[TIẾNG VIỆT]:
** Hướng dẫn giao diện trò chuyện với LEX **
Giao diện đàm thoại đang ngày càng trở nên phổ biến như một cách để người dùng tương tác với phần mềm và dịch vụ.Họ cung cấp một cách tự nhiên và trò chuyện hơn để giao tiếp, và chúng có thể được sử dụng để xây dựng các ứng dụng mạnh mẽ và hấp dẫn.
Trong hướng dẫn này, chúng tôi sẽ chỉ cho bạn cách xây dựng giao diện đàm thoại với Amazon Lex.Chúng tôi sẽ bao gồm những điều cơ bản của LEX, bao gồm cách tạo ý định, khe và phản hồi.Chúng tôi cũng sẽ chỉ cho bạn cách tích hợp LEX với các dịch vụ AWS khác, chẳng hạn như Amazon Polly và Amazon Lambda.
Đến cuối hướng dẫn này, bạn sẽ có một sự hiểu biết cơ bản về cách xây dựng các giao diện đàm thoại với LEX và bạn sẽ có thể tạo các ứng dụng trò chuyện của riêng mình.
## Điều kiện tiên quyết
Để làm theo hướng dẫn này, bạn sẽ cần những điều sau đây:
* Tài khoản AWS
* AWS CLI
* SDK AWS cho JavaScript
* Trình chỉnh sửa văn bản hoặc IDE
## Bắt đầu
Để bắt đầu, bạn sẽ cần tạo một bot LEX.Bạn có thể làm điều này bằng cách làm theo các hướng dẫn trong [Tài liệu LEX] (Getting Started with Amazon Lex - Amazon Lex V1).
Khi bạn đã tạo một bot, bạn có thể bắt đầu tạo ý định.Một ý định là một đại diện cho mục tiêu của người dùng.Ví dụ: bạn có thể tạo ý định "nhận thông tin thời tiết" hoặc "đặt hàng thực phẩm".
Để tạo ý định, bạn có thể sử dụng bảng điều khiển LEX hoặc AWS CLI.Trong hướng dẫn này, chúng tôi sẽ sử dụng AWS CLI.
Để tạo ý định với AWS CLI, bạn có thể sử dụng lệnh sau:
`` `
AWS LEX-MODELS CREATE-INDENT-tên
`` `
Ví dụ: lệnh sau đây tạo ra một ý định có tên là "thông tin thời tiết":
`` `
AWS LEX-Models Creat-atent--name Get Weather-Information-Mô tả "Nhận thông tin thời tiết cho một vị trí được chỉ định."
`` `
## Xác định các khe
Các khe được sử dụng để biểu diễn các giá trị mà người dùng có thể cung cấp khi chúng tương tác với bot của bạn.Ví dụ: bạn có thể có một vị trí cho vị trí của người dùng khi họ yêu cầu thông tin thời tiết.
Để xác định một khe cắm, bạn có thể sử dụng bảng điều khiển LEX hoặc AWS CLI.Trong hướng dẫn này, chúng tôi sẽ sử dụng AWS CLI.
Để xác định một vị trí với AWS CLI, bạn có thể sử dụng lệnh sau:
`` `
AWS LEX-Models Creat-Slot--name <Slot-name>--Descrip <Slot-Descrip> --Type <Slot-type>
`` `
Ví dụ: lệnh sau tạo một khe có tên "Vị trí" với một loại "Amazon.DateTime":
`` `
AWS LEX-MODELS CREATE-SLOT-NAME Vị trí-Mô tả "Vị trí của người dùng."--Type Amazon.Datetime
`` `
## Xác định phản hồi
Các phản hồi được sử dụng để xác định đầu ra mà bot của bạn sẽ cung cấp khi nó tương tác với người dùng.Phản hồi có thể bao gồm văn bản, hình ảnh, âm thanh và video.
Để xác định phản hồi, bạn có thể sử dụng bảng điều khiển LEX hoặc AWS CLI.Trong hướng dẫn này, chúng tôi sẽ sử dụng AWS CLI.
