支援終止通知：2025 年 9 月 15 日， AWS 將停止對 Amazon Lex V1 的支援。2025 年 9 月 15 日之後，您將無法再存取 Amazon Lex V1 主控台或 Amazon Lex V1 資源。如果您使用的是 Amazon Lex V2，請改參閱 [Amazon Lex V2 指南](https://docs.aws.amazon.com/lexv2/latest/dg/what-is.html)。
本文為英文版的機器翻譯版本，如內容有任何歧義或不一致之處，概以英文版為準。
# 排程預約
在本練習中的範例機器人會為牙醫診所排定預約。範例同時說明如何使用回應卡，利用按鈕來取得使用者輸入。範例特別說明以動態方式在執行時間產生回應卡。
您可以在建置時間設定回應卡 （也稱為靜態回應卡），或在 AWS Lambda 函數中動態產生回應卡。在此範例中，機器人使用以下回應卡：
+ 列出預約類型按鈕的回應卡。如需範例，請參閱下圖：
![\[詢問要安排的預約類型和三個選項的回應卡：清理 (30 分鐘）、根管 (60 分鐘） 和白化 (90 分鐘）。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/lex/latest/dg/images/respcard-10.png)
+ 列出預約日期按鈕的回應卡。如需範例，請參閱下圖：
![\[要求安排預約日期的回應卡和三個選項：2-15、2-16 和 2-17。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/lex/latest/dg/images/respcard-20.png)
+ 列出按鈕以確認建議之預約時間的回應卡。如需範例，請參閱下圖：
![\[要求確認預約時間和日期的回應卡，有兩個選項：是和否。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/lex/latest/dg/images/respcard-30.png)
可預約的日期和時間各不相同，因此您需要在執行時間產生回應卡。您可以使用 AWS Lambda 函數來動態產生這些回應卡。Lambda 函數會在回應 Amazon Lex 時傳回回應卡。Amazon Lex 會在回應用戶端時包含回應卡。
如果用戶端 (例如，Facebook Messenger) 支援回應卡，使用者可以從按鈕清單中選擇，或輸入回應。否則，使用者會直接輸入回應。
除了上例中顯示的按鈕之外，您也可以包含影像、附件和其他有用的資訊以顯示在回應卡上。如需有關回應卡的資訊，請參閱 [回應卡](howitworks-manage-prompts.md#msg-prompts-resp-card)。
在本練習中，您會進行以下動作：
+ 建立和測試機器人 (使用 ScheduleAppointment 藍圖)。就此練習，您使用機器人藍圖來快速設定和測試機器人。如需可用的藍圖清單，請參閱[Amazon Lex 和 AWS Lambda 藍圖](lex-lambda-blueprints.md)。此機器人已針對一個意圖 (`MakeAppointment`) 進行預先設定。
+ 建立和測試 Lambda 函數 （使用 Lambda 提供的 lex-make-appointment-python 藍圖）。您可以將`MakeAppointment`意圖設定為使用此 Lambda 函數做為程式碼掛勾，以執行初始化、驗證和履行任務。
**注意**
提供的範例 Lambda 函數會根據牙醫預約的模擬可用性，展示動態對話。在實際的應用程式中，您可以使用實際的行事曆來設定預約時間。
+ 更新`MakeAppointment`意圖組態以使用 Lambda 函數做為程式碼掛勾。然後，測試端對端體驗。
+ 將排程預約機器人發佈到 Facebook Messenger，以便您可以查看作用中的回應卡 (Amazon Lex 主控台中的用戶端目前不支援回應卡）。
以下章節提供有關在本練習中所用之藍圖的摘要資訊。
**Topics**
+ [機器人藍圖概觀 (ScheduleAppointment)](#ex1-sch-appt-bp-summary-bot)
+ [Lambda 函數藍圖概觀 (lex-make-appointment-python)](#ex1-sch-appt-summary-lambda)
+ [步驟 1：建立 Amazon Lex 機器人](ex1-sch-appt-create-bot.md)
+ [步驟 2：建立 Lambda 函數](ex1-sch-appt-create-lambda-function.md)
+ [步驟 3：更新意圖：設定程式碼掛勾](ex1-sch-appt-create-integrate.md)
+ [步驟 4：將機器人部署在 Facebook Messenger 平台上](ex-sch-appt-fb-integration.md)
+ [資訊流程的詳細資訊](ex1-sch-appt-info-flow-details.md)
## 機器人藍圖概觀 (ScheduleAppointment)
在本練習中，您用來建立機器人的 ScheduleAppointment 藍圖已預先設定以下設定：
+ **槽類型** – 一個稱為 `AppointmentTypeValue` 的自訂槽類型，包含 `root canal`、`cleaning` 和 `whitening` 的列舉值。
+ **意圖** – 一個意圖 (`MakeAppointment`)，這已預先設定如下：
+ **槽** – 已使用以下槽來設定意圖：
+ 槽 `AppointmentType`，為 `AppointmentTypes` 自訂類型。
+ 槽 `Date`，為 `AMAZON.DATE` 內建類型。
+ 槽 `Time`，為 `AMAZON.TIME` 內建類型。
