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Botpress vs. 拉薩

簡而言之

我們的NLU是我們歸類為幾個鏡頭的。它不需要大量數據,有時 10 個意圖示例就足夠了。它直接影響它的訓練速度,但更重要的是你能多快地把它交給實際使用者。對於剛起步的開發人員來說,這是一個巨大的進入障礙。如果每個意向需要 100 個語句才能開始,則可能很難提出可以在此基礎上構建的可靠概念證明。使用我們的平臺,您可以更快地完成它。

鑰匙 Botpress 和拉莎比較

聊天機器人平臺之間的比較很困難,因為它們所做的事情的簡要總結看起來非常相似。拉莎和 Botpress 產品使用 NLP,提供整合,並具有開源模型。
什麼集合 Botpress 而拉莎的區別不在於他們做了什麼,而是他們是如何做到的。下面我們分解了我們的產品與Rasa不同的關鍵領域。

Botpress

拉莎

需要數據科學經驗?
基於規則還是 AI 驅動?
僅限 AI
配置時間(近似值)?
星期
月份
可視化介面?
是的
聊天機器人開發團隊?
開發人員和對話設計師
需要延伸團隊(資料科學家、ML 專家、開發人員、對話設計師等)
免費版?
是(開源)
是(開源)
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Botpress vs. 拉薩

實現

這 Botpress Conversation Studio 是一個可視化設計環境,旨在説明您構建 chatbots 快速輕鬆地。跟 Botpress,您可以在不到一分鐘的時間內開始構建。 Botpress 是一個用於構建的端到端平臺 chatbots,使用功能強大的可視化流編輯器。

它嵌入了最佳實踐,可説明您正確處理操作,但您也可以使用它來編寫自定義邏輯。如果出現問題,可以使用內置的模擬器視窗來調試對話並修復錯誤。

依靠命令行執行,Rasa 沒有針對非技術使用者的可比可視化工具。它的使用者介面更加複雜,依賴於無法可視化的“故事”。

除非您在配置時確切地瞭解自己在做什麼,否則您可能會發現構建和部署很困難。要調試Rasa聊天機器人可能需要離開Rasa開發環境和工作流程。

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Botpress 與。拉薩

科技
Botpress 努魯 vs 拉薩

Rasa 花費大量時間和精力進行 NLU 研究,使他們的模型高度可定製和可配置。這聽起來可能是一件好事,但實際上,這意味著使用者需要密切關注底層模型的變化。他們甚至可能需要重建 chatbots 完全當技術進步打破現有模型配置時。

在 Botpress,我們專注於管理和改進我們的 NLU 引擎,旨在使其更加常青。 Chatbots 繼續工作,因為我們在幕後改進了事情,而我們的深入分析可説明您了解對對話的影響。

Botpress 核心 vs 拉莎核心

此外,對話管理在Rasa和Rasa中的處理方式完全不同。 Botpress.由於 Rasa 由人工智慧 (AI) 驅動,因此對話可能是不可預測的。而且,正如我們上面所介紹的,很難想像它們。旨在提供兩全其美的服務, Botpress 將強大的 AI 與更可預測的基於規則的程式設計結合使用。

我應該使用 Botpress 還是拉莎?

如果您是對 NLP 和機器學習有深入瞭解的開發人員,或者可以訪問數據科學家團隊,那麼 Rasa 是一個值得考慮的解決方案。

對於易於上手、易於管理但能夠隨業務擴展的解決方案,請查看我們的託管 NLU 平臺(超過 10,000 個 GitHub stars)今天 免費開始

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