使用 js SDK 将额外的详细信息发送到 Amazon Lex
Sending extra details using js SDK to Amazon Lex
场景
我想添加反馈功能，对来自机器人的任何响应表示不满。这个想法是发送带有意图消息的响应和问题对，例如大拇指向下，然后使用 lambda 函数将其存储在其他地方以供将来参考。
我尝试过的东西
我正在使用 Amazon lex 的 JS SDK 添加到网站中。
- 尝试在
requestAttributes 中添加键值对，但 postText 方法抛出消息 Unexpected key 'requestAttributes' found in params 的错误，这是意外的，因为在开发人员指南中提到了它。
- 基于相同的文档，我尝试在
last_question 和 last_response 的意图中添加两个插槽，并简单地在输入字符串中发送它们，例如：Thumbs down last_question last question last_answer last answer - 这个我不知道不明白它是如何工作的。
我。有没有更好的方法来处理这个要求？
二。自定义插槽如何在包含多个信息的单个请求中工作，我应该向 lex 发送什么？
我。有没有更好的方法来处理这个需求？
根据我的记忆，postText 只是手动连接用户输入并将其发送到您的 Lex 机器人的方式，而不是通过 Facebook Messenger 等方式。所以 postText 不处理任何插槽、意图或类似内容的识别。这一切都由 Lex 完成，然后由 Lambda 处理。
所以我建议使用 sessionAttributes 来记住 last_question 和 last_response 通过多轮。然后再次使用 postText 简单地发送竖起大拇指或不赞成的评分。
Lambda 随后会将评分输入识别为自己的插槽，并从 sessionAttributes 中检索 last_question 和 last_response，然后执行保存和跟踪评分系统我喜欢。
示例：
User: "...(Question A)..."
postText 将问题 A 传递给 Lex- Lex 收到问题 A，解释意图和插槽并传递给 Lambda
- Lambda 接收输入、意图和槽数据
- Lambda 将
sessionAttributes 中的问题 A 保存为 last_question
- Lambda 确定答案 A 是正确的响应
- Lambda 将
sessionAttributes 中的答案 A 保存为 last_answer 并传递给 Lex
- Lex 从 Lambda 接收答案 A 并用答案 A 回复用户
Bot: "...(Answer A).... Please rate this answer."
- 通过输出通道传递 Lex 响应。
User: "Thumbs up."
postText 向 Lex 竖起大拇指。 -> Lex 解释。 -> Lambda 接收。 - Lambda 将用户输入保存为
user_rating
- Lambda 在
sessionAttributes 中找到 last_question 和 last_answer
- Lambda 将
last_question、last_answer 和 user_rating 保存在数据库中
- Lambda 从
sessionAttributes 中删除 last_question 和 last_answer 以重新开始。
- Lambda 响应 -> Lex 响应 -> 输出通道显示响应。
Bot: "Thank you, please ask another question."
ii.自定义插槽如何在包含多个信息的单个请求中工作，我应该向 lex 发送什么？
听起来您感到困惑的是，您必须在 postText 内发送到 Lex 之前准备格式化数据，而这要简单得多。只需传递用户输入，然后让 Lex 根据您设置意图和槽的方式对其进行分类。以下是多槽单输入的情况。
Lex 以字符串形式接收用户输入，并尝试解析该字符串的意图和槽，寻找最佳匹配。您只需使用意图和槽以及自定义槽和槽值来准备 Lex 控制台，以提高其匹配准确性。
假设您知道用户可能会提供包含多个信息的单个输入，您希望将这些信息作为单独的插槽捕获，例如：
"What is the time in New York?"
