Q73 — AWS SAA-C03 第10章

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Q673.公司需要从以文本文件形式存储在 Amazon S3 存储桶中的食谱记录中提取成分名称. Web 应用程序将使用成分名称来查询 Amazon DynamoDB 表并确定营养评分.该应用程序可以处理非食品记录和错误.该公司没有任何具备机器学习知识的员工来开发此解决方案.哪种解决方案能够最具成本效益地满足这些要求?

• A. 当发生 PutObject 请求时，使用 S3 事件通知调用 AWS Lambda 函数.对 Lambda 函数进行编程，以使用 Amazon Comprehend 分析对象并提取成分名称.将 Amazon Comprehend 输出存储在 DynamoDB 表中 ✓
• B. 当发生 PutObject 请求时，使用 Amazon EventBridge 规则调用 AWS Lambda 函数.对 Lambda 函数进行编程，以使用 Amazon Forecast 提取成分名称来分析对象.将预测输出存储在 DynamoDB 表中
• C. 当发生 PutObject 请求时，使用 S3 事件通知调用 AWS Lambda 函数.使用 Amazon Polly 创建食谱记录的录音.将音频文件保存在 S3 存储桶中.使用 Amazon Simple Notification Service (Amazon SNS) 将 URL 作为消息发送给员工.指导员工收听音频文件并计算营养分数.将成分名称存储在 DynamoDB 表中
• D. 当发生 PutObject 请求时，使用 Amazon EventBridge 规则调用 AWS Lambda 函数.对 Lambda 函数进行编程，以使用 Amazon SageMaker 分析对象并提取成分名称.将 SageMaker 终端节点的推理输出存储在 DynamoDB 表中.

正确答案: A. 当发生 PutObject 请求时，使用 S3 事件通知调用 AWS Lambda 函数.对 Lambda 函数进行编程，以使用 Amazon Comprehend 分析对象并提取成分名称.将 Amazon Comprehend 输出存储在 DynamoDB 表中

解析

正确答案是A。使用 S3 事件通知在 PutObject 请求时调用 AWS Lambda 函数。编写 Lambda 函数使用 Amazon Comprehend 分析对象并提取成分名称。将 Amazon Comprehend 输出存储在 DynamoDB 表中。 Amazon Comprehend 是一种自然语言处理 (NLP) 服务，可以从文本中提取关键信息，无需机器学习专业知识。结合 S3 事件通知和 Lambda 函数，可以自动化处理新上传的食谱文件。这是最具成本效益的方案。 使用 SageMaker（B）需要机器学习专业知识。使用 Textract（C、D）适用于扫描文档而非纯文本文件。