某公司需要一个聊天机器人，该机器人使用公司的文档作为事实来源来回答客户问题。哪种方法能最大限度地减少开发工作量？

正确答案是使用 Amazon Kendra 索引文档并让聊天机器人通过 Kendra Query API 查询 Kendra 来回答用户问题。Amazon Kendra 是一种智能搜索服务，专门用于从非结构化和半结构化数据中提取答案，非常适合作为聊天机器人的事实来源，并且能最大限度地减少开发工作量，因为它提供了开箱即用的文档摄取、索引和查询功能。 训练 BiDAF 或 BlazingText 模型需要大量的数据准备、模型训练和调优，开发工作量大。BiDAF 主要用于阅读理解，而 BlazingText 主要用于文本分类和词嵌入，两者都需要定制开发来适应问答场景。使用 Amazon OpenSearch Service 索引文档并使用 k-NN 查询虽然可行，但 OpenSearch 主要是一个搜索和分析引擎，需要额外开发才能实现像 Kendra 那样智能的问答能力，例如自然语言理解和答案提取，因此开发工作量也较大。