จะเพิ่ม Claude ลงใน Alexa skill ได้อย่างไร

CometAPI
AnnaDec 29, 2025
จะเพิ่ม Claude ลงใน Alexa skill ได้อย่างไร

ผู้ช่วยเสียงกำลังขับเคลื่อนด้วยโมเดลภาษาขนาดใหญ่เพิ่มมากขึ้น หากคุณต้องการนำ Claude API ของ Anthropic มาใช้กับสกิล Alexa ที่คุณดูแลหรือสร้าง คู่มือนี้จะพาคุณผ่านสถาปัตยกรรมเชิงปฏิบัติ รูปแบบโค้ดที่เป็นรูปธรรม และข้อพิจารณาด้านการปฏิบัติการที่คุณต้องมี ตั้งแต่การพิสูจน์แนวคิดอย่างรวดเร็วไปจนถึงสกิลระดับพร้อมผลิตจริง

CometAPI เป็นเกตเวย์รวม API ที่ให้ส่วนติดต่อแบบรวมซึ่งเข้ากันได้กับ OpenAI สำหรับโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) หลายร้อยตัว รวมถึงตระกูล Claude ของ Anthropic (Sonnet, Opus และรุ่นที่เกี่ยวข้อง) แทนที่จะเรียก API ของ Anthropic โดยตรง ลูกค้าสามารถเรียก CometAPI endpoints และเลือกโมเดล Claude ตามชื่อได้ โดย CometAPI จะจัดการการรูทโมเดล การรวมบิล และในหลายกรณีให้การยืนยันตัวตนและพารามิเตอร์ที่ง่ายขึ้น

จากมุมมองของสกิล Alexa การเพิ่มโมเดล Claude ผ่าน CometAPI มีประโยชน์เชิงปฏิบัติสามประการ: (1) เข้าถึงรุ่น Claude ล่าสุด (Sonnet / Opus variants) ได้อย่างรวดเร็วโดยไม่ต้องเขียนโค้ดฝั่งไคลเอนต์ใหม่เมื่อชื่อโมเดลเปลี่ยน; (2) ส่วนติดต่อ REST แบบสไตล์ OpenAI ที่ SDK จำนวนมากรองรับอยู่แล้ว; และ (3) การวิเคราะห์การใช้งาน การจำกัดอัตรา และแผนราคาแบบศูนย์กลาง ซึ่งมักจัดการง่ายกว่าสัญญากับผู้ขายหลายรายโดยตรง

Claude คืออะไร และทำไมคุณถึงอยากเพิ่มลงในสกิล Alexa?

Claude คือครอบครัวโมเดลภาษาขนาดใหญ่และ Conversational APIs (Messages API) ของ Anthropic ที่นักพัฒนาสามารถเรียกใช้จากแอปพลิเคชัน โมเดล Claude (อัปเดตล่าสุดในซีรีส์ Opus/Sonnet/Haiku, Claude Opus 4.5, Claude Sonnet 4.5, Claude Haiku 4.5) ให้การสร้างภาษาธรรมชาติคุณภาพสูง การให้เหตุผล และความสามารถแบบเอเจนต์เฉพาะทาง การผสาน Claude เข้ากับสกิล Alexa ช่วยให้คุณแทนที่หรือเสริมการตอบกลับแบบกฎด้วยสมองสนทนาแบบ LLM ที่สามารถสรุป ให้เหตุผล ปรับให้เป็นส่วนบุคคล หรือทำหน้าที่เป็น “agent” สำหรับงานที่ซับซ้อน

องค์ประกอบใดบ้างที่สื่อสารกัน?

