如果您使用的是 Amazon Lex V2，请改为参阅 Amazon Lex V2 指南。
如果您使用的是 Amazon Lex V1，我们建议您将机器人升级到 Amazon Lex V2。我们不再向 V1 添加新功能，强烈建议使用 V2 以获得全新的机器人。
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。
步骤 1：创建 Amazon Kendra 索引
首先创建 Amazon Kendra 文档索引，用于回答客户问题。索引为客户端查询提供搜索 API。您可以从源文档创建索引。Amazon Kendra 会将它在已编制索引的文档中找到的答案返回给机器人，机器人会将这些答案显示给客服。
Amazon Kendra 建议的响应的质量和准确性取决于您编制索引的文档。文档应包括客服经常访问且必须存储在 S3 存储桶中的文件。您可为 .html、Microsoft Office（.doc、.ppt）、PDF 和文本格式的非结构化和半结构化数据编制索引。
要创建 Amazon Kendra 索引，请参阅《Amazon Kendra 开发人员指南》中的 S3 存储桶（控制台）入门。
要添加有助于回答客户查询的问题和答案 (FAQ)，请参阅《Amazon Kendra 开发人员指南》中的添加问题和答案。在本教程中，使用了 GitHub 上的 ML_FAQ.csv 文件
下一步
