Технические преимущества фреймворка Rasa по сравнению с Dialogflow

Я использовал Rasa для создания ботов со сложной историей. Я даже начал использовать в конвейере слегка измененные пользовательские обучающие компоненты.

Однако меня попросили провести подробное сравнение Rasa и Dialogflow, и мне не хватает времени и опыта, чтобы хорошо познакомиться с DF. Я знаю, что Rasa + SDK допускает экстремальные уровни настройки, и я к этому привык. Мой вопрос к пользователям этого форума в целом, имеющим опыт работы с Dialogflow: существуют ли какие-либо известные технические ограничения Dialogflow по сравнению со стеком Rasa? Я наткнулся на этот https://blog.rasa.com/how-to-migrate-your-existing-google-dialogflow-assistant-to-rasa, но ему не хватает технической глубины в сравнении. Могу ли я процитировать какие-либо фундаментальные ограничения Dialogflow, помимо проблем с закрытым исходным кодом и владения данными?

В принципе, если вы знаете, как взломать DF или по каким-то причинам ненавидите его, оставьте, пожалуйста, несколько комментариев. (изначально размещено на форуме сообщества Rasa, но я посчитал, что на этот вопрос лучше ответит широкая публика)

Спасибо,


person Thusitha    schedule 21.01.2020    source источник


Ответы (1)


Я считаю, что DialogFlow имеет следующие ограничения:

  • это облачный сервис, поэтому все разговоры (и данные), которые создает ваш чат-бот, будут проходить через облако Google.
  • он обладает хорошими возможностями NLP, но вы не можете его контролировать: в отличие от Rasa, вы не можете изменить конвейер и модели, участвующие в фазе NLU.
  • разговоры разрабатываются с использованием интерфейса DialogFlow, который отлично работает, но не позволяет (легко) автоматизировать или интегрировать внешние приложения для разработки вашего потока
  • плагин DialogFlow Web Chat очень прост и не подходит для использования в производственной среде (только для тестирования)
  • если вы разрабатываете Webhook (он нужен любому нетривиальному чат-боту), вам необходимо туннелировать запросы DialogFlow на локальную среду разработки (ноутбук), поэтому вам понадобится NGROK или другое программное обеспечение для туннелирования.
person Beppe C    schedule 11.04.2020