ในระดับสูง รูปแบบการผสานค่อนข้างตรงไปตรงมา: อุปกรณ์ Alexa (Echo) ส่งอินพุตเสียงไปยังแบ็กเอนด์ของสกิล Alexa (สกิลของคุณ) แบ็กเอนด์ของคุณ — โดยทั่วไปเป็นฟังก์ชัน AWS Lambda หรือบริการ HTTPS — แปลงเจตนาของผู้ใช้เป็นพรอมต์ข้อความและเรียก Claude API จากนั้นการตอบกลับของ Claude จะถูกแปลงเป็นเสียง (SSML) และส่งกลับไปยัง Alexa เพื่อเล่น คุณสามารถใช้การสตรีม การตอบกลับแบบก้าวหน้า หรือรูปแบบ Agent/Tool เพื่อทำให้ประสบการณ์ตอบสนองและทรงพลังขึ้นได้ตามต้องการ

ทำไมเลือก Claude?

Claude มี Messages API สมัยใหม่ (REST + SDKs) และรองรับการตอบกลับแบบสตรีม (SSE) การรองรับเครื่องมือ/Agent (Agent Skills & Model Context Protocol) และโมเดลแบบแบ่งชั้นด้วยโปรไฟล์ต้นทุน/ประสิทธิภาพที่แตกต่าง — เหมาะอย่างยิ่งสำหรับประสบการณ์เสียงแบบสนทนาหรือแบบ agent ที่ซับซ้อน เลือกใช้ Claude หากคุณต้องการโมเดลที่เน้นความปลอดภัย พร้อมเครื่องมือเชื่อมต่อข้อมูลภายนอกและพฤติกรรมการสตรีมเพื่อให้รู้สึกว่าความหน่วงต่ำลง

ควรออกแบบสถาปัตยกรรมสกิล Alexa ที่ใช้ Claude ผ่าน CometAPI อย่างไร?

สถาปัตยกรรมระดับสูงแบบใดที่ใช้ได้จริง?

มีรูปแบบระดับผลิตสองแบบที่ควรพิจารณา:

1. Direct Lambda → CometAPI
สกิล Alexa (โดยทั่วไปแบ็กด้วยฟังก์ชัน AWS Lambda) เรียก CometAPI REST endpoint แบบ synchronous สำหรับแต่ละรอบการสนทนาของผู้ใช้ Lambda สร้าง payload แบบ chat completion/messages ส่งต่อไปยัง CometAPI และส่งคืนข้อความของโมเดลให้ Alexa สำหรับ TTS/SSML รูปแบบนี้เรียบง่ายและเหมาะสำหรับทราฟฟิกระดับต่ำถึงปานกลางและการทดลองแนวคิด ลดจำนวนองค์ประกอบและจุดที่อาจล้มเหลว แต่ทำให้ตรรกะการจำกัดอัตราและการ retry อยู่ใน Lambda

2. Skill → Backend service → CometAPI (แนะนำสำหรับผลิตจริง)
สกิล Alexa ส่งคำขอไปยังบริการแบ็กเอนด์เฉพาะ (โฮสต์บน Fargate/ECS, EKS หรือคลัสเตอร์ EC2 ที่ autoscaling) บริการนั้นรับผิดชอบ:

  • สถานะการสนทนา หน้าต่างบริบท และการสรุป
  • การคำนวณโทเคน/ต้นทุนและแคช
  • การ retry, backoff และ circuit-breaking
  • การกรองความปลอดภัยอินพุต/เอาต์พุตและการปิดบัง PII
  • การสตรีม/การตอบกลับบางส่วน (ถ้ารองรับ) และการอัปเดตแบบก้าวหน้าไปยัง Alexa

รูปแบบนี้รวมศูนย์ concern ข้ามระบบและเปิดโอกาสให้ใช้ตรรกะการรูทโมเดล (เช่น เลือก Claude Opus สำหรับการให้เหตุผลซับซ้อน เลือก Sonnet สำหรับคำตอบสั้น) เป็นแนวทางที่แนะนำสำหรับทีมที่คาดว่าจะเติบโต มีข้อกำหนดด้านกฎระเบียบ หรือความต้องการเทเลเมทรีที่ซับซ้อน

วงจรเสียงของ Alexa แมปกับการเรียก Claude ผ่าน CometAPI อย่างไร?