您可能想要捕捉问题的类型，以便您有一个时间槽来确定用户是否要求 "time" 或 "weather" 或 "population"。因此，这些将作为一个插槽 question_type，将这些选项作为插槽值。
然后您还想了解问题的所在，这样您就有了另一个位置来确定用户询问的是 "New York" 还是 "Paris" 还是 "Bangkok"。因此，这些将作为一个插槽 question_location，将这些选项作为插槽值。
在 Lex 控制台中准备好这些槽和槽值后，您还想通过缩小 Lex 在句子中可能找到哪些槽的位置来为此类输入准备 Lex。这些将是这个意图的话语，将插槽名称放在花括号内 "{ }":
what is the {question_type} in {question_location}
然后想象用户可能会以更多方式和不同顺序提出这些问题：
what {question_type} is it in {question_location}
in {question_location} what is the {question_type}
Lex 将解析输入并用它在该输入部分检测到的任何内容填充槽。然后在 Lambda 中，您将插槽与您期望的相匹配，并确定最佳响应。
场景
我想添加反馈功能，对来自机器人的任何响应表示不满。这个想法是发送带有意图消息的响应和问题对，例如大拇指向下，然后使用 lambda 函数将其存储在其他地方以供将来参考。
我尝试过的东西
我正在使用 Amazon lex 的 JS SDK 添加到网站中。
- 尝试在
requestAttributes中添加键值对，但postText方法抛出消息Unexpected key 'requestAttributes' found in params的错误，这是意外的，因为在开发人员指南中提到了它。
- 基于相同的文档，我尝试在
last_question和last_response的意图中添加两个插槽，并简单地在输入字符串中发送它们，例如：Thumbs down last_question last question last_answer last answer- 这个我不知道不明白它是如何工作的。
我。有没有更好的方法来处理这个要求？
二。自定义插槽如何在包含多个信息的单个请求中工作，我应该向 lex 发送什么？
我。有没有更好的方法来处理这个需求？
根据我的记忆，postText 只是手动连接用户输入并将其发送到您的 Lex 机器人的方式，而不是通过 Facebook Messenger 等方式。所以 postText 不处理任何插槽、意图或类似内容的识别。这一切都由 Lex 完成，然后由 Lambda 处理。
所以我建议使用 sessionAttributes 来记住 last_question 和 last_response 通过多轮。然后再次使用 postText 简单地发送竖起大拇指或不赞成的评分。
Lambda 随后会将评分输入识别为自己的插槽，并从 sessionAttributes 中检索 last_question 和 last_response，然后执行保存和跟踪评分系统我喜欢。
示例：
User: "...(Question A)..."
postText将问题 A 传递给 Lex- Lex 收到问题 A，解释意图和插槽并传递给 Lambda
- Lambda 接收输入、意图和槽数据
- Lambda 将
sessionAttributes中的问题 A 保存为last_question - Lambda 确定答案 A 是正确的响应
- Lambda 将
sessionAttributes中的答案 A 保存为last_answer并传递给 Lex - Lex 从 Lambda 接收答案 A 并用答案 A 回复用户
Bot: "...(Answer A).... Please rate this answer."
- 通过输出通道传递 Lex 响应。
User: "Thumbs up."
postText向 Lex 竖起大拇指。 -> Lex 解释。 -> Lambda 接收。- Lambda 将用户输入保存为
user_rating - Lambda 在
sessionAttributes 中找到 - Lambda 将
last_question、last_answer和user_rating保存在数据库中 - Lambda 从
sessionAttributes中删除last_question和last_answer以重新开始。 - Lambda 响应 -> Lex 响应 -> 输出通道显示响应。
last_question 和 last_answer
Bot: "Thank you, please ask another question."
ii.自定义插槽如何在包含多个信息的单个请求中工作，我应该向 lex 发送什么？
听起来您感到困惑的是，您必须在 postText 内发送到 Lex 之前准备格式化数据，而这要简单得多。只需传递用户输入，然后让 Lex 根据您设置意图和槽的方式对其进行分类。以下是多槽单输入的情况。
Lex 以字符串形式接收用户输入，并尝试解析该字符串的意图和槽，寻找最佳匹配。您只需使用意图和槽以及自定义槽和槽值来准备 Lex 控制台，以提高其匹配准确性。
假设您知道用户可能会提供包含多个信息的单个输入，您希望将这些信息作为单独的插槽捕获，例如：
"What is the time in New York?"
您可能想要捕捉问题的类型，以便您有一个时间槽来确定用户是否要求 "time" 或 "weather" 或 "population"。因此，这些将作为一个插槽 question_type，将这些选项作为插槽值。
然后您还想了解问题的所在，这样您就有了另一个位置来确定用户询问的是 "New York" 还是 "Paris" 还是 "Bangkok"。因此，这些将作为一个插槽 question_location，将这些选项作为插槽值。
在 Lex 控制台中准备好这些槽和槽值后，您还想通过缩小 Lex 在句子中可能找到哪些槽的位置来为此类输入准备 Lex。这些将是这个意图的话语，将插槽名称放在花括号内 "{ }":
what is the {question_type} in {question_location}
然后想象用户可能会以更多方式和不同顺序提出这些问题：
what {question_type} is it in {question_location}
in {question_location} what is the {question_type}
Lex 将解析输入并用它在该输入部分检测到的任何内容填充槽。然后在 Lambda 中，您将插槽与您期望的相匹配，并确定最佳响应。