+ **表達用語** - 意圖已使用以下表達用語進行預先設定：
+ 「我想要預約」
+ 「預約」
+ 「預約 \$1AppointmentType\$1」
如果使用者說出其中任何內容，Amazon Lex 會判斷 `MakeAppointment`是意圖，然後使用提示來引出槽資料。
+ **提示** - 意圖已使用以下提示進行預先設定：
+ `AppointmentType` 槽的提示 -「您想要排定哪一種預約？」
+ `Date` 槽的提示 -「我應該何時排定您的 \$1AppointmentType\$1？」
+ `Time` 槽提示 –「您想要在何時排程 \$1AppointmentType\$1？」 及
「在 \$1Date\$1 幾點？」
+ 確認提示 -「可以約 \$1Time\$1，要我幫您預約該時間嗎？」
+ 取消訊息 -「好的，我不會排定預約。」
## Lambda 函數藍圖概觀 (lex-make-appointment-python)
Lambda 函數藍圖 (lex-make-appointment-python) 是您使用 ScheduleAppointment 機器人藍圖建立之機器人的程式碼掛勾。
此 Lambda 函數藍圖程式碼可以同時執行初始化/驗證和履行任務。
+ Lambda 函數程式碼顯示以牙醫預約的範例可用性為基礎的動態對話 （在實際應用程式中，您可以使用行事曆）。對於使用者指定的一天或日期，程式碼設定如下：
+ 如果沒有可用的預約，Lambda 函數會傳回回應，指示 Amazon Lex 提示使用者改日或日期 （將`dialogAction`類型設定為 `ElicitSlot)`。如需詳細資訊，請參閱[回應格式](lambda-input-response-format.md#using-lambda-response-format)。
+ 如果指定的日期只有一個預約可用，Lambda 函數會建議回應中的可用時間，並指示 Amazon Lex 在回應`dialogAction`中設定 以取得使用者確認`ConfirmIntent`。這裡說明了您可以如何透過主動提出可預約時間，改善使用者體驗。
+ 如果有多個可用的預約，Lambda 函數會在回應 Amazon Lex 時傳回可用時間的清單。Amazon Lex 會傳回回應給用戶端，其中包含來自 Lambda 函數的訊息。
+ 做為履行程式碼掛勾，Lambda 函數會傳回摘要訊息，指出已排定預約 （也就是已履行意圖）。
**注意**
在這個範例中，我們示範如何使用回應卡。Lambda 函數會建構回應卡並將其傳回給 Amazon Lex。回應卡會將可預約的日期和時間列為可供選擇的按鈕。使用 Amazon Lex 主控台提供的用戶端測試機器人時，看不到回應卡。若要查看，必須將機器人與簡訊平台整合，例如 Facebook Messenger。如需說明，請參閱[將 Amazon Lex 機器人與 Facebook Messenger 整合](fb-bot-association.md)。如需回應卡的詳細資訊，請參閱[管理訊息](howitworks-manage-prompts.md)。
當 Amazon Lex 叫用 Lambda 函數時，它會傳遞事件資料做為輸入。其中一個事件欄位是 `invocationSource`，Lambda 函數會使用此欄位在輸入驗證和履行活動之間進行選擇。如需詳細資訊，請參閱[輸入事件格式](lambda-input-response-format.md#using-lambda-input-event-format)。
**後續步驟**
[步驟 1：建立 Amazon Lex 機器人](ex1-sch-appt-create-bot.md)
# 步驟 1：建立 Amazon Lex 機器人
在本節中，您可以使用 ScheduleAppointment 藍圖建立 Amazon Lex 機器人，該藍圖在 Amazon Lex 主控台中提供。
1. 登入 AWS 管理主控台 並開啟位於 https：//[https://console.aws.amazon.com/lex/](https://console.aws.amazon.com/lex/) 的 Amazon Lex 主控台。
1. 在 **Bots (機器人)** 頁面，選擇 **Create (建立)**。
1. 在 [**Create your Lex bot**] 頁面，執行下列動作：
+ 選擇 ** ScheduleAppointment** 藍圖。
+ 保留預設機器人名稱 (ScheduleAppointment)。
1. 選擇**建立**。
此步驟會儲存並建立機器人。主控台會在建置程序期間將下列請求傳送至 Amazon Lex：
+ 建立新版本的槽類型 (從 \$1LATEST 版本)。如需有關此機器人藍圖中定義之槽類型的資訊，請參閱 [機器人藍圖概觀 (ScheduleAppointment)](ex1-sch-appt.md#ex1-sch-appt-bp-summary-bot)。
+ 建立 `MakeAppointment` 意圖的版本 (從 \$1LATEST 版本)。在某些情況下，主控台會在建立新版本之前傳送 `update` API 操作的請求。
+ 更新機器人的 \$1LATEST 版本。
目前，Amazon Lex 為機器人建置機器學習模型。當您在主控台中測試機器人時，主控台會使用執行時間 API 將使用者輸入傳回 Amazon Lex。然後，Amazon Lex 會使用機器學習模型來解譯使用者輸入。
1. 主控台會顯示 ScheduleAppointment 機器人。在 [**Editor**] 標籤中，檢閱預先設定的意圖 (`MakeAppointment`) 詳細資訊。
1. 在測試視窗中測試機器人。使用以下螢幕擷取畫面與您的機器人進行測試對談：
