终止支持通知：2025年9月15日， AWS 我们将停止对Amazon Lex V1的支持。2025 年 9 月 15 日之后，您将无法再访问亚马逊 Lex V1 主机或 Amazon Lex V1 资源。如果您使用的是 Amazon Lex V2，请改为参阅 Amazon Lex V2 指南。
本文属于机器翻译版本。若本译文内容与英语原文存在差异，则一律以英文原文为准。
在本教程中，您将使用 Amazon Lex 和 Amazon Kendra 来构建一个客服助理机器人，该机器人可为客户支持客服提供帮助，并将其发布为 Web 应用程序。Amazon Kendra 是一项企业搜索服务，它使用机器学习来搜索文档以找到答案。有关 Amazon Kendra 的更多信息，请参阅 Amazon Kendra 开发人员指南。
Amazon Lex 机器人广泛用于呼叫中心，作为客户的第一联系点。机器人通常能够解决客户的问题。当机器人无法回答问题时，它会将对话转移给客户支持员工。
在本教程中，我们会创建一个 Amazon Lex 机器人，客服使用它来实时回答客户的查询。通过阅读机器人提供的答案，客服可以免于手动查找答案。
您在本教程中创建的机器人和 Web 应用程序可通过快速提供合适的资源来帮助客服高效、准确地响应客户。下图显示了该 Web 应用程序的工作方式。
如图所示，Amazon Kendra 文档索引存储在 Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) 存储桶中。如果还没有 S3 存储桶，可以在创建 Amazon Kendra 索引时设置一个。除了 Amazon S3 之外，您还将在本教程中使用 Amazon Cognito。Amazon Cognito 管理将机器人部署为 Web 应用程序的权限。
在本教程中，您将创建提供客户问题答案的 Amazon Kendra 索引，创建机器人并添加意图以使机器人能够根据与客户的对话提出答案，设置 Amazon Cognito 以管理访问权限，并将机器人部署为 Web 应用程序。
估计时间：75 分钟
预估费用：一个 Amazon Kendra 索引 2.50 美元/每小时，1000 个 Amazon Lex 请求 0.75 美元。完成本练习后，您的 Amazon Kendra 索引将继续运行。请务必将其删除，以免产生不必要的费用。
注意：请确保为本教程中使用的所有服务选择相同的 AWS 区域。
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