Botpress vs Dialogflow ES vs Dialogflow CX en 2022 [Première partie]

Comparer Dialogflow et Botpress est décourageant et prend du temps. Les deux écosystèmes de création de chatbots ont d'innombrables fonctionnalités et différentes façons de faire les choses qui rendent les comparaisons tête à tête délicates, même pour les gens de l'industrie. Si vous devez choisir entre les deux pour votre prochain projet, il n'y a qu'un seul facteur réel qui peut vous forcer à choisir l'un ou l'autre en fonction de vos besoins (Botpress n'est pas un SaaS, et Dialogflow est hébergé). Dans l'ensemble, vous constaterez que les deux options sont légitimes, mais il se peut que vous ayez une préférence.

Pour vous aider à comprendre ce que c'est que de construire un bot avec Dialogflow ou Botpress, j'ai dressé une liste des points importants et pris des captures d'écran pour que vous puissiez visualiser les différences pratiques. Je me suis concentré sur : la facilité générale d'une plateforme, l'onboarding et le travail avec les nouveaux membres de l'équipe, l'exécution d'actions courantes et la gestion des choses à l'échelle.

Il est important de noter que, dans une certaine mesure, lorsque vous optez pour Dialogflow, vous investissez en réalité dans la plateforme Google Cloud . J'ai donc regroupé Dialogflow ES (essentials) et CX (customer experience) ensemble. De plus, pour être juste, je comparerai avec Botpress Enterprise, afin de m'assurer que la comparaison porte sur des solutions payantes.

TLDR

Pour un bot de type FAQ, Dialogflow ES fera l'affaire ! Pour un contrôle total de vos capacités et de vos données, vous devez aller sur Botpress Enterprise et vous auto-héberger. Autrement, Dialogflow CX et Botpress peuvent gérer la plupart des projets, et tous les trois ont des capacités similaires de compréhension de la langue. Dialogflow CX a globalement un peu plus de fonctionnalités et a la finition de Google, tandis que Botpress est plus facile à comprendre et à utiliser. Les prix sont difficiles à comparer, car les Dialogflows sont facturés par message (CX étant beaucoup plus cher que ES), et le modèle de tarification de Botpressest davantage axé sur les services.

Tableau comparatif des différences

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Comparaison complète

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Ajout de boutons et de choix

Les boutons, les choix et les suggestions sont merveilleux parce qu'ils permettent aux utilisateurs de connaître les options disponibles et de choisir plus facilement ce qu'ils veulent. Même lors d'appels téléphoniques, les options peuvent aider les utilisateurs à naviguer dans les menus. Sur d'autres plateformes textuelles qui ne prennent pas en charge les boutons, des abréviations peuvent faciliter la réponse.

Dialogflow ES

• Les types de réponses par défaut de Dialogflow ES ne contiennent rien qui ressemble à des boutons !

• Lorsque vous sélectionnez une plateforme comme Slack qui prend en charge les fonctionnalités de type bouton, vous pouvez voir les types de réponse intégrés. Slack propose des réponses de type Image, Carte et Rapide que l'option par défaut (sans plateforme) n'a pas.

• Les réponses rapides et les cartes sont des moyens simples d'ajouter des boutons dans Slack.

• Dans l'émulateur de chat, un aperçu spécifique à la plate-forme montre la différence entre les deux. Il est pratique d'avoir cela dans Dialogflow lui-même.

• Vous pouvez facilement ajouter des liens ou du texte. Les valeurs des réponses rapides sont égales au texte. Les valeurs sont utilisées pour la détection de l'intention dans le cadre de la compréhension du langage naturel.

• Il existe deux façons de traiter les réponses. La première consiste à créer une intention avec des phrases de formation similaires à celles utilisées dans la carte / réponse rapide. Dialogflow l'attrape et envoie l'utilisateur à la réponse.

• La seconde méthode consiste à utiliser les fulfillments, une manière sophistiquée de dire que des actions sont effectuées après coup. Plus précisément, les webhooks de fulfillment signifient simplement : traiter la réponse avec du code.

• Malheureusement, vous devez vous rendre sur une autre page pour gérer tous vos envois.

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À ce stade, vous devrez utiliser les fonctions de Google cloud ou votre propre serveur pour gérer la logique personnalisée. Il existe un éditeur de code intégré, mais il est assez limité. Il peut faire l'affaire pour une ou deux actions, mais vous ne voudriez pas avoir tout votre code ici.

