文件名称：unit13-challenge
文件大小：2.49MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-04-21 08:02:08
Python
关于该项目： ＃使用AWS Lex和AWS Lambda创建RoboAdvisor：AWS Lex和Lambda可用于自动执行几乎所有人类对话任务，然后安全地存储和加密对话。 对话可以通过Lex文本和语音进行，并且可以用于例如安排医生预约，预定行程或订购鲜花。 如果您愿意，AWS为这些示例提供了蓝图[此处]（ :)学到更多。 项目概况： RoboAdvisor服务随处可见，大多数银行和经纪人已经在使用它们。 它们使投资者有机会投资或获得财务建议，而无需与“人”的财务顾问交谈。 对于这个项目，我使用Lex作为聊天界面，并使用Lambda处理和验证bot与后端客户之间的通信。 RoboAdvisor输入 姓名： 记录下来，使对话更加真实 年龄： 捕获以进行验证； 退休投资组合不适用于65岁以上的人群。 同时确认年龄有效（即，不是0或-2） 投资额： 验证至少5,000美元的初
【文件预览】：
unit13-challenge-main
----Images()
--------robot.jpg(107KB)
----RoboAdvisor()
--------lambda_function.py(6KB)
--------RoboAdvisor_2_2d097bed-bfe3-4650-ae9d-bf3668849af2_Bot_LEX_V1.zip(2KB)
----BotDemo.mp4(2.59MB)
----.gitignore(2KB)
----README.md(2KB)
----Icons()
--------low.png(6KB)
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--------high.png(7KB)