![\[與客服人員的對話，客服人員會詢問預約的類型、預約的日期和時間，然後確認預約詳細資訊。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/lex/latest/dg/images/appt-test-no-lambda.png)
注意下列事項：
+ 機器人從初始的使用者輸入 (「預約」) 推斷意圖 (`MakeAppointment`)。
+ 機器人之後使用設定的提示向使用者取得槽資料。
+ 機器人藍圖已使用以下確認提示設定 `MakeAppointment` 意圖：
```
{Time} is available, should I go ahead and book your appointment?
```
使用者提供所有槽資料後，Amazon Lex 會傳回回應給用戶端，並顯示確認提示做為訊息。用戶端會為使用者顯示訊息：
```
16:00 is available, should I go ahead and book your appointment?
```
請注意，機器人會接受任何預約日期和時間值，因為您沒有任何程式碼來初始化或驗證使用者資料。在下一節中，您可以新增 Lambda 函數來執行此操作。
**後續步驟**
[步驟 2：建立 Lambda 函數](ex1-sch-appt-create-lambda-function.md)
# 步驟 2：建立 Lambda 函數
在本節中，您會使用 Lambda 主控台提供的藍圖 (lex-make-appointment-python) 來建立 Lambda 函數。您也可以使用主控台提供的範例 Amazon Lex 事件資料來叫用 Lambda 函數，以測試 Lambda 函數。
1. 登入 AWS 管理主控台 ，並在 https：//[https://console.aws.amazon.com/lambda/](https://console.aws.amazon.com/lambda/) 開啟 AWS Lambda 主控台。
1. 選擇 **Create a Lambda function (建立 Lambda 函數)**。
1. 對於 **Select blueprint (選取藍圖)**，輸入 **lex** 尋找藍圖，然後選擇 **lex-make-appointment-python** 藍圖。
1. 設定 Lambda 函數，如下所示。
+ 輸入 Lambda 函數名稱 (`MakeAppointmentCodeHook`)。
+ 對於角色，選擇 **Create a new role from template(s) (從範本建立新角色)**，然後輸入角色名稱。
+ 保留其他預設值。
1. 選擇 **Create Function (建立函數)**。
1. 如果您使用英文 (US) (en-US) 以外的地區設定，請更新意圖名稱，如中所述[更新特定地區設定的藍圖](lex-lambda-blueprints.md#blueprint-update-locale)。
1. 測試 Lambda 函數。
1. 選擇**操作**，然後選擇 **Configure test event (設定測試事件)**。
1. 從 **Sample event template (範例事件範本)** 清單中選擇 **Lex-Make Appointment (preview) (Lex-Make 預約 (預覽))**。此範例事件使用 Amazon Lex 請求/回應模型，並將值設定為符合來自 Amazon Lex 機器人的請求。如需 Amazon Lex 請求/回應模型的相關資訊，請參閱 [使用 Lambda 函數](using-lambda.md)。
1. 選擇 **Save and test (儲存並測試)**。
1. 確認 Lambda 函數已成功執行。在此情況下，回應符合 Amazon Lex 回應模型。
**後續步驟**
[步驟 3：更新意圖：設定程式碼掛勾](ex1-sch-appt-create-integrate.md)
# 步驟 3：更新意圖：設定程式碼掛勾
在本節中，您將更新`MakeAppointment`意圖的組態，以使用 Lambda 函數做為驗證和履行活動的程式碼掛勾。
1. 在 Amazon Lex 主控台中，選取 ScheduleAppointment 機器人。主控台會顯示 **MakeAppointment** 意圖。如下修改意圖組態。
**注意**
您只能更新任何 Amazon Lex 資源的 \$1LATEST 版本，包括意圖。確定意圖版本已設為 \$1LATEST。您尚未發佈機器人版本，所以在主控台中應該仍舊是 \$1LATEST 版本。
1. 在**選項**區段中，選擇**初始化和驗證程式碼掛鉤**，然後從清單中選擇 Lambda 函數。
1. 在**履行**區段中，選擇 **AWS Lambda 函數**，然後從清單中選擇 Lambda 函數。
1. 選擇 **Goodbye message (再見訊息)** 並輸入訊息。
1. 選擇 **Save (儲存)**，然後選擇 **Build (建置)**。
1. 測試機器人，如下圖所示：
![\[與客服人員的對話，客服人員會詢問預約的類型、日期和時間，然後確認預約。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/lex/latest/dg/images/appt-test-with-lambda.png)
**後續步驟**
[步驟 4：將機器人部署在 Facebook Messenger 平台上](ex-sch-appt-fb-integration.md)
# 步驟 4：將機器人部署在 Facebook Messenger 平台上
在上一節中，您使用 Amazon Lex 主控台中的用戶端測試 ScheduleAppointment 機器人。目前，Amazon Lex 主控台不支援回應卡。若要測試機器人所支援之動態產生的回應卡，將機器人部署在 Facebook Messenger 平台上並進行測試。