Si vous prévoyez de prendre en charge plusieurs plateformes, y compris le web, vous devrez créer des réponses pour chaque type. L'avantage, c'est qu'il y a moins de risques de pannes. D'un autre côté, vous aurez plus de travail à répéter. Les aperçus spécifiques à une plateforme sont parfaits pour les tests. Il est difficile de passer d'une intention à l'autre, de voir ce que fait réellement un clic sur un bouton. Si la réponse traite du code, il est également difficile de voir ce qui se passe, ne serait-ce que pour avoir une idée générale de ce qui se passe.

Dialogflow CX

Dialogflow CX gère les boutons de manière similaire et différente à la fois.

• Dans une page, vous devez modifier l'accomplissement. Il s'agit d'actions qui se déroulent dans cette page (position de l'utilisateur dans la conversation).

• Le menu permettant d'ajouter des options de dialogue. Le texte est simple, mais il n'y a pas d'option claire pour les boutons.

• L'option "Custom payload" est ce dont vous avez besoin si vous voulez ajouter des boutons. Elle n'est pas très intuitive.

• Par exemple, c'est ainsi que vous ajoutez des boutons / puces. Vous devrez naviguer dans la documentation.

• Si vous cliquez sur le bouton de l'agent de test et que vous l'essayez, vous obtenez quelque chose comme ceci. Aucun bouton, aucun moyen de voir à quoi ressemblerait le bouton sur différentes plateformes. Ce n'est pas très utile !

• Pour tester vos flux, allez dans gérer, puis intégrations, puis le bouton connecter de Dialogflow messenger.

• Activer, puis cliquer sur Terminé

• Cliquez sur le bouton subtil "Try it now", puis ouvrez la bulle de dialogue en bas à droite et essayez vos requêtes. Il semble que si vous voulez l'essayer de manière plus pratique, vous devez créer un fichier html et ajouter le code qu'ils vous donnent.

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Bonne chance pour trouver la solution ! L'interface utilisateur ne rend pas cela évident, et une recherche de la réponse vous donnera des résultats pour les solutions basées sur le code et pour Dialogflow ES. Les réponses riches sont puissantes, mais pour une raison ou une autre, elles n'ont pas été traitées correctement par l'interface graphique. Il s'agit d'une solution basée sur le codage que vous êtes obligé de traiter dans une interface graphique. Enfin, tester cette solution dans l'émulateur ne permet pas de voir ce qu'elle donnerait sur différentes plateformes comme Dialogflow ES, ou ce qu'elle donnerait sur webchat.

Botpress v12

• Dans le menu de gauche, faites glisser l'icône de choix.

• Les questions peuvent être réutilisées, c'est pourquoi il existe un sélecteur

• Sélection des questions et des réponses. Remarquez que le texte libre est désactivé. Bien entendu, cela ne fonctionne que sur les plateformes qui le permettent.

• Après avoir créé ou sélectionné la paire question/réponse, voici ce qui s'affiche.

• La section avancée vous permet d'envoyer une invite un nombre déterminé de fois si l'utilisateur écrit une réponse qui ne correspond pas.

• Dans l'éditeur de flux, vous pouvez facilement visualiser et gérer les conséquences du choix. L'option "En cas d'échec" est utilisée lorsque l'utilisateur atteint le nombre maximal de réponses incorrectes.

• Si vous ne souhaitez pas imposer un choix à l'utilisateur, mais plutôt lui donner des suggestions, fixez le nombre maximal de tentatives à 0, puis détectez l'entrée de l'utilisateur dans l'élément "User_failed_input" qui déclenche "On failure" (sur échec).

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Dans l'ensemble, il est facile de faire des choix obligatoires sur Botpress une fois que l'on sait comment s'y prendre, et il est facile de les visualiser. Fournir des suggestions est moins intuitif et donne l'impression d'une utilisation non planifiée de la fonctionnalité "Choix". Le fait que les boutons soient multiplateformes peut vous faire gagner du temps si vous prévoyez de prendre en charge plusieurs plateformes.

