株式会社BeeX

Lex＋Lambdaで、簡単なチャットボットを構築してみました

Last updated at 2025-01-16Posted at 2025-01-16

やりたいこと

・Lex（サンプルボット）＋Lambdaで、簡単なチャットボットを構築

①Lexボットを作る

Lex画面に遷移、「ボットを作成」をクリック

Lexが提供するサンプルボットを試したいので、「例から開始」を選択
Lexは三つの例があり、今回は「旅行予約」のサンプルボットを選ぶ

ボット名入力、IAMロールを新規で作成

子供を守るための設問に、「児童オンラインプライバシー保護法 (COPPA)」に「はい」

詳細設定せずに「次へ」

「言語」をJapaneseにし、好きな音声を一つ選ぶ（老若男女いろいろな声があるね）、「完了」を押す

すると、ボットが構築された！

②ボットの確認＋カスタマイズ

作ったボットをクリックし、左メニューの「インテント」をクリックすると、「ホテル予約」と「レンタカー予約」のボットが並んでいる

「ホテル予約」をクリックしてみると、まず想定した会話フローが表示され、各質問の分岐および想定回答が確認できる

一ボットは複数の仕事を処理できるので、それを「インテント」と言う

「サンプル発話」は。ユーザーが入力すると予想される代表的なフレーズ。
もし「都市名」らしい言葉が出たら、Lexは自動で認識できて、Location変数に格納する。

「初期応答」は、ユーザーの最初のリクエストを確認するメッセージ。初期状態は未設定ですが、「それではお手伝いします」でカスタマイズする！

「スロット」はボットがインテントを履行するために必要な情報。
ホテルを予約するのに、必要最小限の情報を質問でユーザーから聞き出す。

初期状態は四つしかないが、「スロットを追加」をクリックし、「何名様でしょうか？」を追加した！
Lexのほうで、様々な学習済みの「スロットタイプ」があり、例えば「AMAZON.City」を選択すると、会話中から自動で都市名らしき言葉を認識できる！

「確認」は、スロットですべての必要な情報をユーザーから聞き出したあとの確認メッセージ。
このタイミングで、ユーザーの反応を分析する。「はい」のようなポジティブ反応や、「いいえ」のようにネガティブ反応、それぞれに応じて分岐を設定する。

「フルフィルメント」は「インテント」が完了時のメッセージを設定。
初期状態は空ですが、カスタマイズ内容を入れてみた！

「応答を閉じる」は、一連のやり取りが終わったタイミングの最後の挨拶メッセージ。

③Lambdaを作成する

Lambdaを開き、「関数の作成」をクリック

「一から作成」を選択し、ランタイムは「Python3.13」にし、「関数の作成」

関数を開き、コードを編集しデプロイ。

Lambda経由でDynamoとデータの取得や挿入、ほかのAI系サービスとの連携（BedRockなどほかのナレッジによって回答）ができるが、今回はLex＋Lambdaの連携だけ試したいので、ほかのサービスをいったん割愛する

今回は、「フルフィルメント」のタイミング（「インテント」完了時）でLambdaを発火させるのを想定し、レスポンスを以下のように設定した

import json

def lambda_handler(event, context):

    # Lexからの入力イベントを確認
    print("Event received from Lex:", json.dumps(event))

    response = {
        "messages": [
                {
                    "contentType": "PlainText",
                    "content": "以下のホテルが取れます：東横INN浅草、東横INN上野、どちらにしますか？"
                }
            ],
        "sessionState": {
            "dialogAction": {
                "type": "Close"
            },
            "intent": {
                "name": "BookHotel",
                "state": "Fulfilled"
            }
        }
    }


    return response

「フルフィルメント」時ではなく、話す途中で随時Lambdaを発火し、より複雑な分岐もできるので、そのときは以下のAWS公式を参照しつつ、適切にレスポンスの書き方を変更してください！