如需說明，請參閱[將 Amazon Lex 機器人與 Facebook Messenger 整合](fb-bot-association.md)。
**後續步驟**
[資訊流程的詳細資訊](ex1-sch-appt-info-flow-details.md)
# 資訊流程的詳細資訊
`ScheduleAppointment` 機器人藍圖主要是展示如何運用動態產生的回應卡。本練習中的 Lambda 函數在其對 Amazon Lex 的回應中包含回應卡。Amazon Lex 會在回覆用戶端時包含回應卡。本部分說明下列兩項：
+ 用戶端與 Amazon Lex 之間的資料流程。
本節假設用戶端使用`PostText`執行時間 API 將請求傳送至 Amazon Lex，並相應地顯示請求/回應詳細資訊。如需有關 `PostText` 執行時間 API 的詳細資訊，請參閱 [PostText](API_runtime_PostText.md)。
**注意**
如需用戶端與用戶端使用 `PostContent` API 的 Amazon Lex 之間的資訊流程範例，請參閱 [步驟 2a (選用)：檢閱口語化資訊流程的詳細資訊 (主控台)](gs-bp-details-postcontent-flow.md)。
+ Amazon Lex 和 Lambda 函數之間的資料流程。如需詳細資訊，請參閱[Lambda 函數輸入事件和回應格式](lambda-input-response-format.md)。
**注意**
此範例假設您使用 Facebook Messenger 用戶端，該用戶端不會在請求中將工作階段屬性傳遞給 Amazon Lex。因此，本節所示的範例顯示空的 `sessionAttributes`。如果您使用 Amazon Lex 主控台中提供的用戶端來測試機器人，用戶端會包含工作階段屬性。
本節說明在使用者每次輸入之後，會發生什麼情況。
1. 使用者：類型**Book an appointment**。
1. 用戶端 (主控台) 傳送以下 [PostContent](API_runtime_PostContent.md) 請求給 Amazon Lex：
```
POST /bot/ScheduleAppointment/alias/$LATEST/user/bijt6rovckwecnzesbthrr1d7lv3ja3n/text
"Content-Type":"application/json"
"Content-Encoding":"amz-1.0"
{
"inputText":"book appointment",
"sessionAttributes":{}
}
```
請求 URI 和內文都會提供資訊給 Amazon Lex：
+ 請求 URI – 提供機器人名稱 (ScheduleAppointment)、機器人別名 (\$1LATEST) 和使用者名稱 ID。結尾 `text` 表示它是一種 `PostText` (而非 `PostContent`) API 請求。
+ 請求本文 – 包含使用者輸入 (`inputText`) 和空的 `sessionAttributes`。
1. 從 `inputText`，Amazon Lex 會偵測意圖 (`MakeAppointment`)。服務會叫用設定為程式碼掛勾的 Lambda 函數，透過傳遞下列事件來執行初始化和驗證。如需詳細資訊，請參閱[輸入事件格式](lambda-input-response-format.md#using-lambda-input-event-format)。
```
{
"currentIntent": {
"slots": {
"AppointmentType": null,
"Date": null,
"Time": null
},
"name": "MakeAppointment",
"confirmationStatus": "None"
},
"bot": {
"alias": null,
"version": "$LATEST",
"name": "ScheduleAppointment"
},
"userId": "bijt6rovckwecnzesbthrr1d7lv3ja3n",
"invocationSource": "DialogCodeHook",
"outputDialogMode": "Text",
"messageVersion": "1.0",
"sessionAttributes": {}
}
```
除了用戶端傳送的資訊之外，Amazon Lex 還包含下列資料：
+ `currentIntent` – 提供目前的意圖資訊。
+ `invocationSource` – 指出 Lambda 函數調用的目的。在這種情況下，目的是執行使用者資料初始化和驗證。(Amazon Lex 知道使用者尚未提供所有槽資料以滿足意圖。)
+ `messageVersion` – 目前 Amazon Lex 僅支援 1.0 版本。
1. 目前，所有槽值都是 null (沒有可驗證的內容)。Lambda 函數會傳回下列回應給 Amazon Lex，引導服務引出`AppointmentType`插槽的資訊。如需回應格式的相關資訊，請參閱[回應格式](lambda-input-response-format.md#using-lambda-response-format)。
```
{
"dialogAction": {
"slotToElicit": "AppointmentType",
"intentName": "MakeAppointment",
"responseCard": {
"genericAttachments": [
{
"buttons": [
{
"text": "cleaning (30 min)",
"value": "cleaning"
},
{
