В чем разница между бот-фреймворком Dialogflow и бот-фреймворком Rasa nlu?

Думаю, я могу ответить на этот вопрос без предвзятости, учитывая, что со временем ответ будет устаревать по мере развития двух сервисов.

Версия Cliffnotes:

Dialogflow - это законченный продукт с закрытым исходным кодом с полнофункциональным API и графическим веб-интерфейсом. Rasa (NLU + Core) - это библиотеки Python с открытым исходным кодом, которые требуют разработки на более низком уровне. Оба пытаются абстрагироваться от трудностей работы с машинным обучением для создания чат-бота.

На момент написания этого, однако, вот мое сравнение:

DialogFlow

• Это практически полный инструмент для создания чат-бота. В основном полный означает, что он делает почти все, что вам нужно для большинства чат-ботов.
• В частности, он может обрабатывать классификацию намерений и сущностей. Он использует то, что он называет контекстом, для обработки диалога. Это позволяет выполнять веб-перехватчики.
• Единственное, чего у него нет, что часто желательно для чат-ботов, - это некоторая форма управления конечными пользователями.
• Он имеет надежный API, который позволяет вам определять сущности / намерения / и т. Д. Либо через API, либо через их веб-интерфейс.
• Ранее назывался API.ai до того, как был приобретен Google.
• Данные размещаются в облаке, и любое взаимодействие с API.ai требует связи, связанной с облаком.
• Не может работать в помещении.

Rasa NLU + Core

• Чтобы приблизиться к тому же уровню функциональности, что и Dialogflow, вы должны использовать как Rasa NLU, так и Rasa Core. Rasa NLU обрабатывает проекты / намерения / сущности, тогда как Rasa Core обрабатывает диалог и выполнение.
• Rasa не предоставляет полный графический интерфейс с открытым исходным кодом, оставляя большую часть вашего взаимодействия с NLU в JSON или уценке. А Rasa Core требует прямой разработки на Python для настройки вашего бота.
• Также не предлагает никакого прямого управления информацией о пользователях.
• Команда Rasa не предоставляет хостинг (по крайней мере, за пределами своих корпоративных предложений), и вы будете нести ответственность за хостинг и, следовательно, право собственности на данные.
• Может эксплуатироваться в помещении.

Что касается других фреймворков с открытым исходным кодом, я бы сказал, что очень вероятно, что сейчас большинство фреймворков чат-ботов построены на различных инструментах с открытым исходным кодом с некоторыми проприетарными надстройками. Таким образом, вы всегда можете начать с инструментов с открытым исходным кодом более низкого уровня, таких как MITIE или .

Группа Smart Platform Group (членом которой я являюсь) недавно выпустила продукт между Rasa NLU / Core и Dialogflow под названием Articulate.

Articulate - это полнофункциональный фреймворк для ботов, основанный на Rasa NLU, который позволяет без труда создавать агентов естественного языка.

• Использует Rasa NLU для понимания и настраиваемого кода на основе контекста для диалога. Это делает его работу ближе к Dialogflow, чем к Rasa Core.
• HTTP API для создания намерений, сущностей и взаимодействия с агентами.
• Графический интерфейс похож на Dialogflow с полностью открытым исходным кодом.
• Данные и интерфейс могут размещаться в облаке или локально.

Диалог:

Никакой установки, сразу приступайте к работе

Легко использовать, нетехники также могут создавать ботов.

Закрытая система

Веб-интерфейс для создания ботов

Данные хранятся в облаке

Не может быть размещен на ваших серверах или локально

Встроенная интеграция с Google Assistant, Skype, Slack, мессенджером Fb и т. Д.

Раса:

Требуется установка нескольких компонентов

Требуются технические знания

Открытый исходный код, код доступен на Github

Интерфейс не предусмотрен, пишите файлы JSON или уценки

Хостинг не предоставляется (по крайней мере, в бесплатной версии) Разместите его на своем сервере

Нет встроенной интеграции

Источник: https://www.kommunicate.io/blog/dialogflow-vs-rasa-which-one-to-choose/

Самая важная разница в том, что все NLU, NLP и NLG не происходит под капотом в случае Rasa. Это открытый исходный код. Ты начальник. В случае Dialogflow у вас есть все функции, но он должен отправлять данные в облачную службу каждый раз, когда происходит диалоговая транзакция. Также у некоторых поставщиков услуг есть ограничения на количество диалогов в день.

Однако Dialogflow безупречен, прост в использовании и легко моделируется.

Фреймворк для ботов Microsoft также имеет открытый исходный код.

https://github.com/microsoft/botframework-sdk

Для nlp он обычно используется в паре с LUIS, а LUIS не является открытым исходным кодом.

Однако SpaCy - это nlp с открытым исходным кодом (тот, который также использует RASA). Было бы вполне допустимым рабочим процессом создать IReconizer в среде бота для использования SpaCy https://spacy.io/

Есть несколько механизмов чата, которые также используют НЛП с открытым исходным кодом SpaCy, ссылки на которые размещены на их сайте здесь https://spacy.io/universe/category/conversational.