retornar os seguintes tipos de respostas a uma pergunta: + Uma resposta + Uma entrada de uma pergunta frequente que pode responder à pergunta + Um documento relacionado à pergunta Para ver um exemplo de uso de `AMAZON.KendraSearchIntent`, consulte [Exemplo: criar um bot de perguntas frequentes para um índice do Amazon Kendra.](faq-bot-kendra-search.md). Se você configurar uma intenção `AMAZON.KendraSearchIntent` para o bot, o Amazon Lex V2 chamará a intenção sempre que não conseguir determinar o enunciado do usuário para uma intenção. Se não houver resposta do Amazon Kendra, a conversa continuará conforme configurado no bot. **nota** No momento, o Amazon Lex V2 não oferece suporte ao `AMAZON.KendraSearchIntent` durante a elicitação de slots. Se o Amazon Lex V2 não puder determinar a expressão do usuário para um slot, ele chama o `AMAZON.FallbackIntent`. Quando `AMAZON.KendraSearchIntent` é usado com o `AMAZON.FallbackIntent` no mesmo bot, o Amazon Lex V2 usa as intenções da seguinte forma: 1. O Amazon Lex V2 chama `AMAZON.KendraSearchIntent`. A intenção chama a operação `Query` do Amazon Kendra. 1. Se o Amazon Kendra retornar uma resposta, o Amazon Lex V2 exibirá o resultado para o usuário. 1. Se não houver resposta do Amazon Kendra, o Amazon Lex V2 avisará novamente o usuário. A próxima ação depende da resposta do usuário. + Se a resposta do usuário contiver um enunciado reconhecido pelo Amazon Lex V2, como preencher um valor de slot ou confirmar uma intenção, a conversa com o usuário prosseguirá conforme configurado para o bot. + Se a resposta do usuário não contiver um enunciado reconhecido pelo Amazon Lex V2, o Amazon Lex V2 fará outra chamada para a operação `Query`. 1. Se não houver resposta após o número configurado de novas tentativas, o Amazon Lex V2 chamará `AMAZON.FallbackIntent` e encerrará a conversa com o usuário. Há três maneiras de usar `AMAZON.KendraSearchIntent` para fazer uma solicitação ao Amazon Kendra: + Deixe que a intenção da pesquisa faça a solicitação por você. O Amazon Lex V2 chama o Amazon Kendra com o enunciado do usuário como a string de pesquisa. Ao criar a intenção, você pode definir uma string de filtro de consulta que limite o número de respostas retornadas pelo Amazon Kendra. O Amazon Lex V2 usa o filtro na solicitação de consulta. + Adicione outros parâmetros de consulta à solicitação para restringir os resultados da pesquisa usando a função do Lambda. Adicione um campo `kendraQueryFilterString` que contém parâmetros de consulta do Amazon Kendra à ação de diálogo `delegate`. Quando parâmetros de consulta são adicionados à solicitação com a função do Lambda, eles têm precedência sobre o filtro de consulta definido quando a intenção foi criada. + Crie uma consulta usando a função do Lambda. É possível criar uma solicitação de consulta completa do Amazon Kendra enviada pelo Amazon Lex V2. Especifique a consulta no campo `kendraQueryRequestPayload` na ação de diálogo `delegate`. O campo `kendraQueryRequestPayload` tem precedência sobre o campo `kendraQueryFilterString`. Para especificar o parâmetro `queryFilterString` ao criar um bot ou especificar o campo `kendraQueryFilterString` ao chamar a ação `delegate` em uma função do Lambda do diálogo, especifique uma string usada como filtro de atributo para a consulta do Amazon Kendra. Se a string não for um filtro de atributo válido, você receberá uma exceção `InvalidBotConfigException` em runtime. Para mais informações sobre filtros de atributo, consulte [Usar atributos de documento para filtrar consultas](https://docs.aws.amazon.com/kendra/latest/dg/filtering.html#search-filtering) no *Guia do desenvolvedor do Amazon Kendra*. Para ter controle sobre a consulta enviada pelo Amazon Lex V2 para o Amazon Kendra, é possível especificar uma consulta no campo `kendraQueryRequestPayload` na função do Lambda. Se a consulta não for válida, o Amazon Lex V2 retornará uma exceção `InvalidLambdaResponseException`. Para mais informações, consulte a [Operação de consulta](https://docs.aws.amazon.com/kendra/latest/dg/API_Query.html) no *Guia do desenvolvedor do Amazon Kendra*. Para obter um exemplo de como usar a `AMAZON.KendraSearchIntent`, consulte [Exemplo: criar um bot de perguntas frequentes para um índice do Amazon Kendra.](faq-bot-kendra-search.md). ## Política do IAM para pesquisa Amazon Kendra Para usar a `AMAZON.KendraSearchIntent` intenção, você deve usar uma função que forneça políticas do AWS Identity and Access Management (IAM) que permitam que o Amazon Lex V2 assuma uma função de tempo de execução que tenha permissão para chamar a intenção do Amazon Kendra. `Query` As configurações do IAM que você usa dependem de você criá-las `AMAZON.KendraSearchIntent` usando o console Amazon Lex V2 ou usando um AWS SDK ou o ( AWS Command Line Interface AWS CLI). Quando o console é usado, é possível escolher entre adicionar permissão para chamar o Amazon Kendra para a função vinculada ao serviço do Amazon Lex V2 ou usar uma função especificamente para chamar a operação `Query` do Amazon Kendra. Ao usar a AWS CLI ou um SDK para criar a intenção, você deve usar uma função específica para chamar a operação. `Query` ### Anexar permissões É possível usar o console para anexar permissões para acessar a operação `Query` do Amazon Kendra à função vinculada ao serviço padrão do Amazon Lex V2. Quando você