NLU của chúng tôi là những gì chúng tôi phân loại là một vài bức ảnh. Nó không đòi hỏi nhiều dữ liệu, đôi khi 10 ví dụ cho một ý định là đủ. Nó có tác động trực tiếp đến tốc độ đào tạo của nó, nhưng quan trọng hơn là bạn có thể đưa nó vào tay người dùng thực tế nhanh như thế nào. Đây là một rào cản rất lớn đối với các nhà phát triển mới bắt đầu. Nếu bạn cần 100 lời nói cho mỗi ý định chỉ để bắt đầu, có thể khó đưa ra một bằng chứng vững chắc về khái niệm mà bạn có thể xây dựng trên đầu. Với nền tảng của chúng tôi, bạn chỉ cần hoàn thành công việc nhanh hơn.
So sánh giữa các nền tảng chatbot rất khó vì tóm tắt ngắn gọn về những gì chúng làm có vẻ rất giống nhau. Cả Rasa và Botpress các sản phẩm sử dụng NLP, cung cấp tích hợp và có các mô hình nguồn mở.
Bộ gì Botpress và Rasa ngoài không phải là những gì họ làm, mà là cách họ làm điều đó. Dưới đây chúng tôi đã chia nhỏ các lĩnh vực chính mà dịch vụ của chúng tôi khác với Rasa.
Botpress
Rasa
Cần có kinh nghiệm khoa học dữ liệu?
Thấp
Cao
Dựa trên quy tắc hay được hỗ trợ bởi AI?
Cả hai
Chỉ dành cho AI
Thời gian cấu hình (Gần đúng)?
Tuần
Tháng
Giao diện trực quan?
Có
Không
Đội ngũ phát triển chatbot?
Nhà phát triển và nhà thiết kế hội thoại
Yêu cầu nhóm mở rộng (nhà khoa học dữ liệu, chuyên gia ML, nhà phát triển, nhà thiết kế hội thoại, v.v.)
Phiên bản miễn phí?
Có (Mã nguồn mở)
Có (Mã nguồn mở)
Các Botpress Conversation Studio là một môi trường thiết kế trực quan được tạo ra để giúp bạn xây dựng chatbots nhanh chóng và dễ dàng. Với Botpress, bạn có thể bắt đầu xây dựng trong vòng chưa đầy một phút. Botpress là một nền tảng end-to-end để xây dựng chatbots, sử dụng trình chỉnh sửa luồng trực quan mạnh mẽ.
Nó được nhúng với các phương pháp hay nhất để giúp bạn làm đúng, nhưng bạn cũng có thể sử dụng nó để viết logic tùy chỉnh. Nếu có sự cố, bạn có thể sử dụng Cửa sổ giả lập tích hợp để gỡ lỗi các cuộc hội thoại và sửa lỗi.
Dựa vào việc thực thi dòng lệnh, Rasa không có một công cụ trực quan có thể so sánh được cho người dùng không chuyên về kỹ thuật. Giao diện người dùng của nó phức tạp hơn và dựa vào "câu chuyện", không thể hình dung được.
Trừ khi bạn hiểu chính xác những gì bạn đang làm khi bạn đang cấu hình, bạn có thể thấy việc xây dựng và triển khai là một cuộc đấu tranh. Để gỡ lỗi một chatbot Rasa có thể yêu cầu rời khỏi môi trường phát triển và quy trình làm việc Rasa.
Rasa dành rất nhiều thời gian và năng lượng để nghiên cứu NLU của họ, làm cho các mô hình của họ có thể tùy chỉnh và cấu hình cao. Điều đó nghe có vẻ như là một điều tốt, nhưng trên thực tế, điều đó có nghĩa là người dùng cần theo dõi chặt chẽ những thay đổi đối với các mô hình cơ bản. Họ thậm chí có thể cần phải xây dựng lại chatbots hoàn toàn khi tiến bộ công nghệ phá vỡ các cấu hình mô hình hiện có.
