在创建AWS Lex聊天机器人时，需要在AWS Lambda函数中编写代码以记录用户的话语。可以使用以下示例代码：

import json
import boto3

def lambda_handler(event, context):
    log_group_name = "/aws/lex/" + event['bot']['name'] + "/Logs"
    log_stream_name = event['userId']
    logs_client = boto3.client('logs')

    # Logging missed utterances
    if event['missedUtterance'] is not None:
        logs_client.create_log_group(logGroupName=log_group_name)
        logs_client.create_log_stream(logGroupName=log_group_name, logStreamName=log_stream_name)
        logs_client.put_log_events(
            logGroupName=log_group_name,
            logStreamName=log_stream_name,
            logEvents=[
                {
                    'timestamp': int(round(time.time() * 1000)),
                    'message': 'Missed: ' + event['missedUtterance']
                }
            ]
        )

    # Logging detected utterances
    if event['inputTranscript'] is not None:
        logs_client.create_log_group(logGroupName=log_group_name)
        logs_client.create_log_stream(logGroupName=log_group_name, logStreamName=log_stream_name)
        logs_client.put_log_events(
            logGroupName=log_group_name,
            logStreamName=log_stream_name,
            logEvents=[
                {
                    'timestamp': int(round(time.time() * 1000)),
                    'message': 'Detected: ' + event['inputTranscript']
                }
            ]
        )

    return {
        'statusCode': 200
    }

这段代码将创建一个AWS CloudWatch日志组，并使用用户ID创建一个日志流。当聊天机器人无法检测到用户的话语时（missedUtterance!=None），将创建“Missed”日志事件。同样地，当聊天机器人检测到用户的话语时（inputTranscript!=None），将创建一个“Detected”日志事件。

在AWS Lex Console中，需要配置AWS Lambda代码挂钩以使用此Lambda函数。在这里，需要指定挂钩的版本和别名。这将确保AWS Lex使用正确的AWS Lambda函数来日志记录聊天机器人的话语。