anexa permissões à função vinculada ao serviço, não precisa criar e gerenciar uma função de runtime especificamente para se conectar ao índice do Amazon Kendra. O usuário, a função ou o grupo usado para acessar o console do Amazon Lex V2 deve ter permissões para gerenciar políticas de função. Anexe a política do IAM à função de acesso do console. Quando essas permissões são concedidas, a função tem permissões para alterar a política de função vinculada ao serviço existente. ------ #### [ 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": "*" } ] } ``` ------ ### Especificar uma função Você pode usar o console, a AWS CLI ou a API para especificar uma função de tempo de execução a ser usada ao chamar a operação Amazon Kendra. `Query` O usuário, a função ou o grupo utilizado para especificar a função de runtime deve ter a permissão `iam:PassRole`. A política a seguir define a permissão. É possível usar as chaves de contexto de condição `iam:AssociatedResourceArn` e `iam:PassedToService` para limitar ainda mais o escopo das permissões. Para obter mais informações, consulte [IAM e AWS STS Condition Context Keys](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/reference_policies_iam-condition-keys.html) no *Guia do usuário do AWS Identity and Access Management*. ------ #### [ JSON ] **** ``` { "Version":"2012-10-17", "Statement": [ { "Effect": "Allow", "Action": "iam:PassRole", "Resource": "arn:aws:iam::111122223333:role/role" } ] } ``` ------ A função de runtime que o Amazon Lex V2 precisa usar para chamar o Amazon Kendra deve ter as permissões `kendra:Query`. Quando você usa um perfil do IAM existente para permissão para chamar a operação `Query` do Amazon Kendra, a função deve ter a política a seguir anexada. Você pode usar o console do IAM, a API do IAM ou o AWS CLI para criar uma política e anexá-la a uma função. Essas instruções usam a CLI da AWS para criar a função e as políticas. **nota** O código a seguir é formatado para Linux e MacOS. Para Windows, substitua o caractere de continuação de linha do Linux (\$1) pelo circunflexo (^). **Como adicionar permissão de operação de consulta a uma função** 1. Crie um documento chamado **KendraQueryPolicy.json** no diretório atual, adicione a ele o código a seguir e salve-o. 1. Na AWS CLI, execute o comando a seguir para criar a política do IAM para executar a operação Amazon Kendra. `Query` ``` aws iam create-policy \ --policy-name query-policy-name \ --policy-document file://KendraQueryPolicy.json ``` 1. Anexe a política ao perfil do IAM utilizado para chamar a operação `Query`. ``` aws iam attach-role-policy \ --policy-arn arn:aws:iam::account-id:policy/query-policy-name --role-name role-name ``` É possível optar por atualizar a função vinculada ao serviço do Amazon Lex V2 ou usar uma função que você criou ao criar o `AMAZON.KendraSearchIntent` para o bot. O procedimento a seguir mostra como escolher o perfil do IAM a ser usado. **Como especificar a função de runtime para AMAZON.KendraSearchIntent** 1. Faça login no AWS Management Console e abra o console do Amazon Lex em [https://console.aws.amazon.com/lex/](https://console.aws.amazon.com/lex/). 1. Escolha o bot ao qual você deseja adicionar a `AMAZON.KendraSearchIntent`. 1. Escolha o sinal de adição (\$1) ao lado de **Intenções**. 1. Em **Adicionar intenção**, escolha **Pesquisar intenções existentes**. 1. Em **Intenções de pesquisa**, insira **AMAZON.KendraSearchIntent** e escolha **Adicionar**. 1. Em **Copiar intenção interna**, insira um nome para a intenção, como **KendraSearchIntent**, e escolha **Adicionar**. 1. Abra a seção **Consulta do Amazon Kendra**. 1. Para **Perfil do IAM**, escolha uma das seguintes opções: + Para atualizar a função vinculada ao serviço do Amazon Lex V2 para permitir que o bot consulte índices do Amazon Kendra, escolha **Adicionar permissões do Amazon Kendra**. + Para usar uma função que tenha permissão para chamar a operação `Query` do Amazon Kendra, escolha **Usar uma função existente**. ## Usar atributos de solicitação e sessão como filtros Para filtrar a resposta do Amazon Kendra a itens relacionados à conversa atual, use atributos de sessão e solicitação como filtros adicionando o parâmetro `queryFilterString` ao criar o bot. Especifique um espaço reservado para o atributo ao criar a intenção e, depois, o Amazon Lex V2 substituirá um valor antes de chamar o Amazon Kendra. Para mais informações sobre atributos de solicitação, consulte [Definição de atributos de solicitação para seu bot do Lex V2](context-mgmt-request-attribs.md). Para mais informações sobre atributos de sessão, consulte [Definição de atributos de sessão para seu bot do Lex V2](context-mgmt-session-attribs.md). Este é um exemplo de um parâmetro `queryFilterString` que usa uma string para filtrar a consulta do Amazon Kendra. ``` "{"equalsTo": {"key": "City", "value": {"stringValue": "Seattle"}}}" ``` Veja a seguir um exemplo de um parâmetro `queryFilterString` que usa um atributo de sessão chamado `"SourceURI"` para filtrar a consulta do Amazon Kendra. ``` "{"equalsTo": {"key": "SourceURI","value": {"stringValue": "[FileURL]"}}}" ``` Veja a seguir um exemplo de parâmetro `queryFilterString` que usa um atributo de solicitação chamado `"DepartmentName"` para filtrar a consulta do Amazon Kendra. ``` "{"equalsTo": {"key": "Department","value": {"stringValue": "((DepartmentName))"}}}" ``` Os