  1. ผู้ใช้พูด → อุปกรณ์ Alexa ทำ ASR และส่ง IntentRequest ไปยังสกิลของคุณ (Lambda หรือ webhook)
  2. สกิลของคุณดึงข้อความและบริบทเซสชัน (locale ความสามารถของอุปกรณ์ การยินยอมของผู้ใช้)
  3. โค้ดของคุณเตรียมพรอมต์ (system + เทิร์นสนทนา + เทิร์นผู้ใช้) สำหรับเสียง ควรใช้คำสั่งระบบสั้น ๆ ที่จำกัดความยาวการพูด
  4. บริการของคุณเรียก CometAPI — ใช้ chat/completions ที่เข้ากันได้กับ OpenAI หรือ messages endpoint เฉพาะของ CometAPI — เลือกโมเดล Claude เป้าหมาย แบ็กเอนด์จะได้รับการตอบกลับแบบข้อความหรือแบบโครงสร้าง
  5. สกิลของคุณแปลงข้อความเป็น SSML / cards และส่งคืนการตอบกลับ Alexa สำหรับคำตอบยาว ให้สรุปเสียงสั้น ๆ และส่งข้อความฉบับเต็มไปยังแอปคู่หูของ Alexa เป็น card
  6. การมอนิเตอร์และการคำนวณต้นทุน: เชื่อมโยง Alexa request ID กับ CometAPI request IDs และตัวชี้วัดการใช้โทเคนของโมเดลเพื่อการสังเกตการณ์

ขั้นตอนเชิงรูปธรรมในการนำ Claude มาใช้ในสกิล Alexa (ครบตั้งแต่ต้นจนจบ)

ด้านล่างเป็นคำแนะนำทีละขั้นตอนเชิงปฏิบัติพร้อมตัวอย่างตัวจัดการ Lambda ภาษา Node.js เพื่อเริ่มต้น

ขั้นตอนที่ 1 — สร้างสกิล Alexa และ interaction model

  1. ใน Alexa Developer Console: สร้างสกิลประเภท Custom

  2. กำหนด

    Intents

    (เช่น

    OpenChatIntent

    ,

    FollowUpIntent

    ,

    StopIntent

    ) และตัวอย่างคำพูด (sample utterances) ตัวอย่างเช่น:

    • utterances ของ OpenChatIntent: “เริ่มการแชท”, “ถาม Claude”, “แชทกับ AI”

  3. ตั้งค่า Endpoint เป็น AWS Lambda ARN (หรือ HTTPS endpoint) ของคุณ บันทึกและ build โมเดล ดู Alexa REST APIs และเอกสารสำหรับคำแนะนำแบบละเอียด

ขั้นตอนที่ 2 — ติดตั้งแบ็กเอนด์ Lambda

โฟลว์ระดับสูงภายใน Lambda:

  1. รับคำขอ Alexa (JSON)
  2. ดึงคำพูดของผู้ใช้และข้อมูลเซสชัน
  3. เลือกส่ง Progressive Response ให้ Alexa (เพื่อให้ผู้ใช้ได้ยินว่า “กำลังคิด...”) ระหว่างที่คุณเรียก Claude
  4. เรียก Claude (ผ่าน Anthropic REST API หรือ Bedrock) ใช้สตรีมถ้าต้องการคำตอบบางส่วน
  5. แปลงการตอบกลับของ Claude เป็นรูปแบบเอาต์พุต Alexa (แนะนำ SSML)
  6. ส่งคืนอ็อบเจ็กต์การตอบกลับ alexa

ด้านล่างเป็นตัวอย่าง Node.js แบบ “กระชับ” (เพื่อให้อ่านง่าย เราแสดงหนึ่งวิธี — เรียก Claude REST โดยตรง; ในสภาพผลิตจริงให้ย้ายข้อมูลลับไปไว้ใน Secrets Manager และเพิ่มการจัดการข้อผิดพลาด/แคช) ใช้ไวยากรณ์แบบ node-fetch (มีใน runtime Node 18+) และ Claude API ของ CometAPI

