brut Intention / entités Réponse Moteur de langage naturel (NLU) Interprétation Formulation de la réponse SI Métier Calcul de la meilleure réponse Moteur de règles Action ou recherche d’informations API / base de données
: « compétence » de l’assistant (avec son lot de “fonctionnalités”) ¤ 1 skill ~ 1 application ¤ Intent : intention de l’utilisateur, ce qu’il souhaite obtenir de l’assistant • 1 intent ~ 1 “fonctionnalité” § Il existe des intents prédéfinis (HelpIntent, YesIntent, CancelIntent, RepeatIntent, …) § Il est possible d’en écrire des customs § Ex : “Quelle sera la météo demain à Lausanne ?” ¤ Slot / Slot type : équivalent de l’entité, sous-ensemble de l’intent donnant des éléments de contexte § 1 slot ~ 1 paramètre § Il existe des slot types prédéfinis (Artist, Color, Country, Date, Food, Movie, Sport, …) § Il est possible d’en écrire des customs ou d’en étendre des prédéfinis § Ex : “demain” (AMAZON.DATE), “Lausanne” (AMAZON.EUROPE_CITY) ¤ Sample Utterance : exemples d’énoncé d’un intent. À décliner autant que possible ! § Ex : “Quel temps fera il demain à Lausanne ?” / “Donne moi la météo pour demain à Lausanne” / “Fera- il beau demain à Lausanne ?” / “Va-t-il pleuvoir demain à Lausanne ?” / … Interaction Model
skill Lambda function Node.js Moteur de langage naturel (NLU) Moteur conversationnel CloudWatch Monitoring Availability Zone us-east-1 API JSON JSON Voice / Text https://anapioficeandfire.com/