"text": "root canal (60 min)",
"value": "root canal"
},
{
"text": "whitening (30 min)",
"value": "whitening"
}
],
"subTitle": "What type of appointment would you like to schedule?",
"title": "Specify Appointment Type"
}
],
"version": 1,
"contentType": "application/vnd.amazonaws.card.generic"
},
"slots": {
"AppointmentType": null,
"Date": null,
"Time": null
},
"type": "ElicitSlot",
"message": {
"content": "What type of appointment would you like to schedule?",
"contentType": "PlainText"
}
},
"sessionAttributes": {}
}
```
回應包含 `dialogAction` 和 `sessionAttributes` 欄位。此外，`dialogAction` 欄位會傳回以下欄位：
+ `type` – 透過將此欄位設定為 `ElicitSlot`，Lambda 函數會指示 Amazon Lex 引出`slotToElicit`欄位中指定插槽的值。Lambda 函數也提供 `message`以傳達給使用者。
+ `responseCard` – 識別`AppointmentType`槽的可能值清單。支援回應卡的用戶端 （例如 Facebook Messenger) 會顯示回應卡，以允許使用者選擇預約類型，如下圖所示：
![\[詢問要安排的預約類型和三個選項的回應卡：清理 (30 分鐘）、根管 (60 分鐘） 和白化 (30 分鐘）。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/lex/latest/dg/images/respcard-10.png)
1. 如 Lambda 函數回應`dialogAction.type`中的 所示，Amazon Lex 會將下列回應傳回給用戶端：
![\[JSON 回應包含預約意圖和要引出的預約類型槽的相關資訊。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/lex/latest/dg/images/appt-10.png)
用戶端會讀取回應，然後顯示訊息：「您想要安排哪種類型的預約？」 以及回應卡 (如果用戶端支援回應卡的話)。
1. 使用者：根據用戶端，使用者有兩個選項：
+ 如果顯示回應卡，請選擇 **root canal (60 min)** 或輸入 **root canal**。
+ 如果用戶端不支援回應卡，輸入 **root canal**。
1. 用戶端會將下列`PostText`請求傳送至 Amazon Lex （已新增換行以方便閱讀）：
```
POST /bot/BookTrip/alias/$LATEST/user/bijt6rovckwecnzesbthrr1d7lv3ja3n/text
"Content-Type":"application/json"
"Content-Encoding":"amz-1.0"
{
"inputText": "root canal",
"sessionAttributes": {}
}
```
1. Amazon Lex 透過傳送下列事件做為參數，叫用 Lambda 函數進行使用者資料驗證：
```
{
"currentIntent": {
"slots": {
"AppointmentType": "root canal",
"Date": null,
"Time": null
},
"name": "MakeAppointment",
"confirmationStatus": "None"
},
"bot": {
"alias": null,
"version": "$LATEST",
"name": "ScheduleAppointment"
},
"userId": "bijt6rovckwecnzesbthrr1d7lv3ja3n",
"invocationSource": "DialogCodeHook",
"outputDialogMode": "Text",
"messageVersion": "1.0",
"sessionAttributes": {}
}
```
在事件資料中，注意下列事項：
+ `invocationSource` 繼續做為 `DialogCodeHook`。在此步驟中，我們只需驗證使用者資料。
+ Amazon Lex 會將`currentIntent.slots`插槽中的 `AppointmentType` 欄位設定為 `root canal`。
+ Amazon Lex 只會在用戶端和 Lambda 函數之間傳遞 `sessionAttributes` 欄位。
1. Lambda 函數會驗證使用者輸入，並將下列回應傳回 Amazon Lex，指示服務引出預約日期的值。
```
{
"dialogAction": {
"slotToElicit": "Date",
"intentName": "MakeAppointment",
"responseCard": {
"genericAttachments": [
{
"buttons": [
{
"text": "2-15 (Wed)",
"value": "Wednesday, February 15, 2017"
},
{
"text": "2-16 (Thu)",
"value": "Thursday, February 16, 2017"
},
{