filtros `AMAZON.KendraSearchInteng` usam o mesmo formato dos filtros de pesquisa do Amazon Kendra. Para obter mais informações, consulte [Usar atributos de documento para filtrar os resultados da pesquisa](https://docs.aws.amazon.com/kendra/latest/dg/filtering.html#search-filtering) no *Guia do desenvolvedor do Amazon Kendra*. A string do filtro de consulta usada com o `AMAZON.KendraSearchIntent` deve usar letras minúsculas para a primeira letra de cada filtro. Por exemplo, veja a seguir um filtro de consulta válido para o `AMAZON.KendraSearchIntent`. ``` { "andAllFilters": [ { "equalsTo": { "key": "City", "value": { "stringValue": "Seattle" } } }, { "equalsTo": { "key": "State", "value": { "stringValue": "Washington" } } } ] } ``` ## Usar a resposta da pesquisa O Amazon Kendra retorna a resposta a uma pesquisa na instrução `IntentClosingSetting` da intenção. A intenção deve ter uma instrução `closingResponse`, a menos que uma função do Lambda produza uma mensagem de resposta de conclusão. O Amazon Kendra tem cinco tipos de respostas. + As duas respostas a seguir exigem que uma pergunta frequente seja configurada para seu índice Amazon Kendra. Para obter mais detalhes, consulte [Adicionar perguntas e respostas diretamente a um índice](https://docs.aws.amazon.com/kendra/latest/dg/in-creating-faq.html). + `x-amz-lex:kendra-search-response-question_answer-question-`: a pergunta de uma pergunta frequente correspondente à pesquisa. + `x-amz-lex:kendra-search-response-question_answer-answer-`: a resposta de uma pergunta frequente correspondente à pesquisa. + As três respostas a seguir exigem que uma fonte de dados seja configurada para seu índice Amazon Kendra. Para obter mais detalhes, consulte [Criação de uma fonte de dados](https://docs.aws.amazon.com/kendra/latest/dg/data-source.html). + `x-amz-lex:kendra-search-response-document-`: um trecho de um documento no índice relacionado ao texto do enunciado. + `x-amz-lex:kendra-search-response-document-link-`: o URL de um documento no índice relacionado ao texto da declaração. + `x-amz-lex:kendra-search-response-answer-`: um trecho de um documento no índice que responde à pergunta. As respostas são retornadas em atributos `request`. Pode haver até cinco respostas para cada atributo, numeradas de 1 a 5. Para obter mais informações sobre respostas, consulte [Tipos de resposta](https://docs.aws.amazon.com/kendra/latest/dg/response-types.html) no *Guia do desenvolvedor do Amazon Kendra*. A instrução `closingResponse` deve ter um ou mais grupos de mensagens. Cada grupo de mensagens contém uma ou mais mensagens. Cada mensagem pode conter uma ou mais variáveis de espaço reservado que são substituídas por atributos de solicitação na resposta do Amazon Kendra. Deve haver pelo menos uma mensagem no grupo de mensagens em que todas as variáveis na mensagem são substituídas por valores de atributo de solicitação na resposta de runtime, ou deve haver uma mensagem no grupo sem variáveis de espaço reservado. Os atributos de solicitação são ativados com parênteses duplos ("((" "))"). As mensagens do grupo de mensagens a seguir correspondem a qualquer resposta do Amazon Kendra: + “Encontrei uma pergunta de FAQ para você: ((x-amz-lex: kendra-search-response-question \$1resposta-pergunta-1)), e a resposta é ((x-amz-lex: \$1resposta-resposta-1))” kendra-search-response-question + “Encontrei um trecho de um documento útil: ((x-amz-lex: kendra-search-response-document -1))” + “Acho que a resposta às suas perguntas é ((x-amz-lex: kendra-search-response-answer -1))” ## Usar uma função do Lambda para gerenciar a solicitação e a resposta A intenção `AMAZON.KendraSearchIntent` pode usar o hook de código de diálogo e o hook de código de atendimento para gerenciar a solicitação ao Amazon Kendra e a resposta. Utilize a função do Lambda do hook de código de diálogo quando quiser modificar a consulta enviada ao Amazon Kendra e a função do Lambda de hook de código de atendimento quando quiser modificar a resposta. ### Criar uma consulta com o hook de código de diálogo É possível usar o hook de código de diálogo para criar uma consulta para enviar ao Amazon Kendra. O uso do hook de código de diálogo é opcional. Se você não especificar um hook de código de diálogo, o Amazon Lex V2 criará uma consulta a partir do enunciado do usuário e usará a `queryFilterString` fornecida quando você configurou a intenção, se você a tiver fornecido. É possível usar dois campos na resposta do hook de código de diálogo para modificar a solicitação ao Amazon Kendra: + `kendraQueryFilterString`: use essa string para especificar filtros de atributo para a solicitação do Amazon Kendra. É possível filtrar a consulta usando qualquer um dos campos de índice definidos no índice. Para obter a estrutura da string de filtro, consulte [Usar atributos de documento para filtrar consultas](https://docs.aws.amazon.com/kendra/latest/dg/filtering.html#search-filtering) no *Guia do desenvolvedor do Amazon Kendra*. Se a string de filtro especificada não for válida, você receberá uma exceção `InvalidLambdaResponseException`. A string `kendraQueryFilterString` substitui qualquer string de consulta especificada na `queryFilterString` configurada para a intenção. + `kendraQueryRequestPayload`: use essa string para especificar uma consulta do Amazon Kendra. Sua consulta