// index.js (AWS Lambda - Node 18+)
import { Handler } from 'aws-lambda';
import fetch from 'node-fetch'; // or global fetch in Node 18+

const CLAUDE_API_URL = process.env.CLAUDE_API_URL || 'https://api.cometapi.com/v1/messages'; // example
const CLAUDE_API_KEY = process.env.CLAUDE_API_KEY; // store in Secrets Manager or Lambda env vars

export const handler = async (event) => {
  // 1. Parse Alexa request
  const alexaRequest = JSON.parse(event.body || JSON.stringify(event));
  const intentName = alexaRequest.request?.intent?.name;
  const userUtterance = alexaRequest.request?.intent?.slots?.userQuery?.value || alexaRequest.request?.intent?.slots?.query?.value;

  // 2. Optional: send progressive response to Alexa (so user gets immediate feedback)
  // (Implementation omitted for brevity; use Alexa Progressive Response API with directive endpoint)

  // 3. Build Claude payload
  const claudePayload = {
    model: "claude-4-opus", // choose model appropriate to your subscription
    messages: [
      { role: "system", content: "คุณเป็นผู้ช่วยสำหรับสกิล Alexa ที่เป็นประโยชน์ ตอบให้กระชับและเหมาะกับการพูด" },
      { role: "user", content: userUtterance }
    ],
    max_tokens_to_sample: 800
  };

  // 4. Call Claude (simple non-streaming call example)
  const resp = await fetch(CLAUDE_API_URL, {
    method: 'POST',
    headers: {
      'Content-Type': 'application/json',
      'x-api-key': CLAUDE_API_KEY
    },
    body: JSON.stringify(claudePayload),
    timeout: 20000 // ระวังความหน่วงเวลา; Alexa มีการจำกัดเวลา
  });

  if (!resp.ok) {
    console.error('Claude API error', await resp.text());
    return buildAlexaResponse("ขออภัย ตอนนี้ฉันติดปัญหาในการเชื่อมต่อกับผู้ช่วย กรุณาลองใหม่อีกครั้งในภายหลัง");
  }

  const claudeJson = await resp.json();
  // The JSON structure depends on the API or Bedrock wrapper you're using
  const assistantText = claudeJson?.completion || claudeJson?.output?.[0]?.content || extractTextFromClaude(claudeJson);

  // 5. Convert to SSML (shorten if needed)
  const ssml = `<speak>${sanitizeForSSML(assistantText)}</speak>`;

  // 6. Return Alexa response
  return {
    statusCode: 200,
    body: JSON.stringify({
      version: "1.0",
      response: {
        outputSpeech: {
          type: "SSML",
          ssml
        },
        shouldEndSession: false
      }
    })
  };
};

function buildAlexaResponse(text) {
  return {
    statusCode: 200,
    body: JSON.stringify({
      version: "1.0",
      response: {
        outputSpeech: { type: "PlainText", text },
        shouldEndSession: true
      }
    })
  };
}

function sanitizeForSSML(text) {
  return text.replace(/&/g, '&amp;').replace(/</g, '&lt;').replace(/>/g, '&gt;');
}

function extractTextFromClaude(json) {
  // implement mapping from Claude API response to string
  if (json?.output && Array.isArray(json.output)) {
    return json.output.map(o => o.content).join("\n");
  }
  return (json?.completion || '') + '';
}

หมายเหตุ: ฟิลด์และชื่อ endpoint ของ Claude API จริงอาจแตกต่าง (เอกสารของ Anthropic แสดง messages APIs และโหมดสตรีม) โปรดดูเอกสาร Claude ล่าสุดเสมอสำหรับรูปแบบ payload ที่ถูกต้องและการรองรับการสตรีม