"text": "2-17 (Fri)",
"value": "Friday, February 17, 2017"
},
{
"text": "2-20 (Mon)",
"value": "Monday, February 20, 2017"
},
{
"text": "2-21 (Tue)",
"value": "Tuesday, February 21, 2017"
}
],
"subTitle": "When would you like to schedule your root canal?",
"title": "Specify Date"
}
],
"version": 1,
"contentType": "application/vnd.amazonaws.card.generic"
},
"slots": {
"AppointmentType": "root canal",
"Date": null,
"Time": null
},
"type": "ElicitSlot",
"message": {
"content": "When would you like to schedule your root canal?",
"contentType": "PlainText"
}
},
"sessionAttributes": {}
}
```
同樣地，回應也包含 `dialogAction` 和 `sessionAttributes` 欄位。此外，`dialogAction` 欄位會傳回以下欄位：
+ `type` – 透過將此欄位設定為 `ElicitSlot`，Lambda 函數會指示 Amazon Lex 引出`slotToElicit`欄位中指定插槽的值。Lambda 函數也提供 `message`以傳達給使用者。
+ `responseCard` – 識別`Date`槽的可能值清單。支援回應卡 （例如 Facebook Messenger) 的用戶端會顯示回應卡，允許使用者選擇預約日期，如下圖所示：
![\[回應卡會引出日期來排程根管治療和三個選項：2-15、2-16 和 2-17。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/lex/latest/dg/images/respcard-20.png)
雖然 Lambda 函數傳回五個日期，但用戶端 (Facebook Messenger) 對於回應卡有三個按鈕的限制。因此，您在螢幕擷取畫面中只會看到前三個值。
這些日期會在 Lambda 函數中硬式編碼。在生產應用程式中，您可以使用行事曆以即時取得可用的日期。由於日期是動態的，您必須在 Lambda 函數中動態產生回應卡。
1. Amazon Lex 注意到 `dialogAction.type`，並將下列回應傳回給用戶端，其中包含 Lambda 函數回應中的資訊。
![\[JSON 回應包含預約的意圖、填入預約類型的 ，以及引出預約日期的訊息。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/lex/latest/dg/images/appt-20.png)
用戶端會顯示訊息：**When would you like to schedule your root canal?** 和回應卡 (如果用戶端有支援回應卡)。
1. 使用者：類型**Thursday**。
1. 用戶端會將下列`PostText`請求傳送至 Amazon Lex （已新增換行以方便閱讀）：
```
POST /bot/BookTrip/alias/$LATEST/user/bijt6rovckwecnzesbthrr1d7lv3ja3n/text
"Content-Type":"application/json"
"Content-Encoding":"amz-1.0"
{
"inputText": "Thursday",
"sessionAttributes": {}
}
```
1. Amazon Lex 會在下列事件中以參數傳送 ，以叫用 Lambda 函數進行使用者資料驗證：
```
{
"currentIntent": {
"slots": {
"AppointmentType": "root canal",
"Date": "2017-02-16",
"Time": null
},
"name": "MakeAppointment",
"confirmationStatus": "None"
},
"bot": {
"alias": null,
"version": "$LATEST",
"name": "ScheduleAppointment"
},
"userId": "u3fpr9gghj02zts7y5tpq5mm4din2xqy",
"invocationSource": "DialogCodeHook",
"outputDialogMode": "Text",
"messageVersion": "1.0",
"sessionAttributes": {}
}
```
在事件資料中，注意下列事項：
+ `invocationSource` 繼續做為 `DialogCodeHook`。在此步驟中，我們只需驗證使用者資料。
+ Amazon Lex 會將`currentIntent.slots`插槽中的 `Date` 欄位設定為 `2017-02-16`。
+ Amazon Lex 只會在用戶端和 Lambda 函數`sessionAttributes`之間傳遞 。
1. Lambda 函數會驗證使用者輸入。這次 Lambda 函數會判斷指定日期沒有可用的預約。它會傳回下列回應給 Amazon Lex，指示服務再次引出預約日期的值。
```
{
"dialogAction": {
"slotToElicit": "Date",
"intentName": "MakeAppointment",
