Amazon Lex使用Lambda函数进行验证。在同时处理多个请求时，缓存可能会出现延迟问题，导致验证失败。为解决此问题，可以使用AWS SDK for Python（Boto3）来向您的代码中添加缓存逻辑。

以下是一个使用Boto3的Python代码示例，它可以将Lambda函数用于缓存。在此示例中，可以自定义过期时间（以秒为单位）。

import boto3
import json
import os

CACHE_REFRESH_PERIOD_IN_SECONDS = 3600 # 1 hour

# Read from the cache if not stale
def read_cache_if_not_stale(user_id,cache):
    if "time" in cache and "data" in cache:
        age_of_cache_in_seconds = int(time.time()) - cache["time"]
        if age_of_cache_in_seconds < CACHE_REFRESH_PERIOD_IN_SECONDS:
            return cache["data"]
    return None

# Write the cache
def write_cache(user_id,data,cache):
    cache["time"] = int(time.time())
    cache["data"] = data
    return

# Lambda function
def lambda_handler(event, context):
    # Get user_id
    user_id = event['userId']

    # Create cache key
    cache_key = user_id + '-cache'
    
    # Read from cache if not stale
    cached_data = read_cache_if_not_stale(user_id,cache.get(cache_key,{})
    
    if cached_data:
        return cached_data
    else:
        # Execute lambda function to get data
        # Please replace with appropriate logic
        response = { 'greeting': 'Hello World' }
        
        # Write to the cache
        write_cache(user_id,response,cache.get(cache_key,{}))
        
        return response

在这个示例中，用户ID被用来作为缓存的键。当缓存被调用时，如果数据不太陈旧，则从缓存中返回数据。如果缓存过期，将使用Lambda函数获取数据，并将结果写入缓存。

以上示例代码旨在演示如何在您的代码中添加