Comparaison

Botpress n'est pas très intuitif, car il faut utiliser la compétence de choix, même si l'on veut afficher des suggestions. L'avantage est la validation ; vous pouvez forcer l'utilisateur à répondre à l'un des choix. Séparer la fonctionnalité de suggestion de la compétence de choix pourrait faciliter les choses. Dialogflow ES est un peu plus facile. Le problème est qu'il n'y a pas de bouton pour toutes les plates-formes prises en charge. Vous devez ouvrir l'onglet spécifique à la plateforme pour l'essayer. Il est modérément difficile à trouver. Dialogflow CX est le perdant ici, avec aucun moyen basé sur l'interface graphique d'ajouter des boutons. Tout n'est pas mieux avec du code, et il est un peu difficile de comprendre pourquoi ils ont choisi cette voie. Alors que Botpress et Dialogflow ES pourraient tous deux rendre plus claire la façon d'ajouter des boutons, Botpress offre des boutons et une validation multiplateforme pratiques, tandis que Dialogflow ES facilite grandement les suggestions.

Visualisation du flux d'appui sur les boutons

Botpress remporte la palme dans ce domaine. En effet, sa solution unique permet de voir facilement ce qui se passe après qu'un bouton ait été cliqué. Les boutons de Dialogflow offrent une fonctionnalité de lien pratique, mais en termes de flux de conversation, cela peut être difficile à visualiser. Dialogflow ES n'a pas de flux visuel comme Dialogflow CX ou Botpress, ce qui le rend également difficile.

Test des boutons

Botpress et Dialogflow ES ont des stratégies opposées dans l'émulateur. Botpress suppose que tout est similaire, et ne vous montre qu'une vue générale, et Dialogflow suppose que tout est différent, et vous montre chaque version séparément. Pour une raison quelconque, Dialogflow CX semble avoir pris le chemin d'un émulateur par défaut qui ne vous montre ni l'un ni l'autre, et qui vous montre plutôt les données. C'est assez gênant, à la fois pour développer pour une plateforme unique, et pour des plateformes multiples. C'est un exemple qui montre que CX n'est pas simplement une version améliorée d'ES.

Capacités de compréhension du langage naturel

Les solutions de création de chatbots se targuent souvent d'une compréhension du langage naturel (NLU) à la pointe de l'industrie, mais comment cela se traduit-il pour l'établissement de conversations ? Il y a deux questions que vous devriez poser à propos du NLU si vous envisagez de l'utiliser. Prend-il en charge la langue X, et dans quelle mesure la prend-il en charge ?

Il y a généralement deux choses qui peuvent mal se passer avec le NLU. Le moteur détecte quelque chose alors qu'il ne le devrait pas (faux positif), ou il ne détecte pas quelque chose alors qu'il le devrait (faux négatif). En pratique, la solution à ces deux problèmes consiste à donner au moteur d'apprentissage automatique davantage d'exemples et de contre-exemples. Lorsque les deux moteurs ont des critères de référence similaires, la différence est que vous devrez probablement ajouter un peu plus d'exemples de phrases pour couvrir les cas limites du moteur le moins précis pour qu'il soit aussi précis. Il se peut même que ce ne soit pas le cas, en fonction du sujet que vous essayez d'analyser.

Botpress open source offre moins de moteurs de langues que Dialogflow lorsqu'il est utilisé localement (12 dans la boîte). Si vous voulez utiliser une langue qui n'est pas l'une des 12, vous pouvez également utiliser un modèle FastText (Facebook Open Source avec une liste de langues trouvée ici) pour NLU, et si vous avez besoin de modifier votre modèle de langue, vous pouvez le faire. Vous pouvez également utiliser le moteur Dialogflow pour son NLU si vous êtes d'accord pour que Google héberge vos données. Ce n'est pas l'un ou l'autre. Les deux plateformes s'améliorent en permanence. Puisque Botpress peut utiliser Dialogflow pour le NLU, la juste comparaison est de savoir ce que Botpress NLU peut faire que Dialogflow NLU ne peut pas faire.

NLU dans une langue populaire est susceptible d'être de qualité similaire sur les deux plateformes, et les langues moins populaires seront plus problématiques.

Ceci étant dit, si vous attendez le support de l'hébreu ou de l'arabe, veuillez noter qu'en ce moment, Dialogflow ES ne supporte pas ces langues.

Reconnaître les éléments de la phrase

En règle générale, la compréhension du langage naturel se décompose en deux éléments : la détection d'intentions et la reconnaissance d'entités. On peut considérer les intentions comme des phrases et les entités comme une partie de la phrase que l'on souhaite comprendre. Les dates, les heures et les lieux sont des entités.

