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  1. Cloud_Computing_Big_Data_Projects-源码

  2. Cloud_Computing_Big_data_Web_projects 实验1:餐饮礼宾代理 描述 在AWS S3上实现并托管一个聊天用户界面,在AWS API Gateway上集成根据swagger规范构建的可靠的聊天API。 培训和部署Lex聊天机器人,以用于餐饮礼宾代理,提取并随后将客户的推荐信息推送到SQS队列中。 在Amazon DynamoDB上部署从Yelp API收集的详细餐厅信息,结合Elasticsearch服务以优化搜索机制。 内置建议模式(Lambda)异步操作
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-11
    • 文件大小:5242880
    • 提供者:weixin_42165018
  1. 餐饮礼宾-源码

  2. 餐饮礼宾 构建了Dining Concierge聊天机器人,该机器人向用户发送给餐厅的建议,其中包含用户通过对话向聊天机器人提供的一组偏好设置。 基于与客户的对话,LEX聊天机器人将识别用户的首选“美食”。 之后,ElasticSearch会从该美食中随机获得餐厅ID的建议。 然后,将使用这些餐厅ID查询DynamoDB表,以查找有关向客户建议的餐厅的更多信息,例如餐厅的名称和地址。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-16
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_42161497
  1. Cloud_Computing_Big_data_Web_projects-源码

  2. Cloud_Computing_Big_data_Web_projects 实验1:餐饮礼宾代理 描述 演示链接: : 示例迭代: 交互作用 用户:您好 Bot:您好,我该怎么帮? 使用者:我需要一些餐厅建议。 机器人:太好了。 我可以帮你。 您想在哪个城市或城市用餐? 用户:曼哈顿 Bot:知道了,曼哈顿。 您想尝试什么菜? 用户:日语 Bot:好的,您的聚会中有多少人? 用户:两个 Bot:还有更多。 几号 用户:今天 Bot:几点? 用户:请晚上7点 机器人:太好了。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-12
    • 文件大小:5242880
    • 提供者:weixin_42175971