ขั้นตอนที่ 3 — (ตัวเลือกแต่แนะนำ) ใช้สตรีมเพื่อให้รู้สึกว่าตอบเร็วขึ้น

  • ทำไมต้องสตรีม? การสตรีมช่วยให้ Alexa เริ่มพูดเอาต์พุตบางส่วนระหว่างที่โมเดลยังสร้างอยู่ ลดการรับรู้ความหน่วงและปรับปรุงความรู้สึกการสนทนา Claude รองรับการตอบกลับแบบสตรีม (SSE หรือ websocket) และมี "fine-grained tool streaming" สำหรับงานซับซ้อน การทำสตรีมต้องมีช่องทาง async: Alexa Progressive Response + การสตรีมแบบ chunk ไปยังลูกข่าย หรือ SSE relay ไปยัง Lambda หรือจะดีกว่า ใช้บริการตัวกลางที่สามารถผลัก chunks ไปยังอุปกรณ์
  • ข้อควรระวัง: แพลตฟอร์ม Alexa มีข้อจำกัดด้านเวลาและกฎของ directive รูปแบบทั่วไปคือส่ง Progressive Response directive ตั้งแต่เนิ่น ๆ จากนั้นเมื่อโมเดลเสร็จจึงให้เอาต์พุตเสียงสุดท้าย Alexa ยังไม่รองรับการสตรีมโทเคนแบบเรียลไทม์โดยตรงจากแบ็กเอนด์ ดังนั้นให้จำลองการสตรีมโดยส่งข้อความก้าวหน้าบ่อย ๆ แล้วค่อยส่งคำตอบสุดท้าย

ขั้นตอนที่ 4 — แมปเอาต์พุตของ Claude กับ UX เสียงของ Alexa

  • ทำให้คำตอบสั้นและเหมาะกับการพูด: Claude สามารถสร้างข้อความยาว — แปลงหรือย่อเพื่อหลีกเลี่ยงวรรคยาวสำหรับการพูด ใช้แท็ก SSML (break, emphasis) เพื่อปรับปรุงจังหวะเสียง
  • จัดการบริบทหลายเทิร์น: เก็บบริบทสั้น ๆ (user ID/ประวัติการสนทนา) แต่หลีกเลี่ยงการเก็บทุกคำพูดในฝั่งเซิร์ฟเวอร์หากไม่จำเป็น ใช้ session attributes หรือที่เก็บความจำระยะสั้น (DynamoDB พร้อม TTL) สำหรับการถามต่อ
  • โฟลว์ข้อผิดพลาดและ fallback: หาก Claude ล้มเหลวหรือส่งคืนเนื้อหาที่ไม่ปลอดภัย ให้มีข้อความ fallback ที่ปลอดภัย (“ฉันช่วยเรื่องนั้นไม่ได้”) และเส้นทางการรายงาน/บันทึกเพื่อวิเคราะห์

ควรปกป้องข้อมูลลับและข้อมูลผู้ใช้อย่างไร?

เก็บคีย์ API และความลับไว้ที่ไหน?

  • AWS Secrets Manager เป็นที่เก็บสำหรับ CometAPI key และข้อมูลรับรองบุคคลที่สามอื่น ๆ ที่แนะนำสำหรับผลิตจริง ให้สิทธิ์ IAM role แก่ Lambda หรือบริการแบ็กเอนด์ของคุณด้วยนโยบายแคบที่อนุญาตให้อ่านเฉพาะ secret ที่ต้องใช้ หมุนคีย์ตามกำหนด และใช้การหมุนอัตโนมัติหากรองรับ
  • ห้ามฝังคีย์ในซอร์สโค้ดหรือในคลังสาธารณะ หากใช้ตัวแปรสภาพแวดล้อมเพื่อทดลองอย่างรวดเร็ว ให้แน่ใจว่าการจัดการ secret ใน CI/CD แทนที่ค่าเหล่านั้นในไปป์ไลน์ build

หลีกเลี่ยงการส่ง PII และข้อมูลเสียงที่อ่อนไหวอย่างไร?

