Hinweis zum Ende des Supports: Am 15. September 2025 AWS wird der Support für Amazon Lex V1 eingestellt. Nach dem 15. September 2025 können Sie nicht mehr auf die Amazon Lex V1-Konsole oder die Amazon Lex V1-Ressourcen zugreifen. Wenn Sie Amazon Lex V2 verwenden, lesen Sie stattdessen das Amazon Lex V2-Handbuch.
Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.
Erstellen Sie zunächst einen Amazon Kendra Kendra-Index mit Dokumenten, die Kundenfragen beantworten. Ein Index bietet eine Such-API für Kundenanfragen. Sie erstellen den Index aus Quelldokumenten. Amazon Kendra gibt Antworten, die es in indizierten Dokumenten findet, an den Bot zurück, der sie dem Agenten anzeigt.
Die Qualität und Genauigkeit der von Amazon Kendra vorgeschlagenen Antworten hängen von den Dokumenten ab, die Sie indexieren. Dokumente sollten Dateien enthalten, auf die der Agent häufig zugreift und die in einem S3-Bucket gespeichert werden müssen. Sie können unstrukturierte und halbstrukturierte Daten in den Formaten HTML, Microsoft Office (.doc, .ppt), PDF und Text indizieren.
Informationen zum Erstellen eines Amazon Kendra-Index finden Sie unter Erste Schritte mit einem S3-Bucket (Konsole) im Amazon Kendra Developer Guide.
Informationen zum Hinzufügen von Fragen und Antworten (FAQs) zur Beantwortung von Kundenanfragen finden Sie unter Hinzufügen von Fragen und Antworten im Amazon Kendra Developer Guide. Verwenden Sie für dieses Tutorial die Datei ML_FAQ.csv auf GitHub
Nächster Schritt
Schritt 2: Erstellen Sie einen Amazon Lex Lex-Bot
