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Botpress 対ラサ

一言で言えば

私たちのNLUは数ショットと分類されるものです。多くのデータを必要とせず、1つのインテントに対して10例で十分なこともある。NLUの訓練速度に直接影響しますが、より重要なのは、実際のユーザーの手にどれだけ早く渡せるかです。これは、これから始める開発者にとって大きな参入障壁となる。使い始めるために1つのインテントにつき100の発話が必要だとしたら、その上に構築できるしっかりとした概念実証を思いつくのは難しいかもしれません。私たちのプラットフォームを使えば、より早く完成させることができます。

キーBotpress とラサの比較

チャットボット・プラットフォームの比較は、簡単に要約すると非常に似ているように見えるので難しい。RasaとBotpress の製品はどちらもNLPを使用し、統合機能を提供し、オープンソースのモデルを持っています。
Botpress とRasaの違いは、何をするかということではなく、どのようにするかということです。以下では、Rasaと私たちの製品の主な違いについて説明します。

Botpress

ラサ

データ・サイエンスの経験が必要ですか?
低い
高い
ルールベースか、AIパワーか?
両方
AIのみ
設定時間(概算)
週間
ヶ月
ビジュアル・インターフェース?
はい
いいえ
チャットボット開発チーム?
開発者と会話デザイナー
必要な拡張チーム(データサイエンティスト、ML専門家、開発者、会話デザイナーなど)
無料版?
はい(オープンソース)
はい(オープンソース)
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Botpress 対ラサ

実施

Botpress Conversation Studio は、chatbots を素早く簡単に構築するために作られたビジュアル・デザイン環境です。Botpress を使えば、1分もかからずにビルドを始めることができます。Botpress は、強力なビジュアルフローエディタを使ってchatbots をビルドするためのエンドツーエンドのプラットフォームです。

物事を正しく行うためのベストプラクティスが組み込まれていますが、カスタムロジックを書くのにも使えます。

コマンドラインでの実行に頼るRasaには、技術者でないユーザー向けの同等のビジュアルツールはありません。

設定時に何をしているかを正確に理解していない限り、ビルドとデプロイは苦労するかもしれません。Rasaチャットボットをデバッグするには、Rasaの開発環境やワークフローから離れる必要があるかもしれません。

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Botpress 対ラサ

テクノロジー
Botpress NLU vs Rasa NLU

RasaはNLUの研究に多くの時間とエネルギーを費やしており、モデルを高度にカスタマイズし、設定できるようにしている。これは良いことのように聞こえるかもしれないが、現実には、ユーザーは基礎となるモデルの変更に注視する必要があることを意味する。chatbots

Botpress では、よりエバーグリーンであるように設計された方法で、NLUエンジンの管理と改良に重点を置いています。Chatbots 、私たちが舞台裏で物事を改良しながら作業を続ける一方で、私たちの詳細な分析により、会話への影響を確認することができます。

Botpress コア vs ラサ・コア

Bまた、RasaとBotpress では、対話の管理方法がまったく異なります。Rasaは人工知能(AI)で動いているため、会話は予測できないことがあります。また、上述したように、会話を視覚化することは困難です。両方の長所を提供することを目指し、Botpress は、より予測可能なルールベースのプログラミングと組み合わせて、強力なAIを使用しています。

Botpress 、それともラサを使うべきですか?

もしあなたがNLPや機械学習の深い知識を持つ開発者であったり、データサイエンティストのチームにアクセスできるのであれば、Rasaは検討する価値のあるソリューションです。

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