"responseCard": {
"genericAttachments": [
{
"buttons": [
{
"text": "2-15 (Wed)",
"value": "Wednesday, February 15, 2017"
},
{
"text": "2-17 (Fri)",
"value": "Friday, February 17, 2017"
},
{
"text": "2-20 (Mon)",
"value": "Monday, February 20, 2017"
},
{
"text": "2-21 (Tue)",
"value": "Tuesday, February 21, 2017"
}
],
"subTitle": "When would you like to schedule your root canal?",
"title": "Specify Date"
}
],
"version": 1,
"contentType": "application/vnd.amazonaws.card.generic"
},
"slots": {
"AppointmentType": "root canal",
"Date": null,
"Time": null
},
"type": "ElicitSlot",
"message": {
"content": "We do not have any availability on that date, is there another day which works for you?",
"contentType": "PlainText"
}
},
"sessionAttributes": {
"bookingMap": "{\"2017-02-16\": []}"
}
}
```
同樣地，回應也包含 `dialogAction` 和 `sessionAttributes` 欄位。此外，`dialogAction` 會傳回以下欄位：
+ `dialogAction` 欄位：
+ `type` – Lambda 函數將此值設定為 ，`ElicitSlot`並將 `slotToElicit` 欄位重設為 `Date`。Lambda 函數也提供適當的 `message` 以傳達給使用者。
+ `responseCard` – 傳回 `Date` 槽的值清單。
+ `sessionAttributes` - 這次 Lambda 函數包含`bookingMap`工作階段屬性。其值是要求的預約日期及可預約的時間 (空白物件表示沒有可預約的時間)。
1. Amazon Lex 注意到 `dialogAction.type`，並將下列回應傳回給用戶端，其中包含 Lambda 函數回應中的資訊。
![\[JSON 回應顯示打算進行預約，並說明客戶請求的日期沒有空的訊息。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/lex/latest/dg/images/appt-30.png)
用戶端會顯示訊息：**We do not have any availability on that date, is there another day which works for you?** 和回應卡 (如果用戶端有支援回應卡)。
1. 使用者：根據用戶端，使用者有兩個選項：
+ 如果有顯示回應卡，請選擇 **2-15 (Wed)**，或輸入 **Wednesday**。
+ 如果用戶端不支援回應卡，輸入 **Wednesday**。
1. 用戶端會將下列`PostText`請求傳送至 Amazon Lex：
```
POST /bot/BookTrip/alias/$LATEST/user/bijt6rovckwecnzesbthrr1d7lv3ja3n/text
"Content-Type":"application/json"
"Content-Encoding":"amz-1.0"
{
"inputText": "Wednesday",
"sessionAttributes": {
}
}
```
**注意**
Facebook Messenger 用戶端不會設定任何工作階段屬性。如果您想要在請求之間維持工作階段狀態，您必須在 Lambda 函數中執行此操作。在真實的應用程式中，您可能需要在後端資料庫中維護這些工作階段屬性。
1. Amazon Lex 透過傳送下列事件做為參數，叫用 Lambda 函數進行使用者資料驗證：
```
{
"currentIntent": {
"slots": {
"AppointmentType": "root canal",
"Date": "2017-02-15",
"Time": null
},
"name": "MakeAppointment",
"confirmationStatus": "None"
},
"bot": {
"alias": null,
"version": "$LATEST",
"name": "ScheduleAppointment"
},
"userId": "u3fpr9gghj02zts7y5tpq5mm4din2xqy",
"invocationSource": "DialogCodeHook",
"outputDialogMode": "Text",
"messageVersion": "1.0",
"sessionAttributes": {
}
}
```
Amazon Lex 已更新`currentIntent.slots`，方法是將`Date`插槽設定為 `2017-02-15`。
1. Lambda 函數會驗證使用者輸入，並將下列回應傳回 Amazon Lex，並指示它引出預約時間的值。
```
{
"dialogAction": {
"slots": {
"AppointmentType": "root canal",
