NLU kami adalah apa yang kami kategorikan sebagai beberapa bidikan. Tidak membutuhkan banyak data, terkadang 10 contoh untuk sebuah maksud sudah cukup. Hal ini berdampak langsung pada seberapa cepat ia berlatih, tetapi yang lebih penting adalah seberapa cepat Anda dapat memberikannya ke tangan pengguna yang sebenarnya. Ini adalah penghalang besar untuk masuk bagi para pengembang yang baru memulai. Jika Anda membutuhkan 100 ujaran per maksud hanya untuk memulai, mungkin sulit untuk menghasilkan bukti konsep yang solid yang dapat Anda bangun di atasnya. Dengan platform kami, Anda dapat menyelesaikannya dengan lebih cepat.
Perbandingan di antara platform chatbot sulit dilakukan karena ringkasan singkat tentang apa yang mereka lakukan dapat terlihat sangat mirip. Kedua produk Rasa dan Botpress menggunakan NLP, menawarkan integrasi, dan memiliki model sumber terbuka.
Apa yang membedakan Botpress dan Rasa bukanlah apa yang mereka lakukan, tetapi bagaimana mereka melakukannya. Di bawah ini kami telah merinci area-area utama di mana penawaran kami berbeda dari Rasa.
Botpress
Rasa
Diperlukan pengalaman ilmu data?
Rendah
Tinggi
Berbasis aturan atau bertenaga AI?
Keduanya
Hanya untuk AI
Waktu konfigurasi (Perkiraan)?
Minggu
Bulan
Antarmuka Visual?
Ya.
Tidak.
Tim pengembangan chatbot?
Pengembang dan perancang percakapan
Diperlukan tim yang diperluas (ilmuwan data, ahli ML, pengembang, perancang percakapan, dll.)
Versi gratis?
Ya (Sumber Terbuka)
Ya (Sumber Terbuka)
Botpress Conversation Studio adalah lingkungan desain visual yang dibuat untuk membantu Anda membuat chatbots dengan cepat dan mudah. Dengan Botpress, Anda dapat mulai membangun dalam waktu kurang dari satu menit. Botpress adalah platform ujung ke ujung untuk membangun chatbots, menggunakan editor aliran visual yang kuat.
Disematkan dengan praktik terbaik untuk membantu Anda melakukan sesuatu dengan benar, tetapi Anda juga dapat menggunakannya untuk menulis logika khusus. Jika terjadi kesalahan, Anda dapat menggunakan Jendela Emulator bawaan untuk men-debug percakapan dan memperbaiki kesalahan.
Mengandalkan eksekusi baris perintah, Rasa tidak memiliki alat visual yang sebanding untuk pengguna non-teknis. Antarmuka penggunanya lebih rumit dan bergantung pada "cerita", yang tidak dapat divisualisasikan.
Kecuali jika Anda memahami dengan tepat apa yang Anda lakukan saat mengonfigurasi, Anda mungkin merasa kesulitan dalam membangun dan menerapkannya. Untuk men-debug chatbot Rasa mungkin perlu keluar dari lingkungan pengembangan & alur kerja Rasa.
Rasa menghabiskan banyak waktu dan energi untuk mengerjakan penelitian NLU mereka, membuat model mereka sangat dapat disesuaikan dan dikonfigurasi. Hal ini mungkin terdengar seperti hal yang baik, tetapi pada kenyataannya, ini berarti bahwa pengguna harus selalu memperhatikan perubahan pada model yang mendasarinya. Mereka bahkan mungkin perlu membangun ulang chatbots sepenuhnya ketika kemajuan teknologi merusak konfigurasi model yang ada.
Di Botpress, kami fokus mengelola dan meningkatkan mesin NLU kami dengan cara yang dirancang untuk menjadi lebih hijau. Chatbots terus bekerja saat kami meningkatkan berbagai hal di belakang layar, sementara analisis mendalam kami membantu Anda untuk melihat dampaknya pada percakapan.
Selain itu, manajemen dialog ditangani dengan cara yang sangat berbeda di Rasa dan Botpress. Karena Rasa digerakkan oleh kecerdasan buatan (AI), percakapan tidak dapat diprediksi. Dan, seperti yang telah kami bahas di atas, sulit untuk memvisualisasikannya. Bertujuan untuk menawarkan yang terbaik dari kedua dunia, Botpress menggunakan AI yang kuat bersama dengan pemrograman berbasis aturan yang lebih dapat diprediksi.
Botpress vs Dialogflow - Apa saja perbedaannya?
Jika Anda seorang pengembang dengan pengetahuan mendalam tentang NLP dan pembelajaran mesin, atau akses ke tim ilmuwan data, Rasa adalah solusi yang patut dipertimbangkan.
Untuk solusi yang mudah untuk memulai, mudah dikelola, tetapi mampu berkembang seiring dengan bisnis Anda, lihat platform NLU terkelola (dengan lebih dari 10.000 bintang GitHub) dengan memulai secara gratis hari ini.
Tidak dapat menemukan jawaban? Silakan hubungi kami di sini
Menjawab pertanyaan pelanggan atau pengguna yang sama berulang kali bukanlah penggunaan sumber daya yang baik. Menggunakan otomatisasi dan AI bersama dengan NLP adalah cara terbaik untuk mendapatkan kembali sebagian dari waktu tersebut.
Rasa menawarkan chatbots yang sangat mudah disesuaikan yang dibangun dari bawah ke atas, tetapi membutuhkan pengetahuan mendalam tentang ilmu data. Botpress lebih mudah diakses, bahkan oleh pengguna non-teknis.
Botpress menggunakan mesin Pemahaman Bahasa yang dikelola yang dirancang agar mudah digunakan. Tidak diperlukan pengetahuan tentang NLP, jadi pengalaman apa pun yang Anda miliki hanyalah bonus.
Botpress mendukung 12 bahasa - termasuk bahasa Inggris, Prancis, Spanyol, Jepang, dan Arab - tetapi model FastText tersedia dalam 157 bahasa tambahan. Asisten Rasa dapat digunakan pada data pelatihan dalam bahasa apa pun.
Botpress Enterprise juga menawarkan penggunaan beberapa bahasa secara bersamaan, serta fitur penerjemahan bawaan.
Anda dapat menggunakan NLU Rasa dengan Botpress Conversation Studio .
Botpress terintegrasi dengan Facebook Messenger, Microsoft Teams, Telegram, WhatsApp, dan Slack, dengan dukungan untuk aplikasi lain yang sedang dikembangkan. Anda juga bisa menggunakan API Converse untuk mengintegrasikan Botpress dengan aplikasi apa pun atau saluran lainnya.
Menurut dokumentasi mereka, Rasa saat ini menawarkan integrasi dengan Facebook Messenger, Slack, Telegram, Twilio, Cisco Webex Teams, Google Hangouts, dan beberapa yang lainnya.
Rasa X digunakan untuk memberikan koreksi untuk meningkatkan prediktabilitas model chatbot Rasa. Chatbot Botpress memiliki alur dialog yang lebih berbasis aturan, sehingga hasil model dapat dirancang ke dalam bot di awal.
Selain Botpress Open Source, kami memiliki paket Enterprise yang disesuaikan untuk organisasi besar untuk membantu mereka mendapatkan hasil maksimal dari AI saat membangun chatbots.
Mulailah hari ini - gratis!
Tidak diperlukan kartu kredit