为什么选择Botpress ？
Botpress Botpress 是产品和开发团队的理想选择；Rasa 则更适合研究和数据科学团队。
Botpress vs Rasa
Botpress 对阵拉萨
我们的 NLU 被归类为 "少数几个"。它不需要大量数据，有时一个意图有 10 个示例就足够了。这直接影响到训练的速度，但更重要的是影响到将其交到实际用户手中的速度。这对于刚起步的开发人员来说是一个巨大的门槛。如果您需要每个意图 100 个语句才能开始，那么您可能很难提出一个可靠的概念验证，并在此基础上进行开发。有了我们的平台，您可以更快地完成任务。
聊天机器人平台之间的比较比较困难，因为简单概括它们的功能似乎非常相似。Rasa 和Botpress 的产品都使用 NLP，提供集成，并拥有开源模型。
Botpress 和 Rasa 的不同之处不在于它们做了什么，而在于它们是如何做的。下面我们将详细介绍我们的产品与 Rasa 产品不同的关键领域。
Botpress
拉萨
需要数据科学经验吗？
低
高
基于规则还是人工智能驱动？
两者
仅人工智能
配置时间（大约）？
周数
月数
视觉界面？
是
没有
聊天机器人开发团队？
开发人员和对话设计人员
需要扩展团队（数据科学家、ML 专家、开发人员、对话设计师等）
免费版本？
是（开放源代码）
是（开放源代码）
Botpress 对阵拉萨
Botpress Conversation Studio 是一个可视化设计环境，可帮助您快速轻松地构建chatbots 。有了Botpress ，您可以在一分钟内开始构建。Botpress 是一个端到端平台，可使用功能强大的可视化流程编辑器构建chatbots 。
内嵌了最佳实践，可帮助您正确处理问题，但您也可以使用它编写自定义逻辑。如果出现问题，您可以使用内置的仿真器窗口来调试对话和修复错误。
Rasa 依靠命令行执行，对于非技术用户来说没有类似的可视化工具。
除非您非常清楚自己在配置时要做什么，否则您可能会发现构建和部署过程非常艰难。调试 Rasa 聊天机器人可能需要离开 Rasa 开发环境和工作流程。
Rasa 在其 NLU 研究上花费了大量时间和精力，使其模型具有高度的可定制性和可配置性。这听起来似乎是件好事，但实际上，这意味着用户需要密切关注底层模型的变化。
当技术进步打破现有模型配置时，他们甚至可能需要完全重建chatbots 。在Botpress ，我们专注于管理和改进我们的 NLU 引擎，使其更加常青。Chatbots ，我们在幕后不断改进，同时我们的深入分析可以帮助您了解对对话的影响。
此外，对话管理在 Rasa 和Botpress 中的处理方式也大不相同。由于 Rasa 是由人工智能 (AI) 驱动的，对话可能是不可预测的。而且，如上文所述，对话很难可视化。Botpress 将强大的人工智能与可预测性更强的基于规则的编程相结合，旨在提供两全其美的解决方案。
Botpress Dialogflow 与 Dialogflow - 有哪些区别？
如果您是一位对 NLP 和机器学习有深入了解的开发人员，或者可以使用一个数据科学家团队，那么 Rasa 是一个值得考虑的解决方案。
如果您想获得一个上手简单、易于管理，而且能够随业务扩展的解决方案，请立即免费开始使用我们的托管 NLU 平台（GitHub 星级超过 10,000 个）。
