Botpress 대 라사

간단히 말해서

NLU는 몇 개의 샷으로 분류됩니다. 많은 데이터가 필요하지 않으며, 때로는 인텐트에 대한 10개의 예제만으로도 충분합니다. 이는 학습 속도에 직접적인 영향을 미치지만, 그보다 더 중요한 것은 실제 사용자에게 얼마나 빨리 제공할 수 있는지에 달려 있습니다. 이는 처음 시작하는 개발자에게는 큰 진입 장벽입니다. 시작하기 위해 인텐트당 100개의 발화가 필요하다면, 그 위에 구축할 수 있는 확실한 개념 증명을 마련하기 어려울 수 있습니다. 저희 플랫폼을 사용하면 더 빠르게 작업을 완료할 수 있습니다.

Botpress 대 라사

구현

Botpress Conversation Studio 은 chatbots 을 빠르고 쉽게 구축할 수 있도록 만들어진 시각적 디자인 환경입니다. Botpress 을 사용하면 1분 이내에 빌드를 시작할 수 있습니다. Botpress 은 강력한 시각적 흐름 편집기를 사용하여 chatbots 을 빌드하기 위한 엔드투엔드 플랫폼입니다.

여기에는 올바른 작업을 수행하는 데 도움이 되는 모범 사례가 포함되어 있지만 사용자 지정 로직을 작성하는 데에도 사용할 수 있습니다. 문제가 발생하면 내장된 에뮬레이터 창을 사용하여 대화를 디버깅하고 오류를 수정할 수 있습니다.

명령줄 실행에 의존하는 Rasa는 비기술적인 사용자를 위한 비슷한 시각적 도구가 없습니다. 사용자 인터페이스는 더 복잡하고 시각화할 수 없는 '스토리'에 의존합니다.
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구성할 때 수행 중인 작업을 정확히 이해하지 못하면 빌드 및 배포에 어려움을 겪을 수 있습니다. Rasa 챗봇을 디버깅하려면 Rasa 개발 환경 및 워크플로우를 종료해야 할 수도 있습니다.

Botpress vs.

기술
Botpress NLU vs Rasa NLU

Botpress 코어 대 라사 코어