Prenons l'exemple de la phrase suivante : "Trouver des billets d'avion de Tokyo à New York le 11 juin". L'intention est d'acheter un billet d'avion, et la phrase elle-même est appelée "énoncé". Une intention comporte généralement de nombreux énoncés qui alimentent le moteur d'apprentissage automatique. Tokyo, New York et le 11 juin sont des entités. Les billets ne sont pas une entité car cette structure de phrase ne fonctionnerait pas vraiment avec autre chose que des billets d'avion. Cependant, vous pourriez en faire une entité si vous aviez l'intention d'"acheter quelque chose". C'est à vous de décider ce que vous voulez extraire !

Dialogflow et Botpress ont plus ou moins le même type de fonctionnalité, avec des modifications de l'expérience utilisateur et des options prêtes à l'emploi.

Dialogflow ES

Pour créer une entité dans Dialogflow ES, vous pouvez d'abord les assigner, ou les ajouter après avoir écrit vos énoncés.

• Pour créer une entité à partir de l'énoncé d'une intention, il suffit de mettre en surbrillance la partie souhaitée (dans ce cas, #14147) et une fenêtre contextuelle apparaît.

• Il y a beaucoup d'options par défaut dans la boîte.

• Lorsque votre recherche n'aboutit à rien, le bouton "Créer un nouveau" est pratique.

• L'option "Allow automated expansion" permet à l'utilisateur d'écrire quelque chose comme "apple, pears, bananas", et le NLU pourrait également trouver "oranges".

• Une fois que vous avez défini vos entités, et lors de la création d'un énoncé, Dialogflow va automatiquement étiqueter le contenu. Dans ce cas, le marquage automatique a été un peu trop zélé, mais il est plus facile d'enlever le marquage que de l'ajouter, donc tout va bien.

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Dialogflow CX

• Il est intéressant de noter que Dialogflow CX ne suit pas Dialogflow ES en ce qui concerne les entités. Le bouton de nouvelle entité est absent, vous devrez donc aller ailleurs pour l'ajouter.

• Au lieu de cela, vous obtenez ceci au bas de la page d'intention. L'option "Is list" permet d'indiquer une série de valeurs (pommes, poires et bananes) et l'option "Redact in log" permet aux développeurs de masquer des informations sensibles telles que des numéros de carte de crédit dans leurs journaux.

• Dans la page entité de Dialogflow CX, vous pouvez créer des entités. C'est essentiellement la même chose que Dialogflow ES, mais dans un ordre différent. La principale exception est l'option "Redact in log" qui se trouve dans advanced.

• C'est quelque chose d'unique à Dialogflow CX.

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Les correspondances floues et les entités ajoutées automatiquement posent le problème des faux positifs. Par exemple, si vous souhaitez détecter les fruits ronds comme les pommes, les poires et les melons, et que vous sélectionnez cette option, les bananes correspondront également, bien qu'elles ne soient pas rondes. Il est possible d'utiliser des exclusions d'entités pour tenir compte de ce problème, bien qu'il ne soit pas pratique de nommer tous les fruits qui ne sont pas ronds. À vous de voir.

Botpress v12

• La création d'une entité dans Botpress est assez simple, mais elle ne se fait pas à la volée.

• Le fait de surligner quelque chose ne permet pas de créer une nouvelle balise comme le fait Dialogflow ES. Au moins, vous pouvez appuyer sur le chiffre de votre clavier (dans ce cas 0), afin de tout étiqueter rapidement.

• Si vous voulez marquer quelque chose, vous devez d'abord créer un slot. Ceci est différent de Dialogflow.

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Comparaison

Les entités sont abstraites pour tout le monde, et aucune plateforme n'en fait un concept aussi intuitif que les intentions. Les utilisateurs doivent chercher par eux-mêmes, ou découvrir dans les documentations / tutoriels. Il s'agit d'une action qui nécessitera très souvent l'intervention de développeurs. En effet, de nombreuses entités personnalisées, comme les numéros de commande, nécessitent des expressions régulières.

La correspondance floue dans Dialogflow semble légèrement plus puissante, parce qu'elle correspond aussi aux mots réordonnés, mais à moins que la langue ne permette de réordonner les mots, cela ne semble pas très utile.