  • ปิดบังหรือทำให้ไม่สามารถระบุตัวตนได้สำหรับข้อมูลระบุตัวบุคคล (PII) ก่อนส่งข้อความไปยัง CometAPI ลบชื่อ ที่อยู่ หมายเลขบัญชี และข้อมูลใด ๆ ที่คุณไม่ต้องการเปิดเผย
  • ขอความยินยอมเมื่อสกิลต้องประมวลผลข้อมูลส่วนบุคคลที่อ่อนไหวหรือเมื่อใช้คุณสมบัติโปรไฟล์ส่วนบุคคล (ตามนโยบาย Alexa)
  • การเก็บรักษาและล็อก: ติดแท็กล็อกและเทรซเพื่อให้กระบวนการตรวจสอบสามารถลบอินพุตโมเดลเมื่อมีคำขอ; กำหนดระยะเวลาเก็บรักษาให้สอดคล้องกับนโยบายความเป็นส่วนตัวของคุณ

จัดการความหน่วงและประสบการณ์ผู้ใช้ของ Alexa อย่างไร?

ทำไม Progressive Responses และ timeouts จึงสำคัญ?

Alexa คาดหวังคำตอบจากสกิลของคุณภายในประมาณ 8 วินาทีสำหรับส่วนใหญ่ หากแบ็กเอนด์ของคุณ (และการเรียกโมเดล) จะเกินกรอบเวลานั้น คุณต้องใช้ Progressive Response API เพื่อให้ผู้ใช้มีส่วนร่วม Progressive responses บอกผู้ใช้ว่าสกิลกำลังทำงาน (เช่น “รอสักครู่ขณะฉันค้นหาคำตอบ”) ซึ่งช่วยปรับปรุงความรู้สึกความหน่วงสำหรับการโต้ตอบด้วยเสียงอย่างมาก ใช้ Progressive Response ทันทีหลังจากได้รับ intent และก่อนเรียก LLM ที่ใช้เวลานาน

สามารถสตรีมเอาต์พุตของโมเดลไปยัง Alexa ได้ไหม?

CometAPI และบางรุ่นของ Claude รองรับ primitive การสตรีม (การสตรีมโทเคนหรือเหตุการณ์) อย่างไรก็ตาม อุปกรณ์ Alexa ไม่รองรับการสตรีมโทเคนต่อเนื่องในแบบเดียวกับ UI บนเว็บ วิธีปฏิบัติจริงคือ:

  • ใช้ Progressive Responses เพื่อเผยแพร่ข้อความชั่วคราวสั้น ๆ ระหว่างการสร้างคำตอบฉบับเต็ม
  • หากแบ็กเอนด์ของคุณได้รับโทเคนแบบสตรีมจากโมเดล ให้บัฟเฟอร์และแสดงเฉพาะประโยคหรือย่อหน้าที่สมบูรณ์ในช่วงเวลาปกติ (เช่น ทุก 800–1200 มิลลิวินาที) เป็น Progressive Responses และส่ง TTS ที่รวมแล้วตอนสุดท้ายเมื่อพร้อม วิธีนี้หลีกเลี่ยงการพูดแบบสะดุดหรือเหมือนหุ่นยนต์และเคารปแบบการตอบของ Alexa

ออกแบบพรอมต์ให้เหมาะกับเสียง

จำกัดความยาวตั้งแต่ระดับพรอมต์ ใช้คำสั่งระบบเช่น:

“คุณเป็นผู้ช่วยเสียง Alexa ที่กระชับ ให้คำตอบที่พูดไม่เกิน 30 คำ และส่งสรุปที่ยาวกว่าไปยังแอป Alexa”

สำหรับเอาต์พุตแบบมีโครงสร้าง ให้ขอให้โมเดลคืนค่า JSON ที่มีฟิลด์ speech และ card แยกวิเคราะห์เอาต์พุตเหล่านี้ที่ฝั่งเซิร์ฟเวอร์และแมป speech ไปเป็น SSML และ card ไปเป็น Alexa companion card วิธีนี้ช่วยลดความคลุมเครือและปรับปรุงคุณภาพ TTS

สามารถสตรีมการตอบกลับของ Claude ไปยัง Alexa เพื่อให้ผู้ใช้ได้ยินขณะกำลังสร้างได้ไหม?

Claude รองรับการสตรีมหรือไม่ และ Alexa จัดการอย่างไร?