Để xác định phản hồi với AWS CLI, bạn có thể sử dụng lệnh sau:
`` `
AWS LEX-MODELS PUT-REPONSE --Intent-NAME <Intent-NAME>-Slot-NAME <Slot-name>
`` `
Ví dụ: lệnh sau đây xác định phản hồi cho ý định "thông tin thời tiết" khi người dùng cung cấp một vị trí hợp lệ:
`` `
AWS LEX-Model-model phản hồi-intentent-name get weather-information-Slot-name Vị trí-Bản plaintext kiểu phản hồi-phản hồi "Thời tiết ở <vị trí> hiện đang <thời tiết>."
`` `
## Tích hợp LEX với các dịch vụ AWS khác
LEX có thể được tích hợp với các dịch vụ AWS khác để cung cấp trải nghiệm trò chuyện mạnh mẽ và hấp dẫn hơn.Ví dụ: bạn có thể tích hợp LEX với Amazon Polly để tạo phản hồi âm thanh hoặc với Amazon Lambda để thực hiện logic tùy chỉnh.
Để tích hợp LEX với một dịch vụ AWS khác, bạn có thể sử dụng API LEX hoặc AWS CLI.Trong hướng dẫn này, chúng tôi sẽ
[ENGLISH]:
**Conversational Interface Tutorial with Lex**
Conversational interfaces are becoming increasingly popular as a way for users to interact with software and services. They offer a more natural and conversational way to communicate, and they can be used to build powerful and engaging applications.
In this tutorial, we will show you how to build a conversational interface with Amazon Lex. We will cover the basics of Lex, including how to create intents, slots, and responses. We will also show you how to integrate Lex with other AWS services, such as Amazon Polly and Amazon Lambda.
By the end of this tutorial, you will have a basic understanding of how to build conversational interfaces with Lex, and you will be able to create your own conversational applications.
## Prerequisites
To follow this tutorial, you will need the following:
* An AWS account
* The AWS CLI
* The AWS SDK for JavaScript
* A text editor or IDE
## Getting Started
To get started, you will need to create a Lex bot. You can do this by following the instructions in the [Lex documentation](https://docs.aws.amazon.com/lex/latest/dg/getting-started.html).
Once you have created a bot, you can start creating intents. An intent is a representation of a user's goal. For example, you might create an intent for "getting weather information" or "ordering food."
To create an intent, you can use the Lex console or the AWS CLI. In this tutorial, we will use the AWS CLI.
To create an intent with the AWS CLI, you can use the following command:
```
aws lex-models create-intent --name <intent-name> --description <intent-description>
```
For example, the following command creates an intent named "get-weather-information":
```
aws lex-models create-intent --name get-weather-information --description "Get weather information for a specified location."
```
## Defining Slots
Slots are used to represent the values that a user can provide when they interact with your bot. For example, you might have a slot for the user's location when they are requesting weather information.
To define a slot, you can use the Lex console or the AWS CLI. In this tutorial, we will use the AWS CLI.
To define a slot with the AWS CLI, you can use the following command:
```
aws lex-models create-slot --name <slot-name> --description <slot-description> --type <slot-type>
```
For example, the following command creates a slot named "location" with a type of "AMAZON.DATETIME":
```
aws lex-models create-slot --name location --description "The user's location." --type AMAZON.DATETIME
```
## Defining Responses
Responses are used to define the output that your bot will provide when it interacts with a user. Responses can include text, images, audio, and video.
To define a response, you can use the Lex console or the AWS CLI. In this tutorial, we will use the AWS CLI.
To define a response with the AWS CLI, you can use the following command:
```
aws lex-models put-response --intent-name <intent-name> --slot-name <slot-name> --response-type <response-type> --response-content <response-content>
```
For example, the following command defines a response for the "get-weather-information" intent when the user provides a valid location:
```
aws lex-models put-response --intent-name get-weather-information --slot-name location --response-type PlainText --response-content "The weather in <location> is currently <weather>."
```
## Integrating Lex with Other AWS Services
Lex can be integrated with other AWS services to provide a more powerful and engaging conversational experience. For example, you can integrate Lex with Amazon Polly to generate audio responses, or with Amazon Lambda to perform custom logic.