La véritable différence entre Dialogflow et Botpress est l'expansion automatisée. Vous pouvez fournir une liste de synonymes et Dialogflow sera toujours en mesure de comprendre. Si l'on donne une liste de courses : pommes, poires, bananes, comme exemples d'entités, et la phrase "Je veux acheter des mangues", Botpress ne la détectera pas correctement, alors que le Dialogflow le fait. Vous pouvez résoudre ce problème en ajoutant plus d'exceptions, mais cela représente plus de travail. Cela crée également un nouveau problème, car vous courez maintenant le risque de surdétecter. Le champ d'exception dans Dialogflow CX est conçu pour gérer cela. Dans l'ensemble, puisque ce champ est optionnel, son inclusion est un avantage en faveur des Dialogflows.

Pour un utilisateur moyen, Dialogflow ES l'emporte en raison du plus grand nombre d'options par défaut, de l'expansion automatisée et de l'étiquetage plus pratique.

Dialogflow CX, gagne sur les listes d'entités dans la phrase. Vous pouvez faire cela dans Botpress mais c'est considérablement plus compliqué. Dialogflow CX gagne également avec sa fonctionnalité de cacher les informations des logs, ce qui peut être important ou non, en fonction de votre cas d'utilisation, mais c'est seulement un gain par rapport à Dialogflow ES, car vous avez un contrôle total sur Botpress.

Dans Dialogflow, les entités sont automatiquement étiquetées, et l'utilisateur peut modifier le nom s'il souhaite différencier. D'une certaine manière, c'est à la fois plus et moins intuitif, mais pour les débutants, c'est une chose de moins dont il faut se préoccuper. Dans Botpress, les entités doivent d'abord être créées, avant que l'utilisateur puisse les étiqueter dans les énoncés.

Déploiement d'un système prêt pour la production chatbots

Vous pourriez dire que Botpress doit être hébergé par vous-même et que Dialogflow est déjà hébergé pour vous, mais cela ne donnerait pas une bonne image. En pratique, Botpress Enterprise offre des services d'hébergement, et vous aurez probablement besoin d'un déploiement avec Dialogflow. Pourquoi ? Parce que si Dialogflow peut être entièrement exécuté à partir de cloud, dès que vous souhaitez ajouter des fonctionnalités personnalisées, vous devez les déployer vous-même, sur le site Google Cloud ou ailleurs.

Dialogflow ES

Tant que vous n'ajoutez pas de fonctionnalités personnalisées telles que l'extraction d'informations sur les commandes à partir d'une base de données distante, vous n'aurez pas besoin de déployer du code, mais il reste le déploiement de la version du robot à effectuer (tout cela sur le site cloud).

• Une fois que vous êtes prêt à déployer, allez dans les paramètres, puis cliquez sur "Publier une version".

• Donnez-lui un nom, comme Initial release ou v1.0.

• Vous pouvez appeler votre environnement "Production". L'option d'exécution de la fonction Cloud est la même que Webhook, mais elle est intégrée à Google Cloud.

• Dans la page Intégrations, sélectionnez l'intégration que vous souhaitez, puis l'environnement que vous avez créé. Voilà, c'est fait !

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Pour déployer votre code personnalisé, vous pouvez choisir une autre plateforme, mais toute la documentation vous orientera vers l'utilisation de la fonctionnalité sans serveur de Google Cloud. Vous utiliserez cette api pour déployer votre code.

En réalité, si votre bot est un tant soit peu complexe, il accèdera à une API, et si vous le faites, vous aurez besoin d'un code personnalisé. Bien que cela soit facile à faire (télécharger votre code avec une commande), si vous voulez faire des tests d'utilisation avant de changer votre code, vous devrez probablement créer une copie de votre agent dans Dialogflow ES pour le tester. Il n'y a pas de moyen facile de contourner ce problème.

Dialogflow CS

Ceci est très similaire à Dialogflow ES.

• Vous devez d'abord créer une version pour l'environnement.

• Dialogflow CX a une organisation quasi identique à Dialogflow ES après création d'une version. Créer un environnement (ici Production), puis naviguer dans Intégrations.

