Die Entwicklung eines Chatbots mit "Amazon Lex" [1], einem Dienst zur Erstellung von Konversationsschnittstellen für Sprache und Text, geht recht schnell und einfach. Chatbots zur Interaktion über natürliche Sprache sind damit in neue oder vorhandene Anwendungen integrierbar. Sowohl Sprach- als auch Text-Chatbots auf Mobilgeräten und in Chatdiensten wie Facebook Messenger, Slack oder Twilio lassen sich mit Amazon Lex von zentraler Stelle aus erstellen und einsetzen. Die komplexe Entwicklung über mehrere Plattformen entfällt. Auch Expertenwissen für maschinelles Lernen ist keine Voraussetzung. Entwickler kümmern sich lediglich um die deklarative Definition des Konversationsflusses, während Amazon Lex die Funktionen für Spracherkennung und natürliches Sprachverstehen übernimmt. Es reicht die Bereitstellung einfacher Beispielsätze und verschiedener Parameter (Slots), über die mithilfe der entsprechenden Eingabeaufforderungen Informationen von den Benutzern abgerufen werden sollen. Das Sprachmodell wird automatisch erstellt.

Um nun einen Bot zu erstellen, müssen Sie als Allererstes Aktionen definieren, die der Bot ausführen soll. Diese Aktionen werden "Intents" genannt. Ein Bot kann mehrere Intents umfassen. Zum Beispiel enthält ein Bot zur Buchung von Tickets Intents zur Durchführung, zur Stornierung und zur Überprüfung von Reservierungen. Für jeden Intent sollten beispielhafte Äußerungen und Slots hinzugefügt werden. Mit den Äußerungen werden die entsprechenden Intents aufgerufen. Slots sind Eingabedaten, die zur Ausführung von Intents erforderlich sind, beispielsweise Reiseort, Reisedatum und Sitzplatzpräferenz. Abschließend stellen Sie die Geschäftslogik für die Umsetzung der Aktion bereit. Ein Amazon-Lex-Bot kann sowohl über die Konsole als auch über REST-APIs erstellt werden.

Eine Aktion lässt sich dann auf zwei Arten umsetzen: Entweder durch Integration in AWS Lambda oder Sie konfigurieren Amazon Lex so, dass analysierte Intents und Slot-Werte an den Client zurückgesendet werden, um Aktionen umzusetzen. Bei einer engen Integration in AWS Lambda lassen sich außerdem Benutzereingaben mit einer Code-Verknüpfung ("Codehook") für Initialisierung und Validierung überprüfen. Dieser Code wird bei jedem Konversationsschritt ausgeführt. Der Codehook kann zur Einrichtung von Sitzungsparametern, Überprüfung von Benutzereingaben und Anpassung von Antworten verwendet werden. Für die Umsetzung von Spracherkennung und Sprach-Verstehen nutzt Amazon Lex Deep-Learning-Technologien, die eine kontinuierliche Verbesserung seiner Fähigkeiten ermöglichen. Sprachanwendungen auf Basis von Amazon Lex sollen in Zukunft so automatisch verbessert und leistungsfähiger werden.

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[1] https://aws.amazon.com/de/lex/