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
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)
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。
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。
さらに、RasaとBotpress では、ダイアログ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、会話は予測不可能なことがあります。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、より予測しやすい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 vs Dialogflow - その違いとは?
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。
シンプルに始められ、管理も簡単で、ビジネスに合わせて拡張できるソリューションをお探しなら、弊社のマネージドNLUプラットフォーム(10,000以上のGitHubスターを持つ)を今すぐ無料でお試しください。
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同じ顧客やユーザーからの問い合わせに何度も答えることは、リソースの有効活用とは言えません。自動化やAIとNLPを併用することで、その時間を取り戻すことができます。
Rasaは、一から構築された高度にカスタマイズ可能なchatbots 。しかし、データサイエンスに関する深い知識が必要である。Botpress は、技術者でないユーザーでも、よりアクセスしやすい。
Botpress は、使いやすく設計されたマネージド言語理解エンジンを使用しています。NLPの知識は必要ありません。
Botpress は、英語、フランス語、スペイン語、日本語、アラビア語を含む 12 言語をサポートしていますが、FastText モデルはさらに 157 言語に対応しています。Rasa アシスタントは、どの言語のトレーニングデータでも使用することができます。
Botpress Enterprise は、ビルトイン翻訳機能だけでなく、複数の言語を同時に使用することもできます。
Botpress Conversation Studio でラサのNLUを使うことは可能だ。
Botpress Rasaは、Facebook Messenger、Microsoft Teams、Telegram、WhatsApp、Slackと統合しており、現在他のアプリケーションもサポート中だ。また、TheConverse APIを使って、Botpress を任意のアプリケーションやその他のチャネルと統合することもできる。
ドキュメントによると、Rasaは現在、Facebook Messenger、Slack、Telegram、Twilio、Cisco Webex Teams、Google Hangouts、その他いくつかのチャネルとの統合を提供している。
Rasa Xは、Rasaチャットボットモデルの予測可能性を向上させるための修正を提供するために使用されます。Botpress チャットボットは、よりルールベースの対話フローを持つため、モデルの結果を前もってボットに設計することができます。
Botpress オープンソースに加え、大規模な組織向けにカスタマイズされたエンタープライズプランがあり、chatbots を構築する際にAIを最大限に活用できるよう支援する。
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