• Dans la page Integrations, vous pouvez à nouveau sélectionner la production à déployer. Comme pour Dialogflow ES, pour déployer votre code personnalisé, vous pouvez choisir une autre plateforme, mais toute la documentation vous orientera vers l'utilisation de la fonctionnalité sans serveur de Google Cloud.

• C'est ainsi que vous vous connectez à vos fonctions dans Dialogflow CX. Il n'y a pas de raccourci vers Google Cloud Functions comme dans Dialogflow ES, mais vous pouvez utiliser tous les mêmes.‍

Botpress v12

Le déploiement de Botpress est généralement effectué par l'utilisateur afin de conserver la propriété des données, mais Botpress peut héberger ou aider à l'hébergement en fonction de vos besoins. Au moment de la rédaction de ce document, il n'existe pas de fonctionnalité d'hébergement en libre-service. Les fonctionnalités personnalisées sont attachées aux instances Botpress , ce qui réduit quelque peu la complexité du déploiement sur Dialogflow. Pour un déploiement évolutif, vous aurez besoin d'un ingénieur logiciel versé dans les logiciels d'hébergement, ou d'utiliser les services Botpress Enterprise.

Botpress Enterprise inclut des pipelines qui vous permettent d'identifier et de déplacer un bot de l'état de projet à l'état de production, mais cela nécessite que vous ayez déjà hébergé une instance prête pour la production.

• Botpress fournit une liste de contrôle de la production pour faciliter le déploiement.

• Comme les fonctions se trouvent sur le site Botpress, tout peut être testé en même temps, et vous pouvez tout passer en revue, puis en production.

Pour vous connecter à une intégration, vous devrez suivre la documentation. La plus grande partie du travail se fait dans les fichiers de configuration, vous aurez donc besoin d'un développeur pour s'en occuper, ou de Botpress Enterprise Services.

Comparaison

Dialogflow ES est difficile à battre si vous n'avez pas besoin de code personnalisé. Il est intuitif et rapide. Si vous avez besoin de déployer des fonctions, vous aurez une étape supplémentaire. Dialogflow CX est légèrement plus difficile à déployer dans des environnements de production (une étape supplémentaire, et des messages d'erreur moins évidents), et a le même problème avec le code personnalisé. L'avantage d'utiliser la plateforme Google Cloud est que vous êtes susceptible d'utiliser les fonctions cloud . Bien qu'elles ne soient pas le moyen le moins cher d'héberger du code, elles sont le moyen le plus facile d'avoir des fonctions hautement évolutives.

Le processus de déploiement des fonctions pour Dialogflow est de créer une nouvelle fonction, de l'héberger, d'obtenir le lien, de la mettre à jour dans le webhook Dialogflow / fulfillment, de tester la nouvelle version pour s'assurer qu'elle fonctionne, et si c'est le cas, de déployer la nouvelle version. La première fois, cela ne devrait pas être trop pénible, mais si vous pensez que vous allez souvent mettre à jour votre code pour correspondre à votre logique de conversation, vous ajoutez une couche supplémentaire de complexité. Dans Botpress, le code et la logique de conversation vivent dans le même monde, de sorte que la mise à jour, les tests et le déploiement sont beaucoup plus faciles. L'inconvénient est que les développeurs doivent utiliser Nodejs, donc s'ils n'y sont pas habitués, il y aura une courbe d'apprentissage, en fonction de ce qu'ils ont utilisé précédemment. L'avantage est qu'en théorie, la documentation devrait être plus à jour, étant donné qu'il n'y a qu'une seule bibliothèque.

S'il n'y avait pas de code personnalisé, Botpress serait le pire dans cette catégorie, car vous devez réellement héberger quelque chose, contrairement à ce qui n'est pas le cas. Bien que Botpress offre des services de déploiement, donc techniquement vous n'avez rien à faire, ce ne sera jamais aussi pratique que le modèle en libre-service. Le code personnalisé annule l'avantage que cela confère à Dialogflow.

L'hébergement par vos soins pose le problème de la gestion de la mise à l'échelle. Bien sûr, si votre projet ne peut pas inclure de services externes, alors Botpress est clairement la voie à suivre. Botpress a de la documentation sur le déploiement pour sa version Open Source, mais ce n'est pas une architecture complète de mise à l'échelle automatique, comme vous l'obtiendriez en allant avec Dialogflow.

C'est tout pour cette partie. Voici la deuxième partie de Botpress vs Dialogflow ES vs Dialogflow CX.