pode usar qualquer um dos atributos do Amazon Kendra. Se você não especificar uma consulta válida, receberá uma exceção `InvalidLambdaResponseException`. Para mais informações, confira [Consulta](https://docs.aws.amazon.com/kendra/latest/dg/API_Query.html) no *Guia do desenvolvedor do Amazon Kendra*. Depois de criar o filtro ou a sequência de caracteres de consulta, você envia a resposta para o Amazon Lex V2 com o `dialogAction` campo da resposta definido como `delegate`. O Amazon Lex V2 envia a consulta para a Amazon Kendra e, em seguida, retorna a resposta da consulta ao hook do código de atendimento. ### Usar o hook de código de atendimento para a resposta Depois que o Amazon Lex V2 envia uma consulta ao Amazon Kendra, a resposta da consulta é retornada para a função de cumprimento `AMAZON.KendraSearchIntent` da função do Lambda. O evento de entrada para o hook de código contém a resposta completa do Amazon Kendra. Os dados da consulta estão na mesma estrutura que os retornados pela operação `Query` do Amazon Kendra. Para obter mais informações, consulte [Sintaxe de resposta de consulta](https://docs.aws.amazon.com/kendra/latest/dg/API_Query.html#API_Query_ResponseSyntax) no *Guia do desenvolvedor do Amazon Kendra*. O hook de código de atendimento é opcional. Se não houver nenhum ou se o hook de código não retornar uma mensagem na resposta, o Amazon Lex V2 usará a instrução `closingResponse` para respostas. # Exemplo: criar um bot de perguntas frequentes para um índice do Amazon Kendra. Este exemplo cria um bot do Amazon Lex V2 que usa um índice do Amazon Kendra para fornecer respostas às perguntas dos usuários. O bot de perguntas frequentes gerencia a caixa de diálogo para o usuário. Ele usa a intenção `AMAZON.KendraSearchIntent` para consultar o índice e apresentar a resposta ao usuário. Aqui está um resumo de como você criará seu bot de perguntas frequentes usando um índice da Amazon Kendra: 1. Criar um bot com o qual seus clientes vão interagir para obter respostas do bot. 1. Criar uma intenção personalizada. Como `AMAZON.KendraSearchIntent` e `AMAZON.FallbackIntent` são intenções secundárias, seu bot exige pelo menos uma outra intenção que contenha pelo menos um enunciado. Essa intenção permite que o bot crie, mas não seja usado de outra forma. Portanto, seu bot de perguntas frequentes conterá pelo menos três intenções, como na imagem abaixo: ![\[Um bot de perguntas frequentes da Kendra com três intenções\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/lexv2/latest/dg/images/kendra-faqbot/kendra-intents.png) 1. Adicionar a intenção `AMAZON.KendraSearchIntent` ao bot e configurá-lo para trabalhar com o [índice do Amazon Kendra](https://docs.aws.amazon.com/kendra/latest/dg/create-index.html). 1. Teste o bot fazendo uma consulta e verificando se os resultados do seu índice Amazon Kendra são documentos que respondem à consulta. **Pré-requisitos** Antes de usar este exemplo, é necessário criar um índice do Amazon Kendra. Para mais informações, consulte [Começar a usar um console do Amazon Kendra](https://docs.aws.amazon.com/kendra/latest/dg/gs-console.html) no *Guia do desenvolvedor do Amazon Kendra*. Para este exemplo, escolha o conjunto de dados de amostra (**Documentação da AWS de amostra**) como sua fonte de dados. **Como criar um bot de perguntas frequentes:** 1. Faça login no AWS Management Console e abra o console do Amazon Lex em [https://console.aws.amazon.com/lex/](https://console.aws.amazon.com/lex/). 1. No painel de navegação, escolha **Bots**. 1. Escolha **Criar bot**. 1. Para **Método de criação**, escolha **Criar um bot em branco**. 1. Na seção **Configuração do bot**, dê ao bot um nome que indique sua função, como **KendraTestBot**, e uma descrição opcional. O nome deve ser exclusivo em sua conta. 1. A seção **Permissões do IAM**, a opção **Criar um perfil com permissões básicas do Amazon Lex**. Isso criará uma função do [AWS Identity and Access Management (IAM)](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/introduction.html) com as permissões que o Amazon Lex V2 precisa para executar seu bot. 1. Na seção **Lei de Proteção à Privacidade Online para Crianças (COPPA)**, escolha **Não**. 1. Nas seções **Tempo limite da sessão ociosa** e **Configurações avançadas**, deixe as configurações padrão e escolha **Avançar**. 1. Agora você está na seção **Adicionar idioma ao bot**. No menu, em **Interação por voz**, selecione **Nenhuma. Este é apenas um aplicativo baseado em texto**. Mantenha as configurações padrão para os campos restantes. 1. Selecione **Concluído**. O Amazon Lex V2 cria seu bot e uma intenção padrão chamada **NewIntent**, e leva você à página para configurar essa intenção. Para criar um bot com sucesso, você deve criar pelo menos uma intenção separada de `AMAZON.FallbackIntent` e de `AMAZON.KendraSearchIntent`. Essa intenção é necessária para criar o bot do Amazon Lex V2, mas não é usada para a resposta de perguntas frequentes. Essa intenção deve conter pelo menos um exemplo de enunciado e ele não deve se aplicar a nenhuma das perguntas feitas pelo cliente. **Como criar a intenção necessária:** 1. Na seção **Detalhes da intenção**, dê um nome à intenção, como **RequiredIntent**. 1. Na seção **Exemplos de enunciados**, digite um enunciado na caixa ao lado de **Adicionar enunciado**, como **Required utterance**. Em seguida, escolha **Adicionar enunciado**. 