Claude รองรับการสตรีมผ่าน Server-Sent Events (SSE) เมื่อคุณตั้งค่า stream:true บน Messages API — ช่วยให้แบ็กเอนด์ของคุณได้รับโทเคนแบบค่อย ๆ มา อย่างไรก็ตาม โมเดลการเล่นเสียงของอุปกรณ์ Alexa ไม่ยอมรับการส่งคำพูดทีละโทเคนโดยตรงจากแบ็กเอนด์ รูปแบบจริงคือ:

  1. ใช้การสตรีมของ Claude บนแบ็กเอนด์เพื่อเริ่มรับคำตอบระหว่างที่ยังสร้างอยู่
  2. ขณะรับชิ้นส่วนการสตรีม ส่ง Progressive Responses หนึ่งหรือมากกว่านั้นเพื่อให้ผู้ใช้ได้ยินว่า “กำลังดำเนินการ” หรือข้อความชั่วคราวสั้น ๆ
  3. เมื่อแบ็กเอนด์มีชิ้นส่วนที่มีประโยชน์ (หรือคำตอบเต็ม) ให้สังเคราะห์ชิ้นส่วนนั้น (SSML) และตอบกลับ สำหรับคำตอบที่ยาวมาก พิจารณาแบ่งคำตอบเป็นส่วนที่ย่อยง่าย (และตั้งค่า shouldEndSession ให้เหมาะสม)

ข้อจำกัดสำคัญ: Progressive Responses มีประโยชน์แต่ไม่ได้ขยายกรอบเวลาประมวลผลสูงสุด Alexa ยังคงคาดหวังคำตอบทั้งหมดภายในเวลาที่กำหนด การสตรีมช่วยลดเวลารอของแบ็กเอนด์และปรับปรุง UX แต่ต้องออกแบบให้สอดคล้องกับโมเดลเวลาใน Alexa

แนวทางวิศวกรรมและ UX ที่แนะนำ?

การออกแบบการสนทนา

  • ทำให้คำตอบที่พูดสั้น — ผู้ใช้ Alexa ชอบความกระชับ
  • ใช้ SSML เพื่อควบคุมจังหวะและการหยุด
  • หากโมเดลอาจถามคำถามเพื่อความชัดเจน ให้ออกแบบชุดคำถามต่อเล็ก ๆ เพื่อให้บทสนทนารู้สึกเป็นธรรมชาติ

โหมดล้มเหลวและการหมดเวลา

  • มี fallback อย่างอ่อนโยนเมื่อ Claude ช้า/ไม่พร้อมใช้งาน
  • หากการเรียก LLM ล้มเหลว ใช้เนื้อหาที่เตรียมไว้หรือคำขอโทษสั้น ๆ และเสนอให้ลองใหม่ภายหลัง
  • ติดตามข้อผิดพลาดและคำร้องเรียนของผู้ใช้เพื่อปรับปรุงอย่างรวดเร็ว

การทดสอบ

  • ทดสอบหน่วย intents ด้วย Alexa Test Simulator และเครื่องมือ Virtual Alexa
  • ทดสอบโหลดแบ็กเอนด์สำหรับจำนวนการเรียกพร้อมกันที่คาดไว้และเซสชันเสียงแบบหางยาว

ข้อผิดพลาดทั่วไปที่ควรหลีกเลี่ยง

  1. บล็อกกรอบเวลา Alexa — อย่าเกินขีดจำกัดเวลา ใช้ Progressive Responses และสตรีมอย่างชาญฉลาด
  2. รั่วไหลข้อมูลลับ — ห้ามล็อกคีย์ API หรือฝังไว้ในโค้ดฝั่งไคลเอนต์ ใช้ Secrets Manager
  3. ใช้โทเคนมากเกิน — ประวัติสนทนายาวและพรอมต์เยิ่นเย้อเพิ่มต้นทุน ตัดทอนและสรุป
  4. ไม่สอดคล้องกับนโยบาย — ส่งข้อมูลอ่อนไหวไปยัง LLM บุคคลที่สามโดยไม่มีความยินยอมของผู้ใช้ที่ชัดเจนหรือการตรวจนโยบาย

