某公司需要一個聊天機器人，它能使用公司的文件作為事實來源來回答客戶問題。哪種方法能最大限度地減少開發工作？

正確答案是使用 Amazon Kendra 索引文件，並讓聊天機器人透過 Kendra Query API 查詢 Kendra 來回答使用者問題。Amazon Kendra 是一種智慧搜尋服務，專為企業搜尋設計，能理解自然語言查詢並從非結構化資料中提取答案，非常適合作為聊天機器人的事實來源，且能大幅減少開發工作。 其他選項不適合： 訓練 BiDAF 模型需要大量的資料標註和模型開發工作，且維護成本高。 BlazingText 是一種文字嵌入演算法，主要用於文字分類或相似度分析，不適合直接用於從文件中提取答案。 Amazon OpenSearch Service 雖然可以索引文件，但其 k-NN 查詢主要用於相似度搜尋，無法像 Kendra 那樣直接理解自然語言問題並提供精確答案，需要額外的開發來實現問答功能。