"Date": "2017-02-15",
"Time": "16:00"
},
"message": {
"content": "What time on 2017-02-15 works for you? 4:00 p.m. is our only availability, does that work for you?",
"contentType": "PlainText"
},
"type": "ConfirmIntent",
"intentName": "MakeAppointment",
"responseCard": {
"genericAttachments": [
{
"buttons": [
{
"text": "yes",
"value": "yes"
},
{
"text": "no",
"value": "no"
}
],
"subTitle": "Is 4:00 p.m. on 2017-02-15 okay?",
"title": "Confirm Appointment"
}
],
"version": 1,
"contentType": "application/vnd.amazonaws.card.generic"
}
},
"sessionAttributes": {
"bookingMap": "{\"2017-02-15\": [\"10:00\", \"16:00\", \"16:30\"]}"
}
}
```
同樣地，回應也包含 `dialogAction` 和 `sessionAttributes` 欄位。此外，`dialogAction` 會傳回以下欄位：
+ `dialogAction` 欄位：
+ `type` – `Lambda`函數會將此值設定為 `ConfirmIntent`，指示 Amazon Lex 取得使用者在 中建議的預約時間確認`message`。
+ `responseCard` – 傳回使用者可選擇的是/否值清單。如果用戶端支援回應卡，它會顯示回應卡，如下例所示：
![\[顯示預約確認和兩個選項的回應卡：是和否。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/lex/latest/dg/images/respcard-30.png)
+ `sessionAttributes` - Lambda 函數會將`bookingMap`工作階段屬性的值設定為該日期的預約日期和可用的預約。在這個範例中，這些是 30 分鐘的預約。對於需要一個小時的根管治療，只能預訂下午 4 點。
1. 如 Lambda 函數回應`dialogAction.type`中的 所示，Amazon Lex 會將下列回應傳回給用戶端：
![\[JSON 回應顯示預約的意圖和填入的所有槽。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/lex/latest/dg/images/appt-40.png)
用戶端會顯示訊息：**2017-02-15 的什麼時間適用於您？下午 4：00 是我們唯一的可用性，這是否適用於您？**
1. 使用者：選擇 **yes**。
Amazon Lex 會使用下列事件資料叫用 Lambda 函數。由於使用者已回應 **yes**，Amazon Lex `confirmationStatus`會將 設定為 `Confirmed`，並將 中的 `Time` 欄位`currentIntent.slots `設定為 `4 p.m`。
```
{
"currentIntent": {
"slots": {
"AppointmentType": "root canal",
"Date": "2017-02-15",
"Time": "16:00"
},
"name": "MakeAppointment",
"confirmationStatus": "Confirmed"
},
"bot": {
"alias": null,
"version": "$LATEST",
"name": "ScheduleAppointment"
},
"userId": "u3fpr9gghj02zts7y5tpq5mm4din2xqy",
"invocationSource": "FulfillmentCodeHook",
"outputDialogMode": "Text",
"messageVersion": "1.0",
"sessionAttributes": {
}
}
```
由於`confirmationStatus`已確認 ，Lambda 函數會處理意圖 （預約牙科預約），並將下列回應傳回 Amazon Lex：
```
{
"dialogAction": {
"message": {
"content": "Okay, I have booked your appointment. We will see you at 4:00 p.m. on 2017-02-15",
"contentType": "PlainText"
},
"type": "Close",
"fulfillmentState": "Fulfilled"
},
"sessionAttributes": {
"formattedTime": "4:00 p.m.",
"bookingMap": "{\"2017-02-15\": [\"10:00\"]}"
}
}
```
注意下列事項：
+ Lambda 函數已更新 `sessionAttributes`。
+ `dialogAction.type` 設定為 `Close`，這會指示 Amazon Lex 不預期使用者回應。
+ `dialogAction.fulfillmentState` 設為 `Fulfilled`，指出意圖已順利達到。
用戶端會顯示訊息：**好的，我已預約您的預約。我們將在 2017-02-15 下午 4：00 與您相見。**