Onze NLU is wat we categoriseren als een few-shots. Het heeft niet veel gegevens nodig, soms zijn 10 voorbeelden voor een intentie genoeg. Het heeft een directe invloed op hoe snel het traint, maar nog belangrijker is hoe snel je het in de handen van echte gebruikers kunt leggen. Dit is een enorme drempel voor beginnende ontwikkelaars. Als je 100 uitingen per intentie nodig hebt om te beginnen, kan het moeilijk zijn om met een solide proof of concept te komen waarop je verder kunt bouwen. Met ons platform krijg je het gewoon sneller voor elkaar.
Het vergelijken van chatbotplatforms is moeilijk omdat korte samenvattingen van wat ze doen erg op elkaar kunnen lijken. Zowel Rasa als Botpress producten gebruiken NLP, bieden integraties en hebben open-source modellen.
Wat Botpress en Rasa van elkaar onderscheidt is niet zozeer wat ze doen, maar hoe ze het doen. Hieronder hebben we de belangrijkste gebieden uiteengezet waarin ons aanbod verschilt van dat van Rasa.
Botpress
Rasa
Ervaring met data science vereist?
Laag
Hoog
Op regels gebaseerd of op AI?
Beide
Alleen AI
Configuratietijd (bij benadering)?
Weken
Maanden
Visuele interface?
Ja
Geen
Chatbot-ontwikkelingsteam?
Ontwikkelaars en gespreksontwerpers
Uitgebreid team vereist (datawetenschappers, ML-experts, ontwikkelaars, gespreksontwerpers, enz.)
Gratis versie?
Ja (Open Source)
Ja (Open Source)
De Botpress Conversation Studio is een visuele ontwerpomgeving die is gemaakt om je te helpen snel en gemakkelijk chatbots te bouwen. Met Botpress kunt u in minder dan een minuut beginnen met bouwen. Botpress is een end-to-end platform voor het bouwen van chatbots, met behulp van een krachtige visuele flow editor.
Het is ingebed met best practices om u te helpen dingen goed te doen, maar u kunt het ook gebruiken om aangepaste logica te schrijven. Als het fout gaat, kun je het ingebouwde Emulator venster gebruiken om conversaties te debuggen en fouten op te lossen.
Rasa is afhankelijk van commandoregeluitvoering en heeft geen vergelijkbare visuele tool voor niet-technische gebruikers. De gebruikersinterface is ingewikkelder en vertrouwt op "stories", die niet visualiseerbaar zijn.
Tenzij je precies begrijpt wat je aan het doen bent bij het configureren, kan het bouwen en implementeren een strijd zijn. Om een Rasa chatbot te debuggen moet je misschien de Rasa ontwikkelomgeving en workflow verlaten.
Rasa besteedt veel tijd en energie aan hun NLU onderzoek, waardoor hun modellen zeer aanpasbaar en configureerbaar zijn. Dat klinkt misschien goed, maar in werkelijkheid betekent het dat gebruikers de veranderingen in de onderliggende modellen goed in de gaten moeten houden. Misschien moeten ze chatbots zelfs helemaal opnieuw bouwen als technologische vooruitgang bestaande modelconfiguraties doorbreekt.
Op Botpress richten we ons op het beheren en verbeteren van onze NLU engine op een manier die is ontworpen om meer evergreen te zijn. Chatbots blijft werken terwijl we dingen achter de schermen verbeteren, terwijl onze diepgaande analyses u helpen om de impact op conversaties te zien.
Daarnaast wordt dialoogbeheer heel anders aangepakt in Rasa en Botpress. Omdat Rasa wordt aangestuurd door kunstmatige intelligentie (AI), kunnen gesprekken onvoorspelbaar zijn. En, zoals we hierboven hebben besproken, is het moeilijk om ze te visualiseren. Om het beste van beide werelden te bieden, gebruikt Botpress krachtige AI in combinatie met meer voorspelbare regelgebaseerde programmering.
Botpress vs Dialogflow - Wat zijn de verschillen?
Als je een ontwikkelaar bent met diepgaande kennis van NLP en machine learning, of toegang hebt tot een team van datawetenschappers, dan is Rasa een oplossing die het overwegen waard is.
Voor een oplossing die eenvoudig is om mee aan de slag te gaan, eenvoudig te beheren is, maar die kan meegroeien met je bedrijf, bekijk dan ons beheerde NLU-platform (met meer dan 10.000 GitHub-sterren) door vandaag nog gratis aan de slag te gaan.
Kun je geen antwoorden vinden? Neem hier contact met ons op
Het steeds opnieuw beantwoorden van dezelfde vragen van klanten of gebruikers is geen goed gebruik van resources. Het gebruik van automatisering en AI in combinatie met NLP is een geweldige manier om wat van die tijd terug te winnen.
Rasa biedt zeer aanpasbare chatbots die vanaf de grond is opgebouwd, maar vereist diepgaande kennis van datawetenschap. Botpress is toegankelijker, zelfs voor niet-technische gebruikers.
Botpress maakt gebruik van een managed Language Understanding engine die eenvoudig in gebruik is. Kennis van NLP is niet nodig, dus ervaring is mooi meegenomen.
Botpress ondersteunt 12 talen - waaronder Engels, Frans, Spaans, Japans en Arabisch - maar een FastText model is beschikbaar in nog eens 157 talen. Rasa assistants kunnen worden gebruikt op trainingsdata in elke taal.
Botpress Enterprise biedt ook het gebruik van meerdere talen tegelijkertijd, evenals ingebouwde vertaalfuncties.
Het is mogelijk om Rasa's NLU te gebruiken met de Botpress Conversation Studio .
Botpress integreert met Facebook Messenger, Microsoft Teams, Telegram, WhatsApp en Slack, met ondersteuning voor anderen in de pijplijn. Je kunt ook The Converse API gebruiken om Botpress te integreren met elke applicatie of elk ander kanaal.
Volgens hun documentatie biedt Rasa momenteel integraties met Facebook Messenger, Slack, Telegram, Twilio, Cisco Webex Teams, Google Hangouts en een paar andere.
Rasa X wordt gebruikt om correcties aan te brengen om de voorspelbaarheid van het Rasa chatbotmodel te verbeteren. Een Botpress chatbot heeft een meer op regels gebaseerde dialoogstroom, zodat de modeluitkomsten vooraf in de bot kunnen worden ontworpen.
Naast Botpress Open Source hebben we een Enterprise-plan dat is afgestemd op grote organisaties om hen te helpen het maximale uit AI te halen bij het bouwen van chatbots.
Begin vandaag nog - het is gratis!
Geen creditcard nodig