Tại Botpress, chúng tôi tập trung vào việc quản lý và cải thiện công cụ NLU của mình theo cách được thiết kế để trở nên thường xanh hơn. Chatbots Tiếp tục làm việc khi chúng tôi cải thiện mọi thứ đằng sau hậu trường, trong khi phân tích chuyên sâu của chúng tôi giúp bạn thấy tác động đến các cuộc trò chuyện.
Ngoài ra, quản lý đối thoại được xử lý khá khác nhau trong Rasa và Botpress. Bởi vì Rasa được điều khiển bởi trí tuệ nhân tạo (AI), các cuộc trò chuyện có thể không thể đoán trước. Và, như chúng tôi đã đề cập ở trên, thật khó để hình dung chúng. Nhằm mục đích cung cấp những gì tốt nhất của cả hai thế giới, Botpress sử dụng AI mạnh mẽ kết hợp với lập trình dựa trên quy tắc dễ dự đoán hơn.
Botpress vs Dialogflow - Sự khác biệt là gì?
Nếu bạn là một nhà phát triển có kiến thức chuyên sâu về NLP và học máy hoặc tiếp cận với một nhóm các nhà khoa học dữ liệu, Rasa là một giải pháp đáng xem xét.
Để có giải pháp đơn giản để bắt đầu, dễ quản lý nhưng có khả năng mở rộng quy mô với doanh nghiệp của bạn, hãy xem nền tảng NLU được quản lý của chúng tôi (với hơn 10.000 sao GitHub) bằng cách bắt đầu miễn phí ngay hôm nay.
Không thể tìm thấy câu trả lời? Vui lòng liên hệ với chúng tôi Ở đây
Trả lời cùng một truy vấn của khách hàng hoặc người dùng nhiều lần không phải là cách sử dụng tài nguyên tốt. Sử dụng tự động hóa và AI kết hợp với NLP là một cách tuyệt vời để lấy lại một phần thời gian đó.
Rasa cung cấp khả năng tùy biến cao chatbots Được xây dựng từ đầu, nhưng đòi hỏi kiến thức chuyên sâu về khoa học dữ liệu. Botpress dễ tiếp cận hơn, ngay cả với người dùng không am hiểu kỹ thuật.
Botpress sử dụng công cụ Hiểu ngôn ngữ được quản lý được thiết kế để dễ sử dụng. Không cần bất kỳ kiến thức nào về NLP, vì vậy bất kỳ kinh nghiệm nào bạn có chỉ là một phần thưởng.
Botpress hỗ trợ 12 ngôn ngữ - bao gồm tiếng Anh, tiếng Pháp, tiếng Tây Ban Nha, tiếng Nhật và tiếng Ả Rập - nhưng mô hình FastText có sẵn bằng 157 ngôn ngữ bổ sung. Trợ lý Rasa có thể được sử dụng trên dữ liệu đào tạo bằng bất kỳ ngôn ngữ nào.
Botpress Enterprise cũng cung cấp việc sử dụng nhiều ngôn ngữ cùng một lúc, cũng như các tính năng dịch thuật tích hợp.
Có thể sử dụng NLU của Rasa với Botpress Conversation Studio.
Botpress tích hợp với Facebook Messenger, Microsoft Teams, Telegram, WhatsApp và Slack, với sự hỗ trợ cho những người khác trong đường ống. Bạn cũng có thể sử dụng API Converse để tích hợp Botpress với bất kỳ ứng dụng nào hoặc bất kỳ kênh nào khác.
Theo tài liệu của họ, Rasa hiện đang cung cấp tích hợp với Facebook Messenger, Slack, Telegram, Twilio, Cisco Webex Teams, Google Hangouts và một vài người khác.
Rasa X được sử dụng để cung cấp các chỉnh sửa nhằm cải thiện khả năng dự đoán của mô hình chatbot Rasa. Một Botpress Chatbot có luồng đối thoại dựa trên quy tắc nhiều hơn, vì vậy kết quả mô hình có thể được thiết kế trước cho bot.
Ngoài Botpress Mã nguồn mở, chúng tôi có gói Enterprise phù hợp với các tổ chức lớn để giúp họ tận dụng tối đa AI khi xây dựng chatbots.
Bắt đầu ngay hôm nay - hoàn toàn miễn phí!
Không cần thẻ tín dụng