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。
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
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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