aws-lex 可以用来构建对话流机器人吗？

Question

aws-lex 可以用来构建对话流机器人吗？

例如：

有没有办法在 aws-lex 中做这样的事情？

我尝试使用插槽/提示/lambda，但我无法进入图表中的第二或第三级深度。可以以某种方式完成吗？

非常感谢！

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这一切的原因：所以我们有自己的“对话构建器”和“机器人服务”。我们自己的“对话生成器”：可能类似于 Amazon Connect 对话生成器，我们自己的“机器人服务”类似于 Microsoft 机器人框架。在我们使用 microsoft-luis 来获取句子的“意图”之前，同时使用我们自己的对话生成器和我们自己的机器人服务来构建对话/对话流程，例如如果用户说“是”，则转到另一个流程，如果用户说“不”然后转到不同的流程（这可以在槽中完成吗？）===二叉树:)

因此，现在我们正在从 luis 切换到 aws-lex，并尝试思考是否可以只使用 aws-lex UI 而不再使用我们的（对话构建器/机器人服务）。但我的理解是，要在没有某种对话生成器的情况下使用 aws-lex，如果它包含大量数据，我们需要编写大量 if/case 语句，对吗？你的建议是什么？一种方法是仅使用“Amazon Connect”来利用他们的对话生成器，这样我们就不必编写大量 if 语句，但如果我们使用对话生成器，我们可以只使用我们自己的（旧的）对话生成器吗？你怎么认为？

Answer 1

这正是Amazon Lex 的构建目的！

管理信息流（或会话上下文）是由 Lex 中名为 的持久会话属性处理的sessionAttributes。您可以将其视为sessionAttributes一组标志，其中用户输入/对话流可以更改这些值并用于更改对话路径。sessionAttributes您可以在官方文档中阅读有关具体细节的更多信息。

这篇博文演示了如何sessionAttributes在出租车预订示例中的整个用户会话期间在消息之间传递上下文。

此外，由于您提到有一条导致呼叫的路径，您可能有兴趣将 Lex 与 Amazon Connect 结合起来，这是一个易于配置的云联络中心，可以通过 GUI 配置流程。根据您的应用程序的架构方式，可以持续sessionAttributes为用户提供个性化的通话体验，以避免他们必须重新输入已在 Lex 机器人中输入的信息。

此处提供了有关 Amazon Lex + Amazon Connect 集成的精彩教程。