主要观点：如今在线用户期望即时、个性化支持，基础关键词式聊天机器人作用有限，需具备“上下文”。本文介绍基于 AWS 的可扩展无服务器架构，包括用于事件日志和实时逻辑处理的 Lambda、用于会话记忆的 DynamoDB 以及用于 AI 驱动洞察的 SageMaker，还涵盖如何通过 SNS 优雅升级到人工客服。

关键信息：

• 上下文能带来相关性（如根据用户浏览记录提供个性化服务）、效率（避免重复提供信息）和满意度（让对话更自然）。
• 架构核心：用户设备通过 API Gateway 与 Lambda 函数（包括事件日志记录和意图处理）交互，后端有 DynamoDB（上下文存储）、SageMaker 端点和 SNS 警报。
• 详细流程：用户操作触发事件日志记录，提交聊天消息时调用意图处理 Lambda，先获取上下文再进行 AI 推理生成回复并更新上下文，若置信度低则通过 SNS 警报升级到人工客服。
• 实施 tips：缓解冷启动、优化 DynamoDB 设计、模型优化、保障安全、增强可观测性等。
• 该聊天机器人模型的优势：服务器less 可扩展性、成本效率、上下文智能、可扩展性、主动成本管理、人工交接和 resilient 数据流。

重要细节：

• 示例代码展示如何记录用户动作到 DynamoDB、从 DynamoDB 获取上下文并调用 SageMaker 端点进行实时响应、处理升级路径等。
• 强调通过组合多种 AWS 服务构建智能聊天机器人，可应用于多种场景，如客户支持、数字购物等，为用户提供有意义、无摩擦的交互。