1. Selecione **Salvar intenção**. Crie a intenção de pesquisar um índice do Amazon Kendra e a mensagem de resposta que deve ser retornada. **Para criar uma AMAZON. KendraSearchIntent mensagem de intenção e resposta:** 1. Selecione **Voltar à lista de intenções** no painel de navegação para retornar à página **Intenções** do seu bot. Escolha **Adicionar intenção** e selecione **Usar intenção incorporada** no menu suspenso. 1. Na caixa que aparece, selecione o menu em **Intenção incorporada**. Insira **AMAZON.KendraSearchIntent** na barra de busca e então escolha-a na lista. 1. Dê à entrada um nome, como **KendraSearchIntent**. 1. No menu suspenso **Índice do Amazon Kendra**, escolha o índice que a intenção deve pesquisar. O índice que você criou na seção **Pré-requisitos** deve estar disponível. 1. Selecione **Adicionar**. 1. No editor de intenções, role para baixo até a seção **Processamento**, selecione a seta para a direita para expandir a seção e adicione a seguinte mensagem na caixa em **Em processamento bem-sucedido**: ``` I found a link to a document that could help you: ((x-amz-lex:kendra-search-response-document-link-1)). ``` ![\[Adicione a resposta de processamento\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/lexv2/latest/dg/images/kendra-faqbot/kendra-fulfillment-response.gif) Para mais informações sobre a resposta de pesquisa do Amazon Kendra, consulte [Usando a resposta de pesquisa](https://docs.aws.amazon.com/lexv2/latest/dg/built-in-intent-kendra-search.html#kendra-search-response). 1. Escolha **Salvar intenção** e selecione **Criar** para criar o bot. Quando o bot estiver pronto, o banner na parte superior da tela ficará verde e exibirá uma mensagem de sucesso. Por fim, use a janela de teste do console para testar as respostas do bot. **Para testar o bot de perguntas frequentes:** 1. Depois que o bot for construído com sucesso, selecione **Testar**. 1. Insira **What is Amazon Kendra?** na janela de teste do console. Verifique se o bot responde com um link. 1. Para obter mais informações sobre configuração`AMAZON.KendraSearchIntent`, consulte [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 Responde a palavras e frases que permitem ao usuário pausar uma interação com um bot para que ele possa retornar a ela mais tarde. Seu aplicativo ou função do Lambda precisa salvar dados de intenção em variáveis de sessão, ou você precisa usar a operação [GetSession](https://docs.aws.amazon.com/lexv2/latest/APIReference/API_runtime_GetSession.html) para recuperar dados de intenção ao retomar a intenção atual. Declarações comuns: + pausar + pausar esse item # AMAZON.QnAIntent **nota** Antes de aproveitar os recursos de IA generativa, você deve atender aos seguintes pré-requisitos: Para obter informações sobre preços para usar o Amazon Bedrock, consulte [Definição de preços do Amazon Bedrock](https://aws.amazon.com/bedrock/pricing/). Ative os recursos de IA generativa para a localidade do seu bot. Para isso, siga as etapas em [Otimizar a criação de bots Lex V2 e o desempenho usando IA generativa](generative-features.md). Responde às perguntas do cliente usando um FM do Amazon Bedrock para pesquisar e resumir as respostas das perguntas frequentes. Essa intenção será ativada quando um enunciado não for classificado em nenhuma das outras intenções presentes no bot. Observe que essa intenção não será ativada para enunciados perdidos ao inferir um valor de slot. Uma vez reconhecido, o `AMAZON.QnAIntent` usa o modelo do Amazon Bedrock especificado para pesquisar a base de conhecimento do Amazon Bedrock configurada e responder à pergunta do cliente. **Atenção** Você não pode usar a `AMAZON.QnAIntent` e a `AMAZON.KendraSearchIntent` na mesma localidade do bot. As opções de repositório de conhecimento a seguir estão disponíveis. Você já deve ter criado o repositório de conhecimento e indexado os documentos nele. + OpenSearch Domínio do serviço — contém documentos indexados. Para criar um domínio, siga as etapas em [Criação e gerenciamento de domínios do Amazon OpenSearch Service](https://docs.aws.amazon.com/opensearch-service/latest/developerguide/createupdatedomains.html). + Índice Amazon Kendra: contém documentos indexados de perguntas frequentes. Para criar um índice do Amazon Kendra, siga as etapas em [Criar um índice](https://docs.aws.amazon.com/kendra/latest/dg/create-index.html). + Base de conhecimento do Amazon Bedrock: contém fontes de dados indexadas. Para configurar uma base de conhecimento do Amazon Bedrock, siga as etapas em [Criação de uma base de conhecimento](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/knowledge-base.html). Se você selecionar essa intenção, configure os campos a seguir e selecione **Adicionar** para adicionar a intenção. + **Modelo do Bedrock**: escolha o fornecedor e o modelo de base a ser usado para essa intenção. Não se esqueça de verificar os modelos disponíveis mais recentes e a agenda de obsolescência, além de planejar as migrações de acordo. Para obter mais informações, consulte [Ciclo de vida do modelo](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/model-lifecycle.html#versions-for-eol). + **Repositório de conhecimento**: escolha a fonte da qual você deseja que o modelo extraia informações para responder às perguntas dos clientes. As fontes a seguir estão