问题标签 [aws-lex]
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amazon-web-services - Amazon Lex 和 Amazon Connect 语音识别失败
我在 lex 中开发了一个机器人并用它创建了 3 个意图。第一个意图是在 service now 平台中创建事件。我已经在 lex 控制台中对其进行了测试。它工作得很好。现在我创建了一个亚马逊连接实例并创建了一个联系流并将这些意图添加到联系流中。当我用软电话测试它时。以下是我面临的问题。
提示播放它可以做的事情。我已经要求它制造一个事件。它听不懂我的声音,不停地问“你能重复一遍吗”。四到五次后,它会理解我的意图并提示我提出问题以创建事件。
我的意图有两个插槽,用于收集事件描述和紧急程度以及我的员工 ID。当我说事件描述时,这些值没有被正确捕获,并且在创建票证的后端我看不到我所说的描述。
如果我说我的员工 ID,它不能正确识别它并需要一些随机数
python - 如何使用 python O365 库获取 Outlook 日历可用时间以使用 aws lex -aws lambda 函数安排约会?
我是 AWS 和 AZure 的初学者。我正在做一个 lex 机器人,它将根据代理的 Outlook 日历进行预约。我前往获取 Outlook 日历详细信息(预约的可用时间)并使用 python 库O365在 Outlook 日历上进行预约。我有客户端 ID 和密钥以及一个 api 来获取 O365 日历(从管理员那里得到)。我没有关于此 O365 功能或方法的适当文档。
当我运行这段代码时,我说访问一些 URL 并粘贴 API 端点。
问题: 1)我需要知道在 O365 中调用这个 api 和日历相关函数的请求类型和格式(或使用这个 O365 的适当文档) 2)这个 O365 库可以导入到 aws Lambda 中吗?会预装吗?
更新: 我得到了租户 ID,在使用自己的用户识别方法后,现在我可以进行身份验证了。但在那之后当我这样做时
我收到以下错误 Resource not found for the segment 'calendar',
amazon-web-services - 我可以在 S3 中保存 Amazon Lex 日志和指标数据吗?
有没有办法将 Amazon Lex 日志和指标数据存储在 Amazon S3 存储桶中?
amazon-web-services - aws lex 人工切换/干预
因此,我正在为 Web 和移动平台构建一个解决方案,它为用户提供一些屏幕,从这些屏幕中可以通过某些表单检索和插入数据库中的数据。该应用程序的核心功能之一是具有监督学习的聊天机器人。
根据我对 Lex API 的理解,它可以与API Gateway 和 Lambda等其他 aws 服务共享当前的 websocket 连接。此外,我了解到 Lex 中并没有像 DialogFlow API 和 Azure Bots 那样开箱即用地提供人工切换。
因此,我计划共享 Lex API 打开的同一个 websocket,用于通过 API 网关与用户交互(因为它支持 websockets),从而创建人工切换。
请建议是否有更好的方法来解决这个问题,或者我走在正确的道路上?
PS我的应用程序堆栈是基于 Nodejs 和 Angular 的,以下是我的应用程序的架构。
sql - LIKE 运算符在 AWS lambda 函数上工作,但不是 =
我有一个看起来像这样的小 csv 文件:
以下 lambda 函数用于从 s3bucket 进行查询。
现在,这很好用,因为我得到了3
. like
但是由于某种原因,将运算符更改为 时,相同的代码不起作用=
,结果下拉为0
,因此找不到匹配项。这里发生了什么事 ?
chatbot - 如何导入 Amazon Lex 意图并直接在 Botium convo 中使用它进行测试
如何导入 Amazon lex 意图并直接在 boitum convo 中使用它进行测试?
reactjs - 未处理的拒绝(MissingRequiredParameter):参数中缺少必需的密钥“userId”
我正在将 react 应用程序与 aws Lex Chatbot 集成,
我已按照本文档中指定的手动过程 - https://aws-amplify.github.io/docs/js/interactions
并且每次,当我发送一条消息,我被以下错误消息触发
错误:未处理的拒绝(MissingRequiredParameter):参数中 缺少必需的键“userId”
有人可以帮我解决这个问题吗...
这就是我发送请求的方式
组件:
aws-lambda - 有没有办法对来自 AWS Lex 的响应进行风格化
我正在使用 Lambda 和 Lex 将响应返回给最终用户,但是我想知道是否有办法在响应中将某些单词加粗或斜体。我知道它会被运行 Lex 的平台解析,这很好。
amazon-web-services - AWS Lex 机器人:使用户能够在页面刷新后继续对话
我目前正在使用 AWS Lex 构建一个机器人。我面临的一个问题是如何存储用户的会话并检索它,以便机器人能够在用户转到新页面、刷新页面或返回时继续对话(并显示上一个对话)例如一周后?
例如 1 例如,当用户检查电子商务网站上的不同页面时,机器人正在帮助用户做出购买决定。
例如 2 另一个例子可能是用户在一周后重新访问网站,机器人识别出用户,显示之前的对话历史并发送自定义消息?
amazon-web-services - Amazon LEX - 插槽类型,可以接受超过 140 个字符
我正在创建一个用于演示的机器人,其中一个问题是“告诉我你在哪里……”类型的问题。有没有一种方法可以让用户回复超过140 个字符?
我是 Amazon Lex 的新手,提前致谢!
谢谢,尼尔