ตัวอย่างพรอมต์และเคล็ดลับ Prompt Engineering สำหรับเสียงใน Alexa

ใช้คำสั่งระบบสั้นสำหรับความเหมาะสมกับเสียง

ตัวอย่าง: "คุณเป็นผู้ช่วยเสียง Alexa ที่สุภาพและกระชับ จำกัดคำตอบที่พูดไว้ ~30 คำ; เสนอส่งสรุปที่ยาวกว่าทางแอป Alexa"

ควบคุมความยาวและจัดรูปแบบสำหรับ SSML

ขอให้ Claude ส่งเอาต์พุตเป็นจำนวนประโยคเล็กน้อย หรือเป็น JSON ที่มีฟิลด์ speech และ card จากนั้นแปลง speech เป็น SSML และ card เป็น Skills card ตัวอย่างท้ายพรอมต์: "ส่งคืนวัตถุ JSON ที่มีฟิลด์: 'speech' (สั้น สำหรับ TTS), 'card' (ข้อความยาวกว่า สำหรับแอป Alexa) ห้ามมีข้อความอื่นใด" การแยกวิเคราะห์เอาต์พุตแบบมีโครงสร้างช่วยลดความกำกวม

พรอมต์เพื่อการถามต่อและคำแนะนำ

กระตุ้นให้ Claude จบด้วยคำถามเมื่อเหมาะสม: "ต้องการให้ฉันส่งสรุปนี้ไปยังแอป Alexa ของคุณไหม?" ช่วยให้การโต้ตอบด้วยเสียงเป็นธรรมชาติและค้นพบได้

มีทางเลือกแบบไม่ต้องเขียนโค้ดหรือโค้ดน้อยไหม?

มี — แพลตฟอร์มเชิงบูรณาการอย่าง Zapier และ AppyPie มีคอนเนคเตอร์เชื่อมทริกเกอร์ Alexa กับการทำงานของ Claude หากคุณต้องการอัตโนมัติหรือทดลองอย่างรวดเร็วโดยไม่ต้องเขียนโค้ด เครื่องมือเหล่านี้เหมาะสำหรับเวิร์กโฟลว์ง่าย ๆ แต่จะไม่ให้ความหน่วงต่ำหรือการควบคุมด้านความปลอดภัยแบบที่แบ็กเอนด์กำหนดเองทำได้

ในทางเลือกโค้ดน้อยอย่าง Zapier, CometAPI ก็สามารถช่วยนักพัฒนาได้เช่นกัน

บทสรุป:

การผสาน Claude ผ่าน CometAPI เข้ากับสกิล Alexa เป็นแนวทางที่น่าดึงดูดในการเข้าถึง LLM ระดับ Anthropic อย่างรวดเร็วด้วยการเชื่อมต่อแบบเดียวที่เข้ากันกับ OpenAI การย้ายทางเทคนิคค่อนข้างตรงไปตรงมาสำหรับทีมที่คุ้นเคยกับ chat/completion APIs และโมเดลรวมของ CometAPI ช่วยเร่งการทดลอง

นักพัฒนาสามารถเข้าถึง Claude API ผ่าน CometAPI เริ่มต้นโดยสำรวจความสามารถของโมเดลใน CometAPI ที่ Playground และดูคู่มือ API สำหรับคำแนะนำโดยละเอียด ก่อนการเข้าถึง โปรดตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณได้เข้าสู่ระบบ CometAPI และได้รับ API key แล้ว Com[e](https://www.cometapi.com/?utm_source=agno uted)tAPI มีราคา低กว่าราคาอย่างเป็นทางการอย่างมากเพื่อช่วยให้คุณผสานรวมได้ง่ายขึ้น

พร้อมเริ่มไหม?→ ทดลองใช้ฟรีของ Claude APIs!

อ่านเพิ่มเติม

500+ โมเดลใน API เดียว

ลดราคาสูงสุด 20%