disponíveis. + **OpenSearch**— Configure os seguintes campos. + **Endpoint do domínio**: forneça o endpoint do domínio que você criou para o domínio ou o que foi fornecido após a criação do domínio. + **Nome do índice**: forneça o índice a ser pesquisado. Para obter mais informações, consulte [Indexação de dados no Amazon OpenSearch Service](https://docs.aws.amazon.com/opensearch-service/latest/developerguide/indexing.html). + Escolha como você deseja retornar a resposta ao cliente. + **Resposta exata**: quando essa opção está habilitada, o valor no campo Resposta é usado como está para a resposta do bot. O modelo de base configurado do Amazon Bedrock é usado para selecionar o conteúdo exato da resposta no estado em que se encontra, sem qualquer síntese ou resumo do conteúdo. Especifique o nome dos campos de pergunta e resposta que foram configurados no OpenSearch banco de dados. + **Incluir campos**: retorna uma resposta gerada pelo modelo usando os campos que você especificar. Especifique o nome de até cinco campos que foram configurados no OpenSearch banco de dados. Use um ponto e vírgula (;) para separar os campos. + **Amazon Kendra**: configure os campos a seguir. + **Índice do Amazon Kendra**: selecione o índice do Amazon Kendra que você deseja que o bot pesquise. + **Filtro do Amazon Kendra**: para criar um filtro, marque essa caixa de seleção. Para obter mais informações sobre o filtro de pesquisa do Amazon Kendra, consulte [Usar atributos de documento para filtrar os resultados da pesquisa](https://docs.aws.amazon.com/kendra/latest/dg/filtering.html#search-filtering). + **Resposta exata**: para permitir que seu bot retorne a resposta exata retornada pelo Amazon Kendra, marque essa caixa de seleção. Caso contrário, o modelo do Amazon Bedrock selecionado gerará uma resposta com base nos resultados. **nota** Para usar esse recurso, você deve primeiro adicionar perguntas de perguntas frequentes ao seu índice seguindo as etapas em [Adicionar perguntas frequentes (FAQs) a um índice](https://docs.aws.amazon.com/kendra/latest/dg/in-creating-faq.html). + **Base de conhecimento do Amazon Bedrock**: se você escolher essa opção, especifique o ID da base de conhecimento do Amazon Bedrock. Você pode encontrar o ID verificando a página de detalhes da base de conhecimento do Amazon Bedrock no console ou enviando uma solicitação [GetKnowledgeBase](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_agent_GetKnowledgeBase.html). + **Resposta exata**: quando essa opção está habilitada, o valor no campo Resposta é usado como está para a resposta do bot. O modelo de base configurado do Amazon Bedrock é usado para selecionar o conteúdo exato da resposta no estado em que se encontra, sem qualquer síntese ou resumo do conteúdo. Para usar a resposta exata para a base de conhecimento do Amazon Bedrock, você precisa fazer o seguinte: + Crie arquivos JSON individuais com cada arquivo contendo um campo de resposta que contenha a resposta exata que precisa ser retornada ao usuário final. + Ao indexar esses documentos na base de conhecimento do Bedrock, selecione **Estratégia de fragmentação** como **Nenhuma fragmentação**. + Defina o campo de resposta no Amazon Lex V2 como o campo Resposta na base de conhecimento do Bedrock. As respostas do Qn AIntent serão armazenadas nos atributos da solicitação, conforme mostrado abaixo: + `x-amz-lex:qnA-search-response`— A resposta do Qn AIntent à pergunta ou enunciado. + `x-amz-lex:qnA-search-response-source`: aponta para o documento ou lista de documentos usados para gerar a resposta. + `x-amz-lex:qna-additional-context`— O contexto adicional usado pelo Qn AIntent para gerar a resposta. **Configurações adicionais de modelo** Quando o Amazon.qn AIntent é invocado, ele usa um modelo de prompt padrão que combina instruções e contexto com a consulta do usuário para criar o prompt que é enviado ao modelo para geração de resposta. Você também pode fornecer um prompt personalizado ou atualizar o prompt padrão para atender às suas necessidades. É possível criar o modelo de prompt com as seguintes ferramentas: **Espaços reservados imediatos** — variáveis predefinidas no Amazon.qn AIntent para o Amazon Bedrock que são preenchidas dinamicamente em tempo de execução durante a chamada do Bedrock. No prompt do sistema, você pode ver esses espaços reservados cercados pelo símbolo `$`. A lista a seguir descreve os espaços reservados que você pode usar: | Variável | Substituído por | Modelo | Obrigatório? | | --- | --- | --- | --- | | \$1query\$1results\$1 | Os resultados recuperados para a consulta do usuário no armazenamento de conhecimento | Modelo Bedrock selecionado | Sim | | \$1output\$1instruction\$1 | Instruções subjacentes para formatar a geração de respostas e as citações. Difere de modelo para modelo. Se você definir suas próprias instruções de formatação, sugerimos que remova esse espaço reservado. | Modelo Bedrock selecionado | Não | | \$1 contexto\$1adicional \$1 | O contexto adicional usado pelo Qn AIntent para gerar a resposta | Modelo Bedrock selecionado | Não | | \$1local\$1 | O idioma no qual o bot responderá às perguntas dos clientes | Modelo Bedrock selecionado | Não | O **prompt padrão** que está sendo usado é: ``` $query_results$ $additional_context$ 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. $output_instruction$ ``` A variável **\$1output\$1instruction\$1** é substituída por: ``` 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 você decidir não usar as instruções padrão, qualquer saída fornecida pelo LLM será retornada como está para o usuário final. As instruções de saída precisam conter as tags e e instruções para que o LLM retorne os passageIds para fornecer a resposta e a atribuição da fonte. **Suporte adicional de contexto por meio de atributos de sessão** Você pode passar contexto adicional para o `AMAZON.QnAIntent` at runtime por meio do atributo session`x-amz-lex:qna-additional-context`. Isso permite que você forneça informações complementares que o modelo pode usar junto com os resultados do armazenamento de conhecimento ao gerar uma resposta. O contexto adicional é inserido no modelo de prompt por meio do `$additional_context$` espaço reservado. **Exemplo:** ``` {"sessionAttributes": {"x-amz-lex:qna-additional-context":"Our support hours are Monday through Friday, 8AM-8PM EST"}} ``` **Suporte à filtragem de metadados da base de conhecimento do Amazon Bedrock por meio dos atributos da sessão** Você pode passar os filtros de metadados da base de conhecimento do Amazon Bedrock como parte do atributo da sessão `x-amz-lex:bkb-retrieval-filter`. ``` {"sessionAttributes":{"x-amz-lex:bkb-retrieval-filter":"{\"equals\":{\"key\":\"insurancetype\",\"value\":\"farmers\"}} ``` **nota** Você precisa usar o Amazon Bedrock Knowledge Base como armazenamento de dados do Qn AIntent para usar esse filtro. Para obter mais informações, consulte [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). **Configuração de inferência** Você pode definir as configurações de inferência que serão usadas ao fazer a chamada ao LLM usando o atributo de sessão: + temperature: tipo inteiro + topP + maxTokens **Exemplo:** ``` {"sessionAttributes":{"x-amz-lex:llm-text-inference-config":"{\"temperature\":0,\"topP\":1,\"maxTokens\":200}"}} ``` **Suporte às barreiras de proteção do Bedrock por meio de atributos de tempo de compilação e sessão** + Usando o console no Buildtime - Forneça o GuardrailsIdentifier e. GuardrailsVersion Saiba mais na seção Configurações adicionais de modelo. + Usando atributos de sessão: também é possível definir a configuração das barreiras de proteção usando os atributos da sessão: `x-amz-lex:bedrock-guardrails-identifier` e `x-amz-lex:bedrock-guardrails-version`. Para obter mais informações sobre o uso das barreiras de proteção do Bedrock, consulte [Barreiras de proteção](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/guardrails.html). # AMAZON.QnAIntent (multiple use support) Você pode optar por ter vários Amazon.qn AIntents em uma localidade. O Amazon Lex V2 oferece suporte a até 5 Amazon.qn AIntents em uma localidade de bot. O Amazon.qn AIntent pode ser acionado se um dos seguintes casos for verdadeiro: + Se a localidade de um bot contiver apenas 1 Amazon.qn AIntent e essa intenção não contiver exemplos de enunciados, ela será ativada quando uma expressão não for classificada em nenhuma das outras intenções presentes no bot. Essa intenção será ativada quando um enunciado não for classificado em nenhuma das outras intenções presentes no bot. Observe que essa intenção não será ativada para enunciados perdidos ao inferir um valor de slot. **nota** Se a resposta do FM for insatisfatória ou se houver falha na chamada para o FM, o Amazon Lex V2 então invocará a `AMAZON.FallbackIntent`. + Se o Amazon.qn AIntent contiver exemplos de expressões, ele só será ativado quando o Amazon Lex V2 reconhecer que o usuário deseja iniciar essa intenção com base na entrada do usuário. **nota** Se a resposta do FM for insatisfatória ou se houver falha na chamada ao FM, o Amazon Lex V2 invocará a próxima etapa da falha, definida no bloco de atendimento. **nota** Se `botLocale` tiver mais de 1 Amazon.qnAIntent, cada Amazon.qn AIntent precisará ter pelo menos 1 amostra de enunciado. # AMAZON.QinConnectIntent **nota** Para usar recursos de IA generativa usando o Amazon Q no Connect, você deve preencher os seguintes pré-requisitos: Navegue até o console do Amazon Connect e crie a instância. Se você ainda não tiver uma, consulte [Comece a usar o Amazon Connect](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/adminguide/amazon-connect-get-started.html). Habilite o Amazon Q no Connect para a instância. Consulte [Habilitar o Amazon Q no Connect para a instância](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/adminguide/enable-q.html). AMAZÔNIA. QinConnectIntent responde às perguntas dos clientes usando a evolução aprimorada do LLM do Amazon Connect Wisdom, que fornece recomendações em tempo real para ajudar os clientes e agentes da central de atendimento a resolver os problemas dos clientes com rapidez e precisão. Essa intenção será ativada quando um enunciado não for classificado em nenhuma das outras intenções presentes no bot. Observe que essa intenção não será ativada para enunciados perdidos ao inferir um valor de slot. Uma vez reconhecido, o AMAZON. QinConnectIntent, usa o domínio Q in Connect especificado para pesquisar a Base de Conhecimento Amazon Bedrock configurada e responder à pergunta do cliente. **nota** Você não pode usar a AMAZON. QinConnectIntent junto com Amazon.qn AIntent na mesma localidade do bot. Se selecionar outro idioma além do inglês dos EUA, você deverá