To integrate Lex with another AWS service, you can use the Lex API or the AWS CLI. In this tutorial, we will
** Hướng dẫn giao diện trò chuyện với LEX **
Giao diện đàm thoại đang ngày càng trở nên phổ biến như một cách để người dùng tương tác với phần mềm và dịch vụ.Họ cung cấp một cách tự nhiên và trò chuyện hơn để giao tiếp, và chúng có thể được sử dụng để xây dựng các ứng dụng mạnh mẽ và hấp dẫn.
Trong hướng dẫn này, chúng tôi sẽ chỉ cho bạn cách xây dựng giao diện đàm thoại với Amazon Lex.Chúng tôi sẽ bao gồm những điều cơ bản của LEX, bao gồm cách tạo ý định, khe và phản hồi.Chúng tôi cũng sẽ chỉ cho bạn cách tích hợp LEX với các dịch vụ AWS khác, chẳng hạn như Amazon Polly và Amazon Lambda.
Đến cuối hướng dẫn này, bạn sẽ có một sự hiểu biết cơ bản về cách xây dựng các giao diện đàm thoại với LEX và bạn sẽ có thể tạo các ứng dụng trò chuyện của riêng mình.
## Điều kiện tiên quyết
Để làm theo hướng dẫn này, bạn sẽ cần những điều sau đây:
* Tài khoản AWS
* AWS CLI
* SDK AWS cho JavaScript
* Trình chỉnh sửa văn bản hoặc IDE
## Bắt đầu
Để bắt đầu, bạn sẽ cần tạo một bot LEX.Bạn có thể làm điều này bằng cách làm theo các hướng dẫn trong [Tài liệu LEX] (Getting Started with Amazon Lex - Amazon Lex V1).
Khi bạn đã tạo một bot, bạn có thể bắt đầu tạo ý định.Một ý định là một đại diện cho mục tiêu của người dùng.Ví dụ: bạn có thể tạo ý định "nhận thông tin thời tiết" hoặc "đặt hàng thực phẩm".
Để tạo ý định, bạn có thể sử dụng bảng điều khiển LEX hoặc AWS CLI.Trong hướng dẫn này, chúng tôi sẽ sử dụng AWS CLI.
Để tạo ý định với AWS CLI, bạn có thể sử dụng lệnh sau:
`` `
AWS LEX-MODELS CREATE-INDENT-tên
`` `
Ví dụ: lệnh sau đây tạo ra một ý định có tên là "thông tin thời tiết":
`` `
AWS LEX-Models Creat-atent--name Get Weather-Information-Mô tả "Nhận thông tin thời tiết cho một vị trí được chỉ định."
`` `
## Xác định các khe
Các khe được sử dụng để biểu diễn các giá trị mà người dùng có thể cung cấp khi chúng tương tác với bot của bạn.Ví dụ: bạn có thể có một vị trí cho vị trí của người dùng khi họ yêu cầu thông tin thời tiết.
Để xác định một khe cắm, bạn có thể sử dụng bảng điều khiển LEX hoặc AWS CLI.Trong hướng dẫn này, chúng tôi sẽ sử dụng AWS CLI.
Để xác định một vị trí với AWS CLI, bạn có thể sử dụng lệnh sau:
`` `
AWS LEX-Models Creat-Slot--name <Slot-name>--Descrip <Slot-Descrip> --Type <Slot-type>
`` `
Ví dụ: lệnh sau tạo một khe có tên "Vị trí" với một loại "Amazon.DateTime":
`` `
AWS LEX-MODELS CREATE-SLOT-NAME Vị trí-Mô tả "Vị trí của người dùng."--Type Amazon.Datetime
`` `
## Xác định phản hồi
Các phản hồi được sử dụng để xác định đầu ra mà bot của bạn sẽ cung cấp khi nó tương tác với người dùng.Phản hồi có thể bao gồm văn bản, hình ảnh, âm thanh và video.
Để xác định phản hồi, bạn có thể sử dụng bảng điều khiển LEX hoặc AWS CLI.Trong hướng dẫn này, chúng tôi sẽ sử dụng AWS CLI.
Để xác định phản hồi với AWS CLI, bạn có thể sử dụng lệnh sau:
`` `
AWS LEX-MODELS PUT-REPONSE --Intent-NAME <Intent-NAME>-Slot-NAME <Slot-name>
`` `
Ví dụ: lệnh sau đây xác định phản hồi cho ý định "thông tin thời tiết" khi người dùng cung cấp một vị trí hợp lệ:
`` `
AWS LEX-Model-model phản hồi-intentent-name get weather-information-Slot-name Vị trí-Bản plaintext kiểu phản hồi-phản hồi "Thời tiết ở <vị trí> hiện đang <thời tiết>."
`` `
## Tích hợp LEX với các dịch vụ AWS khác
LEX có thể được tích hợp với các dịch vụ AWS khác để cung cấp trải nghiệm trò chuyện mạnh mẽ và hấp dẫn hơn.Ví dụ: bạn có thể tích hợp LEX với Amazon Polly để tạo phản hồi âm thanh hoặc với Amazon Lambda để thực hiện logic tùy chỉnh.
Để tích hợp LEX với một dịch vụ AWS khác, bạn có thể sử dụng API LEX hoặc AWS CLI.Trong hướng dẫn này, chúng tôi sẽ
[ENGLISH]:
**Conversational Interface Tutorial with Lex**
Conversational interfaces are becoming increasingly popular as a way for users to interact with software and services. They offer a more natural and conversational way to communicate, and they can be used to build powerful and engaging applications.
In this tutorial, we will show you how to build a conversational interface with Amazon Lex. We will cover the basics of Lex, including how to create intents, slots, and responses. We will also show you how to integrate Lex with other AWS services, such as Amazon Polly and Amazon Lambda.
By the end of this tutorial, you will have a basic understanding of how to build conversational interfaces with Lex, and you will be able to create your own conversational applications.
## Prerequisites
To follow this tutorial, you will need the following:
* An AWS account
* The AWS CLI
* The AWS SDK for JavaScript
* A text editor or IDE
## Getting Started
To get started, you will need to create a Lex bot. You can do this by following the instructions in the [Lex documentation](https://docs.aws.amazon.com/lex/latest/dg/getting-started.html).
Once you have created a bot, you can start creating intents. An intent is a representation of a user's goal. For example, you might create an intent for "getting weather information" or "ordering food."
To create an intent, you can use the Lex console or the AWS CLI. In this tutorial, we will use the AWS CLI.
To create an intent with the AWS CLI, you can use the following command:
```
aws lex-models create-intent --name <intent-name> --description <intent-description>
```
For example, the following command creates an intent named "get-weather-information":
```
aws lex-models create-intent --name get-weather-information --description "Get weather information for a specified location."
```
## Defining Slots
Slots are used to represent the values that a user can provide when they interact with your bot. For example, you might have a slot for the user's location when they are requesting weather information.
To define a slot, you can use the Lex console or the AWS CLI. In this tutorial, we will use the AWS CLI.
To define a slot with the AWS CLI, you can use the following command:
```
aws lex-models create-slot --name <slot-name> --description <slot-description> --type <slot-type>
```
For example, the following command creates a slot named "location" with a type of "AMAZON.DATETIME":
```
aws lex-models create-slot --name location --description "The user's location." --type AMAZON.DATETIME
```
## Defining Responses
Responses are used to define the output that your bot will provide when it interacts with a user. Responses can include text, images, audio, and video.
To define a response, you can use the Lex console or the AWS CLI. In this tutorial, we will use the AWS CLI.
To define a response with the AWS CLI, you can use the following command:
```
aws lex-models put-response --intent-name <intent-name> --slot-name <slot-name> --response-type <response-type> --response-content <response-content>
```
For example, the following command defines a response for the "get-weather-information" intent when the user provides a valid location:
```
aws lex-models put-response --intent-name get-weather-information --slot-name location --response-type PlainText --response-content "The weather in <location> is currently <weather>."
```
## Integrating Lex with Other AWS Services
Lex can be integrated with other AWS services to provide a more powerful and engaging conversational experience. For example, you can integrate Lex with Amazon Polly to generate audio responses, or with Amazon Lambda to perform custom logic.
To integrate Lex with another AWS service, you can use the Lex API or the AWS CLI. In this tutorial, we will