personalizar os prompts de autoatendimento (`SELF_SERVICE_PRE_PROCESSING` e `SELF_SERVICE_ANSWER_GENERATION`) para responder no idioma especificado. Para obter mais informações sobre como personalizar o prompt, consulte [Personalizar o Amazon Q no Connect](https://docs.aws.amazon.com/connect/latest/adminguide/customize-q.html#ai-prompts-customize-q). Se selecionar essa intenção, você precisará configurar os campos a seguir e selecionar **Salvar intenção** para adicionar a intenção ao bot. + Configuração do Amazon Q no Connect: informe o nome do recurso da Amazon (ARN) do assistente do Amazon Q In Connect. Padrão ARN do assistente: `^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}$>`. As respostas do QinConnectIntent serão armazenadas nos atributos da solicitação, conforme mostrado abaixo: + `x-amz-lex:q-in-connect-response`— A resposta da QinConnectIntent pergunta ou enunciado. **Atributos da sessão retornados de QinConnectIntent** A interação com a QinConnect intenção fornece dados adicionais sobre a conversa por meio dos atributos da sessão. 1. `x-amz-lex:q-in-connect:session-arn`: um identificador exclusivo para a sessão criada com o Amazon Q no Connect durante a conversa. 1. `x-amz-lex:q-in-connect:conversation-status`— O status atual da conversa com o QinConnect assistente ou domínio. Existem três valores possíveis para este status: + `CLOSED` + `READY` + `PROCESSING` 1. `x-amz-lex:q-in-connect:conversation-status-reason`: fornece o motivo do status atual relatado com o atributo acima. Os motivos possíveis são os seguintes: + `SUCCESS`: indica que o cliente não tem mais nada a perguntar e que a pergunta foi respondida com êxito. + `FAILED`: indica uma falha durante a resposta à pergunta do cliente. Isso se deve principalmente a falhas em entender a pergunta do cliente. + `REJECTED`: indica que o assistente está se recusando a responder à pergunta do cliente e recomendando que a pergunta seja tratada fora da interação do bot, como conversar com a pessoa ou o atendente, para obter mais informações. **nota** Quando um bot com QinConnectIntent é invocado durante interações com o cliente conduzidas por uma instância do Amazon Connect, seu arn de sessão precisa ser criado e passado da instância do Amazon Connect. Para criar uma sessão, os fluxos do Amazon Connect podem ser configurados com a etapa do Amazon Q no Connect. **Limitações** + Você não pode usar a AMAZON. QinConnectIntent junto com intenções sem expressões específicas, como Amazon.qn, AMAZONAIntent. BedrockAgentIntent na mesma localidade do bot. + Quando um bot com QinConnectIntent é invocado durante uma interação com o cliente conduzida por uma instância do Amazon Connect, seu arn de sessão precisa ser criado e passado da instância do Amazon Connect. Para criar uma sessão, os fluxos do Amazon Connect podem ser configurados com a etapa do Amazon Q no Connect. + Não pode haver mais do que uma AMAZON. QinConnectIntent por localidade do bot. + O domínio Amazon Q in Connect usado com a AMAZON. QinConnectIntent deve estar na mesma região da AWS que o bot Amazon Lex V2. **Permissões** Se o QinConnect Intent for usado em um bot do Amazon Lex V2 e o bot estiver usando uma função vinculada ao serviço (SLR), o serviço Amazon Lex V2 tem as permissões para atualizar as políticas apropriadas sobre a função para integrá-la ao assistente Q in Connect. Se o bot estivesse usando um perfil do IAM personalizado, o usuário precisaria adicionar manualmente essas permissões ao perfil do IAM. A função vinculada ao serviço será atualizada com as seguintes permissões se a QinConnect intenção for adicionada. Uma nova política será adicionada para QinConnect acesso: ``` { "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** A `QInConnectKmsCMKPolicy` declaração só é necessária se você estiver usando uma chave KMS gerenciada pelo cliente com o assistente Amazon Q in Connect. **Política de confiança** ``` { "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 Responde a palavras e frases que permitem ao usuário repetir a mensagem anterior. Seu aplicativo precisa usar uma função do Lambda para salvar as informações da intenção anterior nas variáveis da sessão, ou você precisa usar a [GetSession](https://docs.aws.amazon.com/lexv2/latest/APIReference/API_runtime_GetSession.html) operação para obter as informações da intenção anterior. Declarações comuns: + repetir + dizer isso de novo + repetir isso # AMAZON.ResumeIntent Responde a palavras e frases que permitem ao usuário retomar uma intenção anteriormente pausada. Seu aplicativo ou função do Lambda deve gerenciar as informações necessárias para retomar a intenção anterior. Declarações comuns: + retomar + continuar + prosseguir # AMAZON.StartOverIntent Responde a palavras e frases que permitem ao usuário parar de processar a intenção atual e recomeçar do início. Você pode usar sua função do Lambda ou a operação `PutSession` para obter novamente o valor do primeiro slot. Declarações comuns: + começar de novo + reiniciar + começar novamente # AMAZON.StopIntent Responde a palavras e frases que indicam que o usuário deseja parar de processar a intenção atual e encerrar a interação com um bot. Seu aplicativo ou função do Lambda deve limpar todos os atributos e valores do tipo de slot existentes e, em seguida, encerrar a interação